## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM KLASIFIKASI HASIL DIAGNOSA PASIEN BPJS MENGGUNAKAN ALGORITMA CART
Nurhaeka Tou 1) , Putri Mentari Endraswari 2)
12 Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Bangka Belitung, Gang IV No.1, Balun ijuk, Merawang, Bangka Belitung Co Responden Email: nurhaeka@ubb.ac.id

## Article history
Received 15 April 2022 Revised 05 June 2022 Accepted 19 June 2022 Available online 30 June 2022
Keywords
Data Mining, Classification, Patient, BPJS, CART
Abstract
Puskesmas is one of the BPJS patient referral health facilities that can generate and collect a lot of medical record data every day. The pile of medical record data is  generated  from  routine  operational  activities  and  is  also  used  for  operational needs. However, sometimes the heap of data is left unattended and unused. So far, Puskesmas Umbulharjo 1 has used this data only to make policies in the form of health education to the public, by providing information on the number of patients seeking treatment, types of illness, and reports of patient discharge. However, the pattern  of  disease  tendencies  suffered  by  the  community  has  not  been  explored further, so that it can be used as a reference in health education so that it is more targeted.  Therefore,  this  study  aims  to  classify  the  diagnosis  results  of  BPJS patients based on the relationship between symptoms and types of disease using the  CART  algorithm.  The  data  used  is  secondary  data  obtained  from  medical records of the  results of the  examination of BPJS patients at the  Umbulharjo 1 Health Center as much as 200 data. Based on the results of the analysis carried out, the CART classification shows that the types of TB, pneumonia, gastritis, and hypertension are influenced by symptoms of headache, abdominal pain, nausea, and vomiting. The results of the accuracy of the classification accuracy using the CART method of 71.5%.
Riwayat Diterima 15 April 2022
Revisi 05 Juni 2022 Disetujui 19 Juni 2022 Terbit 30 Juni 2022
Kata Kunci
Data Mining, Klasifikasi, Pasien, BPJS, CART

## Abstrak
Puskesmas  atau  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  merupakan  salah  satu  fasilitas kesehatan  rujukan  pasien  BPJS  yang  dapat  menghasilkan  dan  mengumpulkan banyak  data  rekam  medis  setiap  harinya.  Tumpukan  data  rekam  medis  tersebut dihasilkan  dari  kegiatan  rutin  operasional  dan  digunakan  juga  untuk  kebutuhan operasional. Namun, terkadang tumpukan data tersebut dibiarkan begitu saja dan tidak  digunakan.  Selama  ini  pihak  Puskesmas  Umbulharjo  1  memanfaatkan  data tersebut  hanya  untuk  membuat  kebijakan  berupa  penyuluhan  kesehatan  kepada masyarakat,  dengan  memberikan  informasi  jumlah  pasien  yang  berobat,  jenis penyakit  yang  diderita,  serta  laporan  keluarnya  pasien.  Akan  tetapi,  terkait  pola kecenderungan penyakit yang diderita oleh masyarakat belum digalih lebih dalam, agar dapat digunakan sebagai acuan dalam penyuluhan kesehatan, sehingga lebih tepat  sasaran.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  mengklasifikasikan  hasil diagnosa  pasien  BPJS  berdasarkan  hubungan  gejala  dan  jenis  penyakit menggunakan  algoritma  CART.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder yang  diperoleh  dari  rekam  medis  hasil  pemeriksaan  pasien  BPJS  di  Puskesmas Umbulharjo  1  sebanyak  200  data.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan, klasifikasi CART menunjukan bahwa jenis penyakit TBC, Penunomia, Gastritis, dan Hipertensi dipengaruhi oleh gejala sakit kepala, sakit perut, serta mual dan muntah. Dengan hasil akurasi ketepatan klasifkas menggunkan metode CART sebesar 69 %.

## PENDAHULUAN
Masalah  kesehatan  merupakan  bentuk tanggung jawab bersama antar masyarakat dan pemerintah.  Kesehatan  memiliki  peran  yang sangat  penting  dalam  kehidupan  masyarakat, karena  kesehatan  adalah  aset  kesejahteraan jiwa,  badan  dan  sosial  untuk  setiap  individu. Sehingga,  Pemerintah  dituntut  untuk  dapat membuat  sebuah  sistem  pelayanan  kesehatan yang bermutu dan berkualitas.
Salah  satu  upaya  pemerintah  dalam meningkatkan kualitas kesehatan pada masyarakat  adalah  dengan  membuat  program jaminan sosial. Jaminan sosial adalah salah satu program yang diselenggarakan untuk menjamin masyarakat Indonesia mendapatkan kebutuhan hidup  dasar  yang  layak  (Suwardika,  2019)  . Program  jaminan  sosial  yang  diselenggarakan oleh  pemerintah  diawali  dengan  Jamkesmas, Jamkesda,  ASKES,  dan  Badan  Penyelenggara Jaminan  Sosial (BPJS)  yang  menjadi  program baru  dari  pemerintah  (Yunus,  Husni,  & Mufadhdhal, 2021).
