## Teknik Data Science di Bidang Kesehatan : Menganalisis Faktor penting Ketidakhadiran Janji Medis Pasien

## 1* amirmahmud@unprimdn.ac.id
Received: 5 Januari 2022 Accepted: 9 Januari 2022 Published: 12 Januari 2022 * Amir Mahmud Husein Abstrak  : Ketidakhadiran  pasien  dan  pembatalan  janji  temu  yang terlambat  akan  berdampak  buruk  pada  kinerja  keuangan  dan  kualitas layanan  organisasi  perawatan  kesehatan,  kesinambungan  perawatan terganggu, kemanjuran obat tidak dapat dipantau secara teratur, layanan pencegahan  dan  pemeriksaan  tidak  dapat  diberikan  tepat  waktu. Makalah  ini  menyajikan  hasil  analisis  dalam  kumpulan  data menggunakan  pendekatan  ilmu  data.  Kerangka  kerja  menerapkan konsep  CRIS-DM  dengan  tahapan  pemahaman  bisnis,  pra-pemrosesan data, pembersihan data, rekayasa fitur, pemodelan dan evaluasi. Analisis data statistik deskriptif dan visual digunakan untuk memahami kumpulan data  untuk  menjawab  delapan  pertanyaan  penting  yang  berhubungan dengan faktor ketidakhadiran janji temu pasien yang terjadwal, kemudian memprediksi  apakah  pasien  akan  datang  pada  hari  janji  temu  yang dijadwalkan.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  nilai  matriks  Accuray,  F1-Score dan  ROC  terhadap  Lima  model machine  learning yang  digunakan menghasilkan Light  GBM  Classifier , Gradient  Boosting  Classifier dan XGBoost Classifier adalah tiga model terbaik dengan akurasi diatas 78% sekitar  0.79968  (79.9%),  0.79883  (79.8%)  dan  0.79806  (79.8%)  pada masing-masing model.
Keywords: Ketidakhadiran janji medis, Machine Learning , Ilmu Data, Perawatan Kesehatan, Prediksi.
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Pendekatan Data  Science (ilmu  data)  dan  Analisis  Data  menjadi  semakin  penting  dari  hari  ke  hari. Perusahaan  dan  eksekutif  membutuhkan  wawasan  untuk  membuat  keputusan  khususnya  dalam  layanan kesehatan  (Leung  et  al.  2020).  Kesehatan  masyarakat  dan  fasilitas  terkait  sangat  penting  untuk  kota  dan masyarakat  yang  berkembang.  Pemanfaatan  sumber  daya  kesehatan  yang  optimal  menghemat  uang  dan waktu, tetapi  di atas semua itu, menyelamatkan nyawa  lebih berharga (Schuler et al. 2020). Banyak  pasien frustrasi  dengan  biaya  perawatan  kesehatan  yang  terus  meningkat  di  berbagai  negara  berkembang  dan kurangnya  transparansi  dalam  sistem  pembayaran  medis:  harga  prosedur  dan  tes  tidak  diketahui sebelumnya, berbeda dari satu lokasi ke lokasi lain, dan sering kali tampak tidak proporsional dengan yang sebenarnya. tingkat perawatan yang diterima (Jödicke et al. 2019; Nomura et al. 2021). Alat untuk membantu menegosiasikan  sistem  ini  dapat  memungkinkan  pasien  menemukan  solusi  paling  ekonomis  untuk kebutuhan perawatan kesehatan (Huang et al. 2021; Morid et al. 2019). Selain itu, dampak pandemi COVID- 19 telah membebani sumber daya medis yang ada. Khusus untuk penjadwalan janji pasien, sikap biasa dari melewatkan janji medis dapat menyebabkan kerusakan parah pada kesehatan pasien (Daghistani et al. 2020).
Tingginya  tingkat  pasien  yang  tidak  datang  untuk  pemeriksaan  dan  janji  medis  adalah  masalah  yang berulang  dalam  perawatan  kesehatan  (Marbouh  et  al.  2020).  Ketidakhadiran  pasien  dan  pembatalan  janji temu  yang  terlambat  akan  berdampak  buruk  pada  kinerja  keuangan  dan  kualitas  layanan  organisasi
1 2 Amir Mahmud Husein , Muhammad Khoiruddin Harahap
Universitas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika Politeknik Ganesha Medan, Program Studi Teknik Informatika
2 1
perawatan  kesehatan  (Dashtban  and  Li  2021),  kesinambungan  perawatan  terganggu  (Davies  et  al.  2016). Kemanjuran  obat  tidak  dapat  dipantau  secara  teratur  (Ahmadi  et  al.  2019).  Layanan  pencegahan  dan pemeriksaan tidak dapat diberikan tepat waktu. Penyakit akut lebih mungkin untuk tidak diobati dan menjadi kondisi  kronis  dengan  komplikasi.  Singkatnya,  melewatkan  janji  temu  bisa  sangat  merugikan  kesehatan seseorang (L. H. A. Salazar et al. 2021). Di sisi lain, pasien yang menginginkan janji temu sesegera mungkin tidak bisa mendapatkannya. Jadi, ada dua kerugian: hilangnya waktu untuk dokter dan hilangnya janji untuk orang yang membutuhkan.
Dalam penelitian ini, fokus utama melakukan statistik deskriptif dan visual untuk menjawab pertanyaan dan menganalisis data janji temu yang dijadwalkan untuk menemukan faktor-faktor apa yang penting untuk masalah  ini,  kemudian  memprediksi  apakah  pasien  akan  datang  untuk  janji  temu  yang  dijadwalkan. Menemukan faktor-faktor alasan mengapa beberapa pasien tidak datang ke janji temu yang dijadwalkan dan kemungkinan  melewatkan  janji  temu  merupakan  salah  satu  masalah  penting  yang  harus  dipertimbangkan oleh  pemangku  kepentingan  di  masa  depan.  Analisis  difokuskan  pada  penemuan  yang  mempengaruhi pasien untuk datang atau tidak datang ke janji.

