## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183

## Pemodelan Pengetahuan Graph Database Untuk Jejaring Penelitian Kesehatan di Indonesia
Yoga Sahria, Dhomas Hatta Fudholi *
Fakultas Teknologi Industri, Magister Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 17917225@students.uii.ac.id, 2,* hatta.fudholi@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: hatta.fudholi@uii.ac.id
Abstrak− Penelitian kesehatan merupakan penelitian yang berfokus pada bidang kesehatan. Penelitian kesehatan di Indonesia semakin  banyak  diteliti  oleh  peneliti  di  Indonesia,  oleh  karena  itu  penelitian  yang  tersimpan  di  dalam  repository  Jurnal semakin  bertambah.  Penyimpan  repository  jurnal  penelitian  kesehatan  semakain  banyak,  akan  tetapi  minim  riset  untuk  di analisis  dan  dimodelkan  dalam  jejaring  penelitian  kesehatan  di  Indonesia.  Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  pemodelan pengetahuan dengan graph data base Neo4j untuk mengimplementasikannya. Dalam penelitian ini data yang diperoleh dari Jurnal  SINTA  dengan  teknik web  scraping .  Tujuan  dari  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  pengetahuan  jejaring  dengan menerapkan CQL ( chyper Query Language ) yang bermanfaat dalam bidang medis. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk pemerintah, akdemisis, peneliti maupun kalangan umum untuk mengetahui jejaring penelitian kesehatan di Indonesia.  Hasil  dari  pengujian  penelitian  pemodelan  pengetahuan  jejaring  penelitian  kesehatan  menggunakan graph database 95,2% mengatakan sangat baik.
Kata Kunci: Penelitian Kesehatan, Graph Data Base, Jejaring
Abstract− Health  research  is  research  approved  in  the  medical  field.  Health  research  in  Indonesia  is  increasingly  being approved  by researchers  in  Indonesia,  therefore research is  stored in  repositories. Many  health research journal  repositories are  available,  but  there  is  minimal  research  for  analysis  and  modeling  in  the  health  research  network  in  Indonesia.  This research proposes a knowledge modeling with Neo4j graphic database to implement it. In this study, data obtained from the SINTA  Journal  with  web  scraping  techniques.  The  purpose  of  this  research  is  to  produce  network  knowledge  using  CQL (Chyper  Query  Language)  which  is  useful  in  the  medical  field.  The  results  of  this  study  are  expected  to  be  useful  for  the government,  academics,  researchers,  or  the  public  for  health  research  network  researchers  in  Indonesia. The  results  of research testing modeling of health research network knowledge using a graph database of 95.2% said very good.
Keywords : Health Research, Graph Data Base, Network

## 1. PENDAHULUAN
Dengan perkembangan zaman yang begitu pesat disertai dengan teknologi yang semakin maju semakin banyak peneliti untuk riset yang berfokus dalam bidang kesehatan. Penelitian kesehatan adalah langkah metode ilmiah yang  memfokuskan  atau  berorientasikan  pada  masalah-masalah  yang  timbul  di  dalam  bidang  kesehatan. Penelitian  kesehatan  dalam  rangka  dalam  mengatasi  memecahkan  sebuah  permasalahan  di  bidang  kesehatan dengan  berbagai  pengaruh.  Penelitian  kesehatan  memiliki  dua  sasaran  yaitu  memecahkan  masalah  kesehatan individu  yang  mengalami  kendala  kesehatan  dan  berorientasi  pada  kelompok  atau  masyarakat  agar  dapat mempertahankan kesehatan agar tetap sehat. Penelitian kesehatan merupakan hal yang penting untuk mendukung pengembangan  ilmu  pengetahuan dibidang  kesehatan[1].  Penelitian  kesehatan  tersebut kemudian  salah  satunya disimpan  dalam  sebuah  OJS  ( Open  Jurnal  System )  yang  dapat  diakses  oleh  semua  kalangan[2].  Hal  ini menyebabkan banyak penelitian kesehatan di Indonesia banyak tersimpan dalam repository Jurnal. Penelitian  terkait  dengan  menggunakan graph  database banyak  dilakukan  oleh  peneliti  di  berbagai domain. Penelitian yang dilakukan [3] menggunakan graph database pada domain transportasi tujuannya untuk memodelkan  rute  transportasi dan mengetahui  perpindahan koridor  bus  rapid  transit.  Penelitian  selanjutnya  [4] dengan  menerapkan graph  database pada  domain  film  pemodelan  pengetahuan  yang  dikaji  yaitu  untuk menganalisis data film. Hasil dari penelitian tersebut menganalisis pengetahuan antara sutradara, aktor pada data film.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  mampu  menerapkan graph  database  Neo4j dalam  domain  kesehatan khusus  penyakit.  Penelitian  ini  mampu  memodelkan  penyakit  dari  berbagai  gejala  pasien  seperti  radang,  usus buntu, sakit perut, demam, pernapasan. Hasil dari penelitiannya yaitu dapat menghubungkan antara penyakit dan penyakit lainnya  dari  sebab  gejala  sehingga  dapat  ditampilkan dengan  jelas  untuk  membantu  orang lain  dalam menilai penyakitnya, memberikan pengobatan yang sesuai dengan penyakit yang diderita dengan menggunakan query .  Penelitian  [6]  juga  meneliti  terkait  tentang  pemodelan  pengetahuan  untuk  analisis  di  media  sosial. Penelitian  tersebut  memodelkan  data  dengan  visualisasi  untuk  menganalisis  jejaring  media  sosial,  pemodelan data  dengan  menggunakan graph  database dapat  mengetahui  dengan  mudah  dalam  kasus  sektor  industri,  dan informasi  geografis  dalam  data  di media  sosial.  Penelitian  [7] mampu memodelkan  pengetahuan  dalam bidang makanan.  Hasil  dari  penelitian  tesebut  dapat  menyajikan  atau  merkomendasikan  resep  makanan  dengan mengimplementasikan graph database Neo4j berdasarkan ketersediaan bahan pengguna.
Dari  penelitian-penelitian  yang  sudah  di  uraikan  peneliti  mengusulkan  untuk  memodelkan  pengetuahun jejaring penelitian kesehatan di Indonesia. Penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya yaitu berkfokus pada  domain Health  Research di  Indonesia. Graph  database dapat  memberikan  solusi  alternatif  untuk menyimpan  dan  memvisualisasikan  data  jejaring  penelitian  kesehatan  di  Indonesia. Graph  database akan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183
menghubungkan node-node yang  berhungan  satu  dengan  yang  lainnya[8].  Pada  penelitian  ini  pemodelan pengetahuan dapat memanfaatkan operasi graph dengan CQL ( chyper query language ) untuk melihat riset-riset kesehatan di Indonesia pada tahun tertentu, judul-judul penelitian, topik-topik penelitian, author, afiliasi. Artikel ini  mengusulkan  sebuah  pemodelan  dari graph  database yang  dapat  bermanfaat  dalam  bidang  medis.  Dalam penelitian ini  disertakan contoh implementasi graph  database menggunakan  data  base  Neo4j.  Diharapkan  dari penelitian  ini  dapat  bermanfaat  dan  berkontribusi  dalam  memudahkan  pengembangan  penelitian  kesehatan  di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini disusun melalui tahap atau langkah-langkah yang sistematis dengan tujuan penelitian agar menjadi terarah. Adapun langkah-langkah penelitian ditunjukan pada gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1  langkah pertama yaitu studi literatur. Studi literatur penelitian ini menjelaskan cara yang dipakai  untuk  memperoleh  data  atau  sumber  yang  berhubungan  dengan  topik    dalam  suatu  penelitian.  Studi literatur    penelitian  ini  didapatkan  dari  website,  jurnal,  buku,  internet  dan  pustaka  yang  berkaitan  dengan penelitian yang dibuat. Hasil studi literatur akan menjadi acuan teori dan pembahasan.
Pada tahap kedua pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik web scraping pemngambilan data khusus di bidang penelitian kesehatan Indonesia. Tahapan pada proses pengumpulan data ini diperoleh dari Website  Jurnal  SINTA.  Sumber  data  diakses  pada  bulan  Januari-Februari  2020  melalui  link http://sinta.ristekdikti.go.id/ .    Sumber  data  yang  diambil  dengan  teknik web  scraping mengambil  data  judul, author, topik, afiliasi dan tahun.
Pada  tahap  ketiga  ekstraksi  informasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengekstrasi  data  yang  telah dikumpulkan dengan cara mengubah data yang tidak terstruktur menjadi data informasi dalam bentuk terstruktur. Jenis informasi di Internet pada umumnya ditransmisikan secara tidak terstruktur melalui website jurnal domaian di Indonesia, sehingga perlu suatu teknologi untuk menganalisa teks dan menemukan pengetahuan yang relevan dalam bentuk informasi terstruktur
Pada tahap pemodelan dalam penelitian ini menggunakan Network analisis menggunkan graph database. Network analisis graph  database sendiri  adalah  suatu  ilmu  yang  mempelajari  hubungan  antar  satu  unit  entitas dengan  unit  entitas  lainnya  dengan  bantuan  teori  graph.  Analisis  pemodelan  jejaring  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  diharapakan  dapat  mengetahui  judul,  kerjasama  afiliasi,  author,  dan  konsentrasi  topik  penelitian kesehatan di Indonesia. Adapun gambar pemodelan ditunjukan pada gambar 2.
Pada  tahap  evaluasi  penelitian  ini  untuk  membangun  pengetahuan  dari  pemodelan  pengetahuan  yang dihasilkan  dengan graph  database ,  Kemudian  untuk  mengetahui  informasi  yang  bermanfaat  domain  medis dengan  menerapakan query yang  dipotong-potong  berdasarakan  keyword,  tahun,  judul,  afiliasi,  author. Query yang  dapat  dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat  mengetahui  topik-topik  penelitian  pada  tahun  tertentu, mengetahui  daerah  afiliasi  pada  topik  penelitian,  mengetahui  judul-judul  penelitian,  mengetahui  author penelitian. Hasil dari query kemudian di ekstraks untuk mengetahui topik riset-riset di Indonesia. Hasil Analisis penelitian ini diharapkan dapat membantu Peneliti Kesehatan, Pelayan Kesehatan, Pemerintah dalam mengambil keputusan dalam hal memberikan pelayanan kesehatan di Indonesia.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183

## 2.2 Graph Database Neo4j
Graph  database merupakan  keterhubungan  antar  data  yang  optimal  dan  membentuk  suatu  karakter  spesifik. Graph  database  dimodelkan  dengan nodes dan property menghubungkan  antar  data  menggunakan edges [9]. Database Neo4j adalah sebuah database grafik open source berbasis java dengan kinerja yang tinggi[10]. Noe4j salah satu graph database yang  dapat memvisualisasikan node-node yang saling terhubung yang popular dalam era  komputasi  saat  ini  [11]. Neo4j menyediakan  cara  mudah  untuk  memvisualisasikan  data  dengan  struktur grafik  yang  baik.  Pengguna dapat mendeklarasikan atribut  data  dalam  bentuk node dan  hubungan  antara node dan dapat mendeklarasikan sendiri. Adapun struktur Neo4J menurut Yisong ditunjukan pada gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3. Struktur Database Neo4j
Dalam  penelitian  ini  pada  tahap  implementasi  graph  database  Neo4j  nodes,  properti,  relasi  mempresentasikan judul,  topik,  author,  afiliasi,  dan  tahun  pada  penelitian  kesehatan  di  Indonesia.  Tahap  berikutnya  menyusun algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  jejaring  penelitian.  Tahap  selanjutnya  yaitu  dengan menerapkan query CQL ( chyper query language ) yang support dengan neo4j yaitu create, match, return, where, marge,  unique,  load,  delete [12].  Penerapan  CQL  query  untuk  mengambil  informasi  berdasarkan  keyword, judul-judul penelitian pada tahun tertentu, afiliasi-afiliasi penelitian, author penelitian, topik penelitian dan tahun penelitian khususnya di bidang penelitian di Indonesia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan Implementasi teknik web scraping dengan menggunakan id jurnal penelitian kesehatan  di  Indonesia.  Hasil  pengumpulan  data  web  scraping  disimpan  dalam  bentuk xlsx yang  kemudian dijadikan dalam bentuk format CSV. Tahap menentukan target jurnal ini yaitu dengan mengakes Jurnal SINTA dan  mencari  menggunakan keyword penelitian  kesehatan  di  Indonesia.  Teknik web  scraping yang  digunakan untuk menavigasikan  dan  memparser  DOM  ( Document  Object Model )  untuk  menentukan  posisi judul, afiliasi, author. Jumlah yang berhasil di scrapin g sebanyak 17855 jurnal penelitian kesehatan di Indonesia. Berikut hasil cuplikan ditunjukan pada table 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Scarping No Judul Topik Afiliasi Author1 Author2 Author3 1 Pengetahuan dan persepsi masyarakat tentang malaria kaitannya dengan kondisi lingkungan di Kabupaten Banjarnegara knowledge, perception, malaria, endemic, environment Puslitbang Ekologi Kesehatan S Suharjo S Sukowati H Manalu 2 Beberapa aspek bionomik vektor malaria di Sulawesi Tengah Bionomic, Vector, Malaria, Central Sulawesi Puslitbang Sulawesi J Jastal Y Wijaya T Wibowo 3 Perilaku Masyarakat Dalam Menggunakan Kelambu Celup Di Daerah Endemik Anopheles barbirostris, malaria, mitotic chromosome, sibling species Puslitbang Ekologi Kesehatan S Suharjo SS Santoso H Manalu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183
No Judul Topik Afiliasi Author1 Author2 Author3 Malaria, Mimika Timur, Irian Jaya dst …. …. …. …. ….
Pada tabel 1 tersebut cuplikan hasil dari scraping yaitu dengan memperoleh judul, topik, afiliasi, author 1, author 2, author 3 dalam bentuk xlsx kemudian di jadikan kedalam bentuk format CSV untuk dimodelkan.

## 3.2 Hasil Pemodelan Jejaring
Implementasi  pemodelan  jejaring  dalam  penelitian  ini  menggunakan graph  database Neo4j. Query yang digunakan dalam database Neo4j yaitu CQL ( Chyper Query Language ). CQL merupakan bahasa pemrograman yang  digunakan  oleh  Neo4j  untuk  melakukan  interaksi  sebuah  perintah  yang  digunakan  dalam  menjalankan sebuah  program.  Perintah  CQL yang  digunakan create,  match,  return,  where,  marge, unique, load,  delete ,  dan lain-lain.  Untuk mengimplementasikan pemodelan jejaring pengetahuan  langkah pertama yaitu load data tesis dalam  format  csv.  Setelah  load  data  langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  node  judul,  topik,  afiliasi,  author1, author2, author3, dan tahun dengan cypher query dari data tesis yang sudah di load. Adapun cara untuk membuat masing- masing node ditunjukan pada gambar 4.

## Gambar 4. Membuat Node
Setelah terbentuk semua node langkah selanjutnya merelasikan jejaring  penelitian dengan masing-masing node yang  terbentuk.  Berikut  cuplikan cypher  query ditunjukan  pada  gambar  5  dan  hasil graph jejaring  penelitian kesehatan di Indonesia dapat dilihat pada gambar 6 sebagai berikut:
Gambar 5. Query Relasi antar Node
Gambar 6. Hasil Pemodelan Jejaring Penelitian Kesehatan di Indonesia

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183
Submitted: 11/05/2020 ; Accepted: 01/06/2020 ; Published: 20/07/2020
Pada  gambar  6  tersebut  yaitu  hasil  dari  pemodelan  jejaring  penelitian  kesehatan  di  Indonesia  yang  di visualisaikan dengan node,  properti dan label. Untuk node yang berwarna merah merupakan node untuk tahun, warna  ungu  untuk  judul,  warna  hijau  tua  untuk  topik,  warna  biru  tua  untuk  Afiliasi,  warna  biru  muda  untuk Author1, Warna Orange Untuk Author 2 dan Warna hijau untuk Author3. Untuk properti yaitu isi yang tedapat di dalam masing-masing node sebagai contoh node berwarna ungu didalam node tersebut berisi judul penelitian kesehatan  indonesia.  Untuk  label  dalam  penelitian ini menggunakan  5  label  yaitu menulis,  bekerjasama,  topik, berafiliasi, tahun. Hasil Implementasi pemodelan jajaring gambar 6 tersebut berhasil dimodelkan dimana dapat mengetahui  jejaring  penelitian  kesehatan  di  Indonesia.  Pemodelannya  dapat  mengetahui  Author  menulis  judul tentang  apa,  Author  berkerja  sama  dengan  Author  yang  lainnya,  kemudian  dapat  mengetahui  Author  itu berafiliasi  dari  mana,  mempunyai  topik  apa  yang  diteliti,  dan  pada  tahun  berapa  author  meneliti  penelitian kesehatan di Indonesia.

## 3.3 Hasil Pengetahuan
Dari hasil pemodelan pengetahuan yang dihasilkan pada  gambar 6 kita bisa analisis melihat kondisi penelitian medis  di  Indonesia  dengan query . Query yang  yang  dapat  diterapkan  dapat  melihat  posisi  riset  di  Indonesia. Adapun query yang bisa diambil dari hasil pemodelan pengetahuan dapat melihat topik-topik berdasarkan tahun, melihat  judul  riset  berdasarkan  tahun  tertentu,  melihat  topik-topik  berdasarkan  afiliasi,  melihat  judul berdasarakan  topik,  melihat    author  berdasarkan  topik,  melihat  daerah-daerah  berdasarkan  topik  penelitian  di Indonesia.  Dalam  penelitian  ini    informasi  atau knowladge yang  didapatkan  dan  diturunkan  yang  bermanfaat dalam  domain  medis  yaitu  dapat  mengetahui  topik-topik  apa  saja  yang  pernah  diteliti  khususnya  penelitian kesehatan Indonesia berdasarkan tahun adapun cuplikan query sebagai berikut USING DATA TESIS lOAD CSV WITH  HEADER  FROM  "dataset.csv"  As  Row  Create(:Topik{Topik:row.Topik,  :Tahun(Tahun:row.Tahun)}); CREATE  ON;  Topik(Topik);  CREATE  ON;  Tahun(Tahun); create(Topik)-[:TAHUN{Tahun:"Tahun"}]- >(Tahun) Match n Return n limit 3000 dan hasilnya ditunjukan pada gambar 7 sebagai berikut:
Gambar 6. Topik-topik penelitian berdasarkan tahun
Dengan  adanya graph relasi  topik  pada  gambar  6  informasi  atau knowladge yang  didapatkan  dan  diturunkan kembali  yang bermanfaat dalam  domain medis   yaitu  dapat  melihat  topik yang  paling  banyak  diteliti.  Adapun dari implementasi graph topik pada gambar 6 didapatkan bahwa malaria adalah topik yang paling banyak diteliti. Setelah  itu  peneliti  dapat  melihat  topik  malaria  berafiliasi  dari  mana  saja  yang  pernah  meneliti  topik  malaria. Berikut cuplikan chyper query untuk mengetahui afiliasi yang topiknya penyakit malaria sebagai berikut LOAD CSV  WITH  HEADERS  FROM  "dataset.csv"  AS  row MATCH  (B:Topik  {Topik:row.Topik})  MATCH (C:Afiliasi{Afiliasi:row.Afiliasi})  UNIQUE  (B:  Topik  {Topik:row.  "Malaria:} MERGE  (B)-[r:Afiliasi]->(c) RETURN *; Adapun hasil relasi topik dengan afiliasi tersebut dapat ditunjukan gambar 8 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183
Gambar 7. Relasi Topik dan Afiliasi
Pada gambar 7 tersebut kita dapat mengetahui topik penyakit malaria tersebut dari mana saja afiliasinya. Hal ini terlihat  pada  gambar  7  tersebut  contohnya  afiliasi  Balai  Besar  Penelitian  dan  Pengembangan  Vektor  dan Reservoir  Penyakit,  sedangkan    untuk  afiliasi  yang  lainnya  dapat  diketahui  dengan  megeklik  masing-masing node tersebut.  Node  yang  yang  diklik  bertujuan  untuk  melihat afiliasinya  nya  dari mana  saja,  sehingga  keluar nama afiliasinya dari topik malaria.
Dengan  menggunkan  metode chyper  query yang  sama,  dapat  diturunkan  juga  untuk  mendapatkan informasi yang bermanfaat dalam domain medis yaitu dengan mengetahui judul-judul penelitian  apa saja yang berkaitan  dengan  topik  malaria.  Adapun  hasil  yang  menunjukan  judul-judul  penelitian  yang  berkaitan  dengan topik malaria dapat ditunjukan pada gambar 8 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183

## 3.4 Analisis dan Evaluasi
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasika graph  database  Neo4 untuk  mengimplementasikan  jejaring penelitain kesehatan di Indonesia.  Dari pemodelan pengetahuan yang dikembangkan topik malaria adalah topik yang  banyak  diteliti  di  Indonesia.  Hal  ini  terbukti  pemerintah  indonesia  memandang  penyakit  malaria  sebagai ancaman  terhadap  kesehatan  masyarakat  terutama  rakyat  yang  hidup  di  daerah  terpencil.  Dalam  peraturan presiden no 2 tahun 2015 dalam RPJMN (Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional) tahun 2018-2024 dimana  malaria  termasuk  penyakit  prioritas  yang  perlu  ditanggulangi.  Menurut  WHO  dan  Kemenkes  RI  [13] peta persebaran malaria di Indonesia disajikan pada gambar 9.
Gambar 9. Peta Persebaran Penyakit Malaria Indonesia
Pada gambar 9 endemik malaria 70 juta orang Indonesia ada di wilayah endemik malaria, 56,3 tinggal didaerah endemik  malaria  sedang,  dengan  15  juta  kasus  malaria  klinis.  Dari  293  kota  yang  ada  di  indonesia,  167  kota endemis  malaria  dan  lebih  dari  422  macam  spesies  nyamuknya.  Hampir  separoh  warga  Indonesia  tinggal  di wilayah  yang  endemik  malaria  dan  ditemukan  30  juta  kasus  setiap  tahunnya.  Banyak  kejadian  disebabkan permasalahan  teknis  seperti  pembangunan  yang  tidak  berwawasan  kesehatan  lingkungan,  mobilitas  penduduk dari daerah endemis malaria, adanya resistensi (Kebal) nyamuk vektor terhadap insektisida yang digunakan, dan resistensi  terhadap  obat  malaria  yang  makin  meluas  penyakit  malaria  endemitas  sudah  menyebar  di  seluruh provinsi  di  Indonesia.  Di  Indonesia  ,  penyakit  malaria    menjadi  penyakit  yang  paling  banyak  ditemukan  di Papua,  Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi  Tengah,  dan  Maluku.  Oleh  karena  itu  pemerintah  sangat  perlu  dalam menyebarkan  informasi  yang  berkaitan  penyakit  malaria  mulai  dari  penanganan,  pencegahan  dan  pengobatan. Sehingga penyakit malaria dapat ditanggulangi dan tidak banyak terjadi kasus kematian di Indonesia.
Hasil  pengujian  penelitian  menggunakan    quisoner    yang    disampaikan  responden  peneliti,      tenaga kesehatan,      dan  akademisis  rata-rata  menjawab  dengan  pemodelan  pengetahuan  jejaring  penelitian  kesehatan yang  dihasilkan yaitu 95,2% mengatakan sangat baik dan 4,8 % baik adapun prosentasi disajikan pada gambar 10.
Gambar 9. Hasil Pengujian
Evaluasi  terhadap  penelitian  ini  tidak  menutup  kemungkinkan  dengan  proses  penurunan query-query lainnya dapat dikembangkan untuk penelitian lebih lanjut sesuai dengan keperluan peneliti.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  pemodelan  pengetahuan  jejaring  penelitian  kesehatan  di  Indonesia berdasarkan judul, author, topik, tahun dan afiliasi untuk keperluan pemetaan penelitian di Indonesia khususnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2183
Submitted: 11/05/2020 ; Accepted: 01/06/2020 ; Published: 20/07/2020
dibidang kesehatan.    Hasil dari  pengujian  yang  dilakukan  95,2% mengatakan pemodelan  pengetahuan  jejaring penelitian  kesehatan  di  Indonesia  dengan  menggunakan  graph  database  sangat  baik.  Penelitian  ini  diharapkan dapat  berguna  bagi  peneliti  kususnya  dibidang  kesehatan  di  Indonesia  untuk  mengambil  informasi  untuk penelitian  yang  akan  diteliti  selanjutnya.  Berguna  juga  dalam  pengambilan  keputusan  menentukan  topik penelitian  yang  akan  diteliti.  Selain  peneliti  juga  diharapkan  berguna  bagi  pemerintah  Indonesia  untuk memberikan  informasi,  monitoring,  pengambilan  keputusan  dalam  bidang  medis  untuk  disampaikan  warga indonesia.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih  disampaikan  kepada  jurusan  Magister  Informatika  kosentrai  informatika medis  Universitas  Islam Indonesia yang telah mendukung terlesainya penelitian ini dengan baik.