Program  BPJS  Kesehatan  adalah  Badan Usaha  milik  Negara  yang  kemudian  berubah menjadi Badan Hukum Publik yang ditugaskan oleh  pemerintah  untuk  menyelenggarakan jaminan kesehatan bagi masyarakat Indonesia. BPJS kesehatan diharapkan dapat memberikan proteksi, sehingga semua masyarakat mendapatkan  akses  kesehatan  secara  merata (Eka  &  Zain,  2014).  Adanya  program  BPJS kesehatan sangat membantu masyarakat dalam meringankan  biaya  pengobatan,  dan  saat  ini banyak  ditemui  pasien  yang  menggunakan layanan  BPJS  di  Pusat  Kesehatan  Masyarakat (Puskesmas).
Puskesmas  Umbulharjo  1  Yogyakarta merupakan  salah  satu  fasilitas  kesehatan rujukan  BPJS  yang  menerima  banyak  pasien dan  dapat  mengumpulkan  banyak  data  rekam medis  setiap  harinya.  Tumpukan  data  rekam medis  ini  dihasilkan  dari  kegiatan  rutin operasional  setiap  hari,  dan  digunakan  pula untuk kebutuhan operasional. Namun, terkadang  tumpukan  data  tersebut  dibiarkan begitu  saja  dan  tidak  dipergunakan,  padahal dari  data  yang  tertumpuk  dan  berlimpah ini, muncul  sebuah  pertanyaan  mengenai  hal  apa yang  bisa  dilakukan  dan  dipelajari  dari keseluruhan  data  dan Informasi  tersebut (Amriana, Joefrie, & Meidji, 2019)
Sejauh ini puskesmas memanfaatkan data rekam medis untuk membuat kebijakan berupa penyuluhan  kesehatan  kepada  masyarakat, dengan  memberikan  informasi  jumlah  pasien yang berobat, jenis penyakit yang diderita, serta laporan keluarnya pasien. Namun, terkait pola kecenderungan  penyakit  yang  diderita  oleh masyarakat  belum  digalih  lebih  dalam,  agar dapat digunakan sebagai acuan dalam penyuluhan  kesehatan,  sehingga  lebih  tepat sasaran.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  mekanisme atau  metode  yang  sesuai  dan  otomatis  untuk menemukan  pola,  pengetahuan,  dan  informasi yang  diperlukan  bagi  Puskesmas  dan  dinas terkait.  Sehingga,  dalam  penelitian  ini  penulis tertarik melakukan penelitian mengenai ”Implementasi Data Mining dalam Klasifikasi Hasil  Diagnosa  Pasien  BPJS  Menggunakan Algoritma CART”.
Data  mining merupakan  sebuah  proses untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan baru  dari Big  Data menggunakan  metode tertentu  (Asuddin,  Alwi,  &  Ningsih,  2019)  . Salah  satu  metode  data  mining  adalah Classification  and  Regression  Tree (CART). CART merupakan metode statistik nonparametrik  yang  dapat  menggambarkan hubungan  antar  variabel  respon  (dependen) dengan  satu  atau  bahkan  lebih  variabel predikator  (independen)  (Safitri,  Wiguna, Kusumawardani, & Wibowo, 2021). Algoritma CART memiliki beberapa keunggulan dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain seperti, variabel dependen ataupun independen dalam  CART  tidak  menggunakan  asumsi distribusi  tertentu,  variabel  independennya dapat  berupa  kategorik  (nominal  atau  ordinal) ataupun  kontinu,  dalam  CART  tidak  berlaku adanya  transformasi  data,  dan  intrepretasinya mudah  dipahami  (Chairunisa,  Adiwijaya,  & Astuti, 2021).
Beberapa penelitian menggunakan metode CART  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya, seperti  dalam  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Safitri et al., 2021) dengan judul “Klasifikasi Kepuasan  Pelanggal  Menggunakan  Metode Classificatiaon and Regression Tree (CART)”. Penelitian  tersebut  menghasilkan  klasifikasi CART  yang  dilakukan  menunjukan  bahwa untuk  menjadi Promoters, maka  aplikasi  e- boarding  harus  memiliki  nilai ease  of  learnig dan satisfaction yang tinggi.
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  (Agwil, Fransiska,  &  Hidayati,  2020)  dengan  judul “Analisis  Ketepatan  Waktu  Lulus  Mahasiswa dengan Menggunakan Bagging CART”. Hasil peneltian tersebut menunjukan hasil klasifikasi CART tunggal dan Bagging CART menunjukan  hasil  akurasi  yang  baik.  Dimana, hasil  klasifikasi  CART  ketepatan  waktu  lulus mahasiswa dipengaruhi oleh IPK, biaya kuliah, dan daerah asal.
Berbeda dengan dua penelitian sebelumnya,  hasil  dari  penelitian  ini  akan berupa  pohon  keputusan  klasifikasi  hasil diagnosa  pasien  BPJS  berdasarkan  hubungan gejala  dan  jenis  penyakit,  yang  kemudian diimplementasika ke dalam sistem.  Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan oleh pihak Puskesmas  Umbulharjo  1  sebagai  pendukung dalam  mengambil  keputusan,  melakukan penyuluhan  kesehatan  secara  optimal  sesuai kebutuhan,  melakukan  pencegahan  penyakit yang  tepat  sasaran,  dan  dapat  meningkatkan mutu Puskesmas Umbulharjo 1 dalam memberikan  pelayanan  kesehatan  pada  pasien BPJS Kesehatan.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah  proses yang  mengadopsi teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan machine  learning agar dapat mengekstrasi informasi dan pengetahuan dari  berbagai database yang  berukuran  besar (Anggraeni, Saputra, & Noranita, 2013). Selain itu, data  mining juga  didefinisikan  sebagai “menambang”  ataupun  menemukan  informasi dan  pengetahuan  dari  sekumpulan  data  yang berukuran  besar  (Asuddin  et  al.,  2019). Data mining ini  merupakan  bagain  dari Knowledge Discovery in Database (KDD) yang melakukan perubahan  terhadap  data  mentah  menjadi sebuah  informasi,  pengetahuan  baru,  ataupun keterkaitan  pola  atau  hubungan  yang  terdapat dalam data yag berukuran besar (Anggraeni et al., 2013).

## Calassification and Regression Tree (CART)
Metode CART adalah sebuah metode yang menggunakan  teknik  eksplorasi  dari  pohon keputusan,  dimana  nilai  setiap  binernya memiliki  dua  cabang  dalam  setiap  node keputusan  (Eka  &  Zain,  2014).  Selain  itu, metode CART juga didefinisikan sebagai yang
mampu  menggambarkan  hubungan  antar variabel  dependen  (terikat)  dengan  variabel independen (bebas) (Margasari, 2014). Metode CART  ini  bertujuan  untuk  menemukan kelompok  dari  sebuah  data  yang  akurat  yang menjadi ciri dari suatu teknik pengklasifikasian (Sari, 2020). Metode CART memiliki beberapa aturan  dalam  menyelesaikan  masalah  sebagai berikut:
1. Menentukan Kandidiat Split (pemisah)
Penentuan masing-masing paremeter dalam  metode  CART  dilakukan  dengan  cara membagi kandidat pemisah menjadi dua bagian yaitu  kandidat  kanan  dan  kandidat  kiri berdasarkan  pada calss  variable (Subarkah, 2020). Kandidat pemisah yang dipilih bergantung  pada  jenis  variabel  terikat  dan kriteria goodness  of  split. Namun, sebelum melakukan pemilihan  kandidat pemisah, terlebih  dahulu  melakukan  pencarian gain information pada  setiap  simpul  menggunakan persamaan 1.
𝐺𝐼(𝑡) =   − ∑ 𝑃(𝐽|𝑡) 𝑛 𝑗=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃(𝑗|𝑡) (1)
Keterangan : 𝐺𝐼(𝑡) = Gain information pada simpul t 𝑃(𝑗|𝑡) = Kelas 𝑗 terhadap simpul 𝑡 dimana 𝑗 = 1,2,3, … 𝑛 dengan persamaan 𝑃(𝑗|𝑡) = 𝑛 𝑗 (𝑡) 𝑛(𝑡) 𝑛 𝑗 (𝑡) = Jumlah data kelas 𝑗 pada simpul 𝑡 𝑛 (𝑡) = Jumlah data pada simpul 𝑡
Teknik pemilihan kandidat pemisah pada metode CART menggunakan indeks gini 𝑖(𝑡) .
Indeks  gini adalah  suatu  pengukuran  tingkat keragaman kelas antara nilai-nilai atribut pada sebuah  simpul  di  dalam  klafikasi  (Asuddin  et al., 2019). Tujuan dari indeks gini untuk dapat menemukan  kandidat  pemisah  yang  paling optimal dengan menggunakan persamaan 2.
𝑖(𝑡) = 1 −   ∑ 𝑃 2 (𝑗|𝑡) 𝑗=1 (2)
Keterangan: 𝑖(𝑡)
= Indeks Gini 𝑃(𝑗|𝑡) = Bagian kelas 𝑗 pada simpul 𝑡 , dimana
𝑗 = 1,2,3, … . . , 𝑛 dengan 𝑃(𝑗|𝑡) = 𝑛 𝑗 (𝑡) 𝑛(𝑡) 𝑛 𝑗 (𝑡) = Jumlah data kelas 𝑗 pada simpul 𝑡 𝑛 (𝑡) = Jumlah data pada simpul 𝑡
Parameter  yang  dipilih  akan  membentuk menjadi  sebuah  himpunan  kelas  yang  diebut dengan simpul atau node . Node tersebut  akan melakukan  pemilihan  secara  iterasi  sampai pada iterasi terakhir yang memperoleh terminal nodes (Sumartini,  2015).  Tahap  selanjutnya yang  dilakukan  adalah  memilih  kriteria goodness-of-split yang  akan  menjadi  tahap evaluasi pemilihan kandidat pemisah 𝑠 pada 𝑡 menggunakan persamaan 3.
𝜙(𝑠, 𝑡) = 𝑖(𝑡) −   𝑃 𝐿 𝑖(𝑡 𝐿 ) − 𝑃 𝑅 𝑖(𝑡 𝑅 ) (3)
Keterangan: 𝑡 𝑅 = Right node (simpul kanan) 𝑡 𝐿 = Left node (simpul kiri) 𝑃 𝑅 = Jumlah objek pada parameter 𝑡 𝑅 𝑃 𝐿 = Jumlah objek pada parameter 𝑡 𝐿
Probabilitas  jumlah  objek  yang  terdapat pada  paramter 𝑡 𝑅 dan 𝑡 𝐿 dapat  dihitung menggunakan persamaan 4 dan 5.
𝑃 𝐿 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠  𝑠𝑖𝑚𝑝𝑢𝑙 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 (4) 𝑃 𝑅 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑢𝑙 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 (5)
Selanjutnya, dalam proses pengembangan pohon  keputusan  dilakukan  pencarian  pada semua  kemungkinan  kandidat  pemisah  pada simpul 𝑡 ,  sehingga  akan  ditemukan  kandidat pemisah 𝑠 ∗ yang dapat memberikan penurunan nilai keheterogenan tertinggi dengan menggunakan persamaan 6.
𝜙(𝑠 ∗ , 𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑠𝜖𝑆 𝜙(𝑠, 𝑡) (6)
2. Pemilihan Simpul Terminal
Simpul 𝑡 akan  ditetapkan  menjadi  simpul terminal,  jika  pada  simpul 𝑡 tidak  terjadi penurunan  nilai  keheterogenan  berdasarkan kriteria  yang  apada  pada goodness-of-split.
Selanjutnya, proses pencarian pohon keputusan akan  berhenti,  apabila  iterasi  yang  dilakukan sudah mencapai batas maksimum jumlah level yang  telah  ditentukan  (Suwardika,  2019). Sehingga,  tahap  pemecahan  pohon  keputusan terhadap node 𝑡 menjadi 𝑡𝑅 dan 𝑡𝐿 menggunakan persamaan 7.
𝑅(𝑡) > 𝑅(𝑡 𝑅 ) + 𝑅(𝑡 𝐿 ) (7)
Keterangan : 𝑅(𝑡) = Nilai kesalahan terhadap node 𝑡 𝑅(𝑡 𝐿 ) = Nilai kesalahan terhadap simpul kiri pada node 𝑡 . 𝑅(𝑡 𝑅 =  Nilai  kesalahan  terhadap  simpul kanan pada node 𝑡 .

## 3. Penentuan Label Kelas
Penentuan  label  kelas  merupakan  sebuah proses  untuk  mengidentifikasi  setiap nodes yang  ada  pada  kelas  tertentu  (Putu  &  Rusli, 2017). Proses penentuan label kelas dilakukan pada terminal  nodes, nonterminal  nodes, dan root nodes. Namun, Penentuan label kelas yang paling penting dilakukan pada terminal nodes , yang digunakan untuk memprediksi objek pada kelas  yang  terdapat  dalam  simpul  terminal (Asuddin et al., 2019). Menentukan label kelas menggunakan persamaan 8.
𝑃(𝑗|𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑁 𝑗 (𝑡) 𝑁(𝑡) (8)
Keterangan: 𝑃(𝑗|𝑡) =Jumlah kelas 𝑗 pada simpul 𝑡 𝑁 𝑗 (𝑡) = Jumlah kelas pada simpul 𝑡 𝑁(𝑡) = Jumlah pengamatan disimpul 𝑡

## Pengujian Akurasi
Pengujian akurasi digunakan untuk melihat persentase  ketepatan  suatu  algoritma  dalam melakukan  klasifikasi.  Perhitungan  akurasi menggunakan persamaan 9.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑛 (9)
Dimana,  TP  adalah  jumlah record positif yang  diprediksi  secara  benar  oleh  algoritma klasifikasi,  TN  adalah  jumlah record negatif yang diprediksi salah oleh algoritma klasifikasi, dan 𝑛 adalah  jumlah  keseluruhan  data  yang diklasifikasi (Putri, Nurwindiana, & Khoiriyah, 2020).

## METODE PENELITIAN
Penelitian yang dilakukan memiliki beberapa  tahapan  dalam  mengklasifikasi  hasil diagnosa  pasien  BPJS  yaitu  studi  literatur, pengumpulan  data,  pengolahan  data,  analisis data,  dan  implementasi  sistem.  Diagram  alir penelitian disajikan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Diagram alir penelitian

## 1. Studi Literatur
Tahapan  studi  literatur  dilakukan  untuk mencari  acuan-acuan  untuk  dijadikan  dasar dalam  penelitian  ini,  terutama  penelitan- penelitian yang menggunakan metode Classification  and  Regression  Tree (CART) dalam pengelompokan ataupun pengklasifikasian. 2. Pengumpulan Data Teknik
pengumpulan data yang
digunakanan  dalam  penelitian  adalah  teknik wawancara  bersama  Pak  Jarwo  dan  Pak Arnawan  selaku  petugas  rekam  medis  untuk mendapatkan  data  rekam  medis  pasien  BPJS. Data rekam medis yang didapatkan berupa file excell sebanyak 250 data.
3. Pengolahan Data
a. Pre-prosesing Data
Tahap  per-prossing  data  dilakukan  untuk melakukan  pengecekan  terhadap  kelengkapan data  sebelum  masuk  ke  tahap  analisi  data. Pengecakan data meliputi, pengecekan missing value ,  redudansi  data,  ketidak  relevanan  data dan cleaning data yang tidak lengkap. Hasil dari tahapan ini adalah sebuah data yang siap untuk dikomputasi.
b. Data Selection
Tahap data  selection digunakan  untuk memilih  data  yang  akan  digunakan  dan  data  - data  yang  tidak  digunakan  dalam  proses mining. Dari keseluruhan data yang didapatkan, data yang digunakan dalam proses mining yaitu data umur, jenis kelamin, antrofi, batuk, sesak nafas,  sakit  kepala,  mual  dan  muntah, menggigil,  demam  dan  jenis  penyakitnya (Pneunomia, TBC, Hipertensi dan Gastritis).
c. Transformasi Data Tahap ini dilakukan untuk
mentransformasikan  atau  penggabungan  data ke  dalam  format  yang  sesuai  dengan  format proses  data  mining.  Dalam  penelitian  ini  data yang perlu dilakukan transformasi adalah data umur.  Data  umur  dalam  data  yang  diperoleh berkisar  1  tahun  sampai  70  tahun.    kemudian dilakukan  transformasi  data  umur  yang disajikan pada Tabel 1. Hasil transformasi data umur .
Tabel 1. Hasil transformasi data umur
Data Umur Transformasi Umur 1 - 9 1 – 10 Tahun 10 - 19 10 – 19 Tahun 20 – 49 20 – 49 Tahun 50 – 69 50 – 69 Tahun 70 – 80 >= 70 Tahun

## 4. Analisa Data
Tahap  analisis  data  dilakukan  untuk mengklasifikasi  hasil  diagnosa  dari  pasien BPJS.  Klasifikasi  data  dilakukan  berdasarkan jenis penyakit yaitu  Pneunomia,  TBC,
Hipertensi  dan  Gastritis.  Proses  klasifikasi dilakukan  dengan  menentukan  data  set  yang akan  dianalisis  dan  dilakukan  perhitungan secara komputasi dengan memsukkan algoritma CART dalam coding sistem menggunakan Python.
Data yang digunakan dibagi menjadi dua yaitu data  training dan data  testing Data training  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk menguji  dan  melatih  agar  data  yang  dipakai dapat melakukan klasifikasi sesuai aturan yang ada  dalam  algoritma  CART.  Kemudian, data testing merupakan  data  baru  yang  digunakan untuk  menguji  keakuratan  atau  akurasi  dalam sebuah sistem.
Setelah  melakukan  klasifikasi,  proses selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  uji accuracy,  untuk  mengetahui  keandalan  dari metode CART yang digunakan.
5. Implementasi Sistem
Tahap ini digunakan untuk
mengimplementasikan proses klasifikasi pasien BPJS  ke  dalam  sebuah  sistem  berbasis  web, agar  bisa  digunakan  oleh  pihak  puskesmas untuk mengklasifikasikan data baru dari pasien BPJS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan untuk
mengklasifikasikan hasil diagnosa pasien BPJS menggunakan  algoritma Classification  and Regression  Tree (CART)  berdasarkan  gejala dan  jenis  penyakit  yang  diderita.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data sekunder  hasil  pemeriksaan  pasien  BPJS  pada Puskesmas Umbulharjo 1 Yogyakarta. Setelah dilakukan tahap data selection , data preprocessing , dan data transformation , didapatkan  sebanyak  200  data  dengan  12 atribut yang digunakan dalam peneltian ini.
Selanjutnya, data tersebut dilakukan proses klasifikasi
menggunakan algoritma Classification  and  Regression  Tree (CART).
Tahap pertama proses klasifikasi menggunakan CART  adalah  membagi  data  menjadi  data training dan data testing. Dengan data training tersebut, kemudian dilakukan pemilihan candidate split yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Candidate split (CS) CS Left Child Node ,
tL
Right Child Node , tR
1 Usia = 1-9 Thn Usia ∈ {10 – 19, 20 – 49, 50 - 69 > 70 tahun}
2 Usia = 10-19 Thn Usia ∈ {1 – 9, 20 – 49, 50 - 69 > 70 tahun}
3 Usia = 20-49 Thn Usia ∈ {1 – 9, 10 - 19, 50 - 69 > 70 tahun}
4 Usia = 50-69 Thn Usia ∈ {1 – 9, 10 - 19, 20 - 49, > 70 tahun} 5 Usia = > 70 Thn Usia ∈ {1 – 9, 10 - 19, 20 - 49, 50 - 69 tahun} 6 JK = Laki-laki JK ∈ {Perempuan} 7 JK = Perempuan JK ∈ {Laki - Laki} 8 Batuk = Ya Batuk ∈ {Tidak} 9 Batuk = Tidak Batuk ∈ {Ya} 10 Sesak Nafas = Ya Sesak Nafas ∈ {Tidak} 11 Sesak  Nafas  = Tidak Sesak Nafas ∈ {Ya} 12 Mual & Muntah = Ya Mual  &  Muntah ∈ {Tidak} 13 Mual & Muntah = Tidak Mual  &  Muntah ∈ {Ya} 14 Demam = Ya Demam ∈ {Tidak} 15 Demam = Tidak Demam ∈ {Ya} 16 Sakit Kepala = Ya  Sakit Kepala ∈ {Tidak} 17 Sakit  Kepala  = Tidak Sakit Kepala ∈ {Ya} 18 Menggigil = Ya Menggigil ∈ {Tidak} 19 Menggigil = Tidak Menggigil ∈ {Ya} 20 Sakit Perut = Ya Sakit Perut ∈ {Tidak} 21 Sakit Perut = Tidak Sakit Perut ∈ {Ya} 22 Lemas = Ya Lemas ∈ {Tidak} 23 Lemas = Tidak Lemas ∈ {Ya} 24 Keringat Dingin = Ya Keringat  Dingin ∈ {Tidak} 25 Keringat Dingin = Tidak Keringat  Dingin ∈ {Ya} 26 Nafsu Makan Turun = Ya Nafsu Makan Turun ∈ {Tidak} 27 Nafsu Makan turun = Tidak Nafsu Makan Turun ∈ {Ya} 28 Berat Badan Turun = Ya Berat  Badan  Turun ∈ {Tidak} 20 Berat Badan Turun = Tidak Berat  Badan  Turun Turun ∈ {Ya}
Tahap  selanjutnya  setelah  menentukan Candidat Split adalah menentukan indeks gini menggunakan  persamaan  2  dan  3.  Tabel  3 menunjukan hasil perhitungan indeks gini pada pencarian  node  pertama,  Tabel 4 hasil perhitungan indeks gini node kedua, dan Tabel
5 hasil perhitungan indeks gini node ketiga.
T abel 3. Hasil perhitungan indeks gini pada node pertama Split PL PR 2PLPR Q(s|t) Ø(s|t) 1 0,160  0,840 0,269 1,969 0,529 2 0,050  0,950 0,095 0,874 0,083 3 0,330  0,670 0,442 0,559 0,247 4 0,335  0,665 0,446 0.542 0,241 5 0,125  0,875 0,219 0,537 0,117 6 0,400  0,605 0,484 0,418 0,202 7 0,605  0,395 0,478 0,418 0,200 8 0,380  0,620 0,471 2,013 0,944 9 0,620  0,380 0,471 2,013 0,944 10 0,155  0,845 0,262 2,000 0,524 11 0,845  0,155 0,262 2,000 0,524 12 0,775  0,225 0,349 2,016 0,703 13 0,225  0,775 0,349 2,016 0,703 14 0,155  0,845 0,262 2,000 0,524 15 0,845  0,155 0,262 2,000 0,524 16 0,620  0,380 0,471 2,005 0,949 17 0,380  0,620 0,471 2,005 0,949 18 0,225  0,775 0,349 2,016 0,703 19 0,775  0,225 0,349 2,016 0,703 20 0,330  0,670 0,442 2,000 0,884 21 0,670  0,330 0,442 2,000 0,884 22 0,290  0,710 0,412 1,990 0,819 23 0,710  0,290 0,412 1,990 0,819 24 0,230  0,770 0,354 2,000 0,708 25 0,770  0,230 0,354 2,000 0,708 26 0,230  0,770 0,354 2,000 0,708 27 0,770  0,230 0,354 2,000 0,708 28 0,230  0,770 0,354 2,000 0,708 29 0,770  0,230 0,354 2,000 0,708
Hasil  perhitungan  indeks  gini  pada  node pertama didapatkan nilai 𝜙(𝑠|𝑡) terbesar 0.949 yaitu  pada split ke  16  dengan  kategori  Sakit Kepala  yang  akan  menjadi root  node . Kemudian, berdasarkan Tabel 2 split ke 16 juga diperoleh  calon  cabang  kiri  (node  2)  Sakit Kepala  =  YA  dengan  notkah  keputusan Penunomia dan TBC, dan calon cabang kanan (node 3) Sakit Kepala = Tidak dengan notkah keputusan Gastritis dan Hipertensi.
Tahap  selanjutnya  menggunakan  node  2 untuk  menghitung  seluruh  nilai  indeks  gini pada  notkah  keputasan  Pneunomia  dan  TBC, serta  menggunakan  node  3  untuk  menghitung
seluruh nilai indeks gini pada notkah keputusan Gastritis  dan  Hipertensi.  Tabel  4  menunjukan hasil perhitungan indeks gini pada node 2.
Tabel 4. Hasil perhitungan indeks gini pada
node kedua Split PL PR 2PLPR  Q(s|t) Ø(s|t) 1 0,408  0,592 0,483 1,674 0,809 2 0,053  0,947 0,100 0,722 0,072 3 0,289  0,711 0,411 1,148 0,472 4 0,224  0,776 0,347 1,050 0,365 5 0,026  0,974 0,051 0,838 0,043 6 0,500  0,500 0,500 0,000 0,000 7 0,500  0,500 0,500 0,000 0,000 8 0,000  1,000 0,000 1,000 0,000 9 0,000  1,000 0,000 1,000 0,000 10 0,408  0,592 0,483 1,996 0,964 11 0,592  0,408 0,483 1,996 0,964 12 0,408  0,592 0,483 2,000 0,966 13 0,592  0,408 0,483 2,000 0,966 14 0,408  0,592 0,483 2,000 0,966 15 0,592  0,408 0,483 2,000 0,966 16 Data sudah digunakan 17 1,000  0,000 0,000 1,000 0,000 18 0,592  0,408 0,483 2,000 0,966 19 0,408  0,592 0,483 2,000 0,966 20 0,000  1,000 0,000 1,000 0,000 21 1,000  0,000 0,000 1,000 0,000 22 0,000  1,000 0,000 1,000 0,000 23 1,000  0,000 0,000 1,013 0,000 24 0,592  0,408 0,483 2,000 0,966 25 0,408  0,592 0,483 2,000 0,966 26 0,592  0,408 0,483 2,000 0,966 27 0,408  0,592 0,483 2,000 0,966 28 0,592  0,408 0,483 2,000 0,966 29 0,408  0,592 0,483 2,000 0,966
Hasil perhitungan indeks gini pada node 2 didapatkan nilai 𝜙(𝑠|𝑡) sebesar 0.996. Namun, pada  hasil  perhitungan  tersebut  nilai  0.996 terdapat  pada  lebih  dari  satu split ,  sehingga nilai  yang  digunakan  adalah  nilai  pada split yang  terlebih  dahulu  muncul  yaitu split 12. Selanjutnya,  berdasarkan  Tabel  4  diperoleh calon cabang kiri (node 4) Mual dan Muntah = YA dengan notkah keputusan TBC, dan calon
cabang  kanan  (node  5)  Mual  dan  Muntah  = Tidak, dengan notkah keputusan Penunomia.
Tabel 5. Hasil perhitungan indeks gini pada node ketiga Split PL PR 2PLPR Q(s|t) Ø(s|t) 1 0,008 0,992 0,016 1,000 0,016 2 0,048 0,952 0,092 1,000 0,092 3 0,355 0,258 0,183 1,500 0,275 4 0,403 0,589 0,475 0,276 0,131 5 0,185 0,815 0,302 0,240 0,073 6 0,339 0,661 0,448 0,314 0,141 7 0,661 0,339 0,448 0,314 0,141 8 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 9 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 10 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 11 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 12 Sudah Digunakan 13 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 14 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 15 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 16 Sudah Digunakan 17 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 18 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 19 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 20 0,532 0,468 0,498 2,000 0,996 21 0,468 0,532 0,498 2,000 0,996 22 0,468 0,532 0,498 2,000 0,996 23 0,532 0,468 0,498 2,000 0,996 24 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 25 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 26 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 27 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000 28 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 29 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000
Selanjutnya,  hasil  perhitungan  indeks  gini pada  node  3  didapatkan  nilai 𝜙(𝑠|𝑡) sebesar 0.966. Namun, pada hasil perhitungan tersebut nilai  0.966  terdapat  pada  lebih  dari  satu split , sehingga nilai yang digunakan adalah nilai pada split yang terlebih dahulu muncul yaitu split 20. Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  calon  cabang kiri (node 6) Sakit Perut = YA dengan notkah keputusan Hipertensi, dan calon cabang kanan
(node  7)  Sakit  Perut  =  Tidak  dengan  notkah keputusan Gastritis.
Proses iterasi perhitungan indeks gini pada node  2  dan  node  3  akan  berhenti,  apabila sebaran  sampel  telah  berada  pada  satu  kelas atau  nilai  sampel  <  5.  Sehingga,  node selanjutnya  akan  dijadikan  sebagai  node terminal. Adapun hasil akhir pohon keputusan menggunkan  algoritma  CART  disajikan  pada Gambar 2 .
Gambar 2. Pohon keputusan
Gambar 2 menunjukan  hasil  akhir klasifikasi  menggunakan  algoritma  CART berupa pohon keputusan. Pada Gambar tersebut node 4, nodel 5, node 6, dan node 7 dijadikan sebagai  terminal,  karena  pada  node  tersebut jumlah  sampel  berada  pada  satu  kelas  saja. Gambar pohon keputusna tersebut menunjukan bahwa:
1. Ketika Sakit Kepala = “YA” maka variabel yang muncul adalah Mual dan Muntah
2. Ketika  Mual  dan  Muntah  =  “YA”  maka menghasilkan keputusan TBC.
3. Ketika  Mual  dan  Muntah  =  “Tidak”  maka menghasilkan keputusan Penunomia.
4. Selanjutnya, ketika Sakit Kepala = “Tidak” maka  variabel  yang  muncul  adalah  Sakit Perut.
5. Ketika  Sakit  Perut  =  “YA”  maka menghasilkan keputusan Hipertensi
6. Ketika  Sakit  Perut  =  “Tidak”  maka menghasilkan keputusan Gastritis.
Selanjutnya hasil klasifikasi tersebut diimplementasikan  kedalam  sistem  berbasis web . Adapun tampilan sistemnya dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4 .
Gambar 3. Pohon keputusan dalam sistem

## Gambar 4. Grafik pengelompokan data pasien
Kemudian,  dilakukan  perhitungan  akurasi untuk  melihat  ketepatan  algoritma  CART dalam melakukan pengujian klasifikasi sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑛 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 32 + 30 + 29 + 36 + 11 200
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 0.69 𝑥 100 %

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 69 %
Hasil  perhitungan  menunjukan  bahwa accuracy ketepatan klasifikasi algoritma CART sebesar 69 %.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian  implementasi data  mining  dalam  klasifikasi  hasil  diagnosa pasien  BPJS  menggunakan  algoritma  CART, bahwa metode CART dapat mengklasifikasikan hasil diagnosa pasien BPJS berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien.  Hasil klasifikasi  menunjukan  jenis  penyakit  TBC, Penunomia,  Hipertensi  dan  Gastritis  yang dipengaruhi oleh gejala sakit kepala, mual dan muntah, dan sakit perut. Dengan hasil Accuracy ketepatan  klasifikasi  algoritma  CART  sebesar 69 %.  Sistem web ini cukup membantu dalam mengklasifikasikan data diagnosa pasien BPJS berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien. Penelitian ini masih bisa untuk dikembangkan lagi dengan menambahkan jumlah data uji yang lebih banyak lagi dan sistem bisa dikembangkan  lagi  dengan  menambahkan grafik tren penyakit yang dideria setiap bulan.

## REFERENSI
Agwil,  W.,  Fransiska,  H.,  &  Hidayati,  N. (2020).  Analisis  Ketepatan  Waktu  Lulus Mahasiswa dengan Menggunakan Bagging  CART. Jurnal  Pendidikan Matematika Dan Matematika , 6 (2), 155–
166.
Amriana,  A.,  Joefrie,  Y.  Y.,  &  Meidji,  F.  N. (2019).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan Hasil Diagnosa Penyakit Pasien Pengguna BPJS Kesehatan (Studi Kasus Pada Rsud Undata Palu). ScientiCO :  Computer  Science  and Informatics Journal , 1 (1), 51. https://doi.org/10.22487/j26204118.2018 .v1.i1.11901
Anggraeni, H. D., Saputra, R., & Noranita, B. (2013).  Aplikasi  Data  Mining  Analisis Data Transaksi Penjualan Obat
Menggunakan Algoritma Apriori. Journal of  Informatics  and  Technology , 2 (2),  5– 20.
Retrieved from https://www.cambridge.org/core/product/ identifier/CBO9781139058452A007/typ
e/book_part
Asuddin,  A.,  Alwi,  W.,  &  Ningsih.  (2019).
Klasifikasi  Tingkat  Partisipasi  Angkatan
Kerja  Kota  Makassar  Menggunakan Metode  CART. Jurnal  Matematika  Dan Statistika Serta Aplikasinya , 7 (2).
Chairunisa, R., Adiwijaya, & Astuti, W. (2021).
Perbandingan CART dan Random Forest untuk Deteksi Kanker Berbasis Klasifikasi  Data  Microarray. Jurnal Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi , 1 (10), 805–812.
Eka,  F.,  &  Zain,  I.  (2014).  Klasifikasi
Pengangguran  Terbuka  Menggunakan CART  (  Classification  and  Regression Tree ) di Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Sains Dan Seni Pomits , 3 (1), 1–6.
Margasari,  A.  (2014). Penerapan  Metode CART  (Classification  and  Regression Trees)  dan  Analisis  Regresi  Logistik
Biner pada Klasifikasi Profil Mahasiswa FMIPA Universitas Brawijaya . Putri,  M.  A.,  Nurwindiana,  &  Khoiriyah,  N.
(2020). Klasifikasi Faktor yang Berpengaruh Terhadap Keparahan Tingkat  Luka  Pekerja  Menggunakan Metode  CART  (  Classification  and Regression Trees ) . 59–79.
Putu,  S.  I.  K.,  &  Rusli,  M.  (2017).  Ketepatan
Klasifikasi Bagging CART Pada Klasifikasi Ketidaktepatan Waktu Kelulusan  Mahasiswa  STIKOM  Bali. Konferensi Nasional Sistem Dan Informatika , 237–240. Safitri, S. T., Wiguna, C., Kusumawardani, D.
M., & Wibowo, I. Y. (2021). Klasifikasi
Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode  Classification  and  Regression Tree. Jurnal Sains Komputer &
Informatika (J-SAKTI , 5 (1), 337–349. Sari,  A.  Y.  (2020). Penerapan  Metode Classification And Regression Trees Pada Klasifikasi  Kelayakan  Peserta  BPJS-PBI Di  Kelurahan  Meranti  Pandak  Kota Pekanbaru .
Subarkah,  P.  (2020).  Penerapan  Algoritme
Klasifikasi Classification And Regression Trees  (Cart)  Untuk  Diagnosis  Penyakit Diabetes Retinopathy. Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan Rekayasa  Komputer , 19 (2),  294–301. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.67 6
Sumartini,  S.  H.  (2015).  Penggunaan  Metode
Classification  and  Regression  Trees (CART)  untuk  Klasifikasi  Rekurensi Pasien  Kanker  Serviks  di  RSUD  Dr.
Soetomo  Surabaya  (Vol.  4).  Retrieved from https://www.neliti.com/publications/1568 7/penggunaan-metode-classification-and- regression-trees-cart-untuk-klasifikasi-re Suwardika,  G.  (2019).  Analisis  Klasifikasi untuk  Memprediksi  Penyakit  Hepatitis Menggunakan Algoritma Neural Network. Journal  of  Education  and
Learning , 1 (3), 183–191.
Yunus, M.,  Husni,  M.,  & Mufadhdhal, M. M.
(2021).  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial (BPJS)  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Naive  Bayes. Smatika Jurnal , 11 (02), 81–91. https://doi.org/10.32664/smatika.v11i02. 577