Vol. 17, No. 2,  178-188,  January, 2021 DOI: 10.20956/jmsk.v17i2.11710
 Politeknik Statistika STIS
Email : 1 qraihananda@gmail.com, 2 edydarma1602@gmail.com, 3 monica.seftaviani21@gmail.com, 4 sifarofatunnisa24@gmail.com, 5 211709857@stis.ac.id, 6 hermarwanofficial@gmail.com,
7 raninoor@stis.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Application of Random Forest Method Classification to Predict BPJS Kesehatan Card Users Who Receive Contribution Assistance in Karangasem District, Bali Province 2017
Penerapan Metode Random Forest dalam Pengklasifikasian Penerima Kartu BPJS Kesehatan Penerima Bantuan Iuran (PBI) di Kabupaten Karangasem, Provinsi Bali 2017
Qonita Raihananda 1* , I Wayan Edy Darma Putra 2* , Monica Seftaviani Sijabat 3* , Sifa Rofatunnisa 4* , Muhammad Ibnu Ma’ruf 5* , Hermarwan 6* , Rani Nooraeni 7*

## Abstract
BPJS Kesehatan is a  social security facility provided by the  government to all people who are registered as members.  BPJS  Kesehatan  membership  is  divided  into  two,  namely  BPJS  for  Contribution  Assistance Recipients  (BPJS  PBI)  and  BPJS  Non-Contribution  Assistance  Recipients  (BPJS  Non-PBI).  In  2019,  Bali Province  is  targeted  to  achieve  Universal  Health  Coverage  of  95  percent  so  that  the  Bali  Provincial Government has budgeted funds worth IDR 945 billion to finance JKN  - KBS services which are integrated with JKN - KIS. Karangasem is one of the four districts in Bali Province that received the most percentage of financing, which is 51 percent of the total budget needed when compared to other areas. This study aims to classify the BPJS-PBI recipient community based on education variables, employment indicators, age, and per capita  expenditure  in  Karangasem  Regency  in  2017.  The  classification  method  used  in  this  study  is  the random forest method. The results showed that the per capita expenditure variable had the largest contribution in classifying the status of PBI participants. The model that is formed produces an accuracy of 0.8017. This means that the model can predict 80.17 percent testing data correctly.
Keywords: BPJS Kesehatan PBI , Karangasem , Classification, Random Forest.

## Abstrak
BPJS  Kesehatan  merupakan  fasilitas  jaminan  sosial  yang  diberikan  oleh  pemerintah  kepada  seluruh masyarakat  yang  terdaftar  sebagai  anggota.  Keanggotaan  BPJS  Kesehatan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  BPJS
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  dan  BPJS  Non  Penerima  Bantuan  Iuran  (BPJS  Non  PBI).  Pada  tahun  2019, Provinsi  Bali  ditargetkan  mencapai  Universal  Health  Coverage  sebesar  95  persen    sehingga  Pemerintah Provinsi  Bali  menganggarkan  dana  senilai  Rp  945  miliar  untuk  pembiayaan  layanan  JKN  -  KBS  yang diintegrasikan dengan  JKN - KIS. Karangasem merupakan salah satu dari empat kabupaten di Provinsi Bali yang  mendapatkan  persentase  pembiayaan  paling  banyak,  yaitu  sebesar  51  persen  dari  total  anggaran  yang dibutuhkan  jika  dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan masyarakat  penerima  BPJS-PBI  berdasarkan  variabel  pendidikan,  indikator  ketenagakerjaan,  usia,  dan pengeluaran  per  kapita  di  Kabupaten  Karangasem  tahun  2017.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  random  forest.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  variabel  pengeluaran  per kapita  memiliki  kontribusi  terbesar  dalam  mengklasifikasikan  status  peserta  PBI.  Model  yang  terbentuk menghasilkan  akurasi  sebesar  0,  8017.  Hal  ini  berarti  model  dapat  mengklasifikasikan  dengan  tepat  sebesar 80, 17 persen.
Kata kunci: BPJS Kesehatan PBI, Karangasem, Klasifikasi, Random Forest .

