## Perbandingan Naive Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Perilaku Peserta Program Rujuk Balik
Widdi Djatmiko 1 , Kusrini 2 , Hanafi 3
1,2,3 Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
1 widdi.dj@students.amikom.ac.id , 2 kusrini@amikom.ac.id , 3 hanafi@amikom.ac.id

## Abstract
Program Rujuk Balik (PRB) is a service provided to participants of BPJS Kesehatan who have a history of chronic diseases, including diabetes mellitus, hypertension, heart disease, asthma, Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), epilepsy, stroke, schizophrenia, systemic lupus erythematosus. Participants who participate in the Program Rujuk Balik (PRB) already have stable/controlled health conditions but still require treatment. Participants registered in the Program Rujuk Balik (PRB) re required to make regular (active) monthly visits to the designated Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) as chosen by the Members. However, it has been observed that some Participants still exhibit a passive behavior by not being willing to make regular visits because they feel healthy and not currently ill. The objective of this study is to predict the behavior of Participants  in  the  Program  Rujuk  Balik  (PRB)  and  compare  the  performance  of  the  Naive  Bayes  and  Random  Forest algorithms. The dataset used is private data obtained from BPJS Kesehatan Branch Office in Balikpapan. In this study, various data splits were performed, including 70:30, 80:20, and 90:10. The final results of this study indicate that the Random Forest algorithm outperforms Naïve Bayes, with the highest values in the 70:30 data split technique, with an accuracy of 97.52%, precision of 96.56%, and recall of 98.71%.
Keywords: predictions, PRB, health, Naïve Bayes, Random Forest

## Abstrak
Program Rujuk Balik (PRB) merupakan pelayanan yang diberikan kepada Peserta BPJS Kesehatan yang memiliki riwayat penyakit  kronis  antara  lain  penyakit  diabetes  melitus,  hipertensi,  jantung,  asma,  Penyakit  Paru  Obstruktif  Kronis  (PPOK), epilepsy , stroke , schizophrenia , systemic lupus erythematosus .  Peserta  yang  mengikuti  Program  Rujuk  Balik  (PRB)  telah memiliki kondisi kesehatan yang sudah stabil/terkontrol namun masih memerlukan pengobatan. Peserta yang terdaftar dalam Program Rujuk Balik (PRB) diwajibkan untuk melakukan kunjungan rutin (aktif) setiap bulan ke Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) sesuai dengan yang dipilih oleh Peserta. Namun masih didapati sebagian Peserta masih memiliki perilaku tidak  bersedia  melakukan  kunjungan  rutin  (pasif)  dikarenakan  Peserta  masih  merasa  dalam  kondisi  sehat  dan  tidak  dalam keadaan sedang sakit. Tujuan dalam penelitian ini akan melakukan prediksi perilaku Peserta Program Rujuk Balik (PRB) dan akan membandingkan performa dari algoritma Naive Bayes dan Random Forest. Dataset yang digunakan bersifat private data yang diambil dari BPJS Kesehatan Kantor Cabang Balikpapan. Pada penelitian ini dilakukan variasi split data antara lain 70:30, 80:20, 90:10. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu algoritma Random Forest memiliki yang lebih baik dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan nilai tertinggi pada teknik split data 70:30 pada nilai accuracy sebesar 97,52%, precision sebesar 96,56%, recall sebesar 98,71%.
Kata kunci: Prediksi, PRB, Kesehatan, Naive Bayes , Random Forest
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) merupakan program yang dapat memberikan jaminan perlindungan  kesehatan  bagi  seluruh  masyarakat Indonesia  sehingga  masyarakat  berhak  mendapatkan manfaat  yang  perlindungan  kesehatan  [1].  BPJS Kesehatan adalah Badan Hukum Publik yang ditunjuk oleh Pemerintah sebagai organisasi yang menyelenggarakan  program  Jaminan  Kesehatan Nasional  (JKN)  bagi  seluruh  rakyat  Indonesia  [2]. Masyarakat  yang  telah  terdaftar  sebagai  Peserta  dan telah  membayar  iuran  atau  iurannya  dibayar  oleh pemerintah maka berhak mendapatkan kebutuhan dasar kesehatan yang dapat terpenuhi secara layak. Program manfaat  yang  didapatkan  oleh  masyarakat  yang  telah terdaftar  sebagai  BPJS  Kesehatan  yaitu  pelayanan promotif  dan  preventif.  Salah  satu  upaya  program unggulan yang dijalankan untuk memenuhi kewajiban
pelaksanaan  program  promotif  dan  preventif  tersebut yaitu Program Rujuk Balik (PRB) [3].
Program  Rujuk  Balik  (PRB)  merupakan  pelayanan yang  diberikan  kepada  Peserta  BPJS  Kesehatan  yang memiliki riwayat penyakit kronis antara lain penyakit diabetes  melitus,  hipertensi,  jantung,  asma,  Penyakit Paru  Obstruktif  Kronis  (PPOK), epilepsy , stroke , schizophrenia , systemic lupus erythematosus .  Peserta yang  mengikuti  Program  Rujuk  Balik  (PRB)  telah memiliki kondisi kesehatan yang sudah stabil/terkontrol namun masih memerlukan pengobatan untuk  jangka  panjang.  Pemberian  pelayanan  Program Rujuk  Balik  (PRB)  dilakukan  di  Fasilitas  Kesehatan Tingkat  Pertama  (FKTP)  rekomendasi/rujukan  balik dari  dokter  spesialis/sub  spesialis  dokter  di  Fasilitas Kesehatan  Rujukan  Tingkat  Lanjut  (FKRTL)  telah mendaftarkan Peserta untuk menjadi peserta rujuk balik [4].
