Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 3 No. 1 (2022) 144 – 150 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Prediksi Penggunaan Obat Peserta Jaminan Kesehatan Nasional Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Tugiman 1 , Lily Damayanti 2 , Alexius Hendra Gunawan 3 , Samuel Ryon Elkana 4 1,2,3,4 Sistem Informasi, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Buddhi Dharma
1 tugiman0311@gmail.com, 2 lily.damayanti@ubd.ac.id, 3 alexius.gunawan@ubd.ac.id, 4 samuelryonelkana@gmail.com

## Abstract
Currently,  most  of  the  patients seeking treatment  at the hospital use  the  National  Health  Insurance  (JKN)  organized  by  the Healthcare and Social Security Agency (BPJS Kesehatan). In some hospitals, the figure is above 80%. Considering the very high  number of  BPJS  Kesehatan  participant  seeking treatment  at  the hospital,  a  good  data  management  method is  needed, especially regarding the management of drug. Drug supply needs to be analyzed from time to time so that it can help predict future needs. An adequate supply of drugs and as needed is one of the things that affect service to patients. The availability of sufficient  stock is expected  to  accelerate  service to patients  so that  they  do  not  have  to  wait  long.  Patients  who  are served quickly  are expected  to  be  satisfied.  The  impact  of this patient  satisfaction  will increase  the  number  of  patient visits to  the hospital. To support this, it is necessary to create a system that can estimate drug needs. The system can predict drug demand by using drug sales data to JKN participant patients for five years. Drug data used as research samples and then processed using  an  algorithm  is  the  Naive  Bayes  Classifier.  The  Naive  Bayes  Classifier  method  is  a  method  used  to  predict  future opportunities using the basis of previous experience. A distinctive feature of this method is that it uses a very strong assumption of the independence of each event. While software testing uses the User Acceptance Test (UAT) model. Based on testing using this method, the system can be well received by users with a score of 78.64% (good).
Keywords: Naive Bayes Classifier, User Acceptance Test, Prediction, National Health Insurance

## Abstrak
Saat  ini  pasien  yang  berobat  di  rumah  sakit  sebagian  besar  menggunakan  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  yang diselenggarakan oleh Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan. Pada beberapa  rumah sakit angkanya sampai di  atas  80%.  Mengingat  sangat  tingginya  pasien  peserta  BPJS  Kesehatan  yang  berobat  ke  rumah  sakit,  diperlukan  metode pengelolaan data yang baik, terutama mengenai manajemen penggunaan obatnya. Penggunaan obat perlu dianalisa setiap saat, sehingga  dapat  membantu memperkirakan  kebutuhan  yang  akan  datang. Persediaan  obat yang  cukup  dan  sesuai  kebutuhan merupakan  salah  satu  hal  yang  mempengaruhi  pelayanan  kepada  pasien.  Tersedianya  stok  yang  cukup    diharapkan  dapat mempercepat pelayanan kepada  pasien sehingga tidak menunggu lama. Pasien yang dilayani dengan cepat diharapkan dapat menjadi puas. Kepuasan pasien ini akan meningkatkan jumlah kunjungan pasien ke rumah sakit. Guna menunjang hal tersebut perlu dibuatkan sebuah sistem yang dapat memperkirakan kebutuhan obat. Sistem tersebut dapat memprediksi kebutuhan obat dengan  menggunakan  data  penjualan  obat  ke  pasien  peserta  JKN  selama  5  (lima)  tahun.  Data  obat  yang  dijadikan  sampel penelitian kemudian diolah menggunakan algoritma adalah Naive Bayes Classifier. Metode Naive Bayes Classifier merupakan sebuah metode yang digunakan untuk memprediksi peluang yang akan datang menggunakan dasar pengalaman sebelumnya. Ciri khas dari metode ini adalah menggunakan asumsi yang sangat kuat akan independensi dari setiap kejadian.  Sedangkan pengujian perangkat lunak menggunakan model User Acceptance Test (UAT). Berdasarkan pengujian menggunakan metode UAT, sistem dapat diterima dengan baik oleh pengguna dengan skor 78,64% (kriteria baik).
Kata kunci: : Naive Bayes Classifier, User Acceptance Test , Prediksi, Jaminan Kesehatan Nasional