## TINJAUAN LITERATUR
Melewatkan  janji  temu  pasien  memberi  beban  berat  pada  sistem  medis  dan  berdampak  negatif  pada perawatan pasien. Ketidakhadiran pasien dapat menyebabkan kesulitan  penjadwalan dan operasional klinik maupun  rumah  sakit,  dapat  membatasi  akses  ke  perawatan  dan  tentunya  akan  mengurangi  produktivitas layanan kesehatan (Davies et al. 2016). Banyak penelitian telah dilakukan dengan mengusulkan model untuk memahami  faktor  risiko  yang  menentukan  prediksi  ketidakhadiran  dalam  banyak  situasi  yang  berbeda. Sebagian  besar  penelitian  di  bidang  ini  melihat  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  ketidakhadiran dalam disiplin dan semua janji di rumah sakit atau klinik maupun praktek umum (Dashtban and Li 2021). Beberapa pekerjaan menggunakan pendekatan machine learning untuk memprediksi ketidakhadiran pasien dimana model random forest merupakan model yang menghasilkan tingkat akurasi yang terbaik  (Dashtban and Li 2021; Praveena, Krupa, and Saipreethi 2019; L. H. Salazar et al. 2020). Dalam penelitian lainnya, (Davies et  al.  2016)  mengusulkan Multifactor  analysis  of  variance (ANOVA)  dengan  tingkat  ketidakhadiran  sebagai variabel dependen, dan jenis kelamin, kelompok usia, usia janji temu, status pasien baru, dan jalur layanan sebagai  faktor.  Mereka  malaporkan  bahwa  laki-laki  memiliki  tingkat  ketidakhadiran  yang  lebih  tinggi daripada  perempuan  hingga  usia  65  tahun,  di  mana  laki-laki  dan  perempuan  menunjukkan  tingkat  yang sama.  Rata-rata  tingkat  ketidakhadiran  menurun  dengan  usia  sampai  75-79,  dimana  tingkat  meningkat. Seiring bertambahnya usia janji temu, pria dan pasien baru mengalami peningkatan tingkat ketidakhadiran. Pasien yang lebih muda sangat rentan untuk tidak hadir seiring bertambahnya usia janji temu.
Banyak  peneliti  telah  mengeksplorasi  berbagai  teknik  untuk  meningkatkan  akurasi  model  prediktif  dalam konteks ketidakhadiran medis. Hasilnya menegaskan bahwa dampak dari memahami perilaku pasien terkait ketidakhadirannya dalam janji medis memiliki efek positif. Aspek lain yang perlu diperhatikan adalah bahwa tergantung pada spesialisasi medis, pasien memiliki perilaku yang berbeda dan harus diperhitungkan ketika mengembangkan model prediktif.