Proses  penyembuhan  penderita  penyakit  kronis dipengaruhi  oleh  perilaku  Peserta  menjalani  terapi pengobatan  seperti  rutin  pemeriksaan  kondisi kesehatan dan memastikan secara rutin konsumsi obat sesuai  dengan  resep  yang  diterbitkan  oleh  dokter. Perilaku Peserta yang tidak patuh dalam pemeriksaan kondisi  kesehatan  di  fasilitas  kesehatan  dan pengambilan  obat  yang  sudah  diresepkan  tentu  saja akan  berdampak  buruk  dan  menjadi  penghambat kesembuhan dalam proses terapi pengobatan [5].
Peserta  yang  terdaftar  dalam  Program  Rujuk  Balik (PRB)  diwajibkan  untuk  melakukan  kunjungan  rutin (aktif) setiap bulan ke FKTP sesuai dengan yang dipilih oleh Peserta [6]. Hal ini dilakukan agar Peserta dapat memeriksakan  kondisi  kesehatan  dan  melakukan pengambilan obat sesuai dengan dosis dan jadwal yang sudah  ditetapkan  oleh  dokter  spesialis  di  FKRTL. Sebagian  Peserta  masih  memiliki  perilaku  tidak bersedia melakukan kunjungan rutin (pasif) dikarenakan Peserta masih merasa dalam kondisi sehat dan tidak dalam keadaan sedang sakit [7].
Kondisi kesehatan Peserta yang tidak rutin berkunjung (pasif)  akan  semakin  memburuk  dan  tidak  dapat tertangani  dengan  baik.  Perilaku  Peserta  PRB  yang cenderung  pasif  dalam  pemeriksaan  kesehatan  dan pengambilan  obat  akan  menyebabkan  proses pengobatan  menjadi  terhambat  dan  memiliki  dampak risiko peningkatan jumlah penyakit, pasien rawat inap, dan tingginya angka kematian [8]. Berdasarkan adanya risiko  dampak  buruk  yang  bisa  terjadi  dan  dapat merugikan  bagi  Peserta  akibat  adanya  pola  perilaku kunjungan  peserta  yang  terdaftar  dalam  PRB  maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  prediksi  pola  perilaku Peserta  PRB  menggunakan  pendekatan  algoritma machine learning .
Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  melakukan eksperimen  berupa  aktifitas  prediksi  perilaku  Peserta Program Rujuk Balik (PRB) dan akan membandingkan performa  dari  algoritma Naive  Bayes dan Random Forest dengan  menggunakan  dataset  yang  tersedia  di BPJS  Kesehatan  Kantor  Cabang  Balikpapan.  Pada beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  dibahas penggunaan algoritma Naive Bayes dan Random Forest dalam  upaya  memberikan  pengambahan  ilmu pengetahuan  baru  berupa  hasil  dan  kesimpulan  atas berbagai permasalahan yang muncul.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Efayanti,  telah melakukan  pengukuran  kepatuhan  dan  keaktifan Peserta  PRB  dengan  menggunakan  82  sampel responden untuk mendapatkan informasi. Berdasarkan studi  tersebut  didapatkan  hasil  yang  menunjukkan tingkat  kepatuhan  Peserta  Program  PRB  yang  aktif melakukan  kunjungan  pemeriksaan  kesehatan  dan pengambilan  obat  rujuk  balik  yaitu  sebesar  62,20% Peserta.  Sedangkan  masih  terdapat  37,80%  Peserta yang dinyatakan pasif terhadap kunjungan pemeriksaan kesehatan dan pengambilan obat rujuk balik [9].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maulida, dkk  melakukan  pengambilan  sampel  terhadap  53 Peserta  yang  terdaftar  dalam  Program  PRB  untuk mengetahui  tingkat  keaktifan  pola  perilaku  Peserta Program  PRB.  Berdasarkan  studi  tersebut  didapatkan hasil  tingkat  keaktifan  Peserta  Program  PRB  yaitu mencapai 34%. Sedangkan masih terdapat 66% Peserta yang dinyatakan pasif terhadap kunjungan pemeriksaan kesehatan dan pengambilan obat rujuk balik [10].
Pola perilaku Peserta yang aktif dan pasif berkunjung di  Fasilitas  Kesehatan  dipengaruhi  oleh  faktor demografis  dan  riwayat  medis  Peserta  Program  PRB [11].  Pada  beberapa  studi  telah  dilakukan  penelitian tentang prediksi kunjungan pasien di fasilitas kesehatan dengan  menggunakan  pendekatan  model machine learning .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fan,  dkk melakukan  prediksi  tingkat  keaktifan  atau  kehadiran pasien  yang  berkunjung  di  fasilitas  kesehatan  untuk mendapatkan  pelayanan  kesehatan  menggunakan machine  learning antara  lain logistic  regression , k- nearest  neighbor ( KNN ), boosting , decision  tree , random  forest ,  dan bagging. Hasil  pengujian didapatkan  akurasi  dari  setiap  model  tersebut  yaitu logistic  regression= 68.79%, k-nearest  neighbor ( KNN )=90.14%, boosting= 99.44%, decision tree= 80.06%, random forest= 96.92%, dan bagging= 98.50% [12].
