## Menganalisis Data Kesehatan Global : Pendekatan Analisis Data Eksplorasi Visual
Muhammad Zulfansyuri Siambaton 1 , Amir Mahmud Husein 2*
1 Universitas Islam Sumatera Utara, Fakultas Teknik, Teknik Informatika
2 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika
1 zulfansyuri@ft.uisu.ac.id, 2* amirmahmud@unprimdn.ac.id Received: 5 Januari 2022 Accepted: 8 Januari 2022 Published: 12 Januari 2022 * Amir Mahmud Husein Abstrak  : Peningkatan  derajat  kesehatan  masyarakat  merupakan  salah satu  indikator  utama  kemajuan  masyarakat,  dimana  analisis  statistik untuk pemantauan kesehatan masyarakat sangat relevan untuk sejumlah sektor,  seperti  penelitian,  pembuatan  kebijakan,  perawatan  kesehatan, industri  farmasi,  asuransi  dan  lainnya.  Makalah  ini  menyajikan  analisis data  kesehatan  global  dengan  dengan  tujuan  menemukan  variabel penting yang berpengaruh terhadap harapan hidup. Dari hasil observasi dengan menggunakan beberapa tahapan proses mulai dari pembersihan data, deteksi data nilai yang hilang, mendeteksi outler ditemukan bahwa terdapat tujuh variabel penting yaitu status, Adult Mortality, percentage expenditure,  HIV,  GDP,  schooling,  Income  composition  of  resources . Dalam  penelitian  ini  juga  disajikan  upaya  untuk  menyusun  dan menganalisis semua pertanyaan penting dalam bentuk  Analisis Data Eksplorasi visualisasi secara keseluruhan dari kumpulan data.
Keywords: Data Kesehatan Global, Analisis Statistik, Analisis Data Eksplorasi, EDA.
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Peningkatan derajat kesehatan masyarakat merupakan salah satu indikator utama kemajuan masyarakat. Data  statistik  untuk  pemantauan  kesehatan  masyarakat  sangat  relevan  untuk  sejumlah  sektor,  seperti penelitian, pembuatan kebijakan, perawatan kesehatan, industri farmasi, asuransi dan lainnya [1]. Sementara data tersebut tersedia bahkan dalam skala global, misalnya di Observatorium Kesehatan Global (GHO) dari Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  Perserikatan  Bangsa-Bangsa.  GHO  terdiri  lebih  dari  50  kumpulan  data yang berbeda, mencakup semua 198 negara anggota WHO dan diperbarui ketika data yang lebih baru atau direvisi tersedia atau ketika ada perubahan pada metodologi yang digunakan.
Meskipun telah banyak penelitian yang dilakukan di masa lalu tentang faktor-faktor yang mempengaruhi harapan  hidup  dengan  mempertimbangkan  variabel  demografis,  komposisi  pendapatan  dan  tingkat kematian [2]. Akan tetapi, belum banyak penelitian yang dilakukan pada faktor-faktor seperti imunisasi, yang dapat  menjadi sangat penting karena  ada negara-negara di mana kesadaran untuk  imunisasi kurang yang mungkin menyebabkan harapan hidup yang lebih rendah. Ditemukan bahwa pengaruh imunisasi dan indeks pembangunan  manusia  tidak  diperhitungkan  di  masa  lalu  [3].  Juga,  beberapa  penelitian  sebelumnya dilakukan  dengan  mempertimbangkan regresi  linier [4],  clustering  [5],  Bayesian  [6]  berdasarkan  kumpulan data yang berbeda dan penerapan di berbagai negara berbeda. Oleh karena itu, hal ini memberikan motivasi untuk  menyelesaikan  dalam  menentukan  faktor-faktor  penting  yang  dapat  mempengaruhi  hidup  manusial dengan  menggunakan  Pendekatan  Analisis  Data  Eksplorasi  Visual  dengan  mempertimbangkan  data  dari periode 2000 hingga 2015 untuk semua negara. Imunisasi penting seperti Hepatitis B, Polio dan Difteri juga akan  dipertimbangkan.  Singkatnya,  penelitian  ini  akan  fokus  pada  faktor  imunisasi,  faktor  kematian,  faktor ekonomi,  faktor  sosial  dan  juga  faktor  kesehatan  lainnya.  Karena  pengamatan  dataset  ini  didasarkan  pada
negara  yang  berbeda,  akan  lebih  mudah  bagi  suatu  negara  untuk  menentukan  faktor  prediksi  yang berkontribusi  terhadap  nilai  harapan  hidup  yang  lebih  rendah.  Terakhir,  hasil  analisis  Ini  akan  membantu dalam  menyarankan  suatu  negara  daerah  mana  yang  harus  diberikan  kepentingan  untuk  meningkatkan harapan hidup penduduknya secara efisien.