## REFERENCES
[1] Rahmi Surayya, “Pendekatan kualitatif dalam penelitian kesehatan,” J. Kedokt. dan Kesehat. Malikussaleh , pp. 75–84, 2018.
[2] R.  Sistem,  Y.  Sahria,  and  D.  H.  Fudholi,  “Analisis  Topik  Penelitian  Kesehatan  di  Indonesia  Menggunakan  Metode LDA,” JURNAL RESTI., vol. 1, no. 10, pp. 336–344, 2021.
[3] P.  W.  Wirawan  and  D.  E.  Riyanto,  “Kajian  Implementasi  Graph  Database  pada  Rute  Bus  Rapid  Transit,” J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 313–319, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i3.2017.313-319.
[4] H. Lu, Z. Hong, and M. Shi, “Analysis of film data based on Neo4j,” Proc. - 16th IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2017 , pp. 675–677, 2017, doi: 10.1109/ICIS.2017.7960078.
[5] J. Zhao, Z. Hong, and M. Shi, “Analysis of disease data based on Neo4J graph database,” Proc. - 18th IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2019 , pp. 381–384, 2019, doi: 10.1109/ICIS46139.2019.8940247.
[6] C.  Constantinov,  L.  Iordache,  A.  Georgescu,  P.  S.  Popescu,  and  M.  Mocanu,  “Performing  social  data  analysis  with Neo4j:  Workforce  trends  and  corporate  information  leakage,” 2018  22nd  Int.  Conf.  Syst.  Theory,  Control  Comput. ICSTCC 2018 - Proc. , pp. 403–406, 2018, doi: 10.1109/ICSTCC.2018.8540645.
[7] V.  Bajaj,  R.  B.  Panda,  C.  Dabas,  and  P.  Kaur,  “Graph  Database  for  Recipe  Recommendations,” 2018  7th  Int.  Conf. Reliab. Infocom Technol. Optim. Trends Futur. Dir. ICRITO 2018 , pp. 276–281, 2018, doi: 10.1109/ICRITO.2018.8748827.
[8] P. W. Wirawan,  D.  E.  Riyanto, and K. Khadijah,  “Pemodelan  Graph  Database  Untuk  Moda  Transportasi  Bus  Rapid Transit,” J. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 1271–1279, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i2.a5072.
[9] R.  Wita,  K.  Bubphachuen,  and  J.  Chawachat,  “Content-Based  Filtering  Recommendation  in  Abstract  Search  Using Neo4j,” ICSEC  2017  -  21st  Int.  Comput.  Sci.  Eng.  Conf.  2017,  Proceeding ,  vol.  6,  pp.  136–139,  2018,  doi: 10.1109/ICSEC.2017.8443957.
[10]  Y.  Ma,  Z.  Wu,  L.  Guan,  B.  Zhou,  and  R.  Li,  “Study  on  the  relationship  between  transmission  line  failure  rate  and lightning information based on Neo4j,” POWERCON 2014 - 2014 Int. Conf. Power Syst. Technol. Towar. Green, Effic. Smart Power Syst. Proc. , no. Powercon, pp. 474–479, 2014, doi: 10.1109/POWERCON.2014.6993713.
[11]  C.  I.  Johnpaul  and  T.  Mathew,  “A  Cypher  query  based  NoSQL  data  mining  on  protein  datasets  using  Neo4j  graph database,” 2017  4th  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun.  Syst.  ICACCS  2017 ,  pp.  4–9,  2017,  doi: 10.1109/ICACCS.2017.8014558.
[12]  I. N. P. W. Dharmawan and R. Sarno, “Book recommendation using Neo4j graph database in BibTeX book metadata,” Proceeding - 2017 3rd Int. Conf. Sci. Inf. Technol. Theory Appl. IT Educ. Ind. Soc. Big Data Era, ICSITech 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 47–52, 2017, doi: 10.1109/ICSITech.2017.8257084.
[13]  I. Com, STATE OF HEALTH INEQUALITY Indonesia . 2017.