Selanjutnya  pada  penelitian  Alaidah,  dkk  melakukan penelitian terkait dengan prediksi kunjungan medis dan ketidakhadiran pasien di fasilitas kesehatan menggunakan pendekatan machine learning antara lain menggunakan metode Logistic  Regression ,  Support Vector  Machines,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan Random  Forest. Data  yang  digunakan  untuk pemodelan  sistem  yaitu  berupa  dataset  demograsi pasien,  riwayat  medis  pasien,  lokasi  wilayah  tempat tinggal,  dan  informasi  kehadiran  kunjungan  pasien. Hasil dari penelitian ini menunjukan tingkat performa dari  metode Random  Forest memiliki recall tertinggi diantara  metode  lainnya  yaitu  mencapai  nilai  100%. Metode Random  Forest dan Naïve  Bayes umumnya digunakan  untuk  pemecahan  permasalahan  dengan menggunakan pendekatan machine learning [13].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tugiman,  dkk melakukan  penelitian  terkait  predikasi  penggunaan obat  yang  dikonsumsi  oleh  pasien  menggunakan metode Naïve  Bayes .  Penelitian  bertujuan  untuk peningkatan  jumlah  kunjungan  pasien  ke  Fasilitas Kesehatan  untuk  mendapatkan  pelayanan  kesehatan. Para peneliti berupaya untuk prediksi ketersediaan obat yang  membagi  dalam  2  clas  yaitu  cukup  dan  tidak cukup.  Hasil  dari  penelitain  ini  memiliki  tingkat performa akurasi sebesar 50%, presisi sebesar 50% dan recall sebesar 100% [14].
Metode Random  Forest memiliki  keunggulan  yang dapat menunjukkan hasil yang lebih baik pada dataset asli dan sebagian besar dataset seimbang [15]. Selain itu, metode Random Forest dapat melakukan beberapa
pemilihan  fitur  secara  acak  selanjutnya  mengurutkan setiap node sehingga dapat menghasilkan nilai tingkat error  atau  kesalahan  yang  relatif  lebih  rendah  [16]. Sementara Naïve  Bayes memiliki  kecepatan  dalam proses  perhitungan  karena  pemodelan  mudah diimplementasikan  dalam  pendekatan machine learning [17].  Selain  itu,  metode  Naïve  Bayes  tidak terlalu banyak membutuhkan data traning untuk dapat menentukan class pada tahapan klasifikasi [18].
Dari  beberapa  uraian  di  atas,  penulis  tertarik mengajukan penelitian menggunakan algoritma Naive Bayes dan Random Forest pada Peserta PRB sebagai objek  penelitian.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan memberikan gambaran kepada BPJS Kesehatan untuk mengetahui pola perilaku Peserta PRB sehingga dapat membangun  pengetahuan  dan  memberikan  penilaian akurasi performa kedua model algortima tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam kebutuhan  antara  lain  untuk  klasifikasi,  prediksi, pemodelan probalitias, pengenalan pola dan beberapa permasalahan  yang  terkait  dengan  klasifikasi  lainnya [19]. Sementara algoritma Random Forest merupakan model  Algoritma decision  tree yang  dikembangkan dengan menggunakan decision tree yang tersusun lebih banyak,  dimana  pada decision  tree sebelumnya dilakukan proses training dengan sampel individu dan setiap  atribut  dibagi  pada tree yang  dipilih  antara atribut yang bersifat acak [20].
2.1. Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes merupakan  sebuah  proses klasifikasi  dengan    metode  pemeriksaan  pada  tingkat kemunculan  data  yang  sering  ditemukan  dalam  data pelatihan yang menghitung sekumpulan kemungkinan untuk  mencari  peluang  terbesar  dari  probalitias klasifikasi  [21].  Algoritma Naive  Bayes terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan  ke  dalam  basis  data  dengan  data  yang besar [22]. Model persamaan Naive Bayes yaitu sebagai berikut:
𝑃(𝑥|𝑦) = ! ($|&) !(&) ! ($)
(1)
Keterangan:
Y
: Data dengan kelas yang belum diketahui
X
:  Hipotesis  data  y  merupakan  suatu  kelas spesifik P(x|y)  :Probabilitas hipotesis x berdasarkan kondisi y (posteriori probability) P(x) : Probabilitas hipotesis x (prior probability) P(y|x)  :  Probabilitas  y  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis x
p(y)
: Probabilitas dari y
2.2. Random Forest
Algoritma Random Forest merupakan pengembangan dari decision  tree atau  berbasis  pohon  keputusan.
Metode  Random  Forest  akan  melakukan  aktiftias pembuatan pohon keputusan dalam jumlah yang cukup besar  berdasarkan  data  yang  sudah  dilakukan  proses training  [23].  Random  Forest  merupakan  model klasifikasi  yang  menggunakan  pendekatan  pohon terstruktur.  Pentahapan  penggunaan  metode Random Forest dapat  dijelaskan  dengan  langkah  sebagai berikut:
a. Pemilihan  Dataset:  tentukan  dataset  yang  akan digunakan dalam proses klasifikasi.
b. Bootstrap samples : dataset yang telah dikumpulkan akan dibentuk dalam beberapa sample acak dengan variasi penggantian.
c. Pohon keputusan: pada tahap ini, sample yang telah dilakukan  pengolahan  akan  dibangun  pohon keputusan  dengan  opsi  pemilihan  variabel  yang terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
d. Penggabungan pohon keputusan: pohon keputusan yang telah melewati proses pengolahan selanjutnya akan  digabungkan  untuk  mengambil  hasil mayoritas sebagai keputusan akhir [24]
2.3. Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari  lembaga  BPJS  Kesehatan  Kantor  Cabang Balikpapan sesuai dengan topik yang telah ditentukan yaitu  riwayat  data  Peserta  yang  terdaftar  dalam Program  Rujuk  Balik  (PRB).  Selain  melakukan pengambilan dataset Peserta PRB, penulis melakukan metode wawancara yang digunakan untuk memperoleh keterangan, informasi dan penjelasan lebih mendalam terkait dengan permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini sehingga diperoleh data yang akurat dan terpecaya yang bersumber dari BPJS Kesehatan Kantor Cabang  Balikpapan.  Jumlah  dataset  yang  terkumpul yaitu sebanyak 8.575 Data yang terdiri dari 11 atribut.