## BAHAN DAN METODE

## Himpunan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data Medical Appointment No Shows yang diperoleh dan diambil dari kaggel (JoniHoppen 2017). Kumpulan data ini merupakan informasi dari 110.527 janji medis di  negara  Brasil  dan  difokuskan  pada  pertanyaan  apakah  pasien  datang  untuk  janji  temu  atau  tidak. Pertanyaan utama dalam penelitian ini adalah menemukan jawaban mengapa 30% pasien melewatkan janji temu yang dijadwalkan. Selanjutnya, menggunakan lima model machine learning untuk memprediksi faktor terpenting yang mempengaruhi kehadiran pasien. Data janji temu digabungkan dari lebih dari 45 klinik dan
rumah sakit di tingkat kotamadya di Brasil antara 29/4/2016 dan 6/6/2016. Dalam kumpulan data awal, setiap file terdiri dari 14 attribut, yaitu:
1. PatientId = Identifikasi pasien
2. AppointmentID = Identifikasi setiap janji
3. Gender = Pria atau Wanita
4. ScheduledDay = Hari janji temu yang sebenarnya
5. AppointmentDay = Hari seseorang menelepon atau mendaftarkan janji temu
6. Age = Umur pasien
7. Neighbourhood= Tempat janji temu.
8. Scholarship = Jika orang tersebut menerima bantuan kesejahteraan (Benar Salah)
9. Hipertensi = Benar atau Salah
10. Diabetes = Benar atau Salah
11. Alkoholisme = Benar atau Salah
12. Handicap = Benar atau Salah
13. SMS_received = 1 atau lebih pesan yang dikirim ke pasien.
14. No-show = Benar atau Salah.
Kumpulan data ini difokuskan menyaring data untuk menemukan faktor-faktor apa yang penting kemudian memprediksi  apakah  pasien  akan  datang  untuk  janji  mereka  dan  melakukan  statistik  deskriptif  dan  visual untuk menjawab pertanyaan dan melihat wawasan tersembunyi.

## Metodologi
Penelitian ini menggunakan pendekatan data scince dengan manggunakan metode CRIS-DM yang meliputi beberapa tahapan, yaitu:
1. Permasalahan Bisnis
Pasien  yang  tidak  datang  tepat  waktu  menyebabkan  terganggunya  proses  penjadwalan  dan  dapat menyebabkan  dokter  bekerja  ekstra.  Sebaliknya,  apabila  tidak  datang  sama  sekali,  akan  membuang  waktu dokter.  Dalam  kedua  kasus,  efisiensi  sistem  pelayanan  kesehatan  akan  berkurang.  Ketidakhadiran  dapat menyebabkan penurunan kualitas perawatan, hilangnya produktivitas, kerugian finansial, dan gangguan hasil medis pasien. Dengan demikian, penelitian ini menjadi jawaban atas beberapa pertanyaan untuk membantu dalam menemukan faktor-faktor penting tentang ketidakhadiran pasien, yaitu:
a) Apakah jenis kelamin pasien ada hubungannya dengan kehadiran?
b) Berapa waktu tunggu rata-rata antara tanggal penjadwalan dan tanggal janji? Dan apakah ada hubungan antara waktu tunggu dan janji tidak hadir?
c) Apakah usia tua lebih menjaga kesehatan daripada masa muda?
d) Apakah jenis penyakit mempengaruhi kunjungan pasien?
e) Berapa banyak pasien yang hadir dan tidak menghadiri janji temu melalui SMS yang diterima?
f) Berapa proporsi janji temu versus tidak hadir?
g) Apakah lingkungan berperan dalam membuat pasien tidak hadir?
h) Faktor-faktor  apa  yang  penting  untuk  memprediksi  apakah  pasien  akan  datang  untuk  janji  temu  yang dijadwalkan?
2. Pra-pemrosesan Data
Dataset berisi fitur target, yang diidentifikasi oleh variabel "No-Show" di mana: "true" mewakili pasien yang menghadiri janji medis, dan "false" mewakili pasien yang tidak muncul. Pada kolom ID_ PatientId tidak unik, yang menunjukkan bahwa pasien yang sama memiliki beberapa janji temu selama periode 6 minggu. Untuk menghindari  kebocoran  data  (yang  akan  terjadi  jika  data  pasien  yang  sama  digunakan  untuk  validasi  dan pengujian), hanya akan menyertakan janji temu terakhir pasien dalam model. Selanjutnya kolom PatientId ini akan  diubah  menjadi  format  bilangan  bulat.  Kolom  “No-show”  muncul  dalam  format  string  hal  ini  akan berdampak  pada  penggunaan  memori.  Jadi,  kolom  ini  akan  diganti  nama  menjadi  “no_show”  dan mengubahnya menjadi tipe data bilangan bulat (1, 0) untuk digunakan dalam perhitungan statistik. Terakhir,
kebutuhan  analisis  selanjutnya  perlu  menambahkan  kolom  baru  dari ScheduledDay dan AppointmentDay yaitu:
 ScheduledHour: jam dari Hari Terjadwal
 AppointmentTime: waktu Hari Janji
 ScheduleDate: tanggal Hari yang Dijadwalkan
 AppointmentDate: tanggal Hari Janji
 AppointmentWeekDay: hari dalam minggu dari Appointment Day
 AppointmentMonth: bulan dari Appointment Day
 AppointmentMonth: bulan dari Appointment Day
 WaitingDays: beberapa hari menunggu sebelum Hari Pengangkatan