## 1. Pendahuluan
Jaminan  kesehatan  merupakan  sebuah  jaminan  yang berwujut perlindungan kesehatan. Jaminan ini memudahkan peserta memperoleh manfaat perlindungan dan pemeliharaan kesehatan. Perlindungan  kesehatan  sangat  diperlukan  bagi  setiap orang  terutama  yang  telah  membayar  iuran  jaminan
kesehatan ataupun iuran yang dibayar oleh pemerintah [1].
Peserta Jaminan Kesehatan mempunyai hak memperoleh  manfaat  jaminan  kesehatan  yang  bersifat pelayanan kesehatan  perorangan, mencakup pelayanan promotif, preventif, kuratif, dan rehabilitatif,  pelayanan obat, alat  kesehatan, dan  bahan medis habis pakai sesuai dengan kebutuhan medis yang diperlukan[2].
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Tren  perkembangan  pengguna  internet  di  Indonesia menjadi  salah  satu  faktor  terjadinya  digitalisasi  secara cepat  di  berbagai  sektor.  Sektor  tersebut  diantaranya komunikasi,  transportasi,  kesehatan,  perdagangan, pendidikan, keuangan,  industri digital, dan sebagainya. Menurut  [3]  hasil  survei  yang  dilakukan  oleh  Susenas memperlihatkan bahwa 47.69 persen populasi Indonesia mengakses  internet.  Hal  inilah  yang  mencerminkan mengenai  keterbukaan  informasi  dan  masyarakat  telah mengikuti  perkembangan  teknologi  dan  informasi. Tingginya    pengguna  internet  di  Indonesia  ditunjang oleh  pesatnya  perkembangan  telepon  seluler.  Tahun 2019  sebanyak  89.09%  penduduk  Indonesia  telah mempunyai minimal satu nomor telepon seluler[3].
Metode Naïve  Bayes  Classifier merupakan  sebuah metode yang dipergunakan untuk memprediksi peluang yang  akan  datang  menggunakan  dasar  pengalaman  di masa sebelumnya[4]. Ciri khas dari metode Naïve Bayes Classifier adalah  menggunakan  asumsi  yang  sangat kuat akan independensi dari setiap kondisi/kejadian [5].
Saat  ini  pasien  yang  berobat  di  rumah  sakit  sebagian besar menggunakan Jaminan Kesehatan yang diselenggarakan  oleh  Badan  Penyelenggara  Jaminan Sosial  (BPJS)  Kesehatan.  Bahkan  pada  rumah  sakit tertentu pasien peserta BPJS Kesehatan sampai di atas 80%. Mengingat sangat tingginya pasien peserta BPJS Kesehatan  yang  berobat  ke  rumah  sakit,  diperlukan metode  pengelolaan  yang  baik,  terutama  mengenai manajemen  penggunaan  obatnya.  Penggunaan  obat perlu dianalisa sehingga dapat membantu memperkirakan kebutuhan nanti.
Persediaan  obat  yang  cukup  dan  sesuai  kebutuhan merupakan  salah  satu  pengaruh  pelayanan  kepada pasien. Tersedianya stok diharapkan dapat mempercepat pelayanan kepada  pasien sehingga pasien tidak perlu menunggu lama terutama dalam menunggu obat.  Pasien  yang  dilayani  dengan  cepat  diharapkan dapat  menjadi  puas[6].    Kepuasan    pasien  ini diharapkan    dapat    meningkatkan  jumlah  kunjungan pasien  ke  rumah  sakit. Customer  Relationship Management (CRM)  menurut  [7]  adalah  Manajemen Hubungan  Pelanggan  (MPH)  merupakan  salah    satu bentuk    aplikasi    teknologi    informasi      pada  bagian penjualan atau marketing. Secara sederhana CRM dapat diartikan  sebagai  pelayanan,  terutama  hal-hal  yang dapat menjaga pelanggan. CRM juga dapat membantu kegiatan marketing, sales, dan Customer Service. CRM dapat juga dikatakan sebagai sebuah  manajemen  yang khusus  membahas  mengenai  penanganan  antara perusahaan dengan pelanggan. Tujuan dari manajemen ini adalah untuk meningkatkan nilai antara perusahaan dengan pelanggannya[7].

## 2. Metode Penelitian
Algoritma Naïve Bayes Classifier
Klasifikasai  merupakan  sebuah  cara  mengelompokkan pada  data  yang  sifatnya  sangat  besar.  Data  mining merupakan  sebuah  data  yang  relatif  besar  dan pengolahannya  memerlukan suatu  metode  atau algoritma.  Model  klasifikasi  memerlukan  sebuah masukan yang berupa himpunan data latih ( training set) yang  mempunyai  atribut  kelas  dan  keluaran  berupa model klasifikasi.
Penelitian  yang  dilakukan    menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier dalam   membantu  memecahkan permasalahan[8].  Algoritma  ini  membutuhkan  data training  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan estimasi parameter pada proses pengklasifikasian.
Metode Naïve Bayes Classifier datanya bersifat konstan dan dibedakan dengan data numerik yang sifatnya terus menerus. Pada penelitian yang memprediksi penggunaan obat bagi pasien peserta Jaminan Kesehatan Nasional  (JKN)  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier, dapat digambarkan sebagai berikut :
TAHAP PERSIAPAN
Studi Pustaka

## TAHAP IDENTIFIKASI KEBUTUHAN PERANGKAT LUNAK
Wawancara
Observasi
PREDIKSI PENGGUNAAN OBAT BAGI PASIEN PESERTA JAMINAN KESEHATAN NASIONAL (JKN) MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE
BAYES CLASSIFIER
ANALISA SISTEM  :
- Membuat gambaran umum sistem - Mengumpulkan data pemakaian obat DESAIN MODEL DATABASE : - Membuat struktur Database
- Membuat persiapan data MEMBUAT PROGRAM APLIKASI
- Membuat Rancangan Layar
- Membuat program perhitungan dengan Naive Bayes TAHAP IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN TAHAP EVALUASI MEMBUAT LAPORAN

## Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian
Pengumpulan data Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan  metode  observasi,  wawancara, dan kuesioner[9]. Berdasarkan metode tersebut akhirnya didapatkan data  sebagai berikut :
1. Data penjualan obat selama lima tahun.
2. Data dipisah-pisahkan atau dikelompokkan menjadi data yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel.
3. Data  yang  tidak  memenuhi  kriteria  kemudian dihapus atau dihilangkan
4. Setiap  bulan  ada  penggunaan  atau  penjualan  obat tersebut dan dikategorikan sebagai rutin.
5. Obat  yang  digunakan  oleh  pasien  peserta  Jaminan Kesehatan Nasional (JKN).
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Dengan  kriteria  di  atas  terdapat  188  obat  yang  dapat dijadikan sampel penelitian ini. Dari 188 sampel tersebut kemudian  dipisahkan  lagi  menjadi  beberapa  kriteria yang akan dirinci pada pembahasan selanjutnya.
Pengujian  sistem  menggunakan User  Acceptance  Test (UAT)
Responden dalam penelitian  ini mengisi kuesioner yang isinya  mengenai  pengujian  dan  implementasi  Prediksi Penggunaan  Obat    Bagi  Pasien  Peserta  Jaminan Kesehatan  Nasional  (JKN)  Menggunakan  Algoritma Naȉve Bayes Classifier .  Tanggapan responden terhadap tingkat  penerimaan  sistem  informasi  ini  diambil berdasarkan  jawaban  responden.  Jawaban  tersebut kemudian diukur menggunakan rumus[10] :
Skor aktual % skor aktual =  -------------------- x 100%        (1) Skor ideal Keterangan dari rumus tersebut adalah :
1. Skor aktual adalah jawaban seluruh responden atas kuesioner yang telah diajukan dalam penelitian
2. Skor  ideal  adalah  nilai  maksimal  atau  tertinggi untuk  semua  responden  yang  diasumsikan  akan memilih dengan skor tertinggi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Analisa  pendahuluan  ini,  akan  menganalisa  masalah- masalah yang ditemui dan dihadapi oleh Bagian Farmasi Rumah  Sakit  XYZ  terutama  yang  berkaitan  dengan proses pengadaan obat dan manajemen stoknya. Hal ini dimaksudkan  agar  fitur-fitur  yang  nanti  dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan pengguna.
Pengembangan  sistem  prediksi  penggunaan  obat  bagi pasien  peserta  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) menggunakan  algoritma Naȉve  Bayes  Classifier yang akan  diimplementasikan  di  Rumah  Sakit  XYZ    dan menggunakan model pengembangan Rapid Application Development (RAD)  untuk  meningkatkan  pengelolaan obat  khususnya  bagi  peserta  Jaminan  Kesehatan Nasional  yang  selama  ini    belum  ter- Manage dengan baik.
Rangkaian hasil penelitian  berdasarkan urutan/susunan logis  untuk  membentuk  sebuah  cerita.  Hal  ini  dapat menunjukan sebuah fakta/data namun tidak  diskusikan hasilnya.  Dapat  menggunakan  tabel  dan  angka  tetapi tidak  menguraikan  secara  berulang  terhadap  data  yang sama  dalam  gambar, tabel  dan teks.  Hal  ini  digunakan untuk lebih memperjelas  uraian, dapat mengunakan sub judul.
Pembahasan  dalam  hal  ini  merupakan    proses  yang dilakukan selama penelitian. mulai dari persiapan hingga pembuatan  perangkat  lunak.  Setelah  perangkat  lunak dibuat,  maka  dilakukan  uji  coba  dengan  menerapkan algoritma  yang  dipilih.  Setelah  dicoba  hasilnya  dapat
disampaikan  dalam  bentuk  gambar  hasil running aplikasi yang sudah dibuat.

