Machine Learning Prediksi Data BPJS Kesehatan Untuk Klasifikasi Status Pulang Peserta Menjadi Sehat atau Belum Sehat

Portofolio Proyek: Machine Learning Prediksi Data BPJS Kesehatan menggunakan Logistic Regression. Kami lampirkan project ini berupa link berikut ini :

https://github.com/HarizDharma/big-data-logreg
Tingkat Akurasi Machine Learning ini adalah :  98,4757

  • Deskripsi Proyek: Proyek ini bertujuan untuk membuat sebuah model machine learning menggunakan metode Logistic Regression untuk memprediksi status pulang peserta BPJS Kesehatan apakah telah sembuh atau belum sembuh berdasarkan data historis. Data yang digunakan mencakup informasi peserta, riwayat kesehatan, dan kondisi keluaran saat pulang dari fasilitas kesehatan. Proyek ini diharapkan dapat membantu BPJS Kesehatan dalam mengidentifikasi peserta yang mungkin membutuhkan perawatan lebih lanjut setelah pulang dari fasilitas kesehatan.
  • Sumber Data: Data untuk proyek ini diperoleh dari BPJS Kesehatan atau sumber data kesehatan lainnya yang relevan. Data harus mencakup atribut-atribut seperti umur, jenis kelamin, diagnosa, tipe fasilitas kesehatan, lama tinggal, dan status pulang (sembuh atau belum sembuh).
  • Proses Proyek:
    • a. Pengumpulan Data: Data dari BPJS Kesehatan atau sumber data lainnya dikumpulkan dan disimpan dalam format yang sesuai untuk analisis.
    • b. Pemahaman Data: Data dijelajahi untuk memahami distribusi atribut, melihat adanya missing values, dan mengidentifikasi hubungan antar atribut.
    • c. Preprocessing Data: Data dipreproses untuk mengatasi missing values, normalisasi, dan konversi atribut kategorikal menjadi numerik jika diperlukan.
    • d. Pemodelan: Model Logistic Regression dibangun menggunakan data yang sudah dipreproses. Data dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian untuk menghindari overfitting.
    • e. Evaluasi: Model dievaluasi menggunakan metrik-metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
    • f. Penyempurnaan Model: Jika diperlukan, model dapat ditingkatkan dengan tuning parameter atau dengan menggunakan metode machine learning lainnya.
    • g. Visualisasi Hasil: Hasil dari prediksi model dapat divisualisasikan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang prediksi tersebut.
  • Teknologi yang Digunakan:
    • Bahasa Pemrograman: Python (menggunakan library seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn)
    • Jupyter Notebook: Untuk melakukan analisis data, visualisasi, dan eksperimen dengan model.
    • Visualisasi Data: Matplotlib, Seaborn (untuk visualisasi hasil prediksi)
    • Flask (opsional): Jika proyek diimplementasikan sebagai aplikasi web, Flask dapat digunakan sebagai framework untuk menyajikan model ke pengguna.
  • Hasil Proyek:
    • Model Machine Learning berbasis Logistic Regression yang mampu memprediksi status pulang peserta BPJS Kesehatan dengan akurasi yang baik.
    • Analisis dan insight tentang faktor-faktor yang mempengaruhi status pulang peserta kesehatan.
    • Laporan hasil proyek berisi ringkasan dari proses, kesimpulan, dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.
  • Manfaat Proyek:
    • Membantu BPJS Kesehatan dalam mengoptimalkan layanan kesehatan dan mengidentifikasi peserta yang memerlukan perawatan lebih lanjut setelah pulang dari fasilitas kesehatan.
    • Menyediakan dasar bagi pengambilan keputusan dalam penyediaan layanan kesehatan yang lebih efisien dan efektif.
  • Catatan:
    • Proyek ini bertujuan untuk tujuan pembelajaran dan eksplorasi data. Sebelum menerapkan model dalam skala penuh, perlu dilakukan uji coba lebih lanjut dan validasi dengan data yang lebih besar dan aktual.
    • Ketika menggunakan data nyata dari BPJS Kesehatan atau lembaga kesehatan lainnya, pastikan untuk mematuhi peraturan privasi data dan etika penanganan data kesehatan.

Proyek ini dapat menjadi tambahan yang sangat berharga untuk portofolio Anda, menunjukkan kemampuan dalam analisis data, penggunaan machine learning, dan kontribusi potensial dalam dunia kesehatan dan pelayanan kesehatan.