## TINJAUAN LITERATUR
Exploratory Data Analysis (EDA) diperkenalkan oleh Tukey tahun 1961. EDA adalah proses pemeriksaan atau pemahaman data dan penggalian wawasan atau karakteristik utama dari data. EDA umumnya diklasifikasikan menjadi dua metode, yaitu analisis grafis dan analisis non-grafis [7]. EDA sangat penting karena merupakan praktik yang baik untuk terlebih dahulu memahami pernyataan masalah dan berbagai hubungan antara fitur data sebelum menerapkannya pada model. EDA adalah bagian dari proses data science. EDA menjadi sangat penting  sebelum  melakukan feature  engineering dan  modeling  karena  dalam  tahap  ini  harus  memahami datanya  terlebih  dahulu.  EDA  memungkinkan  analyst  memahami  isi  data  yang  digunakan,  mulai  dari distribusi,  frekuensi,  korelasi  dan  lainnya.  Dalam  prakteknya,  curiousity  sangat  penting  dalam  proses  ini, pemahaman  konteks  data  juga  diperhatikan,  karena  akan  menjawab  masalah  masalah  dasar  [8].  Pada umumnya EDA dilakukan dengan beberapa cara:
1. Univariat Analysis merupakan analisis deskriptif dengan satu variabel.
2. Bivariat Analysis merupakan analisis relasi dengan dua variabel yang biasanya dengan target variabel.
3. Multivariat  Analysis  merupakan  analisis  yang  menggunakan  lebih  dari  atau  sama  dengan  tiga variabel.
EDA  adalah  langkah  penting    sebelum  memulai  pembelajaran  mesin  atau  pemodelan  statistik  untuk mengembangkan  model  yang  sesuai  dengan  masalah  yang  dihadapi  dan  menyediakan  konteks  yang diperlukan  untuk    menginterpretasikan  hasil  dengan  benar.  EDA  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa hasil yang dihasilkan oleh ilmuwan data valid, ditafsirkan dengan benar, dan dapat diterapkan pada konteks bisnis yang diinginkan [7].

