## Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan
Pengadilan Agama Pematangsiantar Menggunakan Algoritma

## C4.5
Eka Satria Pribadi 1 , Poningsih 2 , Heru Satria Tambunan 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 ekabaladewa10@gmail.com, 2 poningsih@amiktunasbangsa.ac.id,
3 heru@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The  purpose  of  this  study  was  to  determine  how  much  the  level  of  community satisfaction  with  services  in  the  Pematangsiantar  Religious  Court.  In  this  study, researchers used the data mining technique C.45 algorithm. The source of research data used  is  by giving questionnaires  to  the  community.  In  this  case  the  researchers  used  the assessment  attributes,  among  others:  Service,  ability,  behavior,  cost,  and  infrastructure. In  this  study  the  alternative  used  as  a  sample  is  Pematangsiantar  City  Community.  the results of this study will become input for the Pematangsiantar Religious Court to provide the best possible service so that the community is satisfied with the service.
Keywords : Datamining, C4.5 Algorithm, Service Satisfaction, Religious Courts

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kepuasan masyarakat terhadap pelayanan di Pengadilan Agama Pematangsiantar. Pada penelitian ini  peneliti  menggunakan  teknik  data  mining  algoritma  C.45.  Sumber  data  penelitian yang  digunakan  adalah  dengan  cara  memberikan  angket(kuisioner)  kepada  masyarakat. Pada  kasus  ini  peneliti  menggunakan  atribut  penilaian  yaitu  :  Pelayanan,  Kemampuan, Perilaku,  Biaya,  dan  Sarana  Prasarana.  Pada  penelitian  ini  alternatif  yang  digunakan sebagai  sampel  adalah  Masyarakat  yang  sedang  melakukan  sidang  perkara  di  kantor Pengadilan Agama Kota Pematangsiantar. Hasil dari penelitian ini berupa masukan bagi Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  agar  memberikan  pelayanan  sebaik  mungkin sehingga  masyarakat merasa puas dengan layanan tersebut.
Kata Kunci : Datamining, Algoritma C4.5, Kepuasan Pelayanan, Pengadilan Agama

## 1. Pendahuluan
Pengadilan  Agama  adalah  pengadilan  tingkat  pertama  yang  akan  melaksanakan penegakan  hukum  dan  keadilan  berdasarkan    syariat  islam  seperti  perkawinan, warisan,  wasiat,  hibah,  zakat,  infaq,  shadaqah,  dan  ekonomi  syari’ah.  Adanya pelayanan  dan  fasilitas  di  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  merupakan  suatu tolak ukur dalam menentukan tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan yang tersedia.  Dalam  proses  memberikan  pelayanan  bagi  masyarakat  penilaian  terhadap kualitas  pelayanan  salah  satunya  didasarkan  atas  pengakuan  atau  penilaian  dari pelanggan atau pihak yang menerima pelayanan. Indikator kualitas pelayanan adalah client  satisfaction  and  perceptions ,  misalnya  ditunjukkan  dengan  ada  tidaknya keluhan dari pengguna jasa pelayanan. Hasil dari pengukuran kualitas akan menjadi landasan dalam membuat kebijakan perbaikan kualitas secara keseluruhan” [1].
Tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan adalah salah satu aspek penting dari  fasilitas  pelayanan  yang  diberikan  sebuah  instansi.  Standar  pelayanan
merupakan suatu komitmen penyelenggara pelayanan untuk menyediakan pelayanan dengan  suatu  kualitas  tertentu  yang  ditentukan  atas  dasar  perpaduan  harapan - harapan  masyarakat  dan  kemampuan  penyelenggara  pelayanan.  Penetapan  stand ar pelayanan  yang  dilakukan  melalui  proses  indentifikasi  jenis  pelayanan,  identifikasi jenis  pelayanan,  identifikasi  pelanggan,  identifikasi  harapan  pelanggan,  perumusan visi  dan  misi  pelayanan,  analisis  proses  dan  prosedur,  sarana  dan  prasarana,  waktu dan biaya pelayanan.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  dilakukan  sebuah  penelitian  dengan menggunakan  Algoritma  C.45  dikarenakan  metode  ini  membuat  klasifikasi  lebih sederhana,mudah  dan  juga  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Diharapkan  penelitian  ini dapat  memberikan  informasi  kepada  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  dalam mengevaluasi  kebijakan  dan  pelayanan.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat memberikan  masukan  kepada  pihak  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  dalam melakukan pelayanan terbaik.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Data Mining Data  mining merupakan  proses  perulangan  dan  memerlukan  interaksi  manusia dalamprosesnya  untuk  menemukan  pola  atau  model  baru  yang  dapat  digeneralisasi untuk  masa  yang  akan  datang,  dan  bermanfaat  jika  digunakan  untuk  melakukan suatu  tindakan.  Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  data  mining, yaitu Association Rule, Apriori, Roughset, K- Means , Algoritma C4.5 dan yang lain- lain[2][3].
Data  mining  disebut  juga  dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) ataupun pattern  recognition digunakan  untuk  memanfaatkan  data  dalam  basis  data dengan  mengolahnya  sehingga  menghasilkan  informasi  baru  yang  berguna. Sedangkan  istilah pattern  recognition atau  disebut  pengenalan  pola  mempunyai tujuan  pengetahuan  yang  akan  digali  dari  d alam  bongkahan  data  yang  sedang dihadapi[4].
2.2. Pohon Keputusan ( Desicion Tree ) Decisson  tree adalah  sebuah  diagram  alir  yang  mirip  dengan  struktur  pohon, dimana  setiap  internal node menotasikan  atribut  yang  diuji,  setiap  cabangnya mepresentasikan  hasil dari  atribut tes  tersebut dan leaf node mepresentasikan  kelas- kelas  tertentu  atau  distribusi  dari  kelas-kelas.  Istilah Decision  Tree adalah  proses menemukan  kumpulan  pola  atau  fungsi-fungsi  yang  mendeskripsikan  dan memisahkan  kelas  data  satu  dengan  lainnya,  untuk  dapat  digunakan  untuk memprediksi data yang belum memiliki kelas data tertentu[5].

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma decision  tree .  Algoritma  ini mempunyai input berupa  training  samples  dan  samples.  Training  samples merupakan  data  contoh  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  tree  yang  telah diuji  kebenarannya.  Sedangkan  samples  merupakan  field -field  data  yang  digunakan sebagai parameter dalam klasifikasi data[6].
Secara  umum  langkah  untuk  membangun  pohon  keputusan  Algoritma  C4.5 adalah sebagai berikut [7] :
a) Pilih atribut sebagai pakar
b) Buat cabang untuk setiap nilai
c) Bagi kasus dalam cabang
d) Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  cabang  mempunyai  kelas yang sama
Untuk menjadikan atribut sebagai akar, berdasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut  atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain menggunakan  rumus  seperti sebagai berikut[8]:
(    )           ( ) ∑
| | | | (  ) (1)
Keterangan: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sebelum mendapatkan nilai gain maka dicari terlebih dahulu nilai entropy . Untuk mencari nilai entropy menggunakan rumus sebagai berikut :
( )   ∑ (2)
S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  penulis  memperoleh  data  dari  hasil  kuisioner  SKM  (survei kepuasan  masyarakat)  kantor  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  dengan  jumlah data  sebanyak  150.  Berikut  ini  merupakan  data  yang  di  peroleh  dari  SKM Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  periode  Juli  2019  sampai  dengan  September 2019.
Tabel 1. Data Kuisioner SKM Kantor Pengadilan Agama Pematangsiantar
No Pelayanan Kemampuan Sarana/ Prasarana Biaya Perilaku Petugas Keterangan 1 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 2 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 3 Kurang Sesuai Sesuai Kurang Sesuai Sesuai Kurang Sesuai Tidak Puas 4 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Puas 5 Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Puas 6 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Puas 7 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Puas 8 Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 9 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 10 Kurang Sesuai Kurang Sesuai Sesuai Sesuai Kurang Sesuai Tidak Puas 11 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 12 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 13 Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 14 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 15 Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Puas 16 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 17 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Puas 18 Kurang Sesuai Sesuai Kurang Sesuai Sesuai Kurang Sesuai Tidak Puas 19 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 20 Kurang Sesuai Kurang Sesuai Sesuai Sesuai Kurang Sesuai Tidak Puas 21 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 22 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 145 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Puas 146 Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 147 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 148 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Puas 149 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas 150 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Sangat Sesuai Puas
Perhitungan  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih  dahulu dengan mencari jumlah kasus keseluruhan, jumlah kasus keputusan sulit dan jumlah kasus  keputusan  tidak  sulit.  Menghitung entrophy dari  semua  kasus  yang  dibagi berdasarkan  Pelayanan,  Kemampuan  Petugas,  Sarana/Prasarana  ,  Biaya,  dan Perilaku  Petugas.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan gain untuk  masing  –  masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel beriku t ini.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Jumlah Puas Tidak Puas Entrophy Gain Total 150 132 18 0,529361 Pelayanan 0,423353 Tidak Sesuai 0 0 0 0 Kurang Sesuai 15 4 15 0 Sesuai 45 42 3 0,353359 Sangat Sesuai 86 86 0 0,000000 Kemampuan 0,457406 Tidak Sesuai 3 0 3 0,000000 Kurang Sesuai 13 0 13 0,000000 Sesuai 32 30 2 0,337290 Sangat Sesuai 102 102 0 0,000000 Sarana/Prasar ana 0,201299 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 12 4 8 0,918296 Sesuai 57 47 10 0,669996 Sangat Sesuai 81 81 0 0,000000 Biaya 0,043059 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 0 0 0 0,000000 Sesuai 119 101 18 0,612986 Sangat Sesuai 31 31 0 0,000000 Perilaku Petugas 0,446527 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 21 3 18 0,591673 Sesuai 21 21 0 0,000000 Sangat Sesuai 108 108 0 0,000000
Kolom entrophy pada baris total dihitung dengan persamaan (1) sebagai berikut : Entrophy (total) = - (132/150)*LOG2(132/150) - (18/150)*LOG2(18/150) Entrophy (total) = 0,529361 Kemudian  pada  nilai gain pada  baris  Pelayanan  dihitung  persamaan  (2)  sebagai berikut :
Gain (total,Kemampuan) = (0,529361) - ((3/150)*0 + (13/150)*0 + (32/150)*0,337290+(102/150)*0)
Gain (total,Kemampuan) = 0,457406
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  2  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar) adalah  Kemampuan  memiliki  gain  tertinggi  yaitu  0,457406,  dimana  terdiri  dari  4 sub  atribut  yaitu  Tidak  Sesuai,  Kurang  Sesuai,  Sesuai,  dan  Sangat  Sesuai. Berdasarkan nilai entrophy dari keempat sub atribut diatas, sub atribut Tidak Sesuai, Kurang  Sesuai  dan  Sangat  Sesuai  yang  Sudah  memperoleh  keputusan,Sedangkan Sesuai belum memperoleh keputusan. Maka perlu dilakukan perhitu ngan lebih lanjut
untuk  menentukan node akar  selanjutnya,dapat  digambarkan  pohon  keputusan  dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 1. Pohon Keputusan 1
Untuk  hasil  perhitungan  selanjutnya  algoritma  C4.5  dapat  ditunjukkan  pada  tabel berikut ini
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Jumlah (s) Puas (Si) Tidak Puas (Si) Entrophy Gain Kemampuan = Sesuai 32 30 2 0,337290 Pelayanan 0,321563 Tidak Sesuai 0 0 0 0 Kurang Sesuai 6 4 2 0,0838763 89 Sesuai 15 15 0 0,000000 Sangat 11 11 0 0,000000 Sarana Prasarana 0,228647718 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 6 4 2 0,918296 Sesuai 20 20 0 0,000000 Sangat Sesuai 6 6 0 0,000000 Biaya 0,00601569 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 0 0 0 0,000000 Sesuai 30 28 2 0,353359 Sangat Sesuai 2 2 0 0,000000 Perilaku Petugas 0,1651096 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 6 4 2 0,918296 Sesuai 13 13 0 0,000000 Sangat Sesuai 13 13 0 0,000000
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  3,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari atribut Kemampuan – Sesuai adalah Pelayanan. Dimana atribut dari Pelayanan yang terdiri  dari  Tidak  Sesuai,Kurang  Sesuai,Sesuai,  dan  Sangat  Sesuai.  Dimana  Tidak Sesuai,  Sesuai,  dan  Sangat  Sesuai  sudah  memperoleh  keputusan.  Sedangkan  untuk sub  atribut Kurang belum memperoleh  keputusan maka  akan dilakukan perhitungan kembali.  Maka  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  dar i  tabel  diatas  sebagai berikut:
Gambar 2. Pohon Keputusan 2
Dalam  mencari  hasil  perhitungan  seanjutnya  pada node akar  Kemampaun-Sesuai dan node cabang  Pelayanan-Kurang  Sesuai  hingga  diperoleh  hasil  akhir  pada  node 1.1.3 dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 4. Perhitungan Node 1.1.3
Kemampuan = sesuai, pelayanan = kurang sesuai, Sarana Prasarana = Kurang sesuai & Biaya = Sesuai Jumlah (s) Puas (Si) Tidak Puas (Si) Entrophy Gain 6 4 2 0,918296 Perilaku Petugas 0 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000 Kurang Sesuai 6 4 2 0,918296 Sesuai 0 0 0 0,000000 Tidak Sesuai 0 0 0 0,000000
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4.5,  atribut  yang  menjadi node cabang Kemampuan  =  Sesuai,  Pelayanan  =  Kurang  Sesuai,  Sarana  Prasarana  =  Kurang Sesuai, dan Biaya  =  Sesuai  adalah Perilaku petugas Dimana perilaku  Petugas  sudah sub atribut yaitu Tidak Sesuai, Kurang Sesuai, Sesuai dan Tidak Sesuai maka semua atribut  sudah  memperoleh  keputusan  sehingga  perhitungan  sudah  selesai.  Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut  :
Gambar 3. Pohon Keputusan 5
Setelah  dilakukan  perhitungan  manual  dengan  algoritma  c4.5  selanjutnya dilakukan  pengujian  data  menggunakan  tools  rapidminer  untuk  mengetahui  hasil akurasi  antara  perhitungan  manual  dengan  hasil  system.  Berikut  adalah  hasil pengujian data menggunakan tools rapidminer dapat dilihat pada gamnb ar 4.
