e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
Pengaruh Pendidikan Terhadap Tingkat Kesehatan Masyarakat Kecamatan Suragala Kabupaten Lombok Timur Menggunakan Algoritma Random Forest
Yahya 1* , Nurhidayati 2 ,  L. M. Samsu 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Hamzanwadi *ayhay7078@gmail.com
SDGs merupakan global yang menjadi perhatian masyarakat Internasional, tidak terkecuali Bangsa Indonesia. Banyak sekali kegiatan yang dilakukan oleh masyarakat Internasional terhadap penanganan masalah isu SDGs ini. Mulai dari tindakan nyata di lapangan sampai proses pendataan yang berkesinambungan. Di Indonesia, telah dilakukan pendataan secara berulang-ulang, namun tindak lanjut terhadap pendataan itu masing terasa kurang, oleh sebab itu melalui Universitas Hamzanwadi dengan menggunakan aplikasi KKN Tematik Desa Gemilang, juga telah berperan aktif dalam proses pendataan tersebut. Namun sapai saat ini, informasi tentang hasil pendataan dan tindak lanjutnya tidak terpapar dengan baik bahkan belum ada satu pun hasil pendataan yang telah diolah untuk memperoleh informasi yang jelas dan terukur. Melalui penelitian internal perguruan tinggi yang dilaksanakan oleh Universitas Hamzanwadi, dicoba untuk melakukan penelitian yang dimulai dengan proses pengolahan data SDGs  yaitu  pendidikan  dan  kesehatan  untuk  memberikan  ilmu  pengetahuan  dan  informasi  tentang  ada  atau tidaknya pengaruh pendidikan terhadap kesehatan masyarakat Kecamatan Suralaga Kabupaten Lombok Timur, sehingga apabila pengaruh pendidikan tersebut mempunyai andil yang cukup besar, maka Pemerintah Kecamatan Suralaga  dapat  mengambil  langkah-langkah  yang  kongkrit  untu  perbaikan  di  masa  mendatang.  Dari  hasil pengolahan data dapat disimpulkan bahwa pengaruh pendidikan terhadap tingkat kesehatan masyarakat sangat tinggi, menggunakan 90% data training dan 10% data testing dapat mencapai akurasi 88,61%, yang berarti 700 data memnerikan trend positif pendidikan terhadap tingkat kesehatan masayarakati.
Kata kunci : SDGs, Kesehatan Masyarakat, Random Forest

## Abstract
SDGs  are  a  global  concern  of  the  international  community,  including  the  Indonesian  nation.  There  are  many activities carried out by the international community to address this SDGs issue. Starting from real actions in the field to a continuous data collection process. In Indonesia, data collection has been carried out repeatedly, but the follow-up to each data collection is felt to be lacking, therefore Hamzanwadi University, using the Gemilang Village Thematic KKN application, has also played an active role in the data collection process. However, up to now, information about data collection results and follow-up actions has not been provided properly, in fact none of the data collection results have been processed to obtain clear and measurable information. Through internal higher education research carried out by Hamzanwadi University, an attempt was made to carry out research starting with the SDGs data processing process, namely education and health, to provide knowledge and information about whether or not there is an influence of education on the health of the people of Suralaga District, East Lombok Regency, so that if the influence If education plays a significant role, the Suralaga District Government can take concrete steps to improve it in the future. From the results of data processing it can be concluded that the influence of education on the level of public health is very high, using 90% training data and 10% testing data can achieve an accuracy of 88.61%, which means 700 data show a positive trend of education on the level of public health.
Keywords : SDGs, Public Health, Random Forest

## 1. Pendahuluan
Masyarakat Suralaga memiliki karakteristik hidup yang berbda-beda antara yang yang satu dengan
yang  lainnya,  hal  ini  karena  pola  kehidupannya yang terbentuk dari kehidupan di lapangan yang pada  dasarnya  mempunyai  mata  pencaharian
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
yang  sangat  kompleks,  seperti  :  pedagang, petani,  pegawai  negeri  sipil  (PNS),  buruh  tani, buruh  pasar,  dan  bahkan  banyak  yang  menjadi Tenaga Kerja Indonesia (TKI) di beberapa Negara antara  lain  :  Malaysia,  Singapura,  Brunei,  Abu Dhaby, dan lain sebagainya.
