APLIKASI KLASIFIKASI PENERIMA KARTU INDONESIA SEHAT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Aziz Abdul Rahman 1) , Yogiek Indra Kurniawan 2)
Program Studi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta 1,2)
azizabduel@yahoo.com 1) , yogiek@ums.ac.id 2)

## Abstract
Along  with  the  rapid  development  of  information  technology  today,  the  cost  to  meet  the  needs  of  life increasingly high, this is triggered by the amount of budget issued by the government to solve economic problems in Indonesia,  especially  in  terms  of  National  Welfare  Guarantee.  Kartu  Indonesia  Sehat  is  a  card  issued  by  the government  and  managed  by  the  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  to  alleviate  the  poor  for  health. Existing problems such as in the distribution of the card has not been on target because of the amount of data obtained so highly possible error happens in determining the recipient of Kartu Indonesia Sehat. The concept of data mining is  considered  to  solve  the  problems  faced  in  determining  the  recipient  community  or  not  the  recipient  of  Kartu Indonesia Sehat. Classification methods are able to find models that distinguish the concepts or data classes, with the spesific goal of determining the class of an unknown object label. Therefore, the Naïve Bayes algorithm could predict future opportunities based on prior experience by considering some variables such as age, last education, occupation, monthly income and dependents of children that will determine the final outcome  of a decision. The result of this research is a system that will predict the people who will receive Kartu Indonesia Sehat so that the government will distribute the card accurately to the public and the acquired results from the test obtained an average accuracy rate of 94.78%, 98.86% precision and 90.98% recall.
Keywords : data mining, Kartu Indonesia Sehat , Kartu Indonesia Sehat classification, Naïve Bayes, the recipient of Kartu Indonesia Sehat.

## 1. P ENDAHULUAN
Kartu Indonesia Sehat atau biasa disebut KIS adalah salah satu  program  pemerintah  yang  dicanangkan  oleh  bapak Joko Widodo dalam kampanye pemilihan calon presiden tahun  2014.  Latar  belakang  munculnya  KIS  diharapkan dapat memberikan jaminan kepada masyarakat Indonesia untuk mendapatkan pelayanan kesehatan yang bermutu. Seperti  pada  Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional, dengan adanya KIS ini diharapkan dapat bermanfaat bagi masyarakat Indonesia serta dapat memenuhi hajat hidup orang  banyak.  Dukungan  terhadap  program  ini  sangat perlu dilakukan tentunya dikarenakan dapat meningkatkan  standar  hidup  warga  negara  Indonesia secara umum. KIS mulai diterapkan di Indonesia sejak 1 Maret 2015. Hadirnya KIS diharapkan dapat membantu masyarakat  miskin  untuk  akses  kesehatan  yang  lebih mudah.
Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN) merupakan sebuah program pelayanan kesehatan dengan menganut  sistem  asuransi dimana  seluruh  warga  negara Indonesia  diharapkan  mulai  menggunakan  program  ini sebagai  bentuk  kepedulian  terhadap  kesehatan  [1]. Peserta  Bantuan  Iuran  (PBI)  telah  dijelaskan  didalam Peraturan  pemerintah  Nomor  101  tahun  2012  terkait penerima Bantuan Iuran untuk Jaminan Kesehatan bahwa
masyarakat  penerima  bantuan  iuran  adalah  orang-orang yang  tergolong  fakir  miskin  dan  tidak  mampu  yang ditentukan oleh pemerintah. Masyarakat yang ditetapkan oleh  pemerintah  sebagai  Peserta  Bantuan  Iuran  (PBI), Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) tidak akan dikenakan tanggungan biaya administrasi setiap bulannya, melainkan biaya tersebut ditanggung oleh pemerintah [2].
Kabupaten Sukoharjo adalah salah satu Kabupaten di Indonesia  yang  menerapkan  program  Kartu  Indonesia Sehat.  Namun  begitu  banyaknya  data  yang  dikelola, membuat  pemerintah  setempat  sering  terjadi  kesalahan dalam  menentukan  penerima  Kartu  Indonesia  Sehat sehingga membuat penyaluran program Kartu Indonesia Sehat ini dinilai belum optimal, tidak sedikit masyarakat miskin yang justru tidak memiliki Kartu Indonesia Sehat. Hal  tersebut  tentu  bertentangan  dengan  tujuan diberlakukannya  Kartu  Indonesia  Sehat  ini.  Untuk mengatasi  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  suatu sistem  untuk  membantu  Dinas  Sosial  Kabupaten Sukoharjo  dalam  menentukan  Calon  Penerima  Kartu Indonesia Sehat dari beberapa variabel yang mempengaruhinya.
Penelitian  terdahulu  telah  memberikan  gambaran mengenai solusi yang dapat dilakukan untuk permasalahan yang sejenis. Agustina (2016) mengatakan
dalam  penelitiannya  terkait  Klasifikasi  Penerima  Hibah Pemasangan Air Minum bahwa penentuan pemberian air minum menggunakan data masyarakat dalam pengklasifikasiannya. Data masyarakat digunakan untuk mendapatkan  hasil  yang  objektif  dan  akurat.  Penelitian yang dilakukan Agustina akan menerapkan metode data mining  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  masyarakat berpenghasilan  rendah  yang  nantinya  akan  menerima pemasangan sambungan air minum pada program hibah air minum [3].
Pendidikan merupakan salah satu bentuk pengembangan  sumber  daya  manusia  dan  masyarakat suatu bangsa. Namun tidak jarang masyarakat yang tidak mampu  secara  ekonomi  dalam  hal  pembiayaan  dalam mengenyam  pendidikan.  Dalam  hal  ini,  penyelenggara pendidikan harus membantu agar setiap mahasiswa dapat menikmati  pendidikan  dengan  memberikan  beasiswa kepada  yang  berhak  menerima.  Beberapa  parameter seperti  prestasi  akademik  dan  non  akademik  serta kemampuan mahasiswa untuk membayar biaya pendidikan  merupakan  salah  satu  syarat  mahasiswa penerima  beasiswa  [4].  Namun  dalam  hal  penerimaan beasiswa sering sekali terjadi kesalahan seperti penerima beasiswa  yang  kurang  tepat,  lamanya  proses  seleksi penerima  beasiswa  yang  ditentukan  sesuai  kriteria  dan syarat penerima beasiswa [5].
Zaman  (2016)  mengangkat  permasalahan  terkait Penentuan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Rehabilitas Sosial  Rumah  Tidak  Layak  Huni.  Zaman  mengatakan bahwa  tingkat  kesejahteraan  dapat  diukur  berdasarkan masalah  sosial  yang  dihadapi  oleh  suatu  rumah  tangga. Suatu  rumah  tangga  dengan  masalah  sosial  yang  tinggi diharapkan  mendapatkan  bantuan  rehabilitas  sosial rumah  tidak  layah  huni.  Namun,  banyaknya  data  yang diterima  membuat  panitia  pelaksana  sering  kali  terjadi kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan Algoritma C4.5, diharapkan hasil akhir dapat membantu pihak  yang  berwenang  dalam  membuat  kebijakan, sehingga  kedepannya  penerima  bedah  rumah  ini  tepat dengan sasarannya [6].
Sementara  itu,  Setyawan  (2014)  menjelaskan  terkait rencana yang dilakukan pihak fakultas dalam mengklasifikasikan  mahasiswa  berdasarkan  prestasi dalam  bidang  akademik  bagi  mahasiswa.  Metode  yang digunakan  adalah  metode  Decision  Tree  dengan  tujuan dapat  menghasilkan  indeks  prestasi  mahasiswa  yang memuaskan [7].
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  dilakukan  suatu Teknik  Mining  untuk  mencari  probabilitas terbesar  dari masyarakat untuk dapat menerima Kartu Indonesia Sehat. Algoritma Naïve  Bayes  Classifier merupakan  algoritma yang  dapat  menjawab  dari  persoalan  tersebut  dimana
pengklasifikasian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai probabilitas untuk setiap kejadian dari atribut target pada setiap  kasus.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan output berupa  hasil  perhitungan  dari  Algoritma Naïve Bayes  Classifier yaitu  berupa  hasil  Penerima  Kartu Indonesia  Sehat.  Dengan  adanya  sistem  tersebut diharapkan dapat membantu dalam menyajikan informasi Penerima Kartu Indonesia Sehat yang lebih akurat.

## 2. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan akan mempengaruhi hasil yang didapatkan. Untuk itu, tahapan yang  harus  dilakukan  adalah  seperti  pada  gambar  1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tahap  awal  dari penelitian  ini.  Identifikasi  masalah  dilakukan  untuk mengidentifikasi  permasalahan  yang  muncul  seperti dalam proses penentuan penerima Kartu Indonesia Sehat dinilai  belum  optimal.  Menanggapi  permasalahan tersebut,  diperlukan  suatu  informasi  untuk  membangun sistem  klasifikasi  penentuan  penerima  Kartu  Indonesia Sehat pada Dinas Sosial Kabupaten Sukoharjo. Data yang digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  penentuan penerima Kartu Indonesia Sehat adalah usia, pendidikan terakhir, pekerjaan, pendapatan per bulan dan tanggungan anak.

## 2.2 Studi Literature
Studi  literature  dilakukan  dalam  pencarian  informasi terkait  teori,  konsep  dan  metode  yang  relevan  dengan identifikasi  masalah.  Berdasarkan  permasalahan  yang dihadapi,  penulis  melakukan  Studi  literature  pada  buku yang  membahas  mengenai  Data  Mining, Naive  Bayes Classifier ,  Jurnal  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya. Adapun penjelasan mengenai studi literature yang  penulis  gunakan  sebagai  acuan  dalam  pemecahan masalah adalah sebagai berikut:
Deng,  et  al  (2014)  mengemukakan  bahwa Naïve Bayes Classifier dikenal sebagai pengklasifikasi bayesian sederhana  dan  telah  menjadi  model  probabilistik  yang penting  dan  telah  berhasil  dalam  praktiknya.  Walaupun memiliki  asumsi  independensi  yang  kuat, Naïve  Bayes Classifier telah  terbukti  efektif  dalam  klasifikasi  dalam
bentuk  teks,  diagnosa  medis  dan  manajemen  kinerja computer  [8].  Teorema  Bayes  ditunjukkan  pada persamaan 1 berikut [9]:
𝑃(𝐶|𝑋) = 𝑃( 𝑥 | 𝑐 ) .  𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan X :  Data dengan kelas yang belum diketahui C :  Hipotesis data X merupakan suatu kelas spesifik P(C│X)  :  Probabilitas hipotesis C berdasar kondisi X P(C) :  Probabailitas  hipotesis  C  (probabilitas prior) P(X│C)  :  Probablitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis C P(X) :  Probabilitas X Penerapan dengan algoritma Naive Bayes dimaksudkan untuk mencari nilai probabilitas dari setiap variabel  label  untuk  setiap  variabel independent yang nantinya  dapat  dinyatakan  sebagai  penerima  Kartu Indonesia  Sehat.  Data  yang  diperoleh  dari  sumber  data sebanyak 650 data masyarakat. Oleh sebab itu, dilakukan pencarian confidence secara berulang sebanyak dari data pelatihan  yang  diperoleh.  Gambar  2  merupakan Flowchart dari  sistem  dalam  rangka  mendapatkan  hasil confidence tertinggi  pada  setiap  variabel  label  untuk setiap variabel independent yang telah ditentukan.
Gambar 2. Flowchart Naïve Bayes dalam Sistem
Keterangan n :     Jumlah keseluruhan data m :     Jumlah variabel independent Yi :     Variabel label i P(Yi) :     Probabilitas dari Yi Xij :     Data uji i yang dilakukan : pengujian pada setiap variabel j P(Xij) :     Probabilitas data uji i pada setiap : variabel j

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahap  inti  dari  suatu penelitian dimana data ini akan menentukan probabilitas penerima  Kartu  Indonesia  Sehat.  Dalam  penelitian  ini, peneliti  mengambil  data  dari  Dinas  Sosial  Kabupaten Sukoharjo.  Data  tersebut  dikumpulkan  dan  ditentukan oleh  variabel-variabel  yang  ada  dalam  hipotesis.  Data yang  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  penentuan penerima Kartu Indonesia Sehat untuk membantu dalam pengembangan sistem seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Variabel
Variabel Tipe Data Deskripsi Usia Polynomial Usia Masyarakat Pendidikan Terakhir Polynomial Pendidikan Terakhir Masyarakat Pekerjaan Polynomial Pekerjaan Masyarakat Pendapatan per Bulan Polynomial Pendapatan Masyarakat yang diterima setiap bulannya Tanggungan Anak Polynomial Tanggungan Anak dari Masyarakat Terima KIS Label YA, TIDAK

## 2.4 Pengolahan Data
Pengolahan data merupakan tahapan yang harus dilewati setelah data berhasil diperoleh. Pada tahap ini dilakukan Pembersihan  Data  atau  Data  Cleansing.  Pembersihan Data atau Data Cleansing merupakan suatu proses yang harus  dilakukan  untuk  menghilangkan  noise  dari  data- data yang telah diambil sebelumnya. Data Cleansing
digunakan untuk  menyeragamkan data-data kedalam  bentuk format yang sama sehingga dapat menghasilkan hasil mining yang akurat. Setelah selesai Data Cleansing, dilakukan perhitungan dari data yang telah penulis peroleh. Tabel 2 merupakan data pelatihan yang diambil secara acak dan tabel 3 sebagai sampel data uji.
Tabel 2. Data Pelatihan USIA  PENDIDIKAN TERAKHIR PEKERJAAN PENDAPATAN TA TERIMA KIS? 58 TAMAT SD KARYAWAN SWASTA RENDAH 0 YA 63 SLTA PENSIUNAN TINGGI 1 TIDAK 39 SLTP WIRASWASTA RENDAH 2 YA 58 SLTP KARYAWAN SWASTA CUKUP 2 YA 52 DIPLOMA IV/ STRATA I PEGAWAI NEGERI SIPIL SANGAT TINGGI 3 TIDAK 69 AKADEMI/ DIPLOMA III PENSIUNAN TINGGI 0 TIDAK 32 SLTA BURUH HARIAN LEPAS RENDAH 1 YA 39 AKADEMI/ DIPLOMA III KARYAWAN SWASTA CUKUP 0 TIDAK 31 DIPLOMA IV/ STRATA I PEGAWAI NEGERI SIPIL TINGGI 2 TIDAK 50 SLTP WIRASWASTA RENDAH 2 YA Tabel 3. Data Uji USIA  PENDIDIKAN TERAKHIR PEKERJAAN PENDAPATAN TA TERIMA KIS? 44 SLTA KARYAWAN SWASTA CUKUP 2 ?
Hasil  dari  penelitian  ini,  sistem  melakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan hasil akhir diperoleh dari tingkat confidence tertinggi pada  setiap  variabel  label  untuk  setiap  variabel independent . Output yang ditampilkan oleh sistem berupa Masyarakat  penerima  Kartu  Indonesia  Sehat.  Berikut merupakan  perhitungan  dari  sebuah  masukan  data  uji pada tabel 3 diatas:
1) Menghitung probabilitas kelas (Y)
𝑃(𝑌 = 𝑌) = 5 10 =  0.5 𝑃(𝑌 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 5 10 =  0.5
2) Menghitung  probabilitas  Xi  dimana  i  =  1,2,3,4,5 terhadap variabel Y 𝑃(𝑈𝑆𝐼𝐴 = 𝐴3 | 𝑌 = 𝑌𝐴) = 3 5 =  0.6 𝑃(𝑈𝑆𝐼𝐴 = 𝐴3 | 𝑌 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 1 5 =  0.2
𝑃(𝑃𝐸𝑁𝐷𝐼𝐷𝐼𝐾𝐴𝑁 𝑇𝐸𝑅𝐴𝐾𝐻𝐼𝑅 = 𝑆𝐿𝑇𝐴 | 𝑌 = 𝑌𝐴)
= 1 5 =  0.2
𝑃(𝑃𝐸𝑁𝐷𝐼𝐷𝐼𝐾𝐴𝑁 𝑇𝐸𝑅𝐴𝐾𝐻𝐼𝑅 = 𝑆𝐿𝑇𝐴 | 𝑌
= 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 1 5 =  0.2
𝑃(𝑃𝐸𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴𝐴𝑁 = 𝐾𝐴𝑅𝑌𝐴𝑊𝐴𝑁 𝑆𝑊𝐴𝑆𝑇𝐴 | 𝑌
= 𝑌𝐴) = 2 5 =  0.4

## 𝑃(𝑃𝐸𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴𝐴𝑁 = 𝐾𝐴𝑅𝑌𝐴𝑊𝐴𝑁 𝑆𝑊𝐴𝑆𝑇𝐴 | 𝑌
= 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 1 5 =  0.2
𝑃(𝑃𝐸𝑁𝐷𝐴𝑃𝐴𝑇𝐴𝑁 = 𝐶𝑈𝐾𝑈𝑃 | 𝑌 = 𝑌𝐴) = 1 5
=  0.2
𝑃(𝑃𝐸𝑁𝐷𝐴𝑃𝐴𝑇𝐴𝑁 = 𝐶𝑈𝐾𝑈𝑃 | 𝑌 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 1 5
=  0.2
𝑃(𝑇𝐴𝑁𝐺𝐺𝑈𝑁𝐺𝐴𝑁 𝐴𝑁𝐴𝐾 = 2 | 𝑌 = 𝑌𝐴) = 3 5 =  0.6 𝑃(𝑇𝐴𝑁𝐺𝐺𝑈𝑁𝐺𝐴𝑁 𝐴𝑁𝐴𝐾 = 2 | 𝑌 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 1 5 =  0.2

## 3) Menghitung probabilitas akhir

## 𝑃(𝐾𝐿𝐴𝑆𝐼𝐹𝐼𝐾𝐴𝑆𝐼 = 𝑌𝐴)
= 𝑃(𝑋 | 𝑌 = 𝑌𝐴) .  𝑃(𝑌 = 𝑌𝐴) = 3 5 x 1 5 x 2 5 x 1 5 x 3
5 x 5 10 =  0.00288 𝑃(𝐾𝐿𝐴𝑆𝐼𝐹𝐼𝐾𝐴𝑆𝐼 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 𝑃(𝑋 | 𝑌 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) .  𝑃(𝑌 = 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾) = 1 5 x 1 5 x 1 5 x 1 5 x 1
5 x 5 10 =  0.00016
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  sebelumnya,  nilai probabilitas  terbesar  adalah  P(KLASIFIKASI  =  YA). Maka  kesimpulan  dari  data  yang  telah  dimasukkan sebagai  uji  coba  adalah  masyarakat  penerima  Kartu Indonesia Sehat.

## 2.5 Pembuatan Aplikasi
Aplikasi  yang  dirancang  oleh  penulis  berbasis  website. Bahasa Pemrograman yang digunakan dalam pembuatan aplikasi adalah PHP dan Sublime Text sebagai editornya. sedangkan  MYSQL  digunakan  untuk  membangun database dari aplikasi.

## 2.6 Pengujian
Pada  tahap  ini,  aplikasi  yang  telah  dibuat  dilakukan pengujian accuracy , precision dan recall .  Pengujian  ini dilakukan untuk mengetahui tingkat accuracy , precision dan recall terhadap output yang dihasilkan oleh aplikasi.

## 2.7 Analisa Hasil
Pada  Analisa  hasil  ini  dilakukan  perhitungan  tingkat accuracy , precision dan recall untuk  menguji  tingkat accuracy aplikasi yang telah dibangun. Accuracy adalah perhitungan  untuk  mendapatkan  hasil  dari  proporsi jumlah  prediksi  yang  benar  [10].  Rumus  untuk perhitungan  nilai accuracy seperti  pada  persamaan  2 berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)
Kemudian Precision adalah  perhitungan  untuk mencari  hasil  proporsi  kasus  dengan  hasil  diagnosa positif. Rumus untuk perhitungan nilai precision seperti pada persamaan 3 berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
Sedangkan Recall merupakan  model  perhitungan untuk  mencari  hasil  proporsi  kasus  positif  yang diidentifikasi  dengan  benar.  Rumus  untuk  perhitungan nilai recall seperti pada persamaan 4 berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) Keterangan: TP  :  True Positive FP  :  False Positive TN  :  True Negative FN  :  False Negative

## 2.8 Kesimpulan
Pada  tahap  kesimpulan  ini,  penulis  menyimpulkan bahwa  sudahkah  tujuan  yang  diharapkan  telah  tercapai dalam implementasi sistemnya.

## 3 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  berhasil  menciptakan  suatu  sistem  yang dapat  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan algoritma Naive  Bayes dan  menghasilkan  tingkat confidence tertinggi  pada  setiap  variabel  label  untuk setiap  variabel  Masyarakat  penerima  Kartu  Indonesia Sehat. Sistem tersebut nantinya dapat mengklasifikasikan masyarakat penerima Kartu Indonesia Sehat berdasarkan nilai peluang terbesar.

## 3.1 Tampilan Aplikasi

## 3.1.1 Halaman Utama
Tampilan halaman utama merupakan salah satu hal yang penting  dalam  sistem  ini  karena  merupakan  halaman pertama yang akan dilihat oleh user dan akan memberikan kesan  tersendiri.  Tampilan  halaman  pertama  akan menyajikan informasi singkat mengenai sistem dan juga terdapat  menu  untuk  login.  Menu  login  digunakan  oleh user  untuk  dapat  memasuki  sistem  ini,  tentunya menggunakan username dan password yang  telah terdaftar  untuk  memastikan  bahwa  tidak  sembarang orang  dapat  mengakses  sistem  ini,  sehingga  hanya  user yang  memiliki username dan password saja  yang  dapat menggunakan sistem.