Tabel 1. Atribut Dataset Peserta Program PRB No Atribut Deskripsi Value 1 Dati2 Lokasi  Kabupaten Kota Peserta PRB Kota Balikpapan Kab. Pasir Utara Kab. Pasir Kab. Berau 2 Usia Peserta Usia Peserta PRB 8 – 99 tahun 3 Jenis FKTP Jenis  FKTP  yang dikunjungi oleh Peserta PRB Dokter Umum Klinik Pratama Puskesmas 4 Kepemilikan FKTP Pengelola  FKTP yang  dikunjungi oleh Peserta PRB BUMN PemKab POLRI Swasta TNI
No Atribut Deskripsi Value 5 Diagnosa Jenis penyakit Peserta PRB Asthma Diabetes Mellitus Epilepsi Hypertensi Penyakit Jantung PPOK (Penyakit Paru  Obstruktif Kronik)
Schizophrenia Stroke Systemic  Lupus Erythematosus 6 HubKel Hubungan anggota keluarga  Peserta PRB P (Peserta) I (Istri) S (Suami) A (Anak) T (Tambahan) 7 Progprolanis Peserta  terdaftar sebagai  Prolanis (Program Pengelolaan Penyakit Kronis) Ya Tidak 7 Kelas Jenis  kelas  rawat Peserta PRB 1 2 3 8 Jenis Kelamin Jenis kelamin Peserta PRB Laki Laki Perempuan 10 Jenis Peserta Segmen Peserta PRB terdaftar PBI Non PBI 11 Status PRB Status perilaku Peserta PRB Aktif Pasif
Data yang telah berhasil dikumpulkan selanjutnya akan ditentukan  kelas  atau  label  dari  dataset  Peserta  PRB yaitu  atribut  atau  variabel  yang  menjelaskan  status PRB.  Label  status  PRB  akan  memberikan  informasi apakah Peserta rutin berkunjung ke Fasilitas Kesehatan akan dilabeli dengan atribut “Aktif” dan Peserta yang tidak  rutin  berkunjung  ke  Fasilitas  Kesehatan  akan dilabeli  dengan  atribut  “Pasif”.    Dataset  Peserta  PRB yang digunakan berdasarkan atribut yang tersedia akan menjadi  dasar  faktor  penentu  perilaku  Peserta  yang berkunjung di Fasilitas Kesehatan.
2.4. Alur Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  alur penelitian yang disusun secara lengkap dan sistematis sehingga penulisan penelitian dapat dilakukan dengan baik dan benar sesuai penjelasan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
1. Tahap  awal  akan  dilakukan  proses  penelusuran informasi secara detil dan mendalam melalui studi literatur  dengan  upaya  pencarian  referensi  dari berbagai  sumber  antara  lain  jurnal,  buku  ilmiah, tesis yang relevan berdasarkan permasalahan yang akan  diteliti  sebagai  bahan  rujukan  dalam menentukan  metode  yang  tepat  dan  sesuai  untuk penyelesaian permasalahan.
2. Persiapan  data  akan  dilakukan  proses  tahapan aktifitas  yang  akan  memudahkan  penulis  dalam melakukan penilitian.
a. Proses  pengumpulan  dataset  yang  bersumber dari  lembaga  BPJS  Kesehatan  Kantor  Cabang Balikpapan  sesuai  dengan  topik  yang  telah ditentukan  yaitu  riwayat  data  Peserta  yang terdaftar  dalam  Program  Rujuk  Balik  (PRB). Data  yang  berhasil  terkumpul  yaitu  sebanyak
8.575  dataset  Peserta  yang  terdaftar  dalam Program Rujuk Balik (PRB). Data Peserta yang berhasil terkumpul akan dibangun model untuk mengklasifikasikan  Peserta  PRB  menjadi  2 class yaitu Peserta Aktif atau Pasif. Berdasarkan dari class yang  telah  ditentukan  tersebut  akan diperoleh  informasi  Peserta  melakukan  upaya pemeriksaan kondisi kesehatan dan pengambilan obat secara rutin. Proses labeling akan  dilakukan  memberikan  label  berdasarkan data  demografi  dan  kondisi  diagnosa  penyakit medis dari Peserta PRB.
b. Tahap preprocessing data  untuk  dilakukan pemeriksaan  dan  perbaikan  yang  berpotensi tidak  sesuai  atau  tidak  dibutuhkan  (data cleansing )  pada  data  yang  akan  digunakana pada penelitian.
c. Pembagian  data  akan  dilakukan  menjadi beberapa eskperimen untuk mengetahui tingkat performa terbaik antara lain dengan rasio 70% data  testing  dan  30%  data  training,  80%  data testing dan 20% data training, 90% data testing dan 10% data training.
3. Pada  tahap  penentuan  skenario,  penulis  akan melakukan  aktifitas  klasifikasi  terhadap  dataset yang  telah  dikumpulkan  dengan  melakukan pemodelan dan membanding 2 metode menggunakan algoritma Naive Bayes dan Random Forest .
4. Pada  tahap  evaluasi  akan  dilakukan  proses pengujian  kinerja  pada  setiap  algoritma  terhadap dataset  dan split data  yang  telah  dilakukan eksperimen  dengan  nilai  luaran  berupa confusion matrix antara lain accuracy , precission , dan recall sebagai perbandingan tingkat performa untuk kedua algoritma.