## 3. Pembersihan Data
Kumpulan  data  kemudian  diproses  sebelumnya,  menghilangkan  catatan  yang  tidak  lengkap  dan  salah, menangani nilai yang hilang dan memecahkan ketidakkonsistenan. Transformasi antara tipe data kategorikal atau numerik dilakukan dengan cara normalisasi atau penskalaan. Dalam normalisasi, penskalaan ulang nilai atribut  dari  rentang  asli  untuk  menjaga  rentang  nilai  antara  [0,  1].  Dalam  diskritisasi,  atribut  numerik  usia diubah  menjadi  atribut  kategoris  dengan  memilih  lima  sebagai  kelompok.  Selanjutnya,  mengidentifikasi faktor-faktor yang paling penting dalam prediksi dan secara signifikan mempengaruhi kinerja model. Metode perolehan informasi digunakan untuk mengurutkan faktor berdasarkan dampaknya pada pasien yang datang dan tidak datang dan menghilangkan faktor yang tidak relevan.

## 4. Eksplorasi data analisis
Eksplorasi  data  adalah  salah  satu  langkah  dalam  mengeksplorasi  dan  memvisualisasikan  data  sehingga memungkinkan untuk mengidentifikasi pola yang terkandung dalam  kumpulan data. Dengan cara ini, akan mengaktifkan  kesimpulan  yang  dapat  berkontribusi  pada  pemahaman  masalah  yang  dimaksud.  Dalam tahapan  ini  digunakan  statistik  deskriptif.  Penggunaan  statistik  deskriptif  memungkinkan  untuk  meringkas karakteristik utama dari karakteristik numerik dataset (kontinu atau diskrit), seperti top, frekuensi, mean dan standar  deviasi  (std).  Namun,  dalam  skenario  dengan  banyak  variabel  kategori,  pendekatan  lain  mungkin lebih tepat. Ikhtisar atribut kategoris ada pada Gambar 1. Gambar 2 menyajikan peta panas matriks korelasi. Gambar  2  menggambarkan korelasi antara semua variabel. Secara khusus, ini menunjukkan korelasi positif atau  langsung  di  mana  variasi  satu  karakteristik  secara  langsung  mempengaruhi  yang  lain  dan  korelasi negatif atau terbalik di mana fluktuasi satu atribut berbanding terbalik dengan atribut lainnya.
Gambar 1 Statistik deskriptif data

## Gambar 2 Korelasi antar variabel
Pada  gambar  2  merupakan heat  map korelasi  antar  variabel  dimana  variabel  Hipertensi-Usia,  Hipertensi- Diabetes dan Diabetes-Usia merupakan variabel yang berkorelasi kuat, namun tidak ada korelasi kuat antara fitur apa pun dengan no-show.