## 3.1. Pengumpulan data
Pada  data  mining  klasifikasi  merupakan  sebuah  cara mempelajari  data  yang  dapat  menghasilkan  klasifikasi atau  mengenal  data  baru  yang  beumpenah  dipelajari. Selain itu juga dapat diartikan bahwa sebuah obyek data telah dapat diidentikasi.
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan  metode  observasi,  wawancara, dan  kuesioner[10].  Berdasarkan  metode  tersebut akhirnya didapatkan data  sebagai berikut :
1. Data penjualan obat selama lima tahun.
2. Data dipisah-pisahkan atau dikelompokkan menjadi  data  yang  memenuhi  kriteria  untuk dijadikan sampel.
3. Data  yang  tidak  memenuhi  kriteria  kemudian dihapus atau dihilangkan
4. Setiap bulan ada  penggunaan atau  penjualan  obat tersebut dan dikategorikan sebagai rutin.
5. Obat yang digunakan oleh pasien peserta Jaminan Kesehatan Nasional (JKN).
Dengan  kriteria  di  atas  terdapat  188  obat  yang  dapat dijadikan sampel penelitian ini. Dari 188 sampel tersebut kemudian dipisahkan lagi menjadi beberapa kriteria.

## 3.2. Struktur database
Setelah data terkumpul dan memenuhi persyaratan yang dapat  dijadikan  sebagai  sampel,  langkah  berikutnya membuat  struktur database dan  tabelnya[11].  Database pada  penelitian  ini  dibuat  kerangka  sebagai  berikut  : struktur  tabel  login,  struktur  tabel  data  training,  dan strukut tabel data informasi.

## 1. Tabel Login
Tabel 1.Struktur  Tabel Login No Name Type Size 1 Id_login Int 11 2 Username Varchar 20 3 Password Varchar 32 4 Nama Varchar 30 5 Last_login Datetime

## 2. Tabel Data Training
Tabel 2.Struktur  Tabel Data Training No Name Type Size 1 Id Int 11 2 Nama_obat Varchar 20 3 Golongan Varchar 20 4 Penggunaan Varchar 20 5 Jenis Varchar 20 6 Stok Varchar 20 7 Prediksi stok Varchar 20 8 Status Int 1 3. Tabel Data Informasi
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Tabel 3.Struktur  Tabel Data Informasi No Name Type Size 1 Id int 11 2 Judul Text 3 Sub_judul Text 4 Theme Varchar 15 5 Header_web Varchar 50

