Abstrak:

Latar Belakang Gagal jantung adalah kondisi kronis dan progresif, dengan prevalensi di dunia 1-3% dan di Indonesia 5% (peringkat ke 4 di dunia) dengan kematian 50% dalam 5 tahun. Angka readmisi dalam 90 hari adalah 50%-75% dan dalam 30 hari 2-3%, sedangkan di Indonesia angka readmisi dalam 30 hari adalah 17%. Biaya rawat inap gagal jantung dapat mencapai empat ratus juta rupiah per pasien per tahun. Data BPJS Kesehatan 2018 terdapat 130.275 kejadian rawat inap tingkat lanjut pasien gagal jantung kongestif dan berdasarkan tarif JKN 2023 perkiraan biaya rawat inapnya akan berkisar antara 379 milyar sampai 4,2 triliun rupiah. Dengan memanfaatkan teknologi kekinian dari Artificial Intelligence dan kapabilitas serta kebiasaan masyarakat paska pandemi Covid-19, penelitian ini membuat model prediksi berbasis machine learning dengan menemukan faktor-faktor risiko yang dapat menjadi prediktor rawat inap berulang, yang kemudian diimplementasikan di dalam prototype yang digunakan dalam kolaborasi antara penyedia layanan kesehatan dengan pasien yang turut terlibat melakukan monitoring mandiri sehingga dapat mempertahankan kualitas hidupnya dan mengendalikan biaya perawatan baik yang dibayarkan oleh pasien sendiri, menggunakan asuransi ataupun dengan pendanaan pemerintah. Metode Penelitian ini terdiri atas beberapa tahap, dengan studi kuantitatif dan kualitatif menggunakan data rekam medis pasien gagal jantung di Rumah Sakit Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita, Jakarta. Dimulai dengan Systematic Literature Review untuk menemukan faktor risiko rawat inap berulang di rumah sakit dan untuk menemukan novelty, pemodelan prediksi dengan studi kohort retrospektif, analisis kebutuhan sistem dengan studi kualitatif, pengembangan prototype, dan uji prototype dengan studi kohort prospektif. Hasil Systematic Literature Review tentang prediktor readmisi gagal jantung dengan machine learning dari PubMed, Science Direct, ProQuest, Scopus, Embase, google scholar menghasilkan 19 artikel terseleksi. 13 studi berasal dari USA, tidak ditemukan studi serupa di Indonesia, dengan algoritma terbaik adalah Neural Network. Pada tahap pemodelan prediksi diperoleh 2738 data pasien gagal jantung paska rawat inap di RS Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita Jakarta, dengan ketersediaan 64 variabel. Dengan Orange Data Mining, terseleksi sebanyak 31 features. Model terbaik menggunakan Random Forest, dengan AUC 0,976, CA 0,912, F1 0,912, Precision 0,916 dan Recall 0,912, diimplementasikan dalam prototype aplikasi Fineheart dengan fitur aplikasi profil pasien, dashboard, catatan harian jantungku, penilaian kualitas hidup, rencana kontrol, instruksi medis dan obat, catatan asupan makanan dan cairan, edukasi, konsultasi. Uji efikasi prototype menunjukkan angka readmisi pada kelompok intervensi (20%), lebih rendah daripada kelompok kontrol (43,3%). Perubahan signifikan terjadi pada 2 parameter KCCQ yaitu Quality of Life (p=0,029) dan Overall Summary Score (p=0,001). Tingkat kepatuhan menggunakan prototype aplikasi juga berpengaruh signifikan terhadap kedua parameter tersebut dan mencegah readmisi. Kesimpulan Model prediksi readmisi pasien gagal jantung dengan machine learning yang diimplementasikan ke prototype aplikasi dapat digunakan untuk monitoring di rumah untuk mencegah readmisi dan mempertahankan kualitas hidup.

---

 

Background Heart failure is a chronic and progressive condition, with a prevalence in the world of 1-3% and in Indonesia 5% (ranked 4th in the world) with a mortality of 50% within 5 years. The readmission rate in 90 days is 50%-75% and in 30 days it is 2-3%, while in Indonesia the readmission rate in 30 days is 17%. The cost of hospitalization for heart failure can reach four hundred million rupiah per patient per year. The government health insurance of Indonesia (BPJS Kesehatan) data for 2018 shows 130,275 advanced hospitalizations for congestive heart failure patients and based on the 2023 tariff, the estimated cost of hospitalization will range from 379 billion to 4.2 trillion rupiah. By utilizing the latest technology from Artificial Intelligence and the capabilities and habits of society after the Covid-19 pandemic, this research creates a machine learning-based predictive model by finding risk factors that can lead to hospital readmission, which are then implemented in the prototype that is used in collaboration between health care providers with patients who are also involved in conducting self-monitoring so that they can maintain their quality of life and control the costs of care whether paid by the patient himself, using insurance or with government funding. Method This research consisted of several stages, with quantitative and qualitative studies using medical records of heart failure patients at the Harapan Kita Cardiovascular Center. Starting with a Systematic Literature Review to find risk factors of readmission and to find novelties, predictive modeling with retrospective cohort study, system requirements analysis with qualitative studies, prototype development, and prototype testing with prospective cohort study. Results A systematic literature review on predictors of heart failure readmission using machine learning from PubMed, Science Direct, ProQuest, Scopus, Embase, Google Scholar resulted in 19 selected articles. 13 studies came from the USA, no similar studies were found in Indonesia, with the best algorithm being Neural Network. At the prediction modeling stage, data was obtained on 2738 post-hospitalization heart failure patients at Harapan Kita Cardiovascular Hospital, Jakarta, with the availability of 64 variables. With Orange Data Mining, 31 features are selected. The best model uses Random Forest, with AUC 0,976, CA 0,912, F1 0,912, Precision 0,916 and Recall 0,912, implemented in the Fineheart application prototype with patient profile application features, dashboard, my heart diary, quality of life assessment, control plan, medical instructions and medication, food and fluid intake records, education, consultation. The prototype efficacy test showed that the readmission rate in the intervention group (20%), was lower than the control group (43.3%). Significant changes occurred in 2 KCCQ parameters, Quality of Life (p=0.029) and Overall Summary Score (p=0.001). The level of presence of application prototypes also has a significant effect on these two parameters and prevents readmissions. Conclusion The readmission prediction model for heart failure patients with machine learning implemented in the application prototype can be used for home monitoring to prevent readmissions and maintain quality of life.