5. Pada tahap akhir akan dilakukan diskusi dan analisa perbandingan kinerja untuk kedua algoritma. Pada proses ini akan disampaikan metode yang memiliki tingkat  performa  terbaik  prediksi  pola  perilaku Peserta  Program  Rujuk  Balik  (PRB)  BPJS Kesehatan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dalam proses data mining dibutuhkan konsep metode pengolahan data dalam bentuk pentahapan pemecahan masalah  yang  biasa  disebut Knowledge  Discovery  in Database  Process ( KDD ). Knowledge  Discovery  in Database Process ( KDD ) merupakan suatu rangkaian aktifitas  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk mendapatkan  informasi  dengan  yang  dibutuhkan dengan  menggunakan  pendeketan  algoritma  tertentu berdasarkan  dataset  yang  sudah  didapatkan  [25]. Dalam proses KDD , terdapat beberapa tahapan penting untuk  melakukan data  mining antara  lain Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining,
Evaluation .
Gambar 2. Knowledge Discovery in Database Process ( KDD )

## 3.1. Selection
Dataset  yang  dibutuhkan  dalam  penilitian  ini  yaitu sekumpulan data yang diperoleh dari BPJS Kesehatan Kantor  Cabang  Balikpapan  yang  memuat  informasi berupa  riwayat  catatan  peserta  yang  terdaftar  dalam program PRB. Terdapat 11 atribut dalam dataset yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Penggunaan atribut yang relevan dalam penelitian akan bermanfaat dan  memberikan  kontribusi  dalam  analisis  data. Seluruh  atribut  memiliki  hubungan  keterkaitan  yang akan menentukan kondisi perilaku peserta PRB dalam berkunjung di Fasilitas Kesehatan.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahapan Preprocessing akan  dilakukan  proses analisa  jumlah  data  yang  tidak  tersedia  pada  setiap atribut sehingga dapat dilakukan penanganan data yang hilang  ( missing  values ).  Data  yang  hilang  ( missing values ) akan mengakibatkan dapat tidak dapat diproses karena  tidak  memiliki  nilai  yang  dapat  dilakukan proeses  perhitungan.  Penanganan  terhadap  data  yang kosong dapat dilakukan dengan menghapus baris  tidak relevan  dan  data  yang  dianggap  anomali  sehingga menyisakan  data  yang  valid  untuk  dijadikan  sebagai data penentu yang akan digunakan dalam perhitungan. Hasil  proses missing  values sebagaimana  tercantum pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil proses missing values
No Atribut Missing Values 1 Dati2 0% 2 Usia Peserta 0% 3 Jenis FKTP 0% 4 Kepemilikan FKTP 0% 5 Diagnosa 0% 6 PISAT 0% 7 Progprolanis 0% 8 Kelas 0% 9 Jenis Kelamin 0% 10 Jenis Peserta 0% 11 Status PRB 0%
3.3. Transformation
Selanjutnya dilakukan proses transformasi data untuk mengubah  data  menjadi  format  yang  sesuai  untuk analisis. Tranformasi data bertujuan untuk menjadikan data  dapat  lebih  berkualitas  dan  memudahkan  dalam proses  perhitungan.  Setelah  seluruh  tahapan tranformation telah dilakukan, maka akan didapatkan data yang layak untuk digunakan sebagai varibel dalam penelitian  ini.  Contoh  dataset  yang  telah  berhasil dilakukan  dikumpulkan  dan  tranformasi  data  yaitu sebagaimana yang tercantum dalam tabel 3.
Tabel 3. Pembagian data traning dan data testing No Atribut P1 P2 … P8575 1 Dati2 Kab. Berau Kab. Pasir … Kota Balikpapan 2 Usia Peserta 57 58 … 31 3 Jenis FKTP Klinik Pratama Klinik Pratam a … Klinik Pratama 4 Kepemili kan FKTP Pemkab Swasta … Swasta 5 Diagnosa Penyakit Jantung Diabet es Melitus … Diabetes Melitus 6 PISAT P P … T 7 Progprola nis Tidak Ya … Ya 8 Kelas 1 1 … 2 9 Jenis Kelamin Perempu an Laki Laki … Perempuan 10 Jenis Peserta Non PBI Non PBI … Non PBI 11 Status PRB Pasif Pasif … Aktif
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3  di  atas,  diketahui terdapat  data  sebanyak  8.575  yang  berhasil dikumpulkan  dari  BPJS  Kesehatan  Kantor  Cabang Balikpapan. Dataset tersebut mencakup 11 atribut yang terdiri dari data Peserta yang terdaftar dalam Program Rujuk  Balik  (PRB)  yang  memuat  informasi  kondisi wilayah  (dati2),  demografi,  kelas  rawat,  diagnosa penyakit,  dan  lain  sebagaianya.  Atribut  Status  PRB yang memuat informasi aktif dan pasif akan ditentukan sebagai class pada  proses  prediksi  perilaku  Peserta PRB.  Dalam  melakukan  proses  klasifikasi  perilaku Peserta  PRB,  dibutuhkan  informasi  yang  cukup memadai  dan  mendukung  dalam  konteks  pembuatan model  pembelajaran  mesin.  Pemilihan  atribut  di  atas merupakan  informasi  data  Peserta  yang  dapat bermanfaat untuk membantu memahami interaksi dan variasi  antara  atribut  dalam  menentukan  label  dari dataset  dengan  jumlah  besar  yang  kompleks  dan beragam.