## 1.  PENDAHULUAN
Universal Health Coverage (UHC) merupakan suatu program pemerintah yang bertujuan untuk menjamin  tersedianya  jaminan  kesehatan  bagi  seluruh  lapisan  masyarakat,  tanpa  terhalang gangguan  finansial.  Guna  mewujudkan  program  tersebut,  pemerintah  semakin  gencar  dalam meningkatkan  target  jumlah  peserta  program  Jaminan  Kesehatan  Nasional-Kartu  Indonesia  Sehat (JKN-KIS)  di  berbagai  daerah.  Dalam  hal  ini,  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS) Kesehatan menjadi badan yang bertugas sebagai penyelenggara. Peserta program BPJS Kesehatan terbagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu  peserta  BPJS  Kesehatan  yang  merupakan  Penerima  Bantuan Iuran  (PBI)  dan  peserta  BPJS  Kesehatan  yang  bukan  Penerima  Bantuan  Iuran  atau  yang  biasa disebut  dengan  BPJS  Kesehatan  Non  PBI.  Secara  garis  besar,  perbedaan  antara  BPJS  Kesehatan PBI  dengan  Non  PBI  adalah  para  peserta  PBI,  iuran  bulanannya  dibayarkan  oleh  pemerintah. Sedangkan  peserta  Non  PBI  merupakan  peserta  BPJS  Kesehatan  yang  iuran  bulanannya  dibayar sendiri  oleh  peserta.  Peserta  yang  berhak  menjadi  peserta  program  jaminan  kesehatan  PBI  terdiri dari 2 golongan yaitu fakir miskin dan orang tidak mampu [3]. Penentuan keikutsertaan program ini, didasarkan pada Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS).
Pada  tahun  2019,  Provinsi  Bali  ditargetkan  mencapai Universal  Health  Coverage sebesar  95 persen   sehingga  Pemerintah  Provinsi  Bali  menganggarkan  dana  senilai  Rp945  miliar  untuk pembiayaan layanan JKN  - KBS yang diintegrasikan dengan  JKN - KIS. Untuk memenuhi target tersebut,  Pemerintah  Provinsi  Bali  telah  menyiapkan  skema  pembagian  pembiayaan  dengan pemerintah kabupaten maupun pemerintah kota.
Karangasem  merupakan  salah  satu  dari  empat  kabupaten  di  Provinsi  Bali  yang  mendapatkan persentase pembiayaan paling banyak, yaitu sebesar 51 persen dari total anggaran yang dibutuhkan jika  dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya;  Gianyar  yang  hanya  mendapat  40  persen,  Klungkung yang mendapat pembiayaan sebesar 49 persen, dan Denpasar yang sama sekali tidak mendapatkan bantuan  pembiayaan  [11].  Besarnya  persentase  bantuan  pembiayaan  yang  diterima  Pemerintah Kabupaten  Karangasem  disebabkan  karena  Karangasem  merupakan  kabupaten  yang  tingkat kemiskinannya  pada  tahun  2017  menunjukkan  angka  paling  tinggi  jika  dibandingkan  daerah lainnya,  yakni  sebesar  6,55  persen  [5].  Salah  satu  faktor  penyebab  terjadinya  kemiskinan  adalah pendidikan  yang  diperoleh.  Data  BPS  menunjukkan  persentase  penduduk  di  Kabupaten