## 3.3. Persiapan data
Data yang digunakan pada penelitian ini yang berjumlah 188  sebagai  sampel  dikelompokkan  menjadi  beberapa kriteria, diantaranya :
Tabel 4. Data obat berdasarkan golongan KRITERIA JUMLAH OBAT PERSEN Obat Generik 92 48.94 % Obat non generik 96 51.06% Jumlah 188 100%
Berdasarkan golongan obat yang ditampilkan pada tabel 1,  obat  golongan  generik  sebanyak  92  atau  48.94%, sedangkan golongan non generik sebanyak 51.06% (96 obat)
Tabel 5. Data Obat Berdasarkan Penggunaan KRITERIA JUMLAH OBAT PERSEN Rutin 121 64.36% Tidak rutin 67 35.64% Jumlah 188 100%
Tabel  ini  menggambarkan  sebanyak  121  obat  atau 64.36%  merupakan  jenis  obat  yang  dijual  rutin  bagi responden (peserta JKN) sedangkan 35.64% merupakan obat yang tidak dijual secara rutin.
Tabel 6. Data Obat Berdasarkan Jenis KRITERIA JUMLAH OBAT PERSEN Obat dalam 89 47.34% Obat luar 99 52.66% Jumlah 188 100%
Dari jumlah obat yang dijadikan sampel dikelompokkan berdasarkan jenis obat luar dan obat dalam. Berdasarkan jenis  tersebut  dapat  digolongkan  menjadi  obat  dalam sebanyak  89  obat  (47.34%),  sedangkan  obat  luar sebanyak 52.66% atau 99 jenis obat.
Tabel 7. Data Obat Berdasarkan Kriteria Kebutuhan
KRITERIA JUMLAH OBAT PERSEN Banyak 35 18.62% Sedikit 153 81.38% Jumlah 188 100%
Tabel  di  atas  menggambarkan  dari  188  obat  yang dijadikan  sampel,  bila  dikelompokkan  berdasarkan kriteria   kebutuhan terdapat 35 obat (18.62%)  kriteria banyak. Sedangkan 153 obat (81.38%) termasuk kriteria kebutuhan yang sedikit.
3.4 Hasil Perhitungan Naive Bayes
Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan  database  menggunakan  MySql.  Perhitungan prediksi  stok  menggunakan  metode  atau  algoritma klasifikasi Naȉve  Bayes [12].  Hasil  dari  pemakaian aplikasi dan perhitungan menggunakan metode tersebut dapat dipaparkan :
1. Contoh prediksi stok cukup
Gambar 2. Input Obat yang Diuji pada menu Prediksi Stok (cukup)
Gambar 3. Jenis  dan Jumlah Obat yang Diuji
Gambar 4. Data Obat yang Diuji dan Pembandingnya
Gambar 5. Hasil Pengujian dengan hasil cukup
2. Contoh prediksi stok obat yang tidak cukup
Gambar 6. Input Obat yang Diuji pada menu Prediksi Stok (tidak cukup)
Gambar 7. Jenis  dan Jumlah Obat yang Diuji Gambar 8. Hasil Pengujian dengan hasil cukup
Pengujian Naȉve Bayes
Untuk  menguji  penggunaan  algoritma Naȉve  Bayes berikut ini data yang dihitung menggunakan excel, yaitu :
Tahap 1 : Menghitung probabilitas kelas
Tabel 8. Data perhitungan probabilitas kelas Probabilitas Kelas Cukup 0,4 Tidak Cukup 0,6 Total 1,0
Tahap 2 : Menghitung probabilitas atribut diskrit
Tabel 9. Data Perhitungan Probabilitas Atribut Diskrit Golongan Cukup Tidak Cukup Generik 0,47826087 0,51260504 Non-Generik 0,52173913 0,48739496 Total 1 1
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Penggunaan Cukup Tidak Cukup Rutin 1 0,43697479 Tidak Rutin 0 0,56302521 Total 1 1 Jenis Cukup Tidak Cukup Obat Luar 0,47826087 0,51260504 Obat Dalam 0,52173913 0,48739496 Total 1 1 Stok Cukup Tidak Cukup Banyak 0,507246377 0 Sedikit 0,492753623 1 Total 1 1

## Data Testing / Pengujian
Tabel 10. Data Pengujian/Testing Id Nama gol Penggu- naan Jenis Stok Pre- diksi Sta- tus 1 Nama1 Non- Generik Tidak Rutin Obat Luar Sedikit Tidak Cukup 1 2 Nama2 Generik Rutin Obat Dalam Banyak Tidak Cukup 1 3 Nama3 Non- Generik Tidak Rutin Obat Luar Sedikit Tidak Cukup 1 4 Nama4 Generik Rutin Obat Dalam Banyak Cukup 1 5 Nama5 Non- Generik Tidak Rutin Obat Luar Banyak Cukup 0
Keterangan  :  Nama  obat  yang  dipakai  buat  pengujian diganti  dengan  keterangan  nama1,  nama2,  nama3,  dan seterusnya  mengingat  nama  obatnya  karakternya panjang.