3.4. Data Mining (Tahap Pemodelan)
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses split data menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing . Variasi  pembagian  data  akan  dilakukan  menjadi beberapa  bagian  antara  lain  dengan  rasio  70%  data
training dan 30% data testing , 80% data training dan 20%  data testing ,  90%  data training dan  10%  data testing .  Variasi  pembagian  data  ini  merupakan  upaya eksperimen  untuk  mengetahui  teknik split data  yang memiliki  perfoma  terbaik.  Jumlah  komposisi pembagian data sebagaimana tercantum pada tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Pembagian data traning dan data testing No % Training % Testing Jumlah Data Training Jumlah Data Testing 1 70% 30% 6.002 2.573 2 80% 20% 6.860 1.715 3 90% 10% 7.718 857
Setelah  ditentukan  data  yang  telah  dilakukan pembagian  ( split data),  tahapan  selanjutnya  yaitu masuk  dalam  tahap  proses  pemodelan  data  dengan menggunakan algoritma yang sudah dipilih antara lain Naive  Bayes dan Random  Forest .  Pemodelan  data menggunakan tools Rapid Miner untuk  melakukan proses  seluruh  rangkaian  dalam  penelitian  ini. Rapid Miner merupakan alat bantu ( tools ) dalam melakukan proses  analisa  untuk  data mining , machine learning, dan predictive  analytics [26].  Pengguna Rapid  Miner dapat  memanfaatkan  banyak  fitur machine  learning dengan metode data mining yang cukup variatif.
Proses pemodelan mining menggunakan Naive Bayes dan Random Forest yaitu melalui tahapan entry dataset melalui tools  Rapid  Miner . Dataset tersebut  meliputi seluruh  atribut  yang  memiliki  hubungan  keterkaitan dengan label yang telah ditentukan. Pada penilitian ini label  yang  akan  ditentukan  yaitu  pada  atribut  Status PRB. Label tersebut akan menjadi hasil prediksi yang akan menentukan apakah Peserta yang terdaftar dalam program PRB memiliki perilaku aktif atau pasif dalam berkunjung  secara  rutin  ke  Fasilitas  Kesehatan  untuk memeriksaan  kondisi  kesehatan  dan  melakukan pengambilan  obat  yang  telah  diresepkan.  Pemodelan data pada algoritma Naive Bayes dan Random Forest dapat dilihat pada gambar 3 dan gambar 4 dibawah ini.
Gambar 3. Pemodelan Naïve Bayes
Gambar 4. Pemodelan Random Forest
3.5. Evaluation
Hasil  pengujian  performa  terhadap  algoritma Naive Bayes dan Random  Forest menggunakan  pendekatan confusion matrix . Confusion matrix umumnya banyak digunakan  untuk  melakukan  menguji  performa  suatu model dengan cara membandingkan antara data aktual dengan  data  prediksi  [27].  Pengukuran  kinerja  suatu model  menggunakan Confusion  Matrix dapat dimanfaatkan  untuk  menentukan  kinerja  nilai pemodelan  algoritma  klasifikasi  berdasarkan  hasil perhitungan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  jumlah prediksi  kasus  yang  benar  dan  jumlah  prediksi  yang salah.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  skenario pembagian  data  ( split  data )  sebanyak  3  variasi  data training (70%, 80%, 90%) untuk mengetahui performa terbaik  pada  setiap  model  yang  akan  dilakukan pengujian.
3.5.1 Naïve Bayes split data 70:30
Pemodelan data menggunakan Naïve Bayes pada split data  70:30  menghasilkan Confusion  Matrix yang terbagi  menjadi  3  pengujian  ( Accuracy , Precision , Recall ) seperti terlihat pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Confusion Matrix Naïve Bayes split data 70:30
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  tercantum  pada gambar 5, performa model Naïve Bayes pada split data 70:30  menghasilkan  nilai Accuracy  =  87.84% , Precision = 86.50% , Recall = 90.60% .
3.5.2 Naïve Bayes split data 80:20
Pemodelan data menggunakan Naïve Bayes pada split data  80:20  menghasilkan Confusion  Matrix yang terbagi  menjadi  3  pengujian  ( Accuracy , Precision , Recall ) seperti terlihat pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Confusion Matrix Naïve Bayes split data 80:20
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  tercantum  pada gambar 6, performa model Naïve Bayes pada split data 80:20  menghasilkan  nilai Accuracy  =  88.34% , Precision = 88.26% , Recall = 92.10% .
3.5.3 Naïve Bayes split data 90:10
Pemodelan data menggunakan Naïve Bayes pada split data  90:10  menghasilkan Confusion  Matrix yang terbagi  menjadi  3  pengujian  ( Accuracy , Precision , Recall ) seperti terlihat pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Confusion Matrix Naïve Bayes split data 90:10
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  tercantum  pada gambar 7, performa model Naïve Bayes pada split data 90:10  menghasilkan  nilai Accuracy  =  87.86% , Precision = 85.99% , Recall = 91.42% .
3.5.4 Random Forest split data 70:30
Pemodelan  data  menggunakan Random  Forest pada split data 70:30 menghasilkan Confusion Matrix yang terbagi  menjadi  3  pengujian  ( Accuracy , Precision , Recall ) seperti terlihat pada gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Confusion Matrix Random Forest split data 70:30
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  tercantum  pada gambar 8, performa model Random Forest pada split data  70:30  menghasilkan  nilai Accuracy  =  97.52% , Precision = 96.56% , Recall = 98.71% .
3.5.5 Random Forest split data 80:20
Pemodelan  data  menggunakan Random  Forest pada split data 80:20 menghasilkan Confusion Matrix yang terbagi  menjadi  3  pengujian  ( Accuracy , Precision , Recall ) seperti terlihat pada gambar 9 di bawah ini.
Gambar 9. Confusion Matrix Random Forest split data 70:30
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  tercantum  pada gambar 9, performa model Random Forest pada split data  80:20  menghasilkan  nilai Accuracy  =  96.55% , Precision = 96.31% , Recall = 97.04% .
3.5.5 Random Forest split data 90:10
Pemodelan  data  menggunakan Random  Forest pada split data 90:10 menghasilkan Confusion Matrix yang terbagi  menjadi  3  pengujian  ( Accuracy , Precision , Recall ) seperti terlihat pada gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10. Confusion Matrix Random Forest split data 70:30
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  tercantum  pada gambar 10, performa model Random Forest pada split data  90:10  menghasilkan  nilai Accuracy  =  94.79% , Precision = 94.85% , Recall = 95.09% .