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Kumpulan  data  yang  terkait  dengan  penelitian  ini  disediakan  oleh  penyimpanan  data Global  Health Observatory (GHO) di bawah World Health Organization (WHO). Sebagian data ditunjukkan pada tabel 1. Tabel 1 Sebagian dari Kumpulan Data
Di antara semua kategori faktor yang berhubungan dengan kesehatan hanya faktor kritis yang dipilih yang lebih representatif. Dalam beberapa tahun terakhir ini, telah terjadi perkembangan besar di bidang kesehatan yang  mengakibatkan  peningkatan  angka  kematian  manusia  terutama  di  negara-negara  berkembang dibandingkan dengan 30 tahun terakhir. Oleh karena itu, dalam penelitian ini kami telah mempertimbangkan data  dari  tahun  2000-2015  untuk  193  negara  untuk  analisis  lebih  lanjut.  File  data  individual  telah digabungkan menjadi satu kumpulan data, sebagian besar data yang hilang adalah untuk populasi, Hepatitis B dan PDB. Data yang hilang berasal dari negara-negara yang kurang dikenal seperti Vanuatu, Tonga, Togo,
Cabo Verde dan lainnya. Menemukan semua data untuk negara-negara ini sulit dan karenanya, diputuskan bahwa  kami  mengecualikan  negara-negara  ini  dari  kumpulan  data  model  akhir.  File  gabungan  terakhir (dataset akhir) terdiri dari 22 Kolom dan 2938 baris yang berarti 20 variabel prediksi. Semua variabel prediksi kemudian dibagi menjadi beberapa kategori besar: faktor terkait imunisasi, faktor kematian, faktor ekonomi dan faktor sosial.
Dataset  ini  berisi  variabel  seperti country,  year,  status,  life  expectancy ,  dan  lainnya.  Kolom Adult  Mortality mewakili  tingkat  kematian  orang  dewasa  dari  kedua  jenis  kelamin,  yang  merupakan  probabilitas  kematian antara  15  dan  60  tahun  per  1000  penduduk.  Kolom Infant  deaths menampilkan  jumlah  kematian  bayi  per 1000 penduduk. Kolom Alcohol menggambarkan total liter konsumsi alkohol murni, yang dicatat per kapita untuk  usia  15  tahun  ke  atas.  Variabel  Hepatitis.B,  Polio,  dan  Difteri  menunjukkan  persentase  cakupan imunisasi  anak  usia  1  tahun  untuk  masing-masing  penyakit  tersebut.  Kolom Measles menunjukkan  jumlah kasus  campak  yang  dilaporkan  per  1000  penduduk.  kurus..1.19.tahun`  mewakili  persentase  ketipisan  yang ada  pada  anak-anak  mulai  dari  usia  10  hingga  19  tahun.  Harapan  hidup  berkisar  antara  44  hingga  89.  Ini berarti bahwa orang-orang di negara dengan harapan hidup tertinggi hidup hampir dua kali lipat dari orang- orang di negara dengan harapan hidup terendah.

## Metode
Analisis bisnis dalam penelitian ini adalah bertujuan untuk menentukan variabel yang paling signifikan untuk membuat  model  regresi  linier  yang  optimal  untuk  memprediksi  harapan  hidup.  Untuk  mencapai  hal  ini, metode yang digunakan terdiri dari beberapa fase, yaitu:
1. Pembersihan Data
2. Deteksi Data yang hilang
3. Deteksi data outler
4. Data Exploration and Visualization
a. Berapa  Harapan  Hidup  Berdasarkan  Negara?  Apa  10  negara  teratas  dengan  populasi  rata-rata tertinggi?
b. Bagaimana hubungan harapan hidup dengan kematian bayi ?
c. Bagaimana penyakit yang berbeda mempengaruhi harapan hidup di negara maju dan berkembang?
d. Bagaimana  distribusi  sekolah  untuk  negara  maju  dan  berkembang  dan  Apa  pengaruh  Sekolah  dan Alkohol terhadap Harapan Hidup?
5. Kesimpulan

## HASIL PENELITIAN
Pada penelitian ini bertujuan untuk memahami dan menentukan fitur penting dalam dengan menggunakan bahasa  pemrograman  python  3  dengan  jupyter  notebook.  Beberapa  pustakan  juga  digunakan  untuk kebutuhan manipulasi data, pengolahan data dan visualisasi data seperti numpy, pandas, matplotlib, seaborn dan  lainnya.  Untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang  bagaimana  status  pembangunan  suatu  negara berkorelasi  dengan  harapan  hidup,  pada  gambar  1  disajikan  plot  kotak  visualisasi  korelasi  antara  status pembangunan suatu negara dan harapan hidup.
Gambar 1 Plot kotak korelasi antara status pembangunan suatu negara dan harapan hidup Pada gambar 1 dapat dilihat bahwa ada perbedaan mencolok dalam harapan hidup di negara berkembang dan negara maju. Pertama-tama, rentang harapan hidup antarkuartil lebih rendah di negara maju daripada negara  berkembang.  Rata-rata  dan  median  keduanya  jauh  lebih  tinggi  di  negara  maju.  Harapan  hidup minimum  juga  jauh  lebih  rendah  di  negara  berkembang.  Dengan  demikian,  status  negara  dapat mempengaruhi harapan hidup.