## 3.1.2 Halaman Beranda
Setelah admin masuk ke dalam sistem, terdapat beberapa menu dalam sistem, diantaranya seperti menu Data Total, Data Training, Data Testing, Data Prediksi, Analisa Hasil, Ubah Password dan Logout.

## 3.1.3 Halaman Ubah Password
Menu Ubah Password merupakan menu yang digunakan user untuk mengganti password.

## 3.1.4 Halaman Data Total
Menu  Data  Total  merupakan  menu  yang  berisi keseluruhan data yang diambil dari sumber data. Didalam menu Data Total terdapat fitur import untuk memasukkan data dalam jumlah besar sekaligus.
Selain  itu,  fitur  pencarian  juga  tersedia  dalam  menu  ini untuk  memudahkan  dalam  pencarian  data  yang  lebih spesifik. Gambar 3 merupakan tampilan dari Data Total.
Gambar 3. Tampilan Data Total Sistem

## 3.1.5 Halaman Data Training
Menu Data Training merupakan menu yang berisi data- data  pelatihan  untuk  menganalisa  data-data  yang dilatihkan.  Didalam  menu  Data  Taining,  terdapat  fitur import, dimana fitur tersebut dapat memasukkan data dari file  excel  dalam  jumlah  yang  besar  sekaligus.  Hal  ini tentu  memudahkan  admin  dalam  memasukkan  data dalam jumlah yang besar. Selain itu, fitur pencarian juga tersedia dalam menu ini.

## 3.1.6 Halaman Data Testing
Menu  Data  Testing  merupakan  menu  yang  berisi  data- data  masyarakat  yang  akan  atau  telah  dilakukan pengujian. Data-data tersebut nantinya dapat menginformasikan kepada admin terkait masyarakat yang akan  menerima  Kartu  Indonesia  Sehat.  Selain  melihat hasil perhitungan, fitur Cetak juga tersedia dalam sistem ini  untuk  mencetak  dalam  bentuk  hard  copy  yang  telah tersimpan  dalam  format  PDF.  Gambar  4  merupakan tampilan dari perhitungan yang dilakukan oleh sistem.
Gambar 4. Tampilan Hasil Perhitungan Oleh Sistem

## 3.1.7 Halaman Data Prediksi
Menu  Data  Prediksi  adalah  menu  yang  berisi  data-data masyarakat  yang  telah  dilakukan  prediksi  apakah masyarakat  tersebut  berhak  atau  tidak  menerima  Kartu Indonesia  Sehat.  Selain  itu,  admin  juga  dapat  melihat hasil perhitungan yang dilakukan oleh sistem dengan cara klik  icon  “Lihat”  pada  kolom  Lihat  Perhitungan.  Sama seperti pada menu Data Testing, admin juga dapat melihat dan  mencetak  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh sistem.

## 3.1.8 Halaman Analisa Hasil
Sementara  itu,  Menu  Analisa  Hasil  merupakan  menu untuk  mengetahui  tingkat accuracy , precision maupun recall terhadap  penilaian  yang  dilakukan  oleh  sistem. Gambar  5  menunjukkan  tampilan  dari  menu  Analisa Hasil.
Gambar 5. Tampilan Hasil Analisa Sistem

## 3.2 Pengujian Sistem

## 3.2.1 Pengujian Black Box
Pengujian  black  box  dilakukan  dalam  rangka  menguji tingkat  operasional  dari  sistem  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Secara  keseluruhan,  hasil  yang  didapatkan dari  aplikasi  telah  berjalan  dengan  baik.  Tabel  4 merupakan rincian fungsionalitas dari sistem.
Tabel 4. Hasil Pengujian Black Box
Menu Input Hasil Yang Diharapkan Kesimpulan Login Memasukkan Username dan Password yang benar Menampilkan Halaman Beranda Valid Tombol Import Data Memasukkan Data Dari File Excel Menampilkan Pesan Sukses Valid Tombol Tambah Prediksi Memasukkan Data Prediksi Yang Bertujuan Untuk Mengetahui Hasil Klasifikasi Menampilkan Form-Form Untuk Masukan Data Yang Akan Dilakukan Prediksi Valid Tombol Simpan Memasukkan Data Yang Telah Terisi Menampilkan Pesan Sukses dan Pop Up Hasil Perhitungan Valid
Tombol Lihat Perhitungan Klik Icon Lihat Perhitungan Untuk Melihat Hasil Perhitungan Yang Dilakukan Oleh Sistem Menampilkan Halaman Hasil Perhitungan Valid Tombol Hitung Prediksi Klik Tombol Hitung Prediksi untuk menghitung prediksi dari data testing Menampilkan Pesan Sukses dan Mengaktifkan Button Analisa Hasil Valid Tombol Analisa Hasil Klik Tombol Analisa Hasil Untuk Melihat Hasil Perhitungan Yang Dilakukan Oleh Sistem Menampikan Hasil Perhitungan Tingkat Accuracy , Precision dan Recall Valid Tombol Cetak Klik Tombol Cetak Untuk Mencetak Hasil Perhitungan Yang Dilakukan Oleh Sistem Menampilkan Hard Copy Hasil Perhitungan Valid Tombol Logout Klik Menu Logout Untuk Keluar Dari Sistem Keluar Dari Sistem Dan Menampilkan Halaman Login Valid

## 3.2.2 Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Pada pengujian Algoritma Naïve Bayes , dilakukan suatu pengujian  terhadap  hasil  yang  dilakukan  oleh  sistem. Pengujian ini dilakukan perhitungan secara manual untuk menguji apakah hasil perhitungan dari sistem menghasilkan hasil yang sama dengan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual. Pada pengujian ini, kami menggunakan sampel data training sebanyak 10 data dan 3  data  sebagai  data  uji.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan, didapatkan kedua hasil baik dari perhitungan secara manual maupun perhitungan yang dilakukan oleh sistem menghasilkan nilai yang sama. Dengan begitu,
sistem  yang  telah  dibangun  sebelumnya  dapat dipertanggungjawabkan hasil perhitungannya.

## 3.2.3 Pengujian Accuracy, Precision dan Recall
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  percobaan pengujian data testing sebanyak 13 kali percobaan dengan data  testing  yang  diambil  secara  acak.  Dari  pengujian tersebut  menghasilkan  nilai accuracy , precision serta recall .  Adapun  hasil  pengujian  dijelaskan  pada  tabel  5 berikut:
Tabel 5. Hasil Pengujian Accuracy , Precision dan Recall No Kegiatan Data
Training
Yang Digunakan Data Testing Yang Digunakan Data Sesuai Data Tidak Sesuai Nilai Accuracy Nilai Precision Nilai Recall 1 Uji Coba 1 50 619 531 88 85.78% 98.79% 74.16% 2 Uji Coba 2 100 569 533 36 93.67% 98.21% 89.84% 3 Uji Coba 3 150 519 484 35 93.26% 98.04% 89.29% 4 Uji Coba 4 200 469 433 36 92.32% 97.80% 87.75% 5 Uji Coba 5 250 419 396 23 94.51% 99.03% 90.67%
6 Uji Coba 6 300 369 358 11 97.02% 98.95% 95.43% 7 Uji Coba 7 350 319 311 8 97.49% 98.79% 96.45% 8 Uji Coba 8 400 269 262 7 97.40% 98.58% 96.53% 9 Uji Coba 9 450 219 212 7 96.80% 98.17% 95.54% 10 Uji Coba 10 500 169 163 6 96.45% 98.82% 94.38% 11 Uji Coba 11 550 119 114 5 95.80% 100% 92.19% 12 Uji Coba 12 600 69 66 3 95.65% 100% 91.67% 13 Uji Coba 13 650 19 18 1 96% 100% 88.89% RATA-RATA 94.78% 98.86% 90.98%

## 3.3 Analisa Hasil
Analisa  hasil  dimaksudkan  untuk  menganalisa  hasil terkait  fungsionalitas  dari  iystem  yang  telah  dirancang sebelumnya. Seorang admin dapat melakukan klasifikasi masyarakat  penerima  atau  bukan  penerima  kartu Indonesia  sehat  dengan  memasukkan  data-data  pribadi setiap  individu  seperti  Usia,  Pendidikan  Terakhir, Pekerjaan, Pendapatan per Bulan serta Tanggungan Anak. Sebelum  admin  dapat  melakukan  klasifikasi,  seorang admin  harus  memasukkan  data  terlebih  dahulu  seperti Username dan Password yang telah terdaftar untuk dapat memasuki  sistem  ini.  Setelah  admin  masuk  kedalam sistem,  terdapat  beberapa  fitur  dalam  sistem  seperti import  data,  pencarian  data  secara  spesifik,  lihat  hasil perhitungan,  ubah  password  hingga  cetak  hasil perhitungan  tersedia  dalam  sistem  untuk  memudahkan seorang admin dalam mengolah data.
Pada  pengujian  black  box  terlihat  fungsionalitas sistem  dapat  berjalan  dengan  baik,  begitu  juga  dengan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual dengan hasil  perhitungan  oleh  sistem  menghasilkan  hasil  yang sama sehingga sistem tersebut dapat dipertanggungjawabkan  kebenaran  hasilnya.  Selain  itu, pengujian  tingkat accuracy , precision dan recall yang dilakukan sebanyak 13 kali percobaan menghasilkan rata- rata nilai accuracy sebesar 94.78%, precision 98.86% dan recall 90.98%.
Tingkat accuracy yang telah dilakukan sebanyak 13 kali  percobaan  cenderung  meningkat  karena  dengan adanya  data  pelatihan  yang  banyak  tentu  akan mengdapatkan  hasil  yang  akurat.  Selain  itu  tingkat precision juga terlihat meningkat karena semakin banyak data  pelatihan  semakin  tinggi  pula  tingkat  ketepatan antara  data  pelatihan  dan  data  testing  yang  diujikan. Begitu juga tingkat recall diperoleh hasil yang tidak stabil diakibatkan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi.

## 4 K ESIMPULAN
Berikut  beberapa  kesimpulan  dari  hasil  penelitian diantaranya:
1. Aplikasi Klasifikasi ini dapat membantu seorang admin dalam menentukan klasifikasi masyarakat penerima  atau  bukan  penerima  Kartu  Indonesia Sehat
2. Hasil klasifikasi penerima Kartu Indonesia Sehat berdasarkan  perhitungan  tingkat confidence tertinggi  pada  setiap  variabel  label  untuk  setiap variabel independent .
3. Berdasarkan pengujian data testing sebanyak 13 kali  percobaan  menghasilkan  rata-rata  nilai accuracy sebesar 94.78%, precision 98.86% dan recall 90.98%.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]   Q.  Sabrina,  "Pelaksanaan  Program  Jaminan Kesehatan  Nasional  (JKN)  Dalam  Peningkatan Kualitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  RSU  Haji Surabaya," Kebijakan dan Manajemen Publik, vol.
3, no. 2, pp. 54-62, 2015.
[2]   U.  Hasanah,  "Implementasi  Program  Jaminan Kesehatan  Nasional  Pemberian  Bantuan  Iuran  Di Puskesmas  Kokop  Kecamatan  Kokop  Kabupaten Bangkalan," Ilmu Administrasi Negara, vol. 4, no.
1, 2016.
[3]   D. M. Agustina, "Analisis Perbandingan Algoritma ID3  Dan  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penerima  Hibah Pemasangan  Air  Minum  Pada  PDAM  Kabupaten Kendal," Journal of Applied Intelligent System, vol. 1, no. 3, pp. 234-244, 2016.
[4]   Y.  I.  Kurniawan,  "Decision  Support  System  For Acceptance  Scholarship  With  Simple  Additive Weighting  Method,"  International  Conference  on Science,  Technology  and  Humanity,  pp.  99-108, 2015.
[5]   Mulyadi,  "Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  Prestasi," Jurnal  Sistem  Informasi  Stmik  Antar  Bangsa, vol. 5, no. 2, pp. 139-145, 2016.
[6]   K. Zaman, "Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan Rehabilitas Sosial Rumah Tidak Layak  Huni  (Studi  Kasus  Di  Pemerintahan Kabupaten  Solok  Selatan)," UPI  YPTK  Jurnal KomTekInfo, vol. 3, no. 2, pp. 12-24, 2016.
[7]   Setyawan, "Klasifikasi Prestasi Akademik Mahasiswa  FKI  UMS  Menggunakan  Metode Decision Tree," 2014.
[8]   H.  Deng,  Y.  Sun,  Y.  Chang  and  J.  Han, "Probabilistic  Models  for  Classification,"  in Data Classification: Algorithms and Applications , 1 ed., Minnesota, Chapman and Hall/CRC, 2014, p. 67.
[9]   D.  Dahri,  F.  Agus  and  D.  M.  Khairina,  "Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi  Universitas  Mulawarman," Jurnal Informatika Mulawarman, vol. 11, no. 2, pp. 29-36,
2016.
[10]  T. Vafeiadis, K. Diamantaras, G. Sarigiannidis and K.  Chatzisavvas,  "A  Comparison  of  Machine Learning  Techniques  for  Customer," Simulation Modelling  Practice  and  Theory, vol.  55,  pp.  1-9,
2015.