Berikut  hasil  rekap  keseluruhan  pengujian  performa confusion matrix dari model Naive Bayes dan Random Forest menggunakan Rapid  Miner sebagaimana tercantum pada tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Hasil perhitungan Confusion Matrix Model Split Data Accuracy Precision Recall Naïve Bayes 70:30 87,84% 86,50% 90,60% Naïve Bayes 80:20 88,34% 86,26% 92,10% Naïve Bayes 90:10 87,86% 85,99% 91,42% Random Forest 70:30 97,52% 96,56% 98,71% Random Forest 80:20 96,55% 96,31% 97,04% Random Forest 90:10 94,79% 94,85% 95,09%
Berdasarkan proses pengujian menggunakan confusion matrix , performa Random Forest memiliki keunggulan dalam  pemodelan  data  dibandingkan  dengan Naïve Bayes .  Hasil  performa  terbaik  yaitu  dengan menggunakan  algoritma Random  Forest pada pembagian data menggunakan 70% data training dan 30% data testing .

## 4.   Kesimpulan
Setelah  melakukan  seluruh  tahapan  penelitian  ini dengan  menggunakan  2 class yang  telah  ditentukan yatu  Aktif  atau  Pasif  menggunakan  algoritma Naive Bayes dan Random  Forest ,  maka  dapat  diberikan kesimpulan  bahwa  untuk  melakukan  prediksi  pola perilaku  Peserta  Program  Rujuk  Balik  (PRB)  dapat menggunakan  pendekatan  data  mining  yang  dikelola dengan  baik.  Penerapan  metode Random  Forest terbukti  memiliki  tingkat  performa  yang  lebih  baik apabila  dibandingkan  dengan  metode  Naïve  Bayes. Random  Forest memiliki  performa  terbaik  pada  split
data 70:30 dengan nilai Accuracy = 97.52% , Precision = 96.56% , Recall = 98.71% .
Perilaku pasien yang terdaftar dalam Peserta Program Rujuk Balik (PRB) dapat diprediksi dengan pendekatan menggunakan machine learning yang didukung dengan dataset  yang  memadai  dan  informatif  berupa  analisis data  historis  dan  pengolahan  data  demografis. Pemanfataan machine  learning dapat  membangun model prediktif yang memanfaatkan berbagai variabel untuk  meramalkan  tingkat  kepatuhan  pasien  terhadap perawatan bagi Peserta yang terdaftar dalam Program PRB.
Prediksi  pola  perilaku  Peserta  Program  PRB merupakan salah satu upaya yang dapat direkomendasikan  kepada  BPJS  Kesehatan  dan  tim medis di FKTP dan FKRTL dalam menyusun strategi yang  efektif  dengan  upaya  pendekatan  komunikasi lebih mendalam untuk meningkatkan kepatuhan pasien khususnya bagi Peserta yang memiliki perilaku Pasif. Hal ini dapat berdampak buruk bagi kesehatan Peserta yang  Pasif  dan  perlu  mendapatkan  perhatian  serius terhadap  perawatan  dan  tindakan  medis  yang direkomendasikan.  Pola  perilaku  Peserta  PRB  yang telah  diketahui  lebih  awal  menggunakan machine learning dapat  membantu  pasien  dan  tenaga  medis untuk  merencanakan  perawatan  yang  lebih  personal dan  sesuai  dengan  kebutuhan  individu  serta  dapat mengambil  tindakan  pencegahan  atau  pengelolaan medis yang sesuai.
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini,  maka  dapat diharapkan  untuk  penelitian  berikutnya  dapat melakukan  perluasan  dengan  menggunakan  metode algoritma data mining lainnya dan pengembangan studi kasus yang memiliki jenis atribut yang lebih banyak.

## Daftar Rujukan
[1] Republik  Indonesia.  2013. Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  71  Tahun  2013  Tentang Pelayanan  Kesehatan  pada  Jaminan  Kesehatan  Nasional . Kementrian Kesehatan. Jakarta
[2] Pemerintah  Indonesia.  2011. Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  24  Tahun  2011  tentang  Badan Penyelenggara Jaminan Sosial . Lembaran Negara Republik Indonesia  Tahun  2011  Nomor  116.  Sekretariat  Negara. Jakarta.
[3] Pemerintah Indonesia. 2018. Perpres Nomor 82 Tahun 2018 tentang  Jaminan  Kesehatan .  Lembaran  Negara  Republik Indonesia  Tahun  2018  Nomor  165.  Sekretariat  Negara. Jakarta.
[4] BPJS  Kesehatan.  2014. Peraturan  Badan  Penyelenggara Jaminan  Sosial  Kesehatan  Nomor  1  Tahun  2014  Tentang Penyelenggaraan  Jaminan  Kesehatan .  BPJS  Kesehatan. Jakarta.
[5] Dolovich L, Nair K, Sellors C, Lohfeld L, Lee A, Levine M. Do patients' expectations influence their use of medications? Qualitative study . Can Fam Physician. 2008 Mar;54(3):384- 93. PMID: 18337533; PMCID: PMC2278356.
[6] Republik  Indonesia.  2013. Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik Indonesia Nomor 28 Tahun 2014 tentang Pedoman Pelaksanaan  Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional. Kementrian Kesehatan. Jakarta.
[7] J. Keperawatan Abdurrab, D. Sukma Dewi Arimbi, R. Lisa Indra,  and  P.  Studi  Keperawatan  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru, Pengaruh  Pendidikan  Kesehatan  Terhadap
Motivasi  Mengontrol  Kadar  Gula  Darah  Pada  Pasien  DM Tipe II. vol. 4, no. 1, pp. 2579–8723, 2020.
[8] M.  A.  Fischer et  al. Primary  medication  non-adherence: Analysis  of  195,930  electronic  prescriptions . J  Gen  Intern Med ,  vol.  25,  no.  4,  pp.  284–290,  Apr.  2010,  doi: 10.1007/s11606-010-1253-9.
[9] Dwi  Efayanti,  “ Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi Kepatuhan Pengambilan Obat Peserta Program Rujuk Balik Di Bandar Lampung ,” Jurnal Farmasi Indonesia, vol. 9, no. 1, 2017.
[10]  Maulida  G,  Asrinawaty,  &  Aquarista  M  F,  “Faktor  Yang Berhubungan dengan Ketidakpatuhan Peserta Program Rujuk Balik (PRB) di Wilayah Puskesmas Pelambuan Banjarmasin Tahun 2020,” Jurnal Kesehatan Masyarakat , 2020.
[11]  Fitriyani  N.  E,  Dewi  I  R,  and  Mersi  Nawangsari,  “Tingkat Kepatuhan Penggunaan Obat pada Pasien Diabetes Melitus Program  Rujuk  Balik  Apotek  Kimia  Farma  437  di  Kota PurwokertoTipe 2,” Jurnal Penelitian Sains dan Kesehatan Avicenna , vol. 2, no. 2, May 2023.
[12]  G. Fan, Z. Deng, Q. Ye, and B. Wang, “Machine learning- based  prediction  models  for  patients  no-show  in  online outpatient  appointments,” Data  Science  and  Management , vol. 2, pp. 45–52, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.dsm.2021.06.002.
[13]  Albtool  Alaidah,  Eman  Alamoudi,  Dauaa  Shalabi,  Malak AlQahtani,  Hajar  Alnamshan,  and  Nirase  Fathima Abubacker,  “Mining  and  Predicting  No-Show  Medical Appointments:  Using  Hybrid  Sampling  Technique,” Communication and Intelligent Systems , vol. 204, 2021.
[14]  Tugiman,  Lily  Damayanti,  Alexius  Hendra  Gunawan,  and Samuel  Ryon  Elkana,  “Prediksi  Penggunaan  Obat  Peserta Jaminan Kesehatan Nasional Menggunakan Algoritma Naïve Bayes  Classifier,” JOURNAL  OF  APPLIED  COMPUTER SCIENCE  AND  TECHNOLOGY  (JACOST) ,  vol.  3,  no.  1, 2022.
[15]  R. Couronné, P. Probst, and A. L. Boulesteix, “Random forest versus  logistic  regression:  A  large-scale  benchmark experiment,” BMC Bioinformatics , vol. 19, no. 1, Jul. 2018, doi: 10.1186/s12859-018-2264-5.
[16]  Rusydi  Umar,  Imam  Riadi,  and  Purwono,  “Perbandingan Metode  SVM,  RFdan  SGD  untuk  Penentuan  Model Klasifikasi  Kinerja  Programmer  pada  Aktivitas  Media Sosial,” JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi ) , vol. 4, no. 2, 2020.
[17]  Liyana  Febriyanti  and  Hadi  Zakaria,  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Produktivitas  Pada  Tanaman Kacang  Tanah  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan , vol. 1, no. 2, pp. 105–118, 2023.
[18]  Hakam  Febtadianrano  Putro,  Retno  Tri  Vulandar,  and Wawan  LaksitoYuly  Saptomo,  “Penerapan  Metode  Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” Jurnal TIKomSiN , vol. 8, no. 2, Oct. 2020.
[19]  Rizky I I K M, Irianto S Y, Sriyanto. Perbandingan Kinerja Algoritma  Naive  Bayes,  Support  Vector  Machine  dan Random  forest  untuk  Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis . Agustus  2023.  Seminar  Nasional  Hasil  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat.”.
[20]  D. Irawan, E. B. Perkasa, Y. Yurindra, D. Wahyuningsih, and E.  Helmud,  “Perbandingan  Klassifikasi  SMS  Berbasis Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes  Classifier,  Random Forest  dan  Bagging  Classifier,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 432–437, Dec. 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302.
[21]  R.  Leonardo  and  J.  Pratama,  “Address:  Universitas  Prima Indonesia,  Teknik  Informatika,” Jl.  Sekip  Sei  Kambing Medan , no. 123, 2011, [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Ma
[22]  Kusrini  and  E.  T.  Luthfi, Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2009.
[23]  Q. Raihananda et al. , “Application of Random Forest Method Classification  to  Predict  BPJS  Kesehatan  Card  Users  Who Receive  Contribution  Assistance  in  Karangasem  District, Bali  Province  2017,” Jurnal  Matematika,  Statistika  dan Komputasi ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  178–188,  Dec.  2020,  doi: 10.20956/jmsk.v17i2.11710.
[24]  A.  Sandi,  “Analisa  Prediksi  Kesejahteraan  Masyarakat Nelayan  Lombok  Timur  Menggunakan  Algoritma  Random Forest,” Jurnal Informatika dan Teknologi , vol. 6, no. 2, p. 238, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.10104.
[25]  M. H. Dunham, Data Mining . Upper Saddle River: Prentice Hall, 2003.
[26]  H.  F.  Putro,  R.  T.  Vulandari,  and  W.  L.  Y.  Saptomo, “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Pelanggan,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 8, no. 2, Oct. 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[27]  J.  Joseph,  S.  Senith,  A.  Alfred  Kirubaraj,  and  S.  R.  Jino Ramson,  “Machine  Learning  for  Prediction  of  Clinical Appointment  No-Shows,” International  Journal  of Mathematical, Engineering and Management Sciences , vol.
7, no. 4, pp. 558–574, Aug. 2022, doi: 10.33889/IJMEMS.2022.7.4.036.