การพัฒนาแบบจำลองเพื่อทำนายพฤติกรรมการยืมเงินของลูกหนี้เงินยืมของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.)

Abstract

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ (1) เพื่อพัฒนาแบบจำลองการทำนายพฤติกรรมการยืมเงินของลูกหนี้เงินยืมของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) (2) เพื่อประเมินความแม่นยำแบบจำลอง และ (3) เพื่อพัฒนาระบบสนับสนุนการทำนายพฤติกรรมการยืมเงินของลูกหนี้เงินยืมของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ วิธีการดำเนินการวิจัยมีดังนี้ 1) วิเคราะห์ระบบการยืมเงินของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ 2) สร้างแบบจำลองการทำนายพฤติกรรมของลูกหนี้เงินยืมโดยใช้วิธี การจำแนกประเภท (Classification) ด้วยโปรแกรมเวก้า (WEKA-Waikato Environment for Knowledge Analysis) เวอร์ชั่น 3.8.0 เลือกใช้อัลกอริธึม 3 ชนิดคือ Naive Bayes, Sequential Minimal Optimization (Support Vector Machine) (SMO (SVM)) และ J48 (C4.5) ข้อมูลที่ใช้คือข้อมูลลูกหนี้เงินยืมของ สปสช. ระหว่างปี พ.ศ.2548 ถึงปี พ.ศ.2559 3) ประเมินความถูกต้องของแบบจำลองด้วยคอนฟิวชั่น แมทริกซ์ (Confusion Matrix) Precision, Recall, F-Measure และ Root Mean Squared Eror (RMSE) เพื่อหาอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุดในการทำนาย และ 4) พัฒนาระบบสนับสนุนการทำนายพฤติกรรมการยืมเงินของลูกหนี้เงินยืมในรูปแบบของเว็บไซต์ภายในสำนักงาน (Intranet) โดยใช้ภาษาโปรแกรมพีเฮชพี (PHP) ในการพัฒนาร่วมกับระบบจัดการ (MySQL) เพื่อให้เจ้าหน้าที่ของสปสช.ใช้ในการบริหารจัดการได้สะดวกยิ่งขึ้น ผลของการวิจัยพบว่า แบบจำลองที่ถูกสร้างขึ้นด้วยอัลกอริซึม J48 (C4.5) มีค่าPrecision เท่ากับ 0.599 ค่า Recall เท่ากับ 0.516 ค่า F-Measure เท่ากับ 0.555 และค่า RMSE เท่ากับ 0.2602 ซึ่งค่าการประเมินมีความถูกต้องที่สุด เมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลองที่สร้างจากอัลกอริธึมอื่นๆ ข้อเสนอแนะในการวิจัยคือ ควรปรับปรุงและพัฒนาระบบให้เชื่อมต่อแพลตฟอร์มต่างๆ เช่นอุปกรณ์พกพา และควรบูรณาการระบบสนับสนุนการทำนายพฤติกรรมการยืมเงินของลูกหนี้เงินยืม กับระบบงานอื่นของสำนัก/กองทุนอื่นๆ ของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติต่อไป