Muhammad Muslim, Syamsu Windarti  : Visualisasi Data Mining dalam Skrining Covid-19 Berskala Internal pada...

## Visualisasi Data Mining dalam Skrining Covid-19 Berskala Internal pada Instansi dengan Metode Classification Tree
Muhammad Muslim 1 *, Syamsu Windarti 2
1,2 STIKES AKBIDYO, JL. Parangtritis KM.6 Sewon Bantul E-mail: 1 muslimalfathih19@gmail.com, 2 windartisyamsu@gmail.com

## Abstract
The application of internal-scale screening in an agency is a new problem that has arisen during the current Covid-19 pandemic. Digital screening is carried out to make it easier to record the mobility of employees of an agency, but it is constrained by the data that is produced is still in the form of raw data or meta-data. Therefore we need an additional tool that is able to visualize the data as needed. So the classification tree method with data mining is used to visualize the screening data. The results obtained are in the form of a recap of the mobility of agency employees related to travel history, whether implementing health care or not, obtained travel data in the city of Yogyakarta, Bantul, Kulon Progo and its surroundings.
Keywords : Classification tree, Data mining, Digital Screening Covid-19.

## Abstrak
Penerapan skrining berskala internal pada suatu instansi merupakan masalah baru yang timbul dimasa pandemi Covid-19 seperti sekarang. Digital skrining dilakukan guna mempermudah merekam mobilitas para pegawai suatu instansi, namun terkendala oleh data yang dihasilkan masih berbentuk data mentah atau metadata. Maka dari itu dibutuhkan sebuah tools tambahan yang mampu memvisualkan data sesuai kebutuhan. Sehingga digunakan metode classification tree dengan data mining untuk memvisualkan data skrining. Adapun hasil yang didapatkan berupa rekap mobilitas pegawai instansi terkait riwayat perjalan baik menerapkan prokes ataupun tidak, didapatkan data perjalanan di daerah kota Yogyakarta, Bantul, Kulon Progo dan sekitarnya.
Kata Kunci: Classification tree, Data mining, Skrining digital Covid-19.
dilakukan di fasilitas kesehatan tingkat pertama seperti puskesmas hingga rumah sakit (Kemenkes, 2020). Prosedur penerapan skrining sangat penting demi keamanan pasien sendiri serta orang lain yang berada di sekitarnya, termasuk petugas medis yang menangani (Kemenkes, 2020). Dalam skrining, diperlukan kerja sama antara pasien demi mendapatkan hasil yang valid (Wardhani, 2021). Ketidakjujuran dalam pemberian keterangan ataupun penjelasan kondisi akan berakibat fatal sebab berpotensi akan menyebarkan virus corona kepada orang lain yang berinteraksi dengan pasien tersebut, khususnya dokter dan perawat (Wardhani, 2021).
Pandemi  Covid-19 menimbulkan penerapan kebijakan pembatasan mobilitas maupun kebijakan prokes (Kemenkes, 2020). Dengan adanya kebijakan pembatasan mobilitas maupun kebijakan

## PENDAHULUAN
Skrining Covid-19 merupakan salah satu langkah yang sangat penting dalam melakukan pencegah dari penularan penyakit yang diakibatkan virus corona (WHO, 2020). Skrining merupakan tindakan awal yang dapat dilakukan dimana tindakan skrining dapat menentukan tindakan selanjutnya, apakah pasien harus segera perlu menjalani tes permulaan selanjutnya, ataupun dapat diperiksakan secara umum sesuai dengan keluhan yang dikeluhkan (WHO, 2020). Skrining Covid-19 secara manual dapat dilakukan oleh petugas medis yang berkompeten ataupun dapat digantikan dengan penerapan teknologi yang sesuai dengan pedoman protokol penanganan Covid-19 yang telah dikeluarkan oleh Kementerian Kesehatan guna mencegah terjadinya penularan (Kemenkes, 2020). Skrining secara manual dapat
prokes mengharuskan dilakukannya skrining berkala untuk memantau mobilitas pegawai disuatu instansi(Wardhani, 2021). Adapun kemungkinan skrining dilakukan secara manual diskala internal instansi dapat dilakukan, namun akan memiliki kendala pada penerapan dengan jangka waktu yang lama dan menuntut konsistensi (Wardhani, 2021).
mining yang merupakan tahapan utama untuk mendapatkan data dari proses minig menggunakan terapan metode mining, adapun pada penelitian ini  digunakan  metode  classification  tree.  Adapun pada tahap proses interpolaration merupakan tahap dimana data dapat dicari variable ataupun value mana yang akan di visualisasikan(Wijaya et al. 2021).
Gambar 1. Alur data mining
Sehingga dalam penerapannya dibutuhkan suatu tools yang memilki tingkat intensitas konsistensi yang baik (Wardhani, 2021). Berdasarkan hal tersebut maka akan lebih efektif jika melibatkan peran teknologi didalam proses penerapan skrining khususnya penggunaan teknologi digital (Wardhani, 2021).

## METODE

## Tabel 1. sampel data skrining digital
Pada tabel 1 merupakan sebagian dari sampel data hasil skrining Covid-19 digital secara berkala sehingga didapatkan metadata yang kemudian ditampilkan dalam bentuk sampel data skrining berdasarkan pertanyaan yang telah ditanyakan melalui form digital dan telah direspon oleh pegawai instansi sebagai responden (Hasbi and Sumarni 2020).
Adapun pada gambar 1 merupakan diagram alur penerapan dari data mining. Pada proses tahapan pertama dimulai dengan pengambilan data sampel ataupun jika data sampel telah ada dan tersedia dalam bentuk format yang berbeda, maka dapat dilakukan normalisasi. Kemudian selanjutnya masuk kepada tahap preprocessing, dimana proses ini merupakan proses permulaan sebelum masuk kepada tahap proses utama. Pada tahap preprocesing dapat berisikan proses- proses penyiapan data ataupun pengolahan awal data sempel. Lalu selanjutnya masuk kepada tahap transformation yang merupakan tahapan proses perubahan data yang diinput menjadi data bentuk yang siap untuk dimining. Kemudian masuk kepada tahap data
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.486
Muhammad Muslim, Syamsu Windarti  : Visualisasi Data Mining dalam Skrining Covid-19 Berskala Internal pada...
Pada gambar 2 ditampilkan skema model metode yang diterapkan untuk memining data yakni classification tree. Pada gambar 2 merupakan hasil pemodelan serta implementasi dari gambar 1 yang merupakan alur. Adapun tahapan yang diterapkan adalah  sampel  data  diload  kedalam  metode data  mining.  Kemudian  pada  data  sampel  akan dilakukan tahap preprocessing, dimana data sampel akan  diolah  kembali  meyesuaikan  dengan  data yang dapat diolah dan diproses oleh data mining. Kemudian  data  masuk  ke  tahap  transformasi, dimana  data  akan  dipilah  dengan  kebersesuaian inliner  atau  outliner.  Selanjutnya  masuk  kepada tahap  classification  tree  yang  merupakan  metode mining yang digunakan sebagai penggali ataupun penambang  data  (Sutoyo,  2018).  Setelahnya akan ditampilkan dengan menggunakan tools classification tree view dan akan dicari data plotnya menggunakan box plot seperti gambar 2.

## Gambar 2. Metode classification tree data mining
Pada gambar 2 classification Tree merupakan salah satu metode dari teknik pohon keputusan. Dengan bentuk metode bermodelkan statistik non-parametrik yang dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan  variabel  respon  (variabel  dependen) dengan  jumlah  variabel  satu  atau  lebih  variabel prediktor  (variabel  independen).  Adapun  model teknik  klasifikasi  memiliki  perbedaan  signifikan dengan metode regresi ataupun yang lainnya, yakni klasifikasi dapat memetakan bentuk objek data input ke beberapa label bentuk diskrit. Sementara disisi lain, pada teknik regresi berguna untuk memetakan bentuk objek data input ke bentuk nilai riil kontinu.

## HASIL
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka didapatkan  hasil  visualisasi  mapping  skrining Covid-19  seperti  pada  gambar  3.  Data  visual mapping  skrining  Covid-19  menampilkan  peta persebaran mobilitas, sehingga dapat dilihat daerah tempat  tinggal  kemudian  mobilitas  dari  pegawai baik di kota ataupun luar kota.

## Gambar 3. Visualisasi skrining Covid-19

## PEMBAHASAN
Analisa  dalam  pembahasan  menguraikan  secara tepat dan argumentatif hasil penelitian dengan teori dan hasil penelitian terdahulu.

## Gambar 4. Inputan unit kerja
Pada  gambar  4.  merupakan  form  inputan  bagi pegawai-pegawai  dalam  instansi  berdasarkan unit  kerja  masing.  Inputan  ini  digunakan  untuk melakukan filter data berdasarkan unit kerja. Form
ini juga berguna untuk mempermudah proses pengolahan data untuk visualisasi nantinya. Dimana visualisasi data dapat ditampilkan per unit ataupun instansi atau bahkan wilayah daerah tempat tinggal.

## Gambar 5. Inputan tempat tinggal
Gambar 5 berisikan form inputan tempat tinggal, dimana pegawai yang diharuskan mengisi form skrining. Terlebih untuk pegawai yang berasal dari luar kota. Adapun pada form gambar 5 berisikan kota-kota sekitaran kota Yogyakarta yang merupakan asal tempat tinggal dari pegawai.

## Gambar 6. Inputan mobilitas pertama
Gambar 6 merupakan form inputan step pertama skrining mobilitas pegawai. Pada form gambar 6 berisikan pertanyaan tentang riwayat perjalanan selama pandemi. Dimana form ini bertujuan digunakan untuk melakukan traking pada mobilitas keluar masuk pegawai secara berkala mingguan. Dilakukan berkala mingguan dikarenakan untuk mengantisipasi mobilitas di hari libur ataupun hari kerja selepas libur mingguan.

## Gambar 7. Inputan mobilitas kedua
Gambar 7 merupakan form inputan step kedua skrining mobilitas pegawai. Pada form gambar 7 berisikan pertanyaan tentang riwayat singgah/
inap selepas perjalanan. Form ini bertujuan untuk mengetahui siapa saja dan dimana saja pegawai pernah melakukan kontak erat. Dengan tujuan pada form 7 dapat menggali detail atribut data informasi dari pertanyaan pada form 6.
Gambar 8. Inputan mobilitas ketiga
Pada gambar 8 merupakan form yang ditujukan untuk mendapatkan informasi tentang interaksi internal keluarga dari para pegawai. Form ini berguna untuk menggali data mobilitas dalam lingkup keluarga. Dimana data interaksi ini bisa menjadi penguat pada hasil skrining. Sehingga data pada skrining dapat digunakan untuk visualisasi pemetaan,

## Gambar 9. Inputan mobilitas keempat
Pada gambar 9 merupakan form yang digunakan untuk menggali informasi tentang aktifitas pegawai selama masa libur yakni salah satunya berwisata atau berekreasi. Form pada gambar 9 bertujuan untuk menguatkan data interaksi eksternal dari pegawai. Sehingga data skrining memiliki penguat dari sisi skrining mobilitas. Adapun data skrining mobilitas yang diperkuat oleh beberapa pertanyaan dalam form akan membuat hasil pengolahan data lebih baik.

## Gambar 10. Inputan 5M
Pada gambar 10 merupakan form yang berisikan pertanyaan tentang 5M dari pegawai. Dimana pada form ini ditanyakan tentang penerapan 5M diluar
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.486
Muhammad Muslim, Syamsu Windarti  : Visualisasi Data Mining dalam Skrining Covid-19 Berskala Internal pada...
lingkungan rumah. Pertanyaan yang digunakan dengan memisalkan adanya acara makan ataupun aktifitas  yang  semisalnya  diluar  rumah,  dengan potensi interaksi dengan banyak orang yang tidak dikenal.

## SIMPULAN
Pada peneltian yang telah dilakukan berlingkup skala internal instansi dengan tujuan skrining Covid-19 menggunakan perantara form skrining digital. Penggunaan visualisasi pada peneltian yang telah dilakukan menghasilkan sebuah konsep terapan  metode  algoritma  classfication  tree  pada data mining yang betujuan untuk menghasilkan visualisasi pemetaaan dari data skrining Covid-19 berskala internal instansi. Dengan penggunaan visualisasi data pada skrining yang telah dilakukan didapatkan beberapa model visual data yakni diantara dapat dilihatnya pemetaan interaksi dalam mobilitas pegawai. Kemudian dapat diketahuinya pegawai menetap didaerah mana saja diseputaran kota DIY. Selanjutnya didapatkan pemetaan mobilitas dari pada pegawai pada saat atau selepas libur kantor.

## DAFTAR PUSTAKA
Hasbi,  Muhamad  and  Woro  Sumarni.  2020. “Pemanfaatan  Platform  Digital  di  Masa Pandemi Covid-19.”
Kemenkes.  2020.  “Pedoman  Pencegahan  dan Pengendalian Coronavirus Disease (Covid- 19) Revisi Ke-4 1.”
Sutoyo,  Imam,  Fakultas  Teknologi  Informasi, Universitas  Bina,  and  Sarana  Informatika. 2018.
“IMPLEMENTASI  ALGORITMA  DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI.” 14(2).
Wardhani,  Rika  Novita.  2021.  “Aplikasi  Sistem Skrining  Mandiri  Berbasis  Web  dalam Upaya  Membantu  Penanganan  Pandemi Covid-19 Web-Based Self Screening System Application  in  an  Effort  to  Help  Handling Pandemic of Covid-19.” 5(4):561–68.
WHO.  2020.  “Termasuk  Penjangkauan  dan Kampanye,  Dalam  Konteks  Pandemi Covid-19 Panduan Interim.”
Wijaya, Yudhistira Arie, Agus Bahtiar, R. Nining, Komputerisasi  Akuntansi,  Sekolah  Tinggi, Manajemen Informatika, and Kota Cirebon. 2021.  “Analisa  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  pada  Data  Log Firewall  Jurnal  Sistem  Informasi  dan Manajemen.” 9(3).