Abstrak: ABSTRAK Nama : Milla Herdayati Program : Kesehatan Masyarakat Judul : Pola commuting, Peran Gender dan Kualitas Hidup Komuter: Studi Kasus di Tiga Kota Metropolitan di Indonesia. Mobilitas ulang alik (commuting) telah menjadi fenomena global di seluruh kota-kota metropolitan di dunia termasuk Indonesia. Kegiatan perekonomian/bisnis cenderung berada di pusat kota, mengharuskan mereka bermobilitas (commuting) untuk bekerja. Mereka berhadapan kemacetan/kepadatan, polusi, durasi commuting yang panjang, hal ini diperberat buruknya sistem transportasi publik. Pada perempuan kondisi tersebut menjadi permasalahan tersendiri, dikarenakan perempuan bekerja tidak serta merta dapat melepaskan peran domestiknya. Tujuan studi ini menganalisis apakah commuting berkaitan dengan kualitas hidup komuter, dan apakah peran gender memodifikasi pengaruh commuting terhadap kualitas hidup komuter. Studi ini menggunakan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada tiga Kawasan Metropolitan di Indonesia, yaitu Jabodetabek tahun 2014, Mebidang dan Sarbagita tahun 2015. Sampel studi: Pekerja komuter berusia 15-65 tahun di wilayah tersebut dengan kriteria eksklusi adalah commuting dengan berjalan kaki/bersepeda (active commuting). Untuk memperkaya studi ini dilakukan studi kualitatif. Temuan studi ini membuktikan adanya commuting paradox pada komuter, perempuan memiliki pola commuting yang khas multi-trips dan multi-destinatios. Temuan lain studi pola commuting berhubungan negative dengan kualitas hidup lebih baik belum dapat dibuktikan. Peran gender berpengaruh terhadap negative terhadap kualitas hidup komuter. Selain itu efek commuting terhadap kualitas hidup berbeda menurut kewilayahan. Beberapa rekomendasi studi ini bahwa beban commuting harus diminimalisir dengan mengembangkan sistem transportasi public yang handal dan humanis dan ramah perempuan, serta dan juga mendorong penggunaan transportasi massal lewat dengan kampanye dari perspektif kesehatan masyarakat. Keywords Commuting, peran gender, kualitas hidup, transportasi publik ABSTRACT Name : Milla Herdayati Study Program : Public Health Title : Commuting Patterns, Gender Roles and Quality of Life of Commuters: Case Study in Three Metropolitan Cities in Indonesia. Commuting has become a global phenomenon in various metropolitan cities in the world including Indonesia. Economic and business activities tend to be located in the city center has requires people live suburb area to commute to work. The people facing several problems such as traffic, pollution, long duration of commuting also poor transportation system. For women, this condition becomes a real problem, because women have dual role within the households. The purpose of this study is to analyze whether commuting have an impact for the quality of life of commuters, and whether gender roles also influence of commuting on the quality of life. This study uses 2015 and 2014 Central Bureau of Statistics (BPS) data on three municipality in Indonesia, namely Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Depok Tangerang and Bekasi) and Mebidang (Medan, Binjai, dan Deli Serdang) and Sarbagita (Denpasar, Badung, Gianyar dan Tabanan). Sample study: Commuter workers aged 15-65 years within three municipality with exclusion criteria are walker and people whose work by cycling (active commuting). To enrich this study a qualitative study was conducted. The findings of this study prove the existence of commuting paradoxes in commuters, women have a commuting pattern that is typical of multi-trips and multi-destinations and commuters with minor gender roles have a better quality of life. In addition, the effects of commuting on quality of life differ according to region/area. Some recommendations from this study that the burden of commuting must be minimized by developing a reliable public transportation system that is friendly to women, and providing subsidies for low-income commuters, and also encouraging the use of mass transportation through campaigns from a public health perspective. Keywords Commuting, gender roles, quality of life, public transportation

Abstrak: