Abstrak : Peningkatan jumlah penduduk di Indonesia turut mendorong peningkatan kesadaran dan tuntutan masyarakat atas mutu pelayanan kesehatan. Dalam hal tingkat kesadaran terhadap kesehatan, maka hal ini dapat meningkatkan jumlah pengunjung rumah sakit yang mengalami gangguan kesehatan. Dengan adanya perkembangan teknologi yang kian pesat diharapkan dapat mengatasi permasalahan kesehatan. Permasalah yang sering terjadi dalam bidang kesehatan salah satunya adalah kurangnya tenaga medis, dokter spesialis, dan juga teknologi untuk mempermudah layanan kesehatan. Hal ini menyebabkan seringkali pasien hanya  dirujuk  ke  dokter  umum,  tanpa  mempertimbangkan  keterangan  penyakit  yang  telah  diderita.  Penelitian  ini  bertujuan mengatasi persoalan tersebut dengan menerapkan sistem rekomendasi tujuan poli berbasis pohon keputusan untuk memberikan rekomendasi tujuan poli pada pasien yang berkunjung ke Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Sistem rekomendasi tujuan poli merupakan sistem pendukung keputusan yang dapat mengambil keputusan untuk membantu memberikan rekomendasi tujuan poli yang sesuai dengan keterangan penyakit dan riwayat penyakit pasien. Dalam penelitian ini memiliki 3 atribut sebagai input yakni :  Waktu  berkunjung,  Keterangan  penyakit,  dan  jenis  rawat  sedangkan  Outputnya  adalah  Nama  unit  poli  yang  sebagai  target keputusannya. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa untuk merekomendasi tujuan poli yang sesuai dengan data yang ada pada pasien yang sebelumnya telah diberikan kepada bagian administrasi Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program sistem pakar dan pohon keputusan pada aplikasi sistem rekomendasi telah berhasil memberikan rekomendasi tujuan poli sesuai keterangan penyakit Pasien Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa.
Kata Kunci—Sistem Informasi, Sistem Pakar,Decision Tree,Tujuan Poli,Rumah Sakit
Abstract : The increase in population in Indonesia has contributed to increasing public awareness and demands for the quality of health services. In terms of the level of awareness of health, this can increase the number of hospital visitors who experience health problems. With the rapid development of technology, it is hoped that it can overcome health problems. One of the problems that often occur in the health sector is the lack of medical personnel, specialist doctors, and also technology to facilitate health services. This causes the patient is often referred only to a general practitioner, without considering the description of the disease that has been suffered. This study aims to overcome this problem by implementing a decision tree based poly destination recommendation system to provide recommendations for poly destination s to patients visiting the Bajawa Regional General Hospital. The poly destination  recommendation system is a decision support system that can take decisions to help provide recommendations for poly destination s that are in accordance with the patient's disease description and history. In this study, it has 3 attributes as input, namely: time to visit, description of disease, and type of care, while the output is the name of the poly unit as the target of the decision. This study aims to assist the Bajawa Regional General Hospital in recommending poly destination s according to existing data  on patients  who  have previously  been  given  to  the  administration  section  of  the  Bajawa  Regional  General  Hospital.  The results showed that the expert system program and the decision tree in the recommendation system application had succeeded in providing recommendations for poly destination s according to the information on the patient's disease at the Bajawa Regional General Hospital.
Keywords— Information Systems, Expert Systems, Decision Tree, Poly Destination, Hospitals

## I. P ENDAHULUAN
eningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia  turut  mendorong  peningkatan  kesadaran  dan  tuntutan masyarakat atas mutu pelayanan kesehatan. Keberadaan rumah sakit mutlak sangat diperlukan karena rumah sakit memiliki peran yang sangat strategis dalam mempercepat peningkatan derajat kesehatan masyaraka.  Setiap  masyarakat  yang  mengalami  gangguan  kesehatan  pasti  membutuhkan  pengobatan  dan salah satu layanan kesehatan adalah rumah sakit [1]. Rumah Sakit adalah institusi pelayanan kesehatan yang
Sandrianus Rewo Ngeo 1) , Latipah 2)
1) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Narotama Surabaya
2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Narotama Surabaya e-mail: sandrianus@fik.narotama.ac.id 1) , latifah.rifani@narotama.ac.id 2)

## S ISTEM R EKOMENDASI T UJUAN P OLI P ADA R UMAH S AKIT U MUM D AERAH B AJAWA

## B ERDASARKAN M ETODE D ECISION T REE
P
menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan  perorangan  secara  paripurna  yang  menyediakan  pelayanan  rawat inap, rawat jalan, dan gawat darurat[2]. Dalam hal tingkat kesadaran terhadap kesehatan maka hal ini dapat meningkatkan jumlah pengunjung rumah sakit yang mengalami gangguan kesehatan. Untuk meningkatkan pelayanan  kesehatan  terhadap  masyarakat  Kabupaten  Ngada  maka  Pemerintahan  Kabupaten  Ngada menyediakan salah satu pelayanan kesehatan adalah Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa yang berlokasi di kota Bajawa di Jln. Diponogoro. Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa lebih memperhatikan nilai kepuasan terhadap pasien. Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa memiliki 12 Dokter yang aktif, memiliki 7 Unit poli dan 99 tempat tidur, dengan perincian : 47 TT klas III, 30 TT Klas II, 6 Klas I, 3 TT Klas VIP, 4 TT Klas Isolasi, 16 TT Klas Khusus [3]. Kabupaten Ngada Secara teknologi masih sangat kekurangan dikarenakan kabupaten Ngada daerah yang tercepncil dan tertinggal. Namun di era globalisasi saat ini teknologi semakit merata  sampai  di  daerah  terpecil  dan  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  membuat  penyebaran informasi  dapat  dilakukan  dengan  cepat  sehingga  menciptakan  pengaruh  besar  di  masyarakat.  Salah  satu contoh  perkembangan teknologi  yang begitu pesat  di  bidang kesehatan.  Dalam  bidang kesehatan terdapat suatu  Sistem  teknologi  yang  dapat  memberi  rekomendasi  tujuan  poli  kepada  pasien  yang  berkunjung  ke Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Bajawa  untuk  mendapatkan  pengobatan  secara  dini  maupun  darurat.  Sistem rekomendasi adalah sebuah aplikasi atau suatu program yang berfungsi untuk memprediksi suatu item yang menarik  bagi user, sebagainya  Sistem  ini  berjalan  dengan  mengumpulkan  data  dari user secara  langsung maupun tidak langsung [4]. Sistem rekomendasi  menggunakan decision tree bertujuan untuk menentukan tujuan kunjungan pasien di masing-masing poli sesuai keterangan penyakit. Poli menjadi bagian yang paling penting  dalam  penentuan  keputusan  strategis  oleh  pihak  manajerial  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Bajawa, dikarenakan  poli  merupakan  pelayanan  kedokteran  berupa  pemeriksaan  kesehatan,  pengobatan  kepada pasien. Metode decision  tree merupakan sebuah  diagram  alir  yang berbentuk  seperti struktur pohon  yang mana setiap internal node menyatakan pengujian terhadap suatu atribut , setiap cabang menyatakan output dari pegujian tersebut dan leafe node menyatakan kelas–kelas atau distribusi kelas. Node yang paling atas disebut sebagai root node atau node akar. Sebuah root node akan memiliki beberapa edge keluar tetapi tidak memiliki edge masuk, internal node akan memiliki satu edge masuk dan beberapa edge keluar, sedangkan leafe  node hanya  akan  memiliki  satu edge masuk  tanpa  memiliki edge keluar  [5].  Penelitian  ini  untuk bertujuan untuk membantu pihak Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa untuk merekomendasi tujuan poli yang sesuai dengan data yang ada pada pasien yang sebelumnya telah diberikan kepada bagian administrasi Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  memprediksi  suatu  item  yang  sesuai dengan  minat user ,  yang  mana item tersebut  akan  direkomendasikan  pada user pengguna.  Contohnya rekomendasi film, musik, buku, berita dan lain sebagainya. Pada sistem rekomendasi, terdapat beberapa item yang  akan  disaring  untuk  direkomendasikan  kepada  pengguna  berdasarkan  profil  pengguna,  skala  rating, daln lain-lain sehingga menghasilkan beberapa item yang direkomendasikan kepada pengguna  [6]. Sistem rekomendasi tujuan poli merupakan sistem pendukung keputusan untuk membantu memberikan rekomendasi dalam hal ini memberikan rekomendasi tujuan poli yang sesuai dengan keterangan penyakit pasien.

## B. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan suatu program aplikasi komputer yang berusaha menirukan proses penalaran dari seorang  ahli  atau  pakar  dalam  memecahkan  suatu  permasalahan  secara  spesifik  atau  bisa  dikatakan merupakan duplikat dari seorang pakar karena pengetahuannya disimpan didalam basis pengetahuan untuk diproses pemecahan masalah. Sistem pakar dibuat tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut [7]. Data yang tersimpan dalam basis data  untuk  memproses  memecahkan  masalah.  Masalah  kesehatan  merupakan  suatu  masalah  yang  sering
menjadi  problem  tersendiri.  Sebagian  besar  anggota  masyarakat  kita  masih  sering  kali  kesulitan  untuk mendapatkan  pelayanan  dan  informasi  tentang  bagaimana  merawat  kesehatan  dan  bagaimana  memilih tindakan yang tepat untuk anggota keluarga yang sedang menderita sakit, terutama pada anak. Sistem pakar ini  dapat  menambahkan  pengetahuan  kepada  tenaga  medis  sebagai  bahan  referensi  untuk  menentukan kemungkinan penyakit- penyakit yang di derita pasien [8].
C. Decision Tree
Decision  tree (pohon  keputusan)  merupakan  salah  satu  metode  yang  populer  digunakan  dalam pengklasifikasian. Decision  tree Disebut  sebagai  pohon  keputusan  karena  model  yang  dihasilkan  untuk memprediksi data berupa pohon. Untuk mengklasifikasi sebuah data, setiap attribute dari data tersebut akan diuji melalui serangkaian node yang terdapat pada pohon keputusan dan setelah data sampai pada leafe node , data tersebut akan terklasifikasi sesuai dengan kelas yang terdapat pada leafe node. Node yang paling atas disebut sebagai root node atau node akar. Sebuah root node akan memiliki beberapa edge keluar tetapi tidak memiliki edge masuk, internal node akan memiliki satu edge masuk dan beberapa edge keluar, sedangkan leafe  node hanya  akan  memiliki  satu edge masuk  tanpa  memiliki edge keluar  [9].  Pada  pohon  keputusan terdapat tiga jenis node, antara lain :
1. Akar  Merupakan node teratas,  pada node ini  tidak  ada  input  dan  dapat  tidak  mempunyai  output  atau dapat mempunyai output lebih dari satu.
2. Internal node Merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
3. Daun  Merupakan node akhir  atau  terminal node ,  pada node ini  hanya  terdapat  satu  input  dan  tidak mempunyai output (simpul terminal). Sebagai contoh suatu pohon dapat dilihat gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Contoh Decision Tree

## III. M ETODOLOGI
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan beberapa prosedur. Berikut prosedur yang dimulai dari data  colection , data  cleaning, data preprocessing, data  training , deploy model , dan  evaluasi hasil penelitian.
A. Data Collection
Dalam penelitian ini, dilakukan pengumpulan data yang di peroleh dari Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa dengan metode Wawancara secara langsung kepada bagian Administrasi Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa data yang di berikan berektensi xlsx atau excel dan mengumpulkan referensi dengan membaca langsung dari media buku, beberapa jurnal terdahulu, artikel internet yang sesuai dengan topik yang diteliti. Sebagai acuan data yang digunakan pada penelitian diambil sampel data dari 2 bulan.
B. Data Cleaning Data  cleaning adalah  suatu  proses  mendeteksi  dan  memperbaiki  (atau  menghapus)  data  set,  tabel,  dan database yang korup atau tidak akurat [10]. Pada tahapan ini data laporan tindakan akan melalui beberapa
proses operasi yang akan mencakup beberapa hal yaitu identifikasi entry tanpa data dan entry berupa data yang  telah  hilang.  Proses  tersebut  akan  sangat  membantu  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  sesuai, decleansing , dan validitas suatu data. Contoh data yang telah mengalami tahap cleaning dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Contoh Data Yang Telah Mengalami Tahap Cleaning Data No Jam Keterangan Poli Jenis Inap 1 07:40:26  Nyeri sendi, otot,alergi makanan dll. Poli Umum Rawat Jalan 2 08:00:00  Gigi Patah dan cabut gigi Poli Gigi Rawat Jalan 3 08:15:10  Muntah darah , pendarahan dll. UGD/IGD Rawat Jalan 4 08:30:00  Bedah digestif atau saluran cerna dll Poli Bedah Rawat Inap 5 08:50:02  Anak mengalami masalah tumbuh kembang, infeksi, alergi dll Poli Anak Rawat Inap 6 10:15:00  Gangguan kesehatan pada janin dll Poli Kebidanan Dan Kandungan Rawat Inap 7 10:30:00  Nyeri saat bernapas, Luka Memar Kecelakaan Poli Penyakit Dalam Rawat Jalan 8 11:00:19  Gangguan pembuluh darah Poli Radiologi Rawat Inap
Berikut dapat  di  lihat  pada  tabel contoh  data  yang telah mengalami  tahap cleaning data di  atas. Setelah dilakukan tahap data cleansing , maka dapat dilihat pada gambar dibawah, tujuan poli yang menjadi target pencarian berkurang hingga sebanyak 8 Poli.
Gambar 2. Jumlah Poli setelah dilakukan tahap pembersihan data