## Gambar 2 Korelasi antara variabel
Analisis korelasi antar variabel bertujuan untuk lebih memahami keterhubungan antara semua variabel. Dari gambar 2 dapat dilihat hasil visualisasi korelasi semua variabel dimana variabel yang berhubungan dengan harapan hidup paling positif adalah: sekolah, dan komposisi pendapatan sumber daya. Variabel yang paling negatif terkait dengan harapan hidup adalah: kematian orang dewasa dan HIV/AIDS. Harapan hidup memiliki hubungan  yang  dapat  diabaikan  dengan  Populasi,  Total  pengeluaran,  kematian  balita  dan  Campak.  Dari pengamatan di atas, maka tahapan selanjutnya menjawab beberapa pertanyaan yang diajukan pada bagian sebelumnya.
1. Berapa Harapan Hidup Berdasarkan Negara? Apa 10 negara teratas dengan populasi rata-rata tertinggi?

## Gambar 3 Grafik Harapan Hidup Berdasarkan Negara
Jepang adalah negara dengan nilai Harapan Hidup tertinggi diikuti oleh Swedia dan Sierra Leone memiliki nilai Harapan Hidup terendah.
2. Bagaimana penyakit yang berbeda mempengaruhi harapan hidup di negara maju dan berkembang?
(a) (b)
(d)

## (e)
Gambar 4 Harapan hidup berdasarkan negara
Pada gambar 4 dapat dilihat pada bagian (a) terdapat sedikit penurunan nilai harapan hidup di negara maju sedangkan  di  negara  maju  nilai  harapan  hidup  meningkat  secara  bertahap  yang  berarti  bahwa  negara berkembang  mengambil  langkah-langkah  untuk  menyiapkan  vaksin  hepatitis  B.  Dalam  kasus  Campak, menurut  grafik  pada  gambar 3(b),  negara maju tampaknya memiliki vaksin yang tersedia untuk  mengatasi campak  sedangkan  nilai  harapan  hidup  negara  berkembang  menurun  dari  hari  ke  hari  mungkin  karena kurangnya  sumber  daya  untuk  menangani  campak.  Negara-negara  maju  berhasil  memberantas  penyakit polio  dan  penyakit  difteri  seperti  terlihat  pada  gambar  4  (c)  dan  (d),  karena  vaksin  sedangkan  di  negara- negara  berkembang  nilai  harapan  awalnya  rendah  tetapi  sekarang  meningkat  secara  bertahap  mungkin karena pemberian dosis yang tepat. Namun, pada gambar 4 (e) Grafik tersebut menunjukkan bahwa negara berkembang  masih  belum  mampu  menangani  hiv/aids  sama  sekali  karena  nilai  harapan  hidup  yang  terus menurun dengan kisaran yang cepat. Hal ini dapat  disebabkan oleh meningkatnya populasi dan tidak  ada pendidikan yang diberikan.
Gambar 5 Grafik 10 negara tertinggi
Pada  gambar  5  merupakan  visualisasi  dalam  bentuk  pie  (lingkaran)  yang  menjelaskan  10  negara  tertinggi untuk  populasi  rata-rata  tertinggi,  terlihat  bahwa  negara  India  menempati  posisi  pertama,  kemudian Indonesia dan yang terakhir negara Philippines. Dalam  hal ini, dapat  disimpulkan bahwa  negara-negara  di
benua Asia merupakan negara yang tingkat harapan hidupnya tertinggi di bandingkan benua lainnya.
3. Bagaimana hubungan harapan hidup dengan kematian bayi ?
Gambar 6 Visualisasi hubungan harapan hidup dengan kematian bayi
4. Bagaimana  distribusi  sekolah  untuk  negara  maju  dan  berkembang  dan  Apa  pengaruh  Sekolah  dan Alkohol terhadap Harapan Hidup?
Gambar 7 Visualiasi distribusi sekolah untuk negara maju dan berkembang dan pengaruh alkohol Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  7  bahwa  sekolah  dapat  mempengaruhi  harapan  hidup  lebih  banyak  di negara  berkembang  daripada  negara  maju.  Hal  ini  mungkin  karena  pendidikan  lebih  mapan  dan  lazim  di negara-negara  kaya.  Dapat  diduga  karena  fakta  bahwa  hanya  negara-negara  kaya  yang  mampu  membeli alkohol  atau  konsumsi  alkohol  lebih  umum  di  antara  populasi  yang  lebih  kaya.  Itulah  sebabnya  negara berkembang  dan  alkohol  memiliki  hubungan  positif  dan  negara  maju  dan  alkohol  memiliki  hubungan negatif.
Dari hasil analisis ini, sebagian besar melihat bagaimana negara-negara berkembang memiliki harapan hidup yang  sangat  sedikit  ketika  kami  melihat  penyakit  seperti  HIV/AIDS,  polio  dll  dan  bagaimana  Sekolah memainkan  peran  besar  dalam  meningkatkan  harapan  hidup  negara-negara  berkembang  karena  orang menjadi  jauh  lebih  terdidik  dan  membantu  meningkatkan  kesejahteraan  dan  perawatan  kesehatan  negara bersama dengan ekonomi Alkoholisme adalah masalah besar di negara maju di mana orang memiliki banyak uang untuk dibelanjakan dan ini menunjukkan betapa cerobohnya orang dalam hal kesehatan mereka dalam
hal  alkoholisme.  Terakhir  variabel  yang mempengaruhi  harapan  hidup  adalah  variabek  status, Adult Mortality, percentage expenditure, HIV, GDP, schooling, Income composition of resources .

## Diskusi
Beberapa hal penting menjadi pertimbangan di masa depan dari hasil sebelumnya, meskipun dataset ini dikumpulkan oleh WHO mengandung banyak nilai yang hilang dan terlihat bahwa sebagian besar nilai yang hilang berasal dari negara-negara dengan populasi yang sangat sedikit dan pengumpulan data adalah tugas yang  sangat  membosankan. Banyak  outlier terdeteksi  yang ditangani oleh Winsorization  Jepang meskipun dihantam parah oleh perang dunia II kembali sangat kuat dan saat ini menjadi negara dengan angka harapan hidup tertinggi disusul oleh Swedia yang merupakan Prestasi besar.
Data  WHO  tentang  harapan  hidup  dianalisis  dengan  menggunakan  Explorasi  Data  Analysis  sebagian  dari proses  tersebut  melibatkan  pemeriksaan  untuk  memastikan  bahwa  data  tersebut  benar-benar  dapat dianalisis. Dan, variabel prediksi yang sebenarnya mempengaruhi harapan hidup adalah status, Kematian Orang Dewasa, persentase pengeluaran, HIV, PDB, sekolah, Komposisi pendapatan sumber daya, tingkat kematian  Bayi  tidak  memiliki  banyak  hubungan  dengan  kematian  bayi  dan  Dewasa  mempengaruhi harapan  hidup  dan  sekolah  memiliki  dampat  terhadap  umur  manusia.  Terakhir  penyakik  HIV  masih merupakan salah satu penyakit yang memiliki tingkat kematian tertinggi di hampir semua negara.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  Data  Kesehatan  Global  dengan  pendekatan  Explorasi  Data Analysis serta menemukan variabel penting yang dapat mempengaruhi harapan hidup manusia. Dari hasil analisis  dengan  beberapa  tahapan  yang  dilakukan,  maka  data  yang  tersedia  masih  sangat  perli dilakukan  proses  pembersihan  data, mendeteksi  nilai  yang hilang,  deteksi  outler  walaupun  kumpulan data ini bersumber dari WHO, selanjutnya hasil observasi dari kumpulan data ini menyimpulkan bahwa cakupan  vaksinasi  Polio,  Hepatitis,  Difteri  harus  ditingkatkan  Langkah-langkah  harus  diambil  untuk memastikan  keamanan  pangan  Langkah-langkah  harus  diambil  untuk  memberikan  pendidikan  dan mengurangi risiko kematian  bayi. Sumber  daya harus  dimanfaatkan secara produktif,  kampanye kesadaran AIDS  harus  diselenggarakan.  Negara-negara  maju  harus  membantu  negara-negara  berkembang  dalam memberantas  penyakit  yang  mempengaruhi  kehidupan  masyarakat  dengan  memberikan  vaksinasi Pemerintah harus lebih fokus pada sekolah anak-anak yang akan menjadi wajah negara di masa depan dan memberi  mereka  makanan  yang  baik  dan  mendidik  mereka  dengan  baik.  Pemerintah  negara  berkembang harus meluncurkan berbagai skema untuk memotivasi masyarakat menyekolahkan anaknya Pemerintah harus menyelenggarakan kamp-kamp kesehatan gratis untuk memberikan vaksinasi gratis bagi orang-orang yang membutuhkan  sehingga  tetap  sehat  untuk  memperlakukan  keluarga  mereka  dengan  baik  tanpa mengeluarkan  uang.  Terakhir,  WHO  sebaiknya  memberikan  bantuan  bersama  negara-negara  untuk membantu pemerintah negara-negara berkembang dalam menyediakan makanan dan pendidikan gratis dan menyelenggarakan kamp-kamp perawatan kesehatan

## Supplementary Materials (optional)
Tidak tersedia.

## Konstribusi Penulis
AM:  Konseptualisasi,;  metodologi,.;  perangkat  lunak,  validasi;  analisis  formal,  visualisasi,;  pengawasan;  ZS: penyidikan,  sumber  daya,  akurasi  data,  tulisan—persiapan  draf  asli;  menulis—ulasan  dan  penyuntingan. Semua  penulis  telah  membaca  dan  menyetujui  versi  manuskrip  yang  diterbitkan.  Semua  penulis  telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.

## Konflik kepentingan
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## REFERENCES
[1] M. Luy, P. Di Giulio, V. Di Lego, P. Lazarevič, and M. Sauerberg, ―Life Expectancy: Frequently Used, but Hardly Understood,‖ Gerontology , vol. 66, no. 1, pp. 95–104, 2020, doi: 10.1159/000500955.
[2] A. M. Duque et al. , ―Analysis of the relationship between life expectancy and social determinants in a North-Eastern  region  of  Brazil,  2010-2017,‖ Geospat.  Health ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  345–352,  2018,  doi: 10.4081/gh.2018.702.
[3] J. M. Aburto, F. Villavicencio, U. Basellini, S. Kjærgaard, and J. W. Vaupel, ―Dynamics of life expectancy and  life  span  equality,‖ Proc.  Natl.  Acad.  Sci.  U.  S.  A. ,  vol.  117,  no.  10,  pp.  5250–5259,  2020,  doi: 10.1073/pnas.1915884117.
[4] G. I. Castillo Tumaille, A. M. Guerra Tejada, and E. M. de L. Loaiza Massuh, ―Life expectancy analysis from  a  multiple  regression  model,‖ Univ.  Cienc.  y  Tecnol. ,  vol.  25,  no.  110,  pp.  198–207,  2021,  doi: 10.47460/uct.v25i110.492.
[5] S.  A.  Paramita,  C.  Yamazaki,  and  H.  Koyama,  ―Determinants  of  life  expectancy  and  clustering  of provinces to improve life expectancy: An ecological study in Indonesia,‖ BMC Public Health , vol. 20, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.1186/s12889-020-8408-3.
[6] H. Al Azies and V. M. Dewi, ―Factors Affecting Life Expectancy in East Java: Predictions with A Bayesian Model  Averaging  Approach,‖ J.  Perenc.  Pembang.  Indones.  J.  Dev.  Plan. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  283–295, 2021, doi: 10.36574/jpp.v5i2.214.
[7] M.  Restori,  ―What  is  Exploratory  Data  Analysis  |  Tutorial  by  Chartio,‖  2019. https://chartio.com/learn/data-analytics/what-is-exploratory-data-analysis/ (accessed Dec. 27, 2021).
[8] A. Chandra, ―Memahami Data  Dengan Exploratory Data Analysis | by Andreas Chandra |  Data Folks Indonesia  |  Medium,‖ Medium ,  2019.  https://medium.com/data-folks-indonesia/memahami-data- dengan-exploratory-data-analysis-a53b230cce84 (accessed Dec. 27, 2021).