## 5. Rekayasa Fitur
Rekayasa fitur digunakan untuk mengkode ulang fitur datetime dan menyimpan informasi yang diambil dari janji sebelumnya. Ketidakhadiran dan janji temu sebelumnya dihitung dengan mengurangkan 1 dari jumlah total ketidakhadiran dari janji temu masing-masing pasien. Tanggal yang dijadwalkan dan tanggal janji temu dibagi menjadi hari dalam seminggu dan hari dalam sebulan. Waktu  yang dijadwalkan juga dibagi menjadi jam  dalam  sehari.  Perbedaan  hari  adalah  perbedaan  dalam  hal  hari  antara  tanggal  yang  dijadwalkan  dan tanggal janji. Kondisi total adalah jumlah dari hipertensi, diabetes, cacat dan alkoholisme. Dengan kata lain, ini menunjukkan jumlah kondisi yang diderita pasien.

## 6. Pemodelan
Pembuatan model dijalankan dalam bahasa pemrograman python 3 dengan menggunakan jupyter notebook yang  melibatkan  lima  model  machine  learning  yaitu Gradient  Boosting  Classifier,  Random  Forest  Classifier, Light GBM Classifier, XGBoost Classifier dan AdaBoost .

## 7. Evaluasi
Keseluruhan  model machine  learning yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  dievaluasi  dalam menentukan  model  terbaik  berdasarkan  nilai  matrik Accuracy,  F1-score dan  ROC (Receiver  Operating Characteristics) .  ROC  merupakan  alat  ukur performance untuk classification  problem dalam  menentukan threshold dari suatu model.

## HASIL PENELITIAN
Bagian  ini  menyajikan  hasil  yang  diperoleh  setelah  melakukan  pra-pemrosesan  data,  pembersihan  data, explorasi data analisis, melakukan pemilihan fitur, dan menyetel hyperparameter tiga model terbaik dari hasil evaluasi  model  default.  Hasil  yang  disajikan  pada  bagian  ini  terbagi  menjadi  dua  bagian.  Bagian  pertama merupakan visualisasi hasil jawaban atas pertanyaan masalah bisnis.
Hasil Analisis
1. Apakah jenis kelamin pasien ada hubungannya dengan kehadiran?

## Gambar 3 Visualisasi hubungan jenis kelamin dengan kehadiran
Pada gambar 3 merupakan  grafik  yang menunjukkan bahwa kebanyakan wanita muncul pada janji mereka dan  begitu  juga  pria.  kita  perlu  menghitung  proporsi  oleh  masing-masing  jenis  kelamin  untuk  dapat membandingkan. Persentase Wanita yang datang pada janji adalah sekitar 79,69% dari semua pasien wanita dan persentase Laki-laki yang datang sekitar 80,03% dari semua pasien laki-laki. Kedua jenis kelamin memiliki komitmen  yang  sama  terhadap  jadwal  medis.  Persentase  pasien  yang  datang  pada  janji  mereka  mewakili 79,8% dan 20,2% pasien tidak datang.
2. Berapa  waktu  tunggu  rata-rata  antara  tanggal  penjadwalan  dan  tanggal  janji?  Dan  apakah  ada hubungan antara waktu tunggu dan janji tidak hadir?

## Gambar 4 Distribusi waktu tunggu
Melalui grafik pada gambar 4 di atas, menjadi jelas bahwa tingkat ketidakhadiran meningkat seiring dengan bertambahnya waktu menunggu. Ini mencapai tingkat yang lebih rendah ketika kehadiran terjadi pada hari yang sama dengan yang dijadwalkan. Kami kemudian dapat mengaitkannya dengan perawatan darurat atau bahkan ketika  pasien pergi ke  unit kesehatan tanpa penjadwalan sebelumnya. Menarik untuk  diperhatikan bahwa  setelah  seperempat  menunggu  ada  sedikit  pengembalian  ke  ketekunan  pasien,  ketika  tingkat ketidakhadiran turun dari 49,6% menjadi %34,78.

