INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 9388-9396 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Klasifikasi Jenis Tensimeter Pada Instansi Kesehatan Di Indonesia
Kartika Miracelina Barasi 1 ✉ , Ida Nurhaida 2
Program Studi Elektro Universitas Mercubuana
Email: kartikabarasi@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Tensimeter merupakan suatu alat yang berfungsi untuk memeriksa tekanan darah. Sekarang ini jenis tensimeter  yang  digunakan  yaitu  aneroid,  digital  dan  raksa.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  berfokus kepada pencarian tensimeter raksa pada Instansi Kesehatan karena memakai raksa jenis merkuri (Hg) indikator  pengukuran.  Hal  ini  didasari  dari  Surat  Edaran  Kementrian  Kesehatan  No. HK.02.02/VI/1455/2019  yang  membahas  tentang  penarikan  dan  penghapusan  alat  kesehatan  yang mengandung merkuri dan Peraturan Presiden Republik Indonesia No 21 Tahun 2019 tentang Rencana Aksi  Nasional  Pengurangan  Dan  Penghapusan  Merkuri  semakin  mendukung  langkah  dalam mengendalikan dan menghapus merkuri di Indonesia. Dalam penelitian ini peneliti mengklasifikasikan tensimeter  berdasarkan  jenisnya  dengan  mengambil  pendekatan  machine  learning  dengan mengimplementasikan 2 (dua) metode yait u, Naïve Bayes dan Decission Tree. Data penelitian yang diambil  sebanyak  1000  dataset  kemudian  diklasifikasikan  berdasarkan  jenisnya.  Hasil  penelitian menggunakan kedua metode menunjukkan performa yang baik dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.9843, nilai rata-rata presisi sebesar 0.99 , nilai rata-rata recall sebesar 0.9944 dan nilai rata-rata F1 score sebesar 0.9919. Pada penelitian ini metode Naïve Bayes dapat dengan mudah diimplementasikan daripada decision tree karena tidak harus menentukan node.
Kata kunci  : Klasifikasi, Tensimeter, Machine Learning, Naïve Bayes, Decision Tree
PENDAHULUAN
Tensimeter  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  memeriksa  tekanan  darah.  Jenis tensimeter yang digunakan yaitu, aneroid digital dan raksa (Yuningrum, 2019). Dari ketiga jenis tensimeter yang beredar di Indonesia salah satu tensimeter yaitu raksa mengandung bahan merkuri (Hg). Merkuri merupakan bahan berbahaya dan beracun yang tahan urai dan dapat terakumulasi dalam makhluk hidup, sehingga diperlukan pengaturan penggunaannya agar tidak memberikan dampak negatif bagi kesehatan manusia dan lingkungan hidup.
Sekarang kesadaran akan masalah konservasi lingkungann meningkat dan penggunaan merkuri telah menjadi perhatian seluruh dunia (Nasir et al., 2023). Didukung dengan adanya Surat  Edaran  Kementerian  Kesehatan  No.  HK  02.02/VI/1455/2019  tentang  penarikan  dan penghapusan alat kesehatan yang mengandung merkuri dan Peraturan Presiden.
No. 21 tahun 2019 tentang Rencana aksi nasional pengurangan dan penghapusan merkuri,  semakin  mendukung  langkah  dalam  mengendalikan  dan  menghapus  merkuri  di Indonesia.
Namun dalam kehidupan sehari-hari ternyata masih banyak terdapat Instansi Kesehatan yang masih menggunakan tensimeter jenis raksa. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah mengetahui berapa banyak tensimeter raksa yang masih beredar di Instansi Kesehatan. Agar dapat  mempermudah  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  tensimeter  sesuai  dengan jenisnya  sehingga  dapat  diketahui  jumlah  masing-masing  jenis  tensimeter  dalam  suatu instansi kesehatan.
Dalam penelitian sebelumnya yang menganalisis citra buah untuk mengetahui tingkat kematangannya  berdasarkan  ciri  warna  dan  statistic.  Peneliti  menguji  sebanyak  225  data dengan variasi nilai k mulai dari 5 sampai dengan 9 menunjukkan peningkatan akurasi pada
Abstract
A sphygmomanometer is a device used to measure blood pressure. Currently, there are three types of sphygmomanometers  commonly  used:  aneroid,  digital,  and  mercury.  In  this  study,  the  researchers focused on the search for mercury sphygmomanometers in health institutions because they use mercury (Hg) as the measurement indicator. This is based on the Circular Letter of the Ministry of Health No. HK.02.02/VI/1455/2019, which discusses the withdrawal and elimination of healthcare devices containing mercury, and the Presidential Regulation of the Republic of Indonesia No. 21 of 2019 concerning the National Action Plan for the Reduction and Elimination of Mercury, which supports efforts to control and eliminate mercury in Indonesia. In this study, the researchers classified sphygmomanometers based on  their  types  using  a  machine  learning  approach,  implementing  tw o  methods:  Naïve  Bayes  and Decision Tree. A total of 1000 datasets were collected and classified according to their types. The results of  the  study  using  both  methods  showed  good  performance,  with  an  average  accuracy  of  0.9843, average precision of 0.99, average recall of 0.9944, and average F1 score of 0.9919. In this study, the Naïve Bayes method was easier to implement compared to the decision tree method as it does not require node determination.
Keywords: Classification, Sphygmomanometer, Machine Lear ning, Naïve Bayes, Decision Tree. .
pengujian citra (Wayahdi, 2019).
Peneliti  mengkombinasikan  metode  K-Nearest  (k- NN)  dengan  Naïve  Bayes  untuk meningkatkan akurasi dalam proses klasifikasi citra.
Penelitian  lainnya,  Suhendro  Busono  melakukan  penelitian  seleksi  fitur  untuk memprediksi performa siswa. Peniliti menguji sebanyak 33 data menggunakan Naïve Bayes. Dari percobaan tersebut menghasilkan presentasi akurasi 97.21% dengan toleransi ±2.87%.
Penelitian lainnya Mutia Annisa Nabilla, Kosterman Usri dan Nina Djustiana melakuakan penelitian tentang penggunaan alat kesehatan yang mengandung merkuri yang mengacu pada Surat Edaran Nomor HK.02.02/V/0720/2018 (Nabilla et al., 2021). Peneliti menggunakan amalgam sebagai jenis merkuri yang diteliti. Peneliti menggunakan 271 sampel berasal dari dokter gigi di Kota Bandung. Dari penelitian tersebut menghasilkan 255 responden (97.8%) tidak menggunakan amalgam dan sisanya 6 responden (2.2%) tidak menggunakan amalgam. Kajian Pustaka

## 1. Machine Learning
Machine Learning adalah bagian dari proyek ilmu data di mana hasil yang diperoleh dari perangkat lunak diintegrasikan ke dalam sebuah informasi (Idris et al., 2022). Secara luas Machine Learning didefinisikan sebagai bidang penelitian statistik untuk melatih algoritma komputasi  yang  membagi,  menyortir  dan  mengubah  sekumpulan  data  untuk memaksimalkan  kemampuan  mengklasifikasikan,  memprediksi,  mengelompokkan  atau menemukan pola dalam kumpulan data target.
Tujuan dari machine learning adalah untuk belajar dari data. Banyak penelitian telah dilakukan  tentang  bagaimana  membuat  mesin  belajar  sendiri  tanpa  diprogram  secara eksplisit (Arifin et al., 2021). Banyak ahli matematika dan pemrogram menerapkan beberapa pendekatan untuk menemukan solusi dari masalah ini yang memiliki kumpulan data yang sangat besar.

## 2. Decision Tree
Decision tree adalah salah satu dari teknik decision analysis. Tries sendiri pertama kali diperkenalkan pada tahun 1960-an oleh Fredkin. Trie atau digital tree berasal dari kata retrival (pengambilan kembali) sesuai dengan fungsinya. Secara etimologi kata ini diucapkan sebagai ‘tree’.  Meskipun  mirip  dengan  penggunaan  kata  ‘try’  tetapi  hal  ini  bertujuan  untuk membedakannya dari general tree (Syafnur, 2017).
Dalam  ilmu  komputer,  trie,  atau  prefix  tree  adalah  sebuah  struktur  data  dengan representasi ordered tree yang digunakan untuk menyimpan associative array yang berupa string (Syafnur, 2017). Berbeda dengan binary search tree (BST) yang tidak ada node di tree yang menyimpan elemen yang berhubungan dengan node  sebelumnya dan, posisi setiap elemen  di tree  sangat menentukan. Semua keturunan  dari  suatu node mempunyai  prefix string  yang  mengandung  elemen  dari  node  itu,  dengan  root  merupakan  string  kosong. Values  biasanya  tidak  terkandung  di  setiap  node,  hanya  di  daun  dan  beberapa  node  di tengah yang cocok dengan elemen tertentu.
Decision tree adalah algoritma supervised learning yang paling banyak digunakan untuk memecahkan  masalah  klasifikasi  dan  regresi  (Prasetio  &  Pratiwi,  2015).  Decision  tree merupakan salah satu prosedur paling popular yang menciptakan model berstruktur seperti sebuah pohon. Dengan menggunakan metode ini, kasus dibagi menjadi kelompok-kelompok yang  terpisah  atau  nilai-nilai  variabget  dapat  diprediksi  oleh  nilai-nilai  variabel  prediktor. Algoritma ini memiliki tiga jenis node, root, internal dan end node. Dengan menggunakan semua  variabel  prediktor,  simpul  akar,  termasuk  seluruh  kumpulan  data,  dibagi  menjadi subkelompok.

## 3. Naïve bayes
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Teorema Bayes dikemukakan oleh Thomas Bayes (Chandra et al., 2016).
Teorema  ini  mengungkapkan  probabilitas  bahwa  suatu  peristiwa  "A"  akan  terjadi, mengetahui bahwa ada suatu peristiwa "B"; yaitu, ia menghubungkan probabilitas "A" yang diberikan "B" dan "B" yang diberikan "A". Misalnya, kemungkinan Anda menderita sakit otot karena Anda terserang flu, Anda mungkin tahu kemungkinan terkena flu jika Anda menderita sakit otot.
Ciri  utama  dari  Naïve  Bayes  Classifier  ini  adalah  asumsi  yg  sangat  kuat  (naïf)  akan independensi dari masing-masing kondisi/kejadian.
P(C│X)=(P(x│c)P(c))/(P(x))
Keterangan : X  : Data dengan kelas yang belum diketahui
C : Hipotesis data merupakan suatu kelas spesifik
P (C|X)  : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posterior Probabilitas)
P (C) : Probabilitas hipotesis
P (X|C)  : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis
P (X) : Probabilitas C
Rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel  karakteristik  tertentu dalam  kelas  C  (Posterior)  adalah  peluang  munculnya  kelas  C  (sebelum  masuknya  sampel tersebut,  seringkali  disebut  prior),  dikali  dengan  peluang kemunculan karakteristik sampel pada  kelas  C  (disebut  juga  likelihood),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik sampel secara global ( disebut juga evidence). Karena itu, rumus diatas dapat pula ditulis sebagai berikut:
Posterior=  (prior x likelihood)/evidence

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian yang diilakukan, adapun metodologi penelitian yang diterapkan dalan menunjang penelitian ini adalah :
1. Persiapan Penelitian
Melakukan  pengamatan  terkait  Surat  Edaran  Kementerian  Kesehatan  No. HK.02.02/VI/1455/2019  dan  Peraturan  Presiden  Indonesia  No.  21  dalam  realisasinya penggunaan tensimeter raksa masih banyak diguunakan di Instansi Kesehatan di Indonesia.
Setelah  peneliti  merumuskan  permasalahan  yang  dialami,  selanjutnya  peneliti melakukan studi literatur mengenai metode yang cocok untuk melakukan pengklasifikasian agar lebih mudah dalam mengklasifikasi jenis tensimeter raksa. Peneliti mengambil 1000 data dari 100 Instansi Kesehatan yang berbeda di Indonesia. Data tensi yang digunakan juga harus lengkap meliputi nama alat, jenis, merk dan ruangan kepemilikan tensimeter.
Berdasarkan  studi  literatur,  untuk  proses  pengklasifikasian,  peneliti  menggunakan machine learning dengan jenis supervised learning  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree. Naïve Bayes dan Decision Tree dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang baik dalam melakukan pengklasifikasian.
2. Proses pengklasifikasian dengan mechine learning
Peneliti melakukan perancangan dan design dalam perumusan machine learning. Pada proses ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree untuk pengklasifikasian. Masing-masing algoritma melakukan alur proses yang sama yaitu menerima masukan data yang  kemudian  akan  dilakukan  klasifikasi  sehingga  menghasilkan  suatu  keluaran  yang masing-masing  sesuai  dengan  pengklasifikasiannya.  Setiap  hasil  pengklasifikasian  dapat dicetak hasil berupa sertifikat atau surat peringatan yang dapat diberikan kepada Instansi Kesehatan yang terkait.
3. Penulisan laporan
Setelah semua proses pengklasifikasian selesai dan sudah menghasilkan data klasifikasi, maka  data  tersebut  akan  diuji  untuk  menjamin  keakurasiannya.  Hasil  pengklasifikasian menggunakan Naïve Bayes dan Decision Tree akan divalidasi menggunakan aplikasi lain. Pada  proses  validasi  model  pada  penelitian  akan  ditentukan  menggunakan  4  parameter acuan, yaitu akurasi, presisi, recall dan f1 score.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengklasifikasian dengan Machine Learning
Aplikasi pengklasifikasan menggunakan machine learning dibuat menggunakan bahasa pemograman C++ menggunakan Visual Basic. Aplikasi pengklasifikasian digunakan sebagai media implementasi machine learning.
Untuk  mengetahui  performa  dan  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  Naïve  Bayes,  peneliti melakukan  10  kali  percobaan  yang  masing-masing  percobaan  dilakukan  menggunakan kelipatan  100  data.  Dari  10  kali  percobaan  pengklasifikasian  dataset  maka  menghasilkan
akurasi, presisi, recall dan f1 score sebagai berikut :
Pada  penelitian  kedua,  data  diklasifikasikan  menggunakan  Decision  Tree.  Berbeda dengan  Naïve  Bayes  pada  Decision  Tree  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan  node.  Setelah  melakukan  rangkaian  pengklasifikasian  decision  tree  dengan menentuka node, akar  dan simpul akar dilakukan  percobaan  penelitian 10 kali percobaan yang masing-masing percobaan dilakukan menggunakan kelipatan 100 data.
Dari  10  kali  percobaan  pengklasifikasian  dataset  maka  menghasilkan  akurasi,  presisi, recall dan f1 score sebagai berikut :

## 2. Validasi hasil pengklasifikasian dengan aplikasi yang berbeda
Pada  proses  evaluasi  model  pada  penelitian  Selanjutnya  untuk  mengetahui  akurasi, presisi, recall dan f1 score yang dihasilka n Naïve Bayes dan Decision Tree sudah baik, peneliti akan coba membandingkan performa dan akurasi metode Naïve Bayes dan Decision Tree dengan aplikasi lain. Aplikasi yang dimaksud adalah Rapidminer seri 9.10.
Data Akurasi Presisi Recall F1 Score 100 0.971 0.980 0.990 0.985 200 0.975 0.985 0.990 0.987 300 0.980 0.983 0.997 0.990 400 0.978 0.988 0.990 0.989 500 0.984 0.992 0.992 0.992 600 0.990 0.995 0.995 0.995 700 0.993 0.996 0.997 0.996 842 0.989 0.991 0.997 0.994 917 0.992 0.995 0.998 0.996 1000 0.991 0.995 0.996 0.995

## SIMPULAN
Dari penelitian yang sudah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Pendekatan  machine  learning  dapat  diimplementasikan  dengan  baik  untuk pengklasifikasian jenis tensimeter di Instansi Kesehatan di Indonesia.
2. Proses pengklasifikasian menggunakan Naïve Bayes dan Decision Tree dapat diter apkan pada pengklasifikasian dan menghasilkan performa yang baik dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.9843, nilai rata-rata presisi sebesar 0.99 , nilai rata-rata recall sebesar 0.9944 dan nilai rata-rata F1 score sebesar 0.9919.
3. Metode  Naïve  Bayes  dap at  dengan  mudah  diimplementasikan  daripada  decision  tree karena tidak harus menentukan node.
4. Dalam  validasi  menggunakan  aplikasi  lain  menggunakan  jumlah  dataset  yang  sama memiliki perbedaan akurasi, presisi, recall dan F1 Score sebesar kurang dari 0.1.
5. Manfaat dari hasil klasifikasi  penggunaan tensimeter di Indonesia ini adalah  sebagai salah acuan keefektifan realisasi Surat Edaran Kementerian Kesehatan No. HK.02.02/VI/1455/2019 dan  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  No  21  Tahun  2019.  Manfaat  lainnya  adalah menjadi salah satu parameter pemerintah dalam memprediksi banyaknya tensimeter yang ditarik  dari  Instansi  Kesehatan  di  Indonesia  sehingga  dapat  diprediksi  kerugian  yang ditimbulkan akibat penarikan tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Arifin, Imamul et al. (2021). Penerapan Computer Vision Menggunakan Metode Deep Learning pada Perspektif Generasi Ulul Albab. Jurnal Teknologi Terpadu, 7(2), 98 – 107. Chandra, Denny Nathaniel et al. (2016). Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N -Gram. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 10(1),
11 – 19.
Idris,  Mohamad  et  al.  (2022).  Kebenaran  dalam  Perspektif  Filsafat  Ilmu  Pengetahuan  dan Implementasi dalam Data Science dan Machine Leaning. Jurnal Filsafat Indonesia, 5(2),
173 – 181.
Nabilla, Mutia Annisa et al. (2021). SURVEI PENGGUNAAN AMALGAM OLEH DOKTER GIGI DI KOTA  BANDUNG  SETELAH  PELARANGAN  PENGGUNAAN  ALAT  KESEHATAN MENGANDUNG MERKURI. Jurnal Kesehatan Gigi Dan Mulut (JKGM), 3(1), 15 – 24. Nasir, Melisa et al. (2023). Relevansi Regulasi Pertambangan Internasional dengan Penanganan Covid-19 di Indonesia. AL-MANHAJ: Jurnal Hukum Dan Pranata Sosial Islam, 5(1), 229 –
Dataset Aplikasi/Algoritma Akurasi Presisi Recall F1 Score 100 Percobaan Penelitian 0.971 0.980 0.990 0.985 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 200 Percobaan Penelitian 0.975 0.985 0.990 0.987 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 300 Percobaan Penelitian 0.980 0.983 0.997 0.990 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 400 Percobaan Penelitian 0.978 0.988 0.990 0.989 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 500 Percobaan Penelitian 0.984 0.992 0.992 0.992 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 600 Percobaan Penelitian 0.990 0.995 0.995 0.995 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 700 Percobaan Penelitian 0.993 0.996 0.997 0.996 Rapidminer 1.000 1.000 1.000 1.000 800 Percobaan Penelitian 0.989 0.991 0.997 0.994 Rapidminer 0.989 0.996 0.983 0.986 900 Percobaan Penelitian 0.992 0.995 0.998 0.996 Rapidminer 0.986 0.990 0.997 0.992 1000 Percobaan Penelitian 0.991 0.995 0.996 0.995 Rapidminer 0.997 0.991 0.987 0.992
240.
Prasetio,  Rizki  Tri,  &  Pratiwi,  Pratiwi.  (2015).  Penerapan  Teknik  Bagging  pada  Algoritma Klasifikasi untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas Dataset Medis. Jurnal Informatika, 2(2).
Syafnur, Afdhal. (2017). Analisis Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decission Tree Untuk Memprediksi  Penentuan  Resiko  kredit  Bank. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi), 4(1), 101 – 106. Wayahdi, M. Rhifky. (2019). Analisis Metode K- Nearest Neighbor dan Naïve  Bayes Classifier Dalam Klasifikasi Citra. Universitas Sumatera Utara. Yuningrum,  Hesti.  (2019).  Perbedaan  Pemeriksaan  Tekanan  Darah  Menggunakan Spygmomanometer  Air  Raksa  Dan  Tensimeter  Digital. Prosiding  Seminar  Nasional Multidisiplin Ilmu, 1(1).