## Hasil prediksi
Tabel 11. Data Hasil Prediksi Menggunakan Algoritma Naȉve Bayes
Cukup Tidak Cukup Hasil Kelas Pediksi 0 0,08903912 Tidak Cukup 0,07782824 0,069104989 Cukup 0 0,08903912 Tidak Cukup 0,07782824 0,069104989 Cukup 0 0,08903912 Tidak Cukup

## Confusion Matrix
Tabel 12. Confusion Matrix Prediksi Aktual Cukup Tidak Cukup Cukup 1 1 Tidak Cukup 1 2 Akurasi 60% Persisi 50% Recall 100%
Setelah  dilakukan  hasil  algoritma  yang  dilakukan pada sistem hasilnya sesuai.
Pengujian  Sistem  Menggunakan User  Acceptance  Test (UAT)
Responden dalam  penelitian ini mengisi kuesioner yang isinya  mengenai  pengujian  pada  penelitian  Tanggapan
responden terhadap tingkat penerimaan sistem informasi ini  diambil  berdasarkan  jawaban  responden.  Jawaban tersebut kemudian diukur menggunakan rumus [13] :
Skor aktual
% skor aktual =  -------------------- x 100% Skor ideal
Dari  rumus  di  atas,  skor  aktual  adalah  jumlah  nilai jawaban atas kuesioner yang telah diajukan, sedangkan skor  ideal  adalah  jumlah  nilai  maksimal  atau  tertinggi untuk semua responden. Sebagai aktualisasi penjelasan bobot skor aktual adalah[10]  :
Tabel 13. Kriteria Skor Pengujian % jumlah skor Kriteria 20,00% - 36,00% Tidak baik 36,01% - 52,00% Kurang baik 52,01% - 68,00% Cukup 68,01% - 84,00% Baik 84,01% - 100% Sangat baik
Pengujian dilakukan dengan menggunakan 6 pertanyaan yang  diberikan  kepada  sebanyak  27  responden. Responden  dipilih  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang sudah  ditentukan.  Hal ini digunakan  untuk mengetahui tanggapan  dari      pelanggan  terhadap  sistem  yang dibuat[14]. Jawaban dari pertanyaan tersebut dibobotkan menjadi :

## Tabel 14. Pilihan jawaban UAT
A Sangat setuju
B Setuju C Netral D Tidak setuju E
Sangat tidak setuju Tabel 15. Bobot Nilai Jawaban Jawaban Bobot Sangat tidak setuju 1 Tidak setuju 2 Netral 3 Setuju 4 Sangat setuju 5 Tabel 16.  Data Pertanyaan Kuesioner Jawaban Persentase A B C D E A B C D E 1 7 14 2 3 1 25, 9 51, 9 7,4 11, 1 3, 7 2 6 17 2 2 0 22, 2 63, 0 7,4 7,4 - 3 6 14 4 2 1 22, 2 51, 9 14, 8 7,4 3, 7 4 7 15 3 2 25, 9 55, 6 11, 1 7,4 - 5 6 14 4 3 0 22, 2 51, 9 14, 8 11, 1 - 6 7 16 3 1 0 25, 9 59, 3 11, 1 3,7 - Jm l 39 90 1 8 1 3 2 24, 1 55, 6 11, 1 8,0 1, 2 Tabel 17. Bobot Nila Jawab No Pertanyaan
Nilai Jumlah
Ax5 Bx4 Cx3 Dx2 Ex1 1 Nomor 1 35 56 6 6 1 104 2 Nomor 2 30 68 6 4 - 108 3 Nomor 3 30 56 12 4 1 103
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
4 Nomor 4 35 60 9 4 - 108 5 Nomor 5 30 56 12 6 - 104
6 Nomor 6 35 64 9 2 - 110 Jumlah 195 360 54 26 2 637
Nilai rata-rata dari pengujian menggunakan model UAT
adalah : Tabel 18. Nilai Rata-rata Hasil Pengujian No Pertanyaan Hasil Penelitian Nilai Maksimal Nilai hasil Persen 1 Nomor 1 135 104 77,04% 2 Nomor 2 135 108 80,00% 3 Nomor 3 135 103 76,30% 4 Nomor 4 135 108 80,00% 5 Nomor 5 135 104 77,04% 6 Nomor 6 135 110 81,48% Jumlah 810 637 78,64%
Berdasarkan  data  pengujian  menggunakan User Acceptance  Test (UAT)  yang  datanya  disajikan  pada tabel  di  atas  disimpulkan  bahwa  sistem  yang  dibuat dapat  diterima  dengan  baik  oleh user dengan  skor 78,64% (baik)

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  yang  peneliti  lakukan  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  prediksi  pnggunaan  obat  bagi pasien  peserta  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) menggunakan  algoritma Naȉve  Bayes  Classifier . Analisis sistem dilakukan dengan pendekatan berorientasi  obyek  menggunakan  UML,  sedangkan aplikasi  dikembangkan  dengan  menggunakan  PHP. Database yang digunakan dalam pengembangan sistem ini menggunakan MySql.
Berdasarkan hasil pengujian perangkat lunak mengenai Prediksi Penggunaan Obat Bagi Pasien Peserta Jaminan Kesehatan  Nasional  (JKN)  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang  peneliti  lakukan,  maka hipotesis  dan hasil pengujian  sistem mencapai  harapan yaitu  78,64%  (baik).  Sedangkan  pengujian  algoritma Naïve Bayes Classifier perhitungannya sesuai. Penelitian  mengenai  data  mining  yang  dilakukan  di instansi  Rumah  Sakit  XYZ,  dapat  dijadikan  sebagai langkah  awal  untuk  penelitian  selanjutnya.  Hal  ini
dikarenakan banyak data rumah sakit yang belum diolah dan dimanfaatkan dengan secara optimal.

## Daftar Rujukan
[1] BPJS, Peraturan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial nomor 4 tahun 2019 . 2019.
[2] Perpres, Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  82 Tahun 2018 tentang Jaminan Kesehatan . 2018.
[3] BPS,  “Statistik  Telekomunikasi  Indonesia  2019,”  2019, [Online]. Available: https://www.bps.go.id/publication/2020/12/02/be999725b7aee e62d84c6660/statistik-telekomunikasi-indonesia-2019.html.
[4] J.  Suntoro, Data  Mining  Algoritma  dan  Implementasi  dengan Pemrograman  PHP .  Jakarta:  PT.  Elex  Media  Komputindo, 2019.
[5] M. Haldi Widianto, “Algoritma Naive Bayes,” 2019. [Online]. Available: https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma- naive-bayes/.
[6] H.  Derajad  Wijaya,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma Naive Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , 2020,
[Online].
Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/viewFile/6 203/pdf.
[7] F.  Tjiptono  and  G.  Chandra, Pemasaran  Strategik ,  Edisi  2. Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[8] A. Amriana, Y. Y. Joefrie, and F. N. Meidji, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Hasil Diagnosa Penyakit Pasien Pengguna  BPJS  Kesehatan  (Studi  Kasus  Pada  Rsud  Undata Palu),” Sci.    Comput.  Sci.  Informatics  J. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  51,
2019, doi: 10.22487/j26204118.2018.v1.i1.11901.
[9] Sudaryono, Metodologi Riset di  Bidang TI . Yogyakarta: Andi Offset, 2014.
[10]  M.  Yusuf, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  & Penelitain Gabungan , Edisi Pert. Jakarta: Frenadamedia Group,
2014.
[11]  O’Brien James, Sistem Informasi Manajemen , Edisi 9. Jakarta: Salemba Empat, 2014.
[12]  Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data ,
Edisi Revi. Bandung: Informatika, 2019.
[13]  Afrizal, Metode  Penelitian  Kualitatif  Supaya  mendukung penggunaan penelitian kualitatif dalam berbagai disiplin ilmu . Raja Frafindo Persada, 2014.
[14]  A. Basri, V. Kuswanto, and A. Leo, “Rancang Bangun Bridging Sistem  Pendaftaran  dan  Aplikasi  Mobile  Jaminan  Kesehatan Nasional ( JKN ),” vol. 5, pp. 11–20, 2022.