| รหัสดีโอไอ | 10.14456/ksti.2022.8 |
|---|---|
| Creator | สิทธิชัย นาคพิทักษ์ |
| Title | การเปรียบเทียบรายได้รายวันของโรงพยาบาลแห่งหนึ่ง โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและตัวแบบอารีมา |
| Contributor | วิกานดา ผาพันธ์ |
| Publisher | สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| Publication Year | 2022 |
| Journal Title | วารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| Journal Vol. | 1 |
| Journal No. | 1 |
| Page no. | 20-42 |
| Keyword | การเรียนรู้ของเครื่อง, ตัวแบบอารีมา, โคโรนาไวรัส 2019, โรงพยาบาล |
| URL Website | https://li01.tci-thaijo.org/ |
| Website title | วารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| ISSN | ISSN 2821-9406 (Online) |
| Abstract | งานวิจัยนี้ได้ศึกษาเกี่ยวกับการเปรียบเทียบรายได้รายวันของโรงพยาบาลแห่งหนึ่งในช่วงสถานการณ์การเกิดโรคระบาด โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและตัวแบบอารีมา ด้วยโปรแกรม Tableau Desktop ที่ใช้ในการสร้างรายงานข้อมูลและโปรแกรม R studio ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยศึกษาข้อมูลเป็นรายวันของโรงพยาบาลเอกชนขนาดใหญ่แห่งหนึ่งในจังหวัดกรุงเทพมหานคร ฝั่งตะวันตก แบ่งข้อมูลเป็น 2 ช่วงเวลา คือ 1.ช่วงสถานการณ์ปกติ อยู่ในช่วงปี 2559 ถึง 2562 รวมกับปีที่เกิดวิกฤตปี 2564 และ 2.ช่วงสถานการณ์ผิดปกติ การเกิดโรคระบาดโคโรนาไวรัส อยู่ในช่วงปี 2563 ถึง 2564 โดยใช้ตัวแบบวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง 6 วิธี คือ ตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย, ตัวแบบการถดถอยเชิงพหุคูณ, ตัวแบบการถดถอยโพลิโนเมียล, ตัวแบบซัพพอร์ตเวกเตอร์รีเกรสชัน, ตัวแบบต้นไม้ตัดสินใจแบบรีเกรสชันและตัวแบบการถดถอยป่าแบบสุ่ม ทั้งสองช่วงเวลาของตัวแบบวิธีการเรียนรู้ของเครื่องได้ทำการแบ่งข้อมูลสำหรับฝึกสอนกับข้อมูลสำหรับทดสอบในอัตราส่วน 80:20 นำมาเปรียบเทียบกับตัวแบบวิธีอารีมา โดยที่ตัวแบบอารีมาในช่วงสถานการณ์ปกติ ทำการแบ่งข้อมูลสำหรับฝึกสอนเป็นปี 2559 ถึง 2562 กับข้อมูลสำหรับทดสอบเป็นปี 2564 และช่วงสถานการณ์ผิดปกติ การเกิดโรคระบาดโคโรนาไวรัส ทำการแบ่งข้อมูลสำหรับฝึกสอนเป็นปี 2563 กับข้อมูลสำหรับทดสอบเป็นปี 2564 สถิติที่ใช้ในการวัดประสิทธิภาพและความถูกต้องของตัวแบบ พิจารณาจากค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อน (MAPE) และค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (MSE) ของตัวแบบที่ให้ค่า MAPE กับ MSE ต่ำที่สุด ผลของงานวิจัยพบว่าวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่มีตัวแปรอิสระมาเกี่ยวข้องนั้นมีความผิดพลาดของตัวแบบการพยากรณ์ที่ต่ำกว่าวิธีตัวแบบอารีมาที่ไม่มีตัวแปรอิสระมาเกี่ยวข้อง ทั้งในช่วงสถานการณ์ปกติและช่วงสถานการณ์ผิดปกติ การเกิดโรคระบาดโคโรนาไวรัส การที่มีตัวแปรอิสระเข้ามาเกี่ยวข้องนั้นส่งผลอย่างมากต่อการลดความผิดพลาดของตัวแบบที่ใช้ในการพยากรณ์และสามารถจัดกลุ่มของวันแต่ละวันได้ดังนี้ วันจันทร์และวันพุธ ตัวแบบที่เหมาะสมที่มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์คือตัวแบบการถดถอยเชิงพหุคูณในช่วงสถานการณ์ผิดปกติ การเกิดโรคระบาดโคโรนาไวรัส ให้ค่า MAPE(MSE) ต่ำสุดเท่ากับร้อยละ 0.00161 (3.60E-09 ล้านบาท2) และร้อยละ 8.13E-15 (1.10E-31 ล้านบาท2) ตามลำดับ วันอังคาร วันพฤหัสบดี และวันศุกร์ ตัวแบบที่เหมาะสมที่มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์คือตัวแบบการถดถอยป่าแบบสุ่มในช่วงสถานการณ์ปกติ ให้ค่า MAPE(MSE) ต่ำสุดเท่ากับร้อยละ 5.04484 (0.04521 ล้านบาท2) ร้อยละ 3.17105 (0.00979 ล้านบาท2) และร้อยละ 4.78181 (0.02949 ล้านบาท2) ตามลำดับ วันเสาร์และวันอาทิตย์ ตัวแบบที่เหมาะสมที่มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์คือตัวแบบการถดถอยป่าแบบสุ่มในช่วงสถานการณ์ผิดปกติ การเกิดโรคระบาดโคโรนาไวรัส ให้ค่า MAPE(MSE) ต่ำสุดเท่ากับร้อยละ 6.76110 (0.05932 ล้านบาท2) และร้อยละ 4.51761 (0.02101 ล้านบาท2) ตามลำดับ เมื่อเกิดวิกฤตโรคระบาดอีกครั้งในอนาคต สามารถนำตัวแบบการพยากรณ์ที่เหมาะสมในแต่ละวันที่ได้จากงานวิจัยในครั้งนี้มาใช้เป็นตัวแบบตั้งต้นในการพยากรณ์รายได้รายวันของโรงพยาบาลและทำให้กลยุทธ์สามารถดำเนินต่อไปได้แม้จะอยู่ในสถานการณ์ที่วิกฤตก็ตาม |
| ดิจิตอลไฟล์ |
Digital File |