SDGs merupakan global yang menjadi perhatian masyarakat Internasional, tidak terkecuali Bangsa Indonesia. Banyak sekali kegiatan yang dilakukan oleh masyarakat Internasional terhadap penanganan  masalah  isu  SDGs  ini.  Mulai  dari tindakan  nyata  di  lapangan  sampai  proses pendataan yang berkesinambungan. Di Indonesia,  telah  dilakukan  pendataan  secara berulang-ulang,  namun  tindak  lanjut  terhadap pendataan itu masing terasa kurang, oleh sebab itu  melalui  Universitas  Hamzanwadi  dengan menggunakan  aplikasi  KKN  Tematik  Desa Gemilang, juga telah berperan aktif dalam proses pendataan  tersebut.  Namun  sapai  saat  ini, informasi  tentang  hasil  pendataan  dan  tindak lanjutnya  tidak  terpapar  dengan  baik  bahkan belum ada satu pun hasil pendataan yang telah diolah untuk memperoleh informasi yang jelas dan terukur.  Melalui  penelitian  internal  perguruan tinggi  yang  dilaksanakan  oleh  Universitas Hamzanwadi, dicoba untuk melakukan penelitian yang  dimulai  dengan  proses  pengolahan  data SDGs  yaitu  pendidikan  dan  kesehatan  untuk memberikan  ilmu  pengetahuan  dan  informasi tentang  ada  atau  tidaknya  pengaruh pendidikan
terhadap  kesehatan  masyarakat  Kecamatan Suralaga  Kabupaten  Lombok  Timur,  sehingga apabila pengaruh pendidikan tersebut mempunyai  andil  yang  cukup  besar,  maka Pemerintah Kecamatan Suralaga dapat mengambil  langkah-langkah  yang  kongkrit  untu perbaikan di masa mendatang.
Untuk  membantu  dan  mempermudah  dalam proses penelitian, maka telah berhasil dilakukan pendataan  SDGs  dengan  6  komponen  yaitu ekonomi,  kesehatan,  kemiskinan,  gender, lingkungan dan pendidikan. Dari ke 6 komponen yang adalah, maka peneliti akan menggabungkan dua  komponen  yaitu  pendidikan  dan  kesehatan untuk  memperoleh  ilmu  pengetahuan  dan informasi yang dapat dipertanggung-jawabkan. Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  kali  ini bersifat private data, yang diperoleh dari aplikasi KKN  Tematik  Desa  Gemilang.  Yang  sengaja dibuat untuk mendapatkan data yang akurat dan terintegrasi  dengan  baik.  Pengambilan  data menggunakan  pengisian  angket  dan  diberikan kepada  seluruh  masyarakat  di  wilayah Kecamatan Suralaga Kabupaten Lombok Timur. Untuk  membantu  mengklasifikasikan  tingkat kesejahteraan  masyarakat  Suralaga  di  wilayah Lombok  Timur,  maka  data  yang  dimiliki  akan diklasifikasikan  lalu  diolah  dengan  algoritma Random  Forest.  Algoritma  Random  Forest memiliki  konsep  pohon  keputusan  dimana  pada pohon keputusan tersebut memiliki prediksi kelas
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
dan output akhir dari sebuah keputusan dengan hasil yang maksimum [1]

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Dalam menjalankan penelitian ini, penulis merujuk pada penelitian terdahulu yang berkaitan dengan topik penelitian ini antar lain :
- Penelitian yang dilakukan oleh Bahtiar Imran dkk, dalam memprediksi dan
mengklasifikasikan  kanker  payudara  jinak dan  ganas  menggunakan  tiga  metode klasifikasi yaitu Random Forest, Naïve Bayes dan Ada Boost. Hasil prediksi dari penelitian tersebut  menempatkan  algoritma  Random Forest  dalam  urutan  pertama  dengan  hasil akurasi 100%. Penelitian ini digunakan untuk memprediksi dan mengklasifikasikan penyakit  kanker payudara antara  yang  jinak dan  ganas,  selain  itu  juga  digunakan  untuk mendeteksi resiko penyakit kanker payudara agar pasien mendapatkan tindakan pencegahan di awal [2]
- Sedangkan  Veronica  Retno  Sari  dkk melakukan penelitian dengan membandingkan  prediksi  kualitas  kopi arabika  dengan  menggunakan  algoritma SGD, Random Forest dan Naïve Bayes. Dari perbandingan  algoritma  tersebut  SGD memiliki  hasil  akurasi  tertinggi  dengan  98% dan ketika menggunakan k-fold validation dan
AUC,  hasil  akurasi  menjadi  99% [3] Dari penelitian  yang  dilakukan  membuat  peneliti mencoba  menggunakan  algoritma  Random Forest dan Naïve Bayes dalam dataset yang ada.  Apakah  dua  algoritma  ini  dapat menghasilkan parameter yang lebih baik dari penelitian  sebelumnya.  Karena  tidak  semua algoritma  pada  data  mining  memberikan performance  model  yang  baik  dalam mengklasifikasikan dataset.
- Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Mulkan Azhari dkk, dengan melakukan perbandingan akurasi,  recall  dan  presisi  kalsifikasi  pada algoritma  C4.5,  Random  Forest,  SVM,  dan Naïve  Bayes.  Pada  penelitian  ini  algoritma random Forest memiliki hasil akurasi terkecil dibandingkan  tiga  algoritma  lainnya.  Hal  ini yang  membuat  peneliti  ingin  melakukan perbandingan  hasil  dari  performance algoritma  Random  Forest  dan  Naïve  Bayes menggunakan  dataset  yang  dimiliki. Penelitian  sebelumnya  dilakukan  dengan menggunakan 200 data dengan perbandingan  70%  data  training  dan  30% data  testing,  dan  penelitian  yang  akan dilakukan memiliki data lebih banyak dari ini. Pada  penelitian  sebelumnya  hasil  akurasi yang  didapat  95%  untuk  SVM,  C4.5  dan Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  yang  sama yaitu  86,67%  dan  yang  terakhir  adalah random Forest dengan nilai akurasi 83,33% [4]
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
- Berikutnya  Komparasi  Algoritma  Random Forest,  Naïve  Bayes  dan  K-NN  dalam mengklasifikasikan  data  Penyakit  Jantung, penelitian  ini  dilakukan  oleh  Amril  Samosir dkk  dengan  menggunakan  304  dataset penyakit  jantung.  Pengolahan  data  pada penelitian  dengan  jumlah  yang  cukup  besar dapat dilakukan menggunakan model tertentu sehingga  dapat  menghasilkan  nilai  yang akurat  dan  cepat.  Beberapa  algoritma digunakan agar dapat membandingkan hasil dari kinerja setiap algoritma yang digunakan terutama  dalam  mengklasifikasi  kan  data.
Dari penelitian ini hasil tertinggi dimiliki oleh naïve  bayes  yaitu  0,91  AUC,  0,84  CA, 0,84 F1, 0,839 Precision dan 0,84 Recall [5]
- Dan  penelitian  selanjutnya  adalah  prediksi penerimaan beasiswa dengan menggunakan teknik  Data  Mining  di  Universitas Muhammadiyah Pringsewu oleh Baskoro dkk. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini kurang lebih sebanyak 3500 data mahasiswa. Penelitian  dilakukan  karena  pemberian beasiswa yang tidak tepat sasaran, sehingga menyebabkan  dana  beasiswa  kurang maksimal. Selain itu juga proses pengolahan data  masih  dilakukan  secara  manual,  oleh sebab  itu  dilakukan  pengolahan  data  yang lebih efisien dan akurat. Dari hasil penelitian yang  dilakukan  nilai akurasi  tertinggi  dimiliki oleh algoritma Random Forest yaitu sebesar
94,23% [6] Penelitian ini menjadi acuan peneliti untuk melakukan pengolahan data menggunakan  algoritma  yang  sama  yaitu Random  Forest,  tetapi  untuk  mendapatkan performance  yang  lebih  baik  peneliti menggunakan  dua  algoritma  agar  dapat melakukan perbandingan hasil.
- Berikutnya penelitian yang dilakukan oleh V. Jackins  dkk,  menggunakan  algoritma Random  Forest  Classifier  dan  Naïve  Bayes yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan beberapa  penyakit  seperti  diabetes,  jantung dan  kanker.  Data  tersebut  digunakan memprediksi  atau  mendiagnosis  kondisi Kesehatan  pasien  terhadap  penyakit  yang telah  diklasifikasikan,  dengan  hasil  akhir algoritma  Random  Forest  memiliki  nilai akurasi tertinggi dari yang lainnya [7]
- Penelitian yang dilakukan oleh Ramdani dkk bertujuan  untuk  membandingkan  metode Naïve  Bayes  dan  Random  Forest  dalam menentukan  prestasi  belajar  siswa  pada jurusan  RPL  di  SMK  Swasta  Siti  Banun Sigambal, karena prestasi belajar merupakan salah  satu  aspek  terpenting  dalam  bidang Pendidikan.  Demi  melakukan  pembelajaran yang  bermutu  di  sekolah  maka  dilakukan analisis  dan  kinerja  siswa  dalam  belajar dengan  menggunakan  teknik  data  mining diantaranya  menggunakan  dua  algoritma naïve  bayes  dan  random  forest  sebagai
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
perbandingan hasil nantinya. Untuk memprediksi  data  error  yang  dimiliki    maka digunakan  k-Fold  Validation,  dan  membagi antara  data  training  dan  data  testing, sehingga menghasilkan performance tertinggi dimiliki  oleh  Random  Forest  dengan  hasil akurasi 95,12% [8]
- Untuk  penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh Hiya  Nalatissifa  dkk,  dengan  melakukan perbandingan  kinerja  algoritma  klasifikasi Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan  Random  Forest  untuk  memprediksi ketidakhadiran di tempat kerja.
Ketidakhadiran  merupakan  permasalah  an bagi  sebuah  perusahaan  karena  diartikan penundaan  tugas  bagi  karyawan.  Banyak faktor  yang  menyebabkan  terjadinya ketidakhadiran. Hal ini yang mendorong untuk dijadikan penelitian. Dataset yang digunakan diperoleh  dari  UCI  Machine  Learning.  Hasil dari  penelitian  mendapatkan  algoritma Random  Forest  menduduki  nilai  tertinggi untuk  akurasi  99,38%,  presisi  99,42%  dan recall 99,39% [9]
- Komparasi  akurasi  pada  Naïve  Bayes  dan Random  Forest  dalam  klasifikasi  penyakit liver  pernah  dilakukan  oleh  Ahmadi Firmansyah  dkk.  Penelitian  tersebut dilakukan untuk mengidentifikasikan penyakit liver melalui diagnosis sebagai proses untuk menentukan sifat yang dapat
membedakannya  dari  keadaan  yang  terjadi. Data diambil dari Indian Liver Patient Dataset yang  diperoleh  dari  UCI  Machine  Learning Repository  dan  memiliki  583  record  data. Hasil  dari  pengujian  didapat  algoritma Random Forest memiliki nilai akurasi terbaik yaitu  sebesar  70,60%,  sedangkan  Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 55,80%
[10]
- Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Ivana Alhabib  dkk,  dengan  melakukan  komparasi metode  Deep  Learning,  Naïve  Bayes  dan Random Forest dalam memprediksi penyakit jantung.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk melakukan  pemodelan  dan  memecahkan masalah  dalam  memprediksi  terjadinya serangan  jantung  pada  pasien.  Data penelitian diambil dari Kaggle, dari data yang diolah  menggunakan  tiga  algoritma,  Deep Learning  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi sebesar 83,49% [11]
- Model  klasifikasi  data  juga  dilakukan  pada penelitian  Klasifikasi  penerima  program Indonesia  Pintar  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  dan  Random  Forest  yang dilakukan  oleh  Andi  Suandi  dkk.  Penelitian dilakukan  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  penerima  Program  Indonesia Pintar  agar  tepat  sasaran.  Algoritma  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes  dan  Random  Forest.  Dataset  yang
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
digunakan menggunakan enam atribut, hasil akurasi  yang  didapat  99,96%  dari  algoritma Naïve Bayes dan 78,42% dari hasil algoritma Random Forest. Sehingga dapat disimpulkan performance  terbaik  adalah  algoritma  Naïve Bayes [12]