## C. Preprocessing
Pada tahap preprocssing adalah proses pengubahan bentuk data yang belum terstruktur menjadi data yang terstruktur sesuai dengan kebutuhan, untuk diproses [11] Pada penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahap yang  diantaranya  tahap  transformasi  data  dan  tahap splitting data.  Transformasi  data  merupakan  tahap Perubahan data dari variabell yang sebenarnya menjadi skala konversi nilai tertentu. Transformasi data dapat dilakukan untuk data numerik. Transformasi data dilakukan dengan cara menggunakan teknik label encoder. Label encoder berkeja dengan cara mengubah data kategori menjadi berbentuk numerik. Hal ini diperlukan karena komputer hanya dapat mengenali data berbentuk numerik daripada teks. Tahap splitting yang gunanya untuk membagi data menjadi dua bagian yaitu training data dan juga testing data dan transformasi data yang sebelumnya numerik menjadi kategorikal. Contoh dari perubahan bentuk data ini diantaranya adalah pada kategori Pagi, Siang, Sore dan malam menjadi data numerik berbentuk 1, 2, 3, 4. Dapat dilihat pada tabel 2 bentuk sampel data sebelum tahap encoding dibawah ini.
Tabel 2 Sampel Data Sebelum Dilakukan Tahap Encoding No Waktu Keterangan Penyaki Jenis Rawat Nama Unit Poli 0 11.05.00 Demam tinggi Rawat Jalan Poli Umum 1 11.05.00 Gatal/ kudis Rawat Jalan Poli Umum 2 11.05.00 Nyeri sendi dan otot Rawat Jalan Poli Umum 3 11.05.00 Luka yang Infeksi Rawat Jalan Poli Umum 4 11.05.00 Munta Berak Rawat Jalan Poli Umum
Berikut dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini sampel data setelah dilakukan tahap encoding pada tahap sebelumnya.
Tabel 3 Sampel Data Setelah Dilakukan Tahap Encoding No  Waktu  Keterangan Penyaki Jenis Rawat Nama Unit Poli 0 1 79 1 5 1 1 67 1 5 2 1 43 1 5 3 1 35 1 5 4 1 76 1 5
Setelah dilakukan tahap encoding maka tahap selanjutnya dilakukan tahap splitting dataset. Tahap splitting dataset diperlukan untuk membagi data menjadi 2 tahap yaitu training data dan testing data. Data training digunakan untuk melatih algoritma decision tree dan untuk tahap pembuatan model decision tree atau pohon keputusan  sedangkan testing  data digunakan  untuk  mengetahui  performa  algoritma  yang  sudah  dilatih sebelumnya dan menguji performa model tersebut  dalam confussion  metrix . Pada konsepnya, testing data digunakan untuk menguji hasil prediksi model decision tree lalu membandingkan rentang perbedaan dengan nilai asli yang ada pada testing data tersebut.
D. Data Training
Data training adalah tahap inisiasi rule pohon keputusan sesuai dengan data knowledge base yang diambil dari data yang telah mengalami tahap cleaning . Format knowledge base sistem pakar terbatas. Knowledge base pada sistem pakar berisi aturan-aturan ( rules ) yang ditulis dalam bentuk statemen if-then [12]. Tahap inisiasi rule dilakukan untuk membuat skema pohon keputusan dengan menentukan fitur mana yang menjadi akar pohon atau roo t, cabang atau branch , dan daun atau leave . Dalam menentukan pola tersebut terlebih dahulu harus menentukan nilai entropy , information dan gain pada masing-masing barisnya terlebih dahulu.
Pengertian entropy adalah  keberagaman  [13].  Nilai  ini  digunakan  untuk  mengukur  heterogenitas  dalam
suatu kumpulan data yang secara matematis dirumuskan dengan persamaan :
Entropy = ∑ − 𝑝𝑖 log 2 𝑝𝑖 𝑖 𝑐
Contoh pencarian nilai entropy pada penelitian ini. Dapat dilihat pada tabel 4 sampel data dibawa ini:
Tabel 4 Tabel contoh pencarian entropy pada sampel data Waktu Keterangan Penyakit Jenis Rawat Nama  Unit Poli Sore Amandel Rawat Jalan Poli Umum Sore Amandel Rawat Jalan Poli Umum Sore Migrain Rawat Jalan Poli Umum Malam Insomnia Rawat Jalan Poli Umum Sore Gigi berlubang Rawat Jalan Poli Umum Malam Insomnia Rawat Jalan Poli Umum Siang Nyeri sendi dan otot Rawat Jalan Poli Umum Siang Gigi berlubang Rawat Jalan Poli Gigi Sore Penyakit gusi Rawat Jalan Poli Gigi Sore Gigi sensitive Rawat Jalan Poli Gigi Sore Gigi sensitive Rawat Jalan Poli Gigi
Pada sampel data diatas hanya terdapat dua kelas pada poli yaitu: Poli gigi dan Poli umum dari 10 sampel data  sehingga  pada  masing-masing  poli  memiliki  probabilitas  Poli  gigi  sebesar  4/10  =  0.4,  dan  pada  Poli Umum sebesar 0.6. Dengan demikian nilai entropy pada sampel data diatas adalah.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   − ( 4 10 ) 𝑙𝑜𝑔2 (− 4 10 ) – ( 6 10 ) 𝑙𝑜𝑔2 (− 6 10 ) =   −0.26
Sampel data diatas hanya terdapat dua kelas pada poli yaitu : Poli gigi dan Poli umum dari 10 sampel data sehingga pada masing-masing poli memiliki probabilitas Poli gigi sebesar 4/10 = 0.4, dan pada Poli Umum sebesar 0.6. Dengan demikian nilai entropy pada sampel data diatas adalah
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆 𝑖 ) =   ∑ −𝑝𝑖  log 2 𝑝𝑖 𝑘 𝑖=1
Keterangan :
S = ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. A = atribut. |S i | = jumlah sampel untuk nilai V. |S| = jumlah seluruh sampel data. Entropi (S i ) = entropy untuk sampel yang memiliki nilai I [14].
Sehingga didapatkan tabel aturan yang seperti berikut ini:
Tabel 5 Tabel aturan pada decision tree Node Atribut Nilai Sum (Nilai) Sum (Poli Umum) Sum (Poli Penyakit Dalam) Entropi Gain 1 Waktu Siang 2 1 1 0.125 0.453 2 Sore 7 4 3 0.75 Malam 2 2 0 1 Amandel 2 2 0 1
Node Atribut Nilai Sum (Nilai) Sum (Poli Umum) Sum (Poli Penyakit Dalam) Entropi Gain Keteran gan, Penyakit Migrain 1 1 0 0.4 0.564 1 insomnia 2 2 0 0.25 Nyeri sendi dan otot 1 1 0 0.8 Gigi berlubang 2 2 0 0.2 Penyakit gusi 1 1 0 0.15 Gigi sensitif 2 2 0 0.45 Jenis Rawat Rawat Jalan 10 7 3 0.35 0.81
Setelah dilakukan inisiasi rule , maka model decision tree dapat dilatih dengan menggunakan ketentuan rule tersebut.
E. Deploy Model Deploy model adalah penggunaan model decission tree untuk dipergunakan dalam sistem informasi Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Tahap ini menggunakan modul flask yang ada pada python untuk dipergunakan sebagai server dan ditambahkan dengan html dan CSS untuk membantu tampilanya. Selanjutnya tampilan yang ada bisa dilihat pada gambar berikut [15].

## 1. Login Aplikasi
Halaman login berfungsi sebagai halaman keamanan. Halaman Login merupakan halaman yang digunakan oleh user/admin untuk dapat Login ke halaman Branda dengan memasukkan user name dan password . Dapat di lihat Tampilan halamn Login pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Tampilan Login Aplikasi Rekomendasi Tujuan Poli.

## 2. Halaman Branda
Halaman  ini  merupakan  halaman  utama  dari  Aplikasi  Rekomendasi  Tujuan  Poli  yang  berfungsi  untuk mengakses segala perintah yang terdapat dalam aplikasihalaman utama dapat diakses setelah user melakukan login. Pada halaman ini terdapat beberapa menu di antaranya: beranda, profil, data pasien dan logout dan pada tampilah beranda terdapat Keterangan atribut menu rekomendasi untuk menentukan tujuan poli. Dapat di lihat tampilan halaman Beranda pada gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Dasboard Aplikasi Rekomendasi Tujuan Poli

## 3. Halaman Rekomendasi
Pada halaman rekomendasi admin akan melakukan pemilihan keterangan peyakit, waktu dan jenis rawat lalu  memilih submit untuk  mencetak  hasil  keputusan  dari  aplikasi  sistem  rekomendasi.  Dapat  di  lihat Tampilan halamn Login pada gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5. Tampilan atribut Aplikasi Rekomendasi Tujuan Poli.

## 4. Halaman Hasil Rekomendasi
Pada tahap ini adalah hasil rekomendasi tujuan poli sesuai kepada pasien berdasarkan keterangan penyakit, waktu, dan jeis rawat untuk menentukan pasien yang mengalami ganguan kesehatan untuk menuju poli yang tepat sesuai penyakit yang di derita. Dapat di lihat Tampilan halamn Login pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Hasil Rekomendasi Tujuan Poli.

## 5. Profil Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa
Pada halam ini merupakan gambaran umum profil Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Pada halaman ini juga tertera tujuan aplikasi ini dibuat untuk menentukan tujuan poli pada Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Berikut tampilan profil Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa pada gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7. Profil Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa

## 6. Halaman Data Pasien
Data Pasien yang di gunakan untuk memberi rekomendasi sesuai berdasarkan Waktu berkunjung, Keterangan Penyakit, nama unit poli dan jenis rawat memiliki 326 baris dan 4 kolom sebagai atribut untuk penunjang keputasan. Dapat di lihat tampilan halaman Data Pasien pada aplikasi sistem ekomendasi tujuan poli pada gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Profil Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa

## F. Evaluasi Hasil Penelitian
Tahap  Kegiatan  pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  sistem  telah  berfungsi  dengan  baik.  Metode pengujian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Decision  tree. Kegiatan  pengujian  dengan
metode Decision  tree mengacu  pada  skenario  pengujian  yang  telah  dibuat.  Dapat  dilihat  ini  skenario pengujian sistem usulan pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6 Tabel contoh Skenario Pengujian.
No Halaman Uji 1 Admin dan menu pengguna admin 2 Admin dan menu pengguna admin 3 Admin dan menu pengguna admin 4 Admin dan menu pengguna admin 5 Admin dan menu pengguna admin
Setelah melakakukan pengujian dengan metode decision tree pada skenario pengujian yang telah di lakukan, maka dapat dilihat hasil dari proses pengujian yang telah dilakukan pada skenario pengujian . Dapat di lihat pada tabel 7 hasil uji coba sistem dibawah ini:
Tabel 7 Contoh Tabel Hasil Uji Coba Sistem Usulan.
No Uji Hasil Pengujian 1 Pengguna  admin  memberi  rekomendasi  yang  sesuai  menurut  pohon keputusan ke poli yang tepat.
2 Pengguna  admin  memberi  rekomendasi  yang  sesuai  menurut  pohon keputusan ke poli yang tepat.
3 Pengguna  admin  memberi  rekomendasi  yang  sesuai  menurut  pohon keputusan ke poli yang tepat.
4 Pengguna  admin  memberi  rekomendasi  yang  sesuai  menurut  pohon keputusan ke poli yang tepat.
5 Pengguna  admin  memberi  rekomendasi  yang  sesuai  menurut  pohon keputusan ke poli yang tepat.
Tahap selanjutnya adalah melakukan uji penerimaan sistem oleh pengguna. Uji penerimaan sistem atau biasa disebut user accepted test (UAT) dilakukan dengan cara melakukan penyebaran kuesioner. Berikut ini bentuk kuesioner yang digunakan.
Tabel 8 Tabel Pertanyaan Kuesioner. No. PERNYATAAN SS S  RG  TS  STS
1 Apakah sistem rekomendasi ini berjalan dengan baik ?
2 Apakah saat menggunakan sistem sekarang tidak sering mengalami kendala ?
3 Apakah Sistem berhasil memberikan rekomendasi tujuan poli yang sesuai dengan harapan ?
4 Apakah sistem ini berhasil memberikan kemudahan untuk rekomendasi tujuan poli ?
5 Apakah sistem ini mudah digunakan ?
6 Apakah sistem jarang terjadi error ?
7 Apakah hasil analisa dapat diketahui dengan cepat ?
8 Apakah tampilan sistem terasa nyaman saat digunakan ?
No. PERNYATAAN SS S  RG  TS  STS
9 Apakah  pasien merasa terbantu dengan adanya sistem rekomendasi tujuan poli ?
10  Apakah sistem ini dapat direkomendasikan ke RS lai di daerah Flores?
Selanjutnya dapat dilihat pada tabel hasil dari penyebaran kuesioner pada tabel 9 di bawah ini. Tahap selanjutnya kuesioner diproses dengan cara membuat tabulasi data kuesioner.
Tabel 9 Tabel Hasil Jawaban Kuesioner. Nomor p1 p2 p3 p4  p5  P6  p7  p8  p9  Rata-rata 1 9 10 9  10 8 7 8  10  10 9 2 8 10 10 8 9 8  10 7 8 8,666667 3 8 10 9 8  10 9 7  10  10 9 4 7 9 8 9 8  10 9 8 9 8,555556 5 9 10 9  10 9  10 9 9  10 9,444444 6 10 8 10 8  10 9  10 8 9 9,111111 7 10 9 7 9 9 8 9 8 8 8,555556 8 9 10 10 8  10 9  10 9 9 9,333333 9 8 9 8 7 9 8 9  10  10 8,666667 10 9 10 9  10 8  10 9 8 9 9,111111 RATA-RATA 8,7 9,5 8,9  8,7 9  8,8 9  8,7  9,2 Hasil Penilaian Kueisoner 8,944444 IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Accuraction  Score yang  didapat  berdasarkan testing  data juga  menunjukkan  angka  85%  sehingga menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik. Selanjutnya hasil pengujian aplikasi sistem berdasarkan nilai kuisioner juga mendapat angka 8,94 dari nilai maksimal 10 yang berarti alur kerja aplikasi sudah cukup baik. Nilai rata-rata pada semua pertanyaan juga menunjukkan hasil diatas 8.7 yang berarti aplikasi berjalan dengan baik, mudah digunakan, nyaman dan tidak mengalami kendala serta memberikan hasil tujuan poli yang cepat dan sesuai dengan harapan masing-masing user.
Hasil penilaian kuesioner menunjukkan respon pengguna untuk masing-masing pertanyaan adalah sebagai berikut ini.
a. Pertnyaan pertama respon pengguna terhadap fungsional sistem untuk memberikan rekomendasi tujuan poli mendapatkan nilai rata-rata 9 dari total nilai 9. Makah hal ini dapat menunjukkan respon yang baik.
b. Pada  saat  menggunakan  sistem  rekomendasi  tujuan  poli,  Pengguna  tidak  sering  mengalami  kendala dalam  menjalankan  sistem.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  rata-rata  8.6  dari  total  nilai  9  pada pertanyaan kedua.
c. Sistem  dapat  memberikan  hasil  rekomendasi  tujuan  poli  sesuai  harapan  pengguna.  Hal  ini  dapat dibuktikan dengan nilai rata-rata 9 dari total nilai 9.
d. Pada pertanya ke empat pengguna mendapatkan kemudahan untuk menjalankan sisitem dan berhasil memberikan rekomendasi  tujuan poli  yang tepat.  Hal  ini ditunjukkan dengan nilai  rata-rata 8.5 dari total nilai 9.
e. Sistem dapat di gunakan dengan mudah oleh pengguna. Hal ini dapat di buktikan dengan nilai rata-rata 9,4 dari total nilai 9.
f. Pertanyaan ke enam, hasil yang di dapatkan dari pengguna jarang sistem mengalami error saat sistem di jalankan. Hala ini dapat dibuktikan dengan nilai rata-rata 9,1 dari total nilai 9.
g. Hasil analisa pada sistem rekomendasi tujuan poli dapat diketahui dengan cepat oleh pengguna. Hal ini dapat di buktikan dengan nilai rata-rata 8,5 dari total nilai 9.
h. Pengguna merasakan kenyamanan saat menggunakan Tampilan sistem rekomendasi tujuan poli. Hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata sebesar 9,3 dari total nilai 9.
i. Dengan adanya sistem rekomendasi tujuan poli pasien dapat terbantu untuk mendapatkan rekomendasi kepoli yang tepat sesuai keterangan penyakit. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai rata-rata 8,6 dari total nilai 9.
j. Pengguna  memberikan  rekomendasi  ke  RS  lain  agar  pasien  yang  berkunjung  mendapatkan rekomendasi dan pelayanan yg baik. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai rata-rata 9,1 dari total nilai 9.
Agar mudah dibaca, hasil persentase penilaian masing-masing pertanyaan dapat dilihat pada gambar pie diagram di bawah ini.

## Gambar 9. Diagram Pie Hasil Uji Penerimaan Sistem
Dapat dilihat dari hasil penilaian kuesioner di atas, rata-rata penilaian oleh pengguna sistem rekomendasi tujuan poli sebesar 90%. Sebagai acuan ketetapan keberhasilan sistem rekomendasi tujuan poli adalah sebagai berikut ini.
1. 0 - 50 %      : Aplikasi Rekomendasi salah atau gagal untuk memberikan rekomendasi tujuan poli.
2. 50 - 80 %    : Aplikasi Rekomendasi Cukup Baik dan tepat memberikan rekomendasi tujuan poli
3. 80 - 100 %   : Aplikasi Rekomendasi Sangat Baik dan sangat tepat memberi rekomendasi tujuan poli.
Berdasarkan nilai akhir penilaian sebesar 8,94, maka sistem rekomendasi tujuan poli masuk dalam kategori Baik dan dapat berjalan dengan baik dan diterima oleh pengguna.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap sistem prediksi  rekomendasi
9% 8,66% 9% 8,55% 9,44% 9,11% 8,55% 9,33% 8,66% 9,11% HASIL KUESIONER 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
tujuan poli menggunakan menggunakan metode decision tree untuk memberikan rekomendasi tujuan poli kepada pasien Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi tujuan poli berdasarkan waktu kunjungan, keterangan penyakit, nama unit poli dan jenis rawat dilakukan oleh admin bagian administrasi Rumah Sakit Umum Daerah Bajawa. Penelitian selanjutnya dapat dilanjutkan dengan membangun aplikasi yang menyertakan algoritma lainya sebagai tambahan dan pembanding seperti random-forest-classifier dan juga  menggunakan  data  keterangan  penyakit  yang  lebih  banyak,  agar  sistem  dapat  memberikan  hasil rekomendasi yang lebih maksimal.

## D AFTAR P USTAKA
[1] L.  F.  Mubin,  W.  Anggraeni,  and  R.  A.  Vinarti,  “Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Pasien  Rawat  Jalan Menggunakan Metode Genetic Fuzzy Systems Studi Kasus : Rumah Sakit Usada Sidoarjo,” vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2012.
[2] W.  M.  Baihaqi,  M.  Dianingrum,  K.  Aswin,  and  N.  Ramadhan,  “Regresi  Linier  Sederhana  untuk Memprediksi Kunjungan Pasien di Rumah Sakit Berdasarkan Jenis Layanan dan Umur Pasien,” vol. 5, no. 2, pp. 86–93, 2019.
[3] Inno, “PEDOMAN PELAYANAN MEDIK DAN KEPERAWATAN RSUD BAJAWA,” vol. 8, no. 5, p. 55, 2019.
[4] J. Fadlil and W. F. Mahmudy, “Pembuatan Sistem Rekomendasi Menggunakan Decision Tree dan Clustering,” Kursor , vol. 3, No.1, no. 1, pp. 1–10, 2007.
[5] G. Şenocak, “Decision Tree,” pp. 4–12, 2019, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[6] Kristianto,  “Sistem  Rekomendasi,” Landasanteori.Com ,  pp.  1–12,  2018,  [Online].  Available: http://www.landasanteori.com/2015/09/pengertian-kreativitas-definisi-aspek.html.
[7] A.  F.  Ghifari,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  dengan  Memanfaatkan  Konsep  Pohon  Keputusan  untuk Menentukan Penyakit pada Balita,” no. 13515602, 2016.
[8] Y. Yamaguchi and K. Kuchida, “Hubungan dengan rasa dengan evaluasi sensorik tipe konsumen,” Bul.  Masy.  Ilmu  Hewan  Jepang ,  vol.  84,  pp.  487–492,  2013,  [Online].  Available: http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322/3933.
[9] A.  S.  Khazari,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Sistem  Rekomendasi  Penentuan  Judul  Skripsi Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,” J.  Teknol.  dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  2017,  doi: 10.26905/jtmi.v3i1.1248.
[10]  A.  Riezka,  I.  Atastina,  and  K.  Maulana,  “Analisis  Dan  Implementasi  Data  Cleaning  Dengan Menggunakan Metode Multi Pass Neighborhood (Mpn),” Telkom Univ. , 2011.
[11]  M. A. Fauzi, “Text Pre-Processing.”
[12]  F. A. Sianturi, “Analisa Decision Tree Dalam Pengolahan Data Siswa,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 3, no. 2, pp. 166–172, 2018, [Online]. Available:
http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/.
[13]  S.  Abdillah,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Stroke  Dengan Klasifikasi Data Mining Pada Rumah Sakit Santra Maria Pemalang,” J. Tek. Inform. , pp. 1–12, 2011.
[14]  S. A. Chan and W. Y. Wahdi, “Jurnal Ilmiah Informatika ( JIF ),” J. Ilm. Inform. , vol. 06, no. 02, pp. 54–59, 2018.
[15]  D. Hilmansyah, “Integrasi Metode Service Quality, Kano Model Dan Quality Function Deployment Untuk Peningkatan Kualitas Pelayanan Sekolah Staf Dan Komando Angkatan Laut,” J. Pertahanan Bela Negara , vol. 6, no. 1, pp. 193–224, 2016, doi: 10.33172/jpbh.v6i1.301.