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Karangasem dengan pendidikan tertinggi yang ditamatkan SD sederajat dan tidak pernah bersekolah mencapai 64,38 persen dari total penduduk selama periode 2016-2018.
Rendahnya  tingkat  pendidikan  menyebabkan  pekerja  memilih  sektor  informal  [12]  yang umumnya  menggunakan  teknologi  yang  sederhana  sehingga  biasanya  sektor  ini  dikenal  sebagai sektor  dengan  kondisi  kerja  tidak  layak  dan tingkat  pendapatan  rendah  [7]. Tingginya  kemiskinan juga  dapat  dipengaruhi  oleh  banyaknya  penduduk  yang  memiliki  rata-rata  pengeluaran  per  kapita per  bulan  di  bawah  Garis  Kemiskinan.  Rendahnya  pendapatan  menyebabkan  tingkat  partisipasi angkatan kerja semakin tinggi karena penduduk lebih memilih bekerja dibandingkan bersekolah dan mengurus rumah tangga [8]. Selama periode 2015 - 2018, persentase Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja  (TPAK)  di  Kabupaten  Karangasem  memberikan  nilai  rata-rata  sebesar  81  persen  dengan jumlah penduduk yang bekerja lebih tinggi dibandingkan penduduk yang bersekolah dan mengurus rumah tangga [6]. Dengan tingginya tingkat kemiskinan di Kabupaten Karangasem disertai dengan besarnya  kontribusi  penduduk  yang  bekerja  dan  rendahnya  tingkat  pendidikan  diharapkan pemerintah  mampu  memberikan  berbagai  jaminan  perlindungan,  termasuk  salah  satunya  jaminan kesehatan bagi masyarakat yang kurang mampu melalui program BPJS PBI.
Berdasarkan  paparan  latar  belakang  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  masyarakat  penerima  BPJS  Kesehatan  PBI  berdasarkan  variabel  pendidikan, indikator ketenagakerjaan, usia, dan pengeluaran per kapita di Kabupaten Karangasem tahun 2017. Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode random  forest . Metode ini  dipilih  karena  dapat digunakan  pada  data  yang  timpang  ( imbalanced  data )  dan  memiliki  kesalahan  ( error )  yang  lebih kecil [9]. Metode random forest tetap dapat digunakan bila terdapat missing data dan secara umum metode ini memiliki akurasi yang cukup tinggi dibanding metode yang lain [10].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 BPJS Kesehatan PBI
Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan  merupakan  badan  publik  yang menyelenggarakan program Jaminan Kesehatan. Peserta BPJS Kesehatan terdiri dari dua kelompok, yaitu  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  dan  Bukan  Penerima  Bantuan  Iuran  (Non  PBI)  Jaminan Kesehatan.  PBI  adalah  peserta  Jaminan  Kesehatan  bagi  fakir  miskin  dan  orang  tidak  mampu sebagaimana  diamanatkan  UU  SJSN  yang  iurannya  dibayari  pemerintah  sebagai  peserta  program Jaminan Kesehatan (BPJS Kesehatan [4].

## 2.2 Random Forest Clustering
Random  forest merupakan  metode  klasifikasi  berbasis decision  tree dengan  output  dari  hasil klasifikasinya  berupa decision mayoritas  dari  seluruh trees yang  terbentuk. Random  forest membentuk  sekumpulan  pohon  keputusan  ( decision  trees )  pada  subruang  data  secara  acak  untuk membangun  prediktor,  sehingga  menghasilkan  satu  set  pohon  keputusan  berdasarkan  modus  tiap- tiap pohon [9].
Random  forest merupakan  metode  klasifikasi  berbasis  pohon  keputusan.  Metode  ini menghasilkan  banyak tree s  yang  dibentuk  dari  sampel-sampel  training  set.  Hasil  akhirnya  adalah

## Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
decision mayoritas  dari  seluruh tree s  yang  terbentuk.  Pada  metode random  forest ,  terdapat  proses bagging ,  yaitu training  set akan  disampel  dengan  pengembalian  sehingga  dihasilkan  beberapa decision  tree . Decision yang  paling  banyak  terpilih  oleh trees akan  menjadi  keputusan  klasifikasi akhir. Kelebihan metode random forest antara lain cocok digunakan pada training set yang besar, dapat digunakan pada data set yang mengandung missing data , dan secara umum memiliki akurasi yang lebih tinggi dibanding metode yang lain. Sedangkan kekurangannya adalah waktu pembuatan model yang lama (bergantung pada banyaknya decision trees yang dihasilkan) [10].
Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  melakukan  analisis random  forest adalah sebagai berikut:
1. Membagi data menjadi data training dan data testing .
2. Melakukan  proses bagging ,  yaitu  dilakukan  penarikan  sampel  pada  data training menggunakan metode random sampling with replacement . Setiap sampel dari data training akan menghasilkan satu tree . Proses bagging dilakukan berulang sesuai jumlah trees yang ingin dibuat. Satu objek pada data testing diproses pada seluruh trees yang telah dibuat.
3. Membangun  model random  forest dengan  data training hasil  dari  proses bagging dan melakukan  prediksi  dengan  mengombinasikan  hasil  dari  setiap decision  trees /pohon keputusan dengan cara voting .
4. Melakukan  pengujian  pada  model  yang  dibangun  dengan  mengapliaksikannya  pada  data testing .
5. Membuat  tabel confusion  matrix (matriks  kebingungan)  dan  melakukan  evaluasi  model random  forest dengan  menggunakan  beberapa  parameter,  yaitu  akurasi  data training dan akurasi data testing .

## 2.3 Confusion Matrix
Confusion  Matrix menyajikan  jumlah  data  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah berdasarkan  model  yang  terbentuk  dan  data  yang  sebenarnya  (actual  values).  Kelas  positif  yang diprediksi dengan benar oleh model dinamakan True Positive (TP). Sedangkan, kelas negative yang diprediksi  benar  oleh  model  dinamakan True  Negative (TN).  Kelas  positif  yang  diprediksi  salah oleh  model  dinamakan False  Negative (FN).  Sedangkan,  kelas  negatif  yang  diprediksi  salah  oleh model dinamakan False Positive (FP). Struktur Confusion Matrix dapat diihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Confusion Matrix Kelas Prediksi Kelas Aktual Positif Negatif Positif TP FP Negatif FN TN
Berdasarkan Confusion Matrix , diketahui beberapa indikator yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja model yang telah terbentuk, salah satunya adalah Accuracy. Nilai Accuracy menggambarkan seberapa baik model dalam mengklasifikasikan seluruh data dengan benar.  Nilai ini diperoleh dari rasio  antara  jumlah  data  yang  diklasifikasikan  benar  oleh  model  (TP  dan  TN)  dengan  jumlah keseluruhan data (TP+FP+FN+TN) [1].
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## 3.  METODE PENELITIAN

## 3.1 Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Survei  Sosial  Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2017 di Kabupaten Karangasem, Bali. Variabel-variabel yang digunakan dalam  pengklasifikasian  peserta  BPJS  PBI  ini  adalah  pendidikan,  indikator  ketenagakerjaan,  usia, dan pengeluaran per kapita di Kabupaten Karangasem. Berikut ini adalah tabel ringkasan variabel- variabel penelitian yang digunakan.
Tabel 3.1 Variabel-variabel Penelitian
Variabel Tipe Data Deskripsi Pendidikan terakhir Polynomial Jenjang pendidikan tertinggi yang sedang/pernah diikuti oleh masyarakat (tidak/belum pernah sekolah, SD, SMP, SMA, atau PT). Indikator ketenagakerjaan Polynomial Indikator ketenagakerjaan terdiri dari penduduk yang termasuk angkatan kerja (bekerja dan tidak bekerja) dan penduduk yang tidak termasuk angkatan kerja (sekolah, mengurus rumah tangga, dan kegiatan lainnya). Usia Numerik Usia masyarakat Exp Numerik Pengeluaran per kapita per bulan Status peserta PBI Label Terima, tidak

## 3.2 Prosedur Analisis
Penelitian ini menggunakan aplikasi R versi 4.2 dan Microsoft Excel untuk mengolah datanya. Berikut  ini  prosedur  analisis  dalam  pengklasifikasian  peserta  BPJS  Kesehatan  berdasarkan  status PBI dan non PBI.
1. Melakukan  analisis  secara  deskriptif  mengenai  data-data  pendidikan,  indikator ketenagakerjaan,  usia,  dan  pengeluaran  per  kapita  peserta  BPJS  Kesehatan  di  Kabupaten Karangasem.
2. Proses  klasifikasi  dimulai  dengan  melakukan  proses  persiapan  pengolahan  data (preprocessing)  terlebih  dahulu.  Proses  persiapan  ini  terdiri  dari  proses  pembersihan  data, penyeleksian  variabel,  dan  transformasi  pada  beberapa  variabel  kategorik. Proses pembersihan  data  (data  cleansing)  merupakan  salah  satu  proses  yang  penting  untuk dilakukan  pada  tahap  awal  dalam  pengolahan  data.  Proses  ini  bertujuan  untuk menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak  relevan  dengan  penelitian  yang  dilakukan. Selanjutnya  dilakukan  penyeleksian  data-data  yang  dibutuhkan  berdasarkan  variabel- variabel  yang  telah  disebutkan  pada  tabel  1.  Setelah  pemilihan  data,  dilakukan  proses
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
transformasi  data.  Transformasi  dilakukan  pada  kelompok  data  variabel  pendidikan terakhir, dimana data-data tersebut dikelompokkan ke dalam lima kategori.
3. Setelah dilakukan proses persiapan pengolahan data, tahapan yang dilakukan selanjutnya adalah melakukan proses klasifikasi dengan menggunakan metode random forest .
4. Melakukan penarikan kesimpulan.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Statistik Deskriptif
4.1.1 Distribusi Masyarakat berdasarkan Status Penerima PBI dan Pendidikan Terakhir
Grafik 4.1.1 Distribusi Masyarakat berdasarkan Status PBI dan Tingkat Pendidikan
Berdasarkan  grafik  4.1.1,  dapat  dilihat  bahwa  masyarakat  di  Kabupaten  Karangasem  lebih banyak  yang  berstatus  bukan  peserta  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI).  Jika  dilihat  dari  tingkat pendidikannya, masyarakat yang berstatus sebagai peserta PBI didominasi oleh mereka yang sedang dan  telah  menyelesaikan  pendidikan  SD.  Sama  halnya  dengan  masyarakat  yang  berstatus  sebagai peserta  PBI,  masyarakat  yang  berstatus  bukan  peserta  PBI  paling  banyak  berada  pada  tingkat pendidikan  SD.  Dapat  dilihat  juga  berdasarkan  tingkat  pendidikannya,  masyarakat  yang  berstatus sebagai peserta PBI memiliki pola yang cenderung sama dengan masyarakat yang berstatus sebagai peserta Non-PBI.

## 4.1.2 Distribusi Masyarakat berdasarkan Status Penerima PBI dan Indikator
Ketenagakerjaan
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Grafik 4.1.2 Distribusi Masyarakat berdasarkan Status PBI dan Indikator Ketenagakerjaan
Dari  grafik  4.1.2,  dapat  ditunjukkan  bahwa  masyarakat  bukan  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI) lebih  banyak  dibandingkan  masyarakat  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI).  Berdasarkan  indikator ketenagakerjaannya,  baik  masyarakat  Penerima  Bantuan  Iuran  maupun  yang  bukan  Penerima Bantuan Iuran paling banyak berasal dari mereka yang berstatus bekerja. Kedua kelompok peserta Penerima  Bantuan  Iuran  dan  bukan  Penerima  Bantuan  Iuran  berdasarkan  indikator ketenagakerjaannya menunjukkan pola yang cenderung sama.
4.1.3 Distribusi Usia Masyarakat berdasarkan Status Penerima PBI
Grafik 4.1.3 Distribusi Usia Masyarakat berdasarkan Status PBI
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Berdasarkan grafik 4.1.3, terlihat bahwa nilai tengah (median) dari distribusi usia peserta  BPJS Kesehatan yang tidak berstatus PBI adalah 34 tahun, sedangkan nilai tengah (median) dari distribusi usia  peserta  BPJS  Kesehatan  yang  berstatus  PBI  adalah  36  tahun.  Usia  termuda  peserta  BPJS Kesehatan yang tidak berstatus PBI dan yang berstatus PBI adalah 0 tahun. Usia tertua peserta BPJS Kesehatan yang tidak berstatus PBI adalah 97 tahun, sedangkan usia tertua peserta BPJS Kesehatan yang berstatus PBI adalah 94 tahun.

## 4.1.4 Distribusi Pengeluaran Per Kapita Masyarakat berdasarkan Status Penerima PBI
Grafik 4.1.4 Distribusi Pengeluaran Masyarakat berdasarkan Status PBI Berdasarkan  grafik  4.1.4,  terlihat  bahwa  nilai  tengah  (median)  dari  distribusi  pengeluaran  per kapita (rupiah) peserta BPJS Kesehatan yang tidak berstatus PBI adalah Rp603.007,00. Sedangkan nilai tengah (median) dari distribusi pengeluaran per kapita (rupiah) peserta  BPJS Kesehatan yang berstatus  PBI  adalah  Rp525.757,00.  Pengeluaran  terendah  peserta  BPJS  Kesehatan  yang  tidak berstatus  PBI  dan  yang  berstatus  PBI  adalah  Rp175.949,00.  Pengeluaran  tertinggi  peserta  BPJS Kesehatan  yang  tidak  berstatus  PBI  adalah  Rp1.778.087,00.  Sedangkan  pengeluaran  tertinggi peserta BPJS Kesehatan yang berstatus PBI adalah Rp1.289.176,00.
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
4.2 Klasifikasi Random Forest

## 4.2.1 Important Variable
Grafik 4.2.1 Important Variable
Besarnya kontribusi suatu variabel dapat dilihat melalui nilai Mean Decrease Gini . Nilai mean decrease  gini yang  tinggi  menunjukkan  kontribusi  variabel  tersebut  juga  besar  dalam  model. Berdasarkan  model random  forest yang  telah  dihasilkan  pada  penelitian  ini,  dapat  terlihat  dalam grafik  4.2.1,  bahwa  variabel  Exp  (pengeluaran)  memiliki  kontribusi  terbesar  dalam  memengaruhi variabel  status  peserta  PBI.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai mean  decrease  gini variabel  Exp  lebih besar daripada variabel lainnya. Dapat dikatakan bahwa semakin rendah pendapatan seseorang akan sangat berpengaruh terhadap keikutsertaannya sebagai peserta BPJS PBI.

## 4.2.2 Klasifikasi peserta BPJS Kesehatan berdasarkan status PBI dan non-PBI
Tabel 4.2.2 Consufion Matrix
Kelas Prediksi Kelas Aktual Tidak Ya Tidak 393 50 Ya 64 68
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Berdasarkan  tabel  4.2.2,  sebanyak  393  data  peserta  BPJS  non-PBI  dan  68  data  peserta  BPJS PBI diklasifikasikan secara benar oleh model yang terbentuk. Sedangkan 64 data peserta BPJS non- PBI salah diklasifikasikan menjadi peserta BPJS PBI ( false positive) dan 50 data peserta BPJS PBI salah  diklasifikasikan  menjadi  peserta  BPJS  non-PBI  ( false  negative) . Confusion  matrix di  atas menghasilkan  akurasi  sebesar  0,  8017.  Hal  ini  berarti  model  yang  terbentuk  mampu  memprediksi data testing sebesar 80, 17 persen secara tepat. Data testing yang digunakan sebesar 20 persen dari keseluruhan observasi untuk memvalidasi model yang telah terbentuk.

## 5.  KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  peserta  BPJS  Kesehatan  berstatus  PBI  di   wilayah Kabupaten Karangasem dapat diklasifikasikan menurut variabel pengeluaran per kapita, pendidikan terakhir, indikator ketenagakerjaan, dan usia. Pengeluaran per kapita memiliki kontribusi pengaruh terbesar,  selanjutnya  diikuti   oleh  usia,  dan  pendidikan  terakhir.  Output confusion  matrix menunjukan  bahwa   observasi  yang   tidak  diprediksi  dengan  tepat   oleh   model   proporsinya sebesar   19,83  persen   dari   total   data testing .  Sedangkan  angka  0,8017  menunjukkan model  tersebut  mampu memprediksi data testing dengan tepat sebesar 80,17 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amir, S. & Prasetyo B. (2020). Comparison of Elliptic Envelope Method and Isolation Forest Method on Imbalance Dataset. Jurnal Matematika, Statistika, dan Komputasi , 17 (1), 42-49. DOI : 10.20956/jmsk.v%vi%i.10899
[2] BPJS  Kesehatan.  (2016). Peserta  Program  JKN .  Diunduh  dari  https://faskes.bpjs- kesehatan.go.id/aplicares/#/app/peta pada tanggal 13 Oktober 2020.
[3] BPJS Kesehatan.
(2020). Peserta
BPJS. Diunduh dari https://bpjs- kesehatan.go.id/bpjs/pages/detail/2014/11 pada tanggal 13 Oktober 2020.
[4] BPJS  Kesehatan.  (2020). Seputar  BPJS  Kesehatan .  Diunduh  dari  https://bpjs- kesehatan.go.id/bpjs/dmdocuments/eac4e7a830f58b4ade926754f74b6caf.pdf pada tanggal 29 Oktober 2020.
Qonita Raihananda, I Wayan Edy Darma Putra, Monica Seftaviani Sijabat, Sifa Rofatunnisa, Muhammad Ibnu Ma’ruf, Hermarwan, Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
[5] BPS. (2018). Persentase Penduduk Miskin Provinsi Bali menurut Kabupaten/Kot a. Diunduh dari https://bali.bps.go.id/indicator/23/125/1/persentase-penduduk-miskin-provinsi-bali- menurut-kabupaten-kota.html pada tanggal 13 Oktober 2020.
[6] BPS. (2019). Indikator Ketenagakerjaan Kabupaten Karangasem . Diakses dari   https://karangasemkab.bps.go.id/indicator/6/93/1/indikator-ketenagakerjaan-kabupaten- karangasem.html pada tanggal 14 Oktober 2020.
[7] Diana,  F.  N.  (2019). Pekerja  Informal  dan  Kemiskinan  di  Bekasi .  Diunduh  dari http://m.ayobekasi.net/read/2019/05/20/2805/pekerja-informal-dan-kemiskinan-di-kabupaten- bekasi pada tanggal 12 Oktober 2020.
[8] Fudloli, M. T., & Sukidin. (2015). Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Masyarakat Miskin di RT.01  RW.06  Desa  Tegal  Gede  Kecamatan  Sumbersari  Kabupaten  Jember. Jurnal
Pendidikan Ekonomi , 9 (2), 15-25. Diakses dari https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JPE/article/view/3368
[9] Nisa, I. M. K., & Nooraeni, R. (2020). Penerapan Metode Random Forest Untuk Klasifikasi Wanita  Usia  Subur  di  Perdesaan  Dalam  Menggunakan  Internet  (SDKI  2017). Jurnal
Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya, 8 (1), 72-76. DOI:
https://doi.org/10.24252/msa.v8i1.13162f
[10]  Pramana, S., Yuniarto, B., Mariyah, S., Santoso, I., Nooraeni, R. (2018). Data Mining dengan R: Konsep serta Implementasi . Bogor: In Media.
[11]  Wiratmini,  N.  E.  (2018). Targetkan  UHC  95%  pada  2019,  Bali  Anggarkan  Rp495  Miliar untuk Pembiayaan JKN . Diunduh dari Bali Bisnis:
https://bali.bisnis.com/read/20181231/537/874159/targetkan-uhc-95-pada-2019-bali- anggarkan-rp495-miliar-untuk-pembiayaan-jkn pada tanggal 14 Oktober 2020.
[12]  Yuniati,  M.  (2020).  Analisis  Ekonomi  Angkatan  Kerja  Perempuan  Berdasarkan  Tingkat Pendidikan  Diploma  dan  Universitas  di  Provinsi  NTB  Tahun  2016  -  2018. Jurnal  Bina Ilmiah , 14 (6), 2703-2710. DOI : https://doi.org/10.33758/mbi.v14i6.416