- Penelitian  selanjutnya  adalah  perbandingan Klasifikasi  SMS  Berbasis  Support  Vector Machine,  Naïve  Bayes  Classifier,  Random Forest dan Bagging Classifier yang dilakukan oleh  Devi  Irawan  dkk.  Penelitian  dilakukan bertujuan  untuk  menyelesaikan  masalah yang  sering  terjadi  pada  SMS  yang teridentifikasi spam, selain itu juga penelitian dilakukan untuk memisahkan dan menyaring SMS  spam  dan  Non  spam.  Dengan menggunakan  empat  algoritma  maka diperoleh hasil akurasi tertinggi adalah 97,4% dimiliki oleh algoritma Bagging Classifier [13]
- Kesehatan  masyarakat  merupakan  bagian dari  pola  hidup  yang  digunakan  untuk mencegah  penyakit,  memperpanjang  masa hidup,  dan  meningkatkan  kualitas  sumber daya  manusia.  Oleh  sebab  itu,  kesehatan masyarakat  ditinjau  dari  berbagai  aspek sangat  perlu  untuk  dikaji,  agar  tujuan  dan sasaran  yang  hendak  dicapai  dapat terlaksana.  Salah  satu  kajian  yang dikemukakan  adalah  penggunaan  alat kontrasepsi  bagi  masyarakat  pedesaan,
khsusunya  masyarakat  pedesaan  yang berada  di  Kecamatan  Suralaga  Kabupaten Lombok  Timur  –  Nusa  Tenggara  Barat. Penggunaan alat kontrasepsi yang merupakan salah satu cara yang digunakan dalam penerapan Keluarga Berancana masih berada  pada  tingkat  yang  tergolong  masih rendah. Berdasarkan data yang dimiliki yang berkaitan  dengan  hal  tersebut,  diperlukan adanya  suatu  analisis  dan  pengolahan  data dalam  menentukan  keputusan  yang  akan diambil  untuk  mengetahui  pengaruh  alat kontrasepsi  dalam  peningkatan  kesehatan masyarakat.  Pengolahan  dan  analisis  data dilakukan  menggunakan  algoritma  Random Forest,  yang  disebabkan  oleh  karakteristik datasets  yang  digunakan  sesuai.  Untuk mendapatkan  hasil  atau  performa  yang terbaik dalam mengetahui tingkat akurasinya, dari  datasets  yang  digunakan  memiliki  10 atribut  yaitu  :  nama  lengkap,  umur, pendidikan  terakhir,  pasangan  usia  subur, usia hamil pertama,usia pertama melahirkan, siap kb, alat kontrasepsi, mengikuti program kontap,  dan  jarak  melahirkan.  Akurasi  yang diperoleh  sebanyak  71,99%  dengan  output pohon  keputusan  bahwa  alat  kontrasepsi yang  paling  banyak  dan  efisien  utuk digunakan  di  wilayah  Kecamatan  Suralaga adalah Pil KB dan Suntik KB [14] .
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352

## 2.2. Landasan Teori
Pada  penelitian  kali  ini  peneliti  menggunakan metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk memprediksi  tingkat  kesehatan  masyarakat Kecamatan Suralaga Kabupaten Lombok Timur?. Metode klasifikasi sendiri adalah bagian dari Data Mining. Sebuah proses pengolahan data mentah menjadi sebuah informasi yang bermanfaat dapat kita  sebut  Data  Mining [15] Data  mining  memiliki teknik dan sifat diantaranya :
- Classification (Predictive)
- Clustering (Descriptive)
- AssociationRule Discovery (Descriptive)
- Regression (Predictive)
- DeviationDetection  (Predictive)  (Eskal, n.d.)
Sedangkan  klasifikasi  adalah  sebuah  proses analisa  yang  dapat  menciptakan  model-model yang dapat mendeskripsikan kelas yang ada pada data dan merupakan salah satu teknik dari data mining yang biasa digunakan dalam pembelajaran [16]
Mengimplementasikan dataset yang menjadi data training  pada  model  yang  ditentukan  dan  juga sudah  dilakukan  pengujian  testing  data  adalah sebuah proses kalsifikasi [17]
Metode klasifikasi yang digunakan adalah untuk memprediksi  data  set.  Prediksi  dan  klasifikasi hampir  memiliki  kesamaan,  yang  membuat berbeda  adalah  prediksi  memiliki  nilai  dari  hasil yang akan dating [18]
Metode klasifikasi yang digunakan menggunakan algoritma  Random  forest,  dimana  algoritma  ini adalah sebuah algoritma machine learning yang digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  yang berbentuk  gabungan  dari  pohon  keputusan dengan  cara  seleksi,  dimana  kumpulan  pohon keputusan dilatih menggunakan metode Bagging untuk mendapatkan hasil dari keseluruhan [19]
Dalam  algoritma  machine  learning  seperti Random  Forest  output  yang  dihasilkan  dari metode  klasifikasi  dibagi  menjadi  empat  yaitu  : True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False Negative  (FN), dan  yang  terakhir  adalah False Positive  (FP) .  Dalam  machine  learning  tingkat kesalahan dari pengklasifikasian diberi simbol E yang  merupakan  frekuensi  dari  tingkat error . Tingkat  kesalahan  tersebut  dapat  dihitung menggunakan persamaan (1).
𝐸 = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝑇𝑁
….
…….(1)
Selain  tingkat  kesalahan,  hasil  akurasi  yang merupakan frekuensi dari klasifikasi dataset juga dapat dihitung menggunakan persamaan (2).
𝐸 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝑇𝑁 ………….
(2)
Dan persamaan yang ke (3) adalah presisi yang merupakan hasil persentase dari True Positif dari semua dataset yang mendapatkan label positif
𝑃𝑟 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 . …………….…. (3)
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
Proses  di  atas  adalah  proses  evaluasi  pada algoritma random forest [20]
Selain  Random  Forest  algoritma  yang  kedua adalah  Naïve  Bayes.  Algoritma  Naïve  Bayes adalah  sebuah  teknik  machine  learning  yang didasari oleh teori probabilitas yang berhubungan dengan probabilitas sebelumnya, sehingga dapat memberikan  keputusan  secara  matematis  dan menciptakan sebuah model yang sederhana dan efisien [21]
Nilai  probabilitas  dalam  teorema  Bayes  seperti pada persamaan 4 :
𝑃(𝐻|𝑋) ⬚ = 𝑃(𝑋|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) ………..….. (4)
Dimana :
P(H) : nilai probabilitas dari prior dari hipotesis sampel
P(X) : evidence dari probabilitas data latih
P(H|X) : Nilai probabilitas H yang mempengaruhi
X
P(X|H) :  probabilitas  X  kepada  H  atau  dapat disebut dengan likelihood.
Dalam  metode  klasifikasi  ada  sebuah  metode yang digunakan untuk mengukur kinerja metode klasifikasi  itu  yaitu  Confusion  matrix.  Dimana Confusion  matrix  yang  mengandung  informasi digunakan untuk membandingkan hasil klasifikasi yang  dikerjakan  oleh  sistem  dengan  hasil  yang sesungguhnya [22]

## 2.3.   Tahapan Penelitian
Data Mining merupakan salah satu dari rangkaian knowledge discovery in database (KDD) . Adapun serangkaian proses tahapan dalam Data Mining tersebut sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan data mining
a) Pembersihan Data ( Data Cleaning )
Merupakan  proses  untuk  membuang  data yang  tidak  konsisten  dan  menghilangkan noise. Data yang diperoleh baik dari database suatu perusahaan maupun hasil eksperimen memiliki  isian  yang  tidak  sempurna  seperti data yang hilang, data tidak valid atau bahkan sekedar  salah  ketik.  Data-data  yang  tidak relevan lebih baik dibuang, pembersihan data sangat  penting  dilakukan  karena  akan mempengaruhi  performasi  dari  teknik  data mining.
b) Integrasi Data ( Data Integration )
Merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru. Tidak jarang  data  yang  diperlukan  untuk  data mining tidak hanya berasal dari satu database tetapi  juga  berasal  dari  beberapa  database
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
atau file teks. Integrasi dilakukan pada atribut- atribut  yang  mengidentifikasi  entitas-entitas yang unik seperti atribut nama, jenis produk, nomor pelanggan, dan lainnya. Integrasi data perlu  dilakukan  secara  cermat  karena kesalahan  pada  integrasi  data  bisa menghasilkan  hasil  yang  menyimpang  dan bahkan  menyesat  kan  pengambilan  aksi nantinya.
c) Seleksi Data ( Data Selection )
Data yang ada pada database seringkali tidak semuanya  dipakai.  Oleh  karena  itu,  hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari database.
d) Transformasi Data ( Data Transformasi )
Data diubah atau digabung ke dalam format yang  sesuai  untuk  diproses  dalam  data mining.  Beberapa  metode  data  mining membutuhkan  format  data  yang  khusus sebelum bisa diaplikasikan.
e) Proses Mining Proses mining merupakan proses utama saat metode  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
f) Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation )
Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik ke dalam knowledge  based yang  ditemukan.
Dalam tahap ini hasil dari teknik data mining berupa  pola-pola  yang  khas  maupun  model prediksi  di  evaluasi  untuk  menilai  apakah
hipotesa  yang  ada  memang  tercapai.  Bila ternyata  hasil  yang  diperoleh  tidak  sesuai hipotesa ada beberapa alternative yang dapat diambil  seperti  menjadikannya  umpan  balik untuk  memperbaiki  proses  data  mining, mencoba metode data mining yang lain yang lebih sesuai, atau menerima hasil ini sebagai suatu  hasil  diluar  dugaan  yang  mungkin bermanfaat.

## 3. Metode Penelitian
Dalam  tahap  pengumpulan  data,  Penelitian  ini menggunakan  metode  pengumpulan  data  dua tipe  yaitu  pengumpulan  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  adalah  data  yang dikumpulkan pertama kali dan untuk melihat apa yang  sesungguhnya  terjadi.  Data  Sekunder adalah data yang sebelumnya pernah dibuat oleh seseorang  baik  diterbitkan  atau  tidak.  dalam pengumpulan data primer, peneliti menggunakan metode  observasi  dan  interview,  dengan menggunakan  data  yang  berhubungan  dengan penggunaan data Kesehatan Masyarakat secara langsung  kepada  pihak  yang  terlibat  secara langsung.  sedangkan  dalam  pengumpulan  data sekunder  menggunakan  jurnal,buku,  publikasi, dan lain-lain.
Sumber  data  yang  dikumpulkan  langsung  oleh pembuat laporan disebut dengan sumber primer, sedangkan apabila melalui tangan kedua disebut sumber  sekunder.  data  yang  diperoleh  adalah
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
data  sekunder  karena  diperoleh  melalui  proses pendataan pada pelaksanaan KKN Tematik Desa Gemilang  Universitas  Hamzanwadi  pada  tahun 2019.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data Kesehatan Kepala keluarga pada tahun 2019 data yang terkumpul sebanyak 790 data

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian  ini,  dicantumkan  atau  dilaporkan tentang hasil yang telah bisa dicapai dalam progres penelitian  internal  ini.  Progres  yang  telah  dicapai adalah  telah  berhasil  mengumpulkan  data masyarakat  Kecamatan  Suralaga  sebagaimana ditunjukkan pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. sampel dataset
No Nama Umur Pend. Terakhir Putus Sekolah 1 Supardi 55 SMP Ya 2 Muh.taufik Nasrullah 47 SMP Ya 3 SIDIN 69 SD Tidak 4 Bahrul Fahmi 41 S1 Tidak 5 Hasyim 42 SD Ya
Hasil yang diperoleh dengan melakukan percobaan yang  berbeda-beda  adalah  nilai  akurasi  yang berbeda bahkan telah menunjukkan bahwa akurasi tertinggi  diperoleh  adalah  88,61%  yang  dapat digambarkan  seperti  pada  p ohon  keputusan
(Random forest) di bawah ini.

## Gambar 2. Pohon keputusan

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan menggunakan Algoritma Random Forest, diperoleh beberapa simpulan antara lain Hasil yang diperoleh dengan melakukan percobaan yang berbeda-beda adalah  nilai  akurasi  yang  berbeda  bahkan  telah menunjukkan  bahwa  akurasi  tertinggi  diperoleh adalah  88,61%,  Akurasi  88,61%,  menunjukkan bahwa  tingkat  pendidikan  di  masyarakat,  sangat mempengaruhi  perilaku  dan  kepedulian  terhadap kesehatan.  Dari 790 data, terdapat 700 data yang memberikan trend positif pendidikan terhadap tingat kesehatan masyarakat.
6. Daftar Pustaka
[1] Agustiningrum,  C.  I.,  Gata,  W.,  Nurfalah, R.,  &  Radiyah,  U.  (2020). Komparasi Algoritma Random Forest , Random Forest Dan Svm Untuk Memprediksi Niat . 20 (2).
[2] Imran, B., Subki, A., Yani, A., Alfian, M. R., Engineering,  I.,  Engineering,  S.,  & Mataram, U. T. (2019). Data Mining Using Random  Forest  ,  Naïve  Bayes  ,  And Adaboost  Models  For  Prediction  And Classification Of Benign And . 37–46.
[3] Veronica  Retno  Sari,  F.  F.  (2020). Perbandingan  Prediksi  Kualitas  Kopi Arabika  Dengan  Menggunakan  Algoritma Sgd,  Random  Forest  Dan  Naive  Bayes. EDUMATIC , 4 (2), 1–9.
[4] Azhari, M. (2021). Perbandingan Akurasi ,
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26352 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26352
Recall  ,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada Algoritma C4.5,Random Forest, SVM, dan Naive Bayes . 5 (April), 640–651.
[5] Samosir, A., Hasibuan, M., Justino, W. E., &  Hariyono,  T.  (2021). Komparasi Algoritma  Random  Forest  ,  Naïve  Bayes dan K- Nearest Neighbor Dalam klasifikasi Data Penyakit Jantung . 214–222.
[6] Rini,  L.  S.  (2021). Prediksi  Penerima Beasiswa  dengan  Menggunakan  Teknik Data Mining di Universitas Muhammadiyah Pringsewu . 87–94.
[7] Vimal, V. J. S., Mi, M. K., & Lee, Y. (2021). AI ‑ based  smart  prediction  of  clinical disease using random forest classifier and Naive Bayes. The Journal of Supercomputing , 77 (5), 5198–5219.
[8] Ramdani.  (2022). Perbandingan  Metode Random Forest Dan Random Forest Untuk Menentukan  Prestasi  Belajar  Siswa  Pada Jurusan RPL (Studi Kasus SMK Swasta Siti Banun Sigambal) . 2 , 80–88.
[9] Nalatissifa,  H.,  Gata,  W.,  Diantika,  S.,  & Nisa,  K.  (2021). Perbandingan  Kinerja Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest  , Support  Vector  Machine  (  SVM  ),  dan Random Forest untuk Prediksi Ketidakhadiran di Tempat Kerja . 5 (4), 578– 584.
[10] Firmansyah, A. (2022). Komparasi Akurasi Pada  Naïve  Bayes  Dan  Random  Forest Dalam Klasifikasi Penyakit Liver Comparison  of  Accuracy  in  Naïve  Bayes and  Random  Forests  in  Classification  of Liver Disease . 7 (January), 81–89.
[11] Alhabib,  I.,  Faqih,  A.,  &  Dikananda,  F. (2022). Komparasi Metode Deep Learning ,  Naïve  Bayes  dan  Random  Forest  untuk Prediksi Penyakit Jantung . 6 (2), 176–185.
[12] Suandi,  A.  (2022). Klasifikasi,  Machine Learning,  Naïve  Bayes,  Random  Forest, PIP. 10 (2).
[13] Irawan, D., Perkasa, E. B., Wahyuningsih, D.,  &  Helmund,  E.  (2021). Perbandingan Klasifikasi  SMS  Berbasis  Support  Vector Machine  ,  Random  Forest  Classifier  ,
Random Forest dan Bagging Classifier . 10 ,
432–437.
[14]  Yahya,  Nurhidayati  and  A.  Suherman, “Prediksi  Tingkat  Kesehatan  Masyakarat Berdasarkan Penggunaan Alat Kontrasepsi Menggunakan Algoritma Random Forest,” Inform. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, 2024..
[15] Putri,  S.  U.  (n.d.). Implementasi  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes .
2 (1), 39–46.
[16] Wijaya,  Y.  A.,  Bahtiar,  A.,  Nining,  R., Akuntansi, K., Tinggi, S., Informatika, M., & Cirebon,  K.  (2021). Analisa  Klasifikasi menggunakan  Algoritma  Decision  Tree pada  Data  Log  Firewall  Jurnal  Sistem Informasi dan Manajemen . 9 (3).
[17] Hapsari, T. D., Malik, A., Simbolon, E. F., & Ariawan, I. (2022). Classification of marine mammals  based  on  nucleotides  using machine learning . 11 (2), 62–70.
[18] Tri widianti, J., Alfian, F. Y., & Prasojo, M. (2021). Perbandingan Metode Data Mining Untuk  Prediksi  Prestasi  Siswa  Tingkat Pendidikan  Menengah  Kejuruan  Pada Sekolah  Menengah  Kejuruan  Negeri  ( SMKN 1 ) Gadingrejo Pringsewu Lampung .
1 (Smkn 1), 126–133.
[19]  Pinelis,  M.,  &  Ruppert,  D.  (2022). ScienceDirect. The Journal of Finance and Data Science , 8 , 35–54.
[20] Ath,  S.,  Al,  T.,  Darmawan,  D.,  Fahmi,  N., Hakim, A. , Qibtiyya, M. Al, & Syafei, N. S. (2022). Jurnal  Teknologi  Terpadu  Hybrid Machine Learning Model Untuk Memprediksi  Penyakit  Jantung  Dengan Metode Logistic Regression Dan Random .
8 (1), 40–46.
[21] Models,  K.,  Nam,  S.,  &  Hur,  J.  (2018). Probabilistic  Forecasting  Model  of  Solar Power Outputs Based on the Naïve Bayes Classifier and .
[22] Residencia, A. (2019). Klasifikasi Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia . 9 , 43–48