## 3. Apakah usia tua lebih menjaga kesehatan daripada masa muda?

## Gambar 5 Plot hubungan usia dengan kehadiran
Jadi,  berdasarkan  plot  gambar  5,  memang  terlihat  seperti  anak-anak  yang  sangat  kecil  memiliki  janji menghadiri pertemuan yang lebih tinggi daripada Usia dari 45-65  tahun. Pasien yang berusian rentang 23 hingga  40  dan  0-5  memiliki  jumlah  yang  lebih  tinggi  tidak  menghadiri  janji.  Jumlah  perempuan  yang menghadiri lebih banyak dari laki-laki dan perempuan yang tidak hadir lebih banyak dibandingkan laki-laki.
4. Apakah jenis penyakit mempengaruhi kunjungan pasien?
Berdasarkan  gambar  6,  menemukan  bahwa  pasien  Hipertensi  dan  Diabetes  lebih  tinggi  menghadiri  janji temu  bila  dibandingkan  dengan  penyakit  lain.  Usia  berkisar  antara  40  hingga  80  dengan  konversi  wanita lebih  baik  daripada  Pria.  Pasien  alkoholisme  dari  Laki-laki  yang  menghadiri  janji  temu  lebih  banyak dibandingkan  dengan  perempuan  dan  mereka  berkisar  antara  45  hingga  65.  Kunjungan  Pria  dan  Wanita untuk pasien Handicap berada dalam kisaran yang sama. Tidak ada banyak perbedaan.
Gambar 6 Grafik hubungan jenis penyakit terhadap kehadiran
5. Berapa banyak pasien yang hadir dan tidak menghadiri janji temu melalui SMS yang diterima?

## Gambar 7 Grafik hubungan SMS dengan kehadiran
Jika melihat gambar di atas, perempuan membuat janji lebih dari laki-laki. Anehnya. SMS pengingat pesan teks mungkin tidak efektif dalam mengurangi tingkat ketidakhadiran karena rasio ketidakhadiran lebih tinggi pada grup yang menerima SMS daripada grup yang tidak menerima.

## 6. Berapa proporsi janji temu versus tidak hadir?
Distribusi janji antar hari dalam seminggu (Senin-Jumat) hampir sama dengan lebih sedikit kunjungan pada hari Kamis dan Jumat. Ada 24 kunjungan pada hari Sabtu dan tidak ada pada hari Minggu. Rata- rata 10 hari pasien menunggu janji. 50% pasien menunggu hingga 4 hari dan 75% hingga 15 hari untuk membuat janji.
Gambar 8 Grafik distribusi janji terjadwal

## 7. Apakah lingkungan berperan dalam membuat pasien tidak hadir?

## Gambar 9 Grafik hubungan lingkungan dengan kehadiran
Pada gambar grafik tersebut menghasilkan  bahwa beberapa lingkungan memiliki lebih banyak  orang yang datang untuk janji mereka dan ini menunjukkan bahwa daerah ini memiliki peningkatan penyakit.
8. Faktor-faktor apa yang penting untuk memprediksi apakah pasien akan datang untuk janji temu yang dijadwalkan?

## Gambar 10 Plot faktor penting kehadiran pasien
Dari hasil gambar  di atas,  dapat diamati  bahwa  hampi  semua variabel kategori,  distribusi show / no-show untuk  kategori  yang  berbeda  terlihat  sangat  mirip.  Akhirnya,  menganalisis  dataset  dan  melakukan  statistik deskriptif  dan  visual  untuk  menjawab  pertanyaan  faktor  yang  paling  penting  untuk  memprediksi  apakah pasien akan hadir pada janji temu adalah pasien yang tidak terdaftar dalam program kesejahteraan. Sebagian besar orang yang memiliki Beasiswa kemungkinan besar akan melewatkan janji temu dan pasien yang tidak memiliki beasiswa muncul untuk janji temu. Selanjutnya, jenis kelamin adalah perempuan, Usia dari (45–65) dan  anak  kecil  karena  lebih  tua  pengasuh  bertanggung  jawab  untuk  mereka  dan  jenis  penyakit  Pasien Hipertensi dan Diabetes menghadiri janji jika dