APLIKASI KLASIFIKASI PENERIMA KARTU INDONESIA SEHAT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Aziz Abdul Rahman, Yogiek Indra Kurniawan

Abstract


Along with the rapid development of information technology today, the cost to meet the needs of life increasingly high, this is triggered by the amount of budget issued by the government to solve economic problems in Indonesia, especially in terms of National Welfare Guarantee. Kartu Indonesia Sehat is a card issued by the government and managed by the Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) to alleviate the poor for health. Existing problems such as in the distribution of the card has not been on target because of the amount of data obtained so highly possible error happens in determining the recipient of Kartu Indonesia Sehat. The concept of data mining is considered to solve the problems faced in determining the recipient community or not the recipient of Kartu Indonesia Sehat. Classification methods are able to find models that distinguish the concepts or data classes, with the spesific goal of determining the class of an unknown object label. Therefore, the Naïve Bayes algorithm could predict future opportunities based on prior experience by considering some variables such as age, last education, occupation, monthly income and dependents of children that will determine the final outcome of a decision. The result of this research is a system that will predict the people who will receive Kartu Indonesia Sehat so that the government will distribute the card accurately to the public and the acquired results from the test obtained an average accuracy rate of 94.78%, 98.86% precision and 90.98% recall.


Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi dewasa ini, biaya untuk memenuhi kebutuhan hidup semakin hari semakin tinggi, hal ini dipicu oleh besarnya anggaran yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk mengatasi permasalahan ekonomi di Indonesia khususnya dalam hal Jaminan Kesejahteraan Nasional. Kartu Indonesia Sehat adalah kartu yang diterbitkan oleh pemerintah yang dikelola oleh Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) untuk meringankan beban masyarakat miskin terhadap kesehatan. Permasalahan yang dihadapi seperti dalam pendistribusian kartu belum tepat sasaran dikarenakan banyaknya data yang diolah sehingga berpeluang besar terjadinya kesalahan dalam menentukan penerima Kartu Indonesia Sehat. Konsep data mining dinilai dapat menyelesaikan permasalahan yang dihadapi dalam penentuan masyarakat penerima atau bukan penerima Kartu Indonesia Sehat. Metode klasifikasi mampu menemukan model yang membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan akhir dapat menentukan kelas dari suatu objek yang tidak diketahui labelnya. Oleh sebab itu, algoritma Naïve Bayes dapat memprediksi peluang dimasa yang akan datang dengan berdasarkan pengalaman terdahulu dengan mempertimbangkan beberapa variabel seperti usia, pendidikan terakhir, pekerjaan, pendapatan per bulan dan tanggungan anak yang nantinya akan menentukan hasil akhir suatu keputusan. Hasil dari penelitian ini berupa sistem yang nantinya dapat memprediksi masyarakat yang akan menerima Kartu Indonesia Sehat sehingga pemerintah akan lebih akurat dalam penyaluran kartu kepada masyarakat dan hasil yang didapatkan dari pengujian diperoleh rata-rata tingkat accuracy sebesar 94.78%, precision 98.86% dan recall 90.98%.


Full Text: PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.