Gambar 4. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai akurasi  sistem  sebesar  100.00%,  artinya  bahwa rule yang  dihasilkan  tingkat kebenaran  mendekati  100%.  Dimana  model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan menggunakan split  validation pada  aplikasi rapidminer 5.3  untuk  menguji  tingkat akurasi.
Gambar 5. Deskripsi decision tree
Gambar di atas menunjukkan hasil deskripsi secara lengkap dari pohon keputusan ( decision tree ) yang telah terbentuk dengan menggunakan algoritma C4.5. Dari hasil deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  data  mining  algoritma  C4.5  baik digunakan  dalam  proses  menggali  data  ( data  mining  process )  untuk  menarik beberapa  kesimpulan  yang  divisualisasikan  dengan  pohon    keputusan  ( decision tree) . Berikut ini rules yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut :
Tabel 5. Rule yang dihasilkan No Rules Keputusan 1. Jika Kemampuan = Kurang Sesuai Tidak Puas 2. Jika Kemampuan = Sangat Sesuai Puas 3. Jika  Kemampuan  =  Sesuai  dan  Pelayanan  =  Kurang Sesuai dan Sarana Prasarana = Kurang Sesuai dan Biaya = Sesuai dan Perilaku Petugas = Kurang Sesuai Puas
No Rules Keputusan 4. Jika  Kemampuan  =  Kurang  Sesuai  dan  Pelayanan  = Sangat Sesuai Puas 5. Jika  Kemampuan  =  Sangat  Sesuai  dan  pelayanan  = Sesuai Puas 6. Jika Kemampuan = Tidak Sesuai Tidak Puas

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Analisa Tingkat  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Pelayanan  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar menggunakan Algoritma C4.5.
a) Permasalahan menganalisa tingkat kepuasan masyarakat diselesaikan menggunakan teknik data mining , yaitu dengan Algoritma C4.5. menghasilkan 6
(enam) rules dan  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  tersebut  adalah 100,00%.
b) Dari perhitungan dengan algoritma C4.5 maka didapatkan tingkat kepuasan yang paling  tinggi  adalah  Kemampuan  Petugas  (C2)  dengan  nilai gain sebesar 0,457406 .

## Daftar Pustaka
[1] R.  Mardiyanto  and  M.  Ismowati,  “Analisis  Indeks  Kepuasan  Masyarakat  Dalam Upaya  Peningkatan  Kepuasan  Kualitas  Pelayanan  Masyarakat  Di  Kantor Kecamatan Kotabaru Kabupaten Karawang,” Vol. 9, No. September, 2017.
[2] A.  S.  Fristi  Riandari  And  Song,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa,” Vol. 3, No. 2, Pp. 1–7, 2019.
[3] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam  Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan  Sumber  Air,” Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,
2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.81.
[4] D.  N.  Batubara  And  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman  Hewan  Pematang  Siantar  Dengan Algoritma,” Komik  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  Dan  Komputer) ,  Vol.  3,  No.  1,
Pp. 588–592, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1664.
[5] A. Shiddiq, R. K. Niswatin, And I. N. Farida, “Ahmad Shiddiq Analisa Kepuasan Konsumen  Menggunakan  Klasifikasi  Decision  Tree  Di  Restoran  Dapur  Solo (Cabang  Kediri),” Gener.  J. ,  Vol.  2,  No.  1,  P.  9,  2018,  Doi: 10.29407/Gj.V2i1.12051.
[6] R. Novita, “Teknik Data Mining : Algoritma C 4 . 5,” Ilmu Komputer.Com , Pp. 1– 12, 2016.
[7] Yulia  And  A.  D.  Putri,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Untuk Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Terhadap  Kinerja  Dosen  Di  Kota Batam Yulia , Anggia Dasa Putri,” Comput. Based Informaon Syst. J. , Vol. 07, Pp. 56–66, 2019.
[8] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, I. S. Damanik, And D. Hartama, “Penerapan C4 . 5 Untuk  Memprediksi  Kepuasan  Pasien  Terhadap  Sistem  Informasi  Manajemen Rumah Sakit ( Simrs ) Pada,” Reg. Dev. Ind. Heal. Sci. Technol. Art Life , Pp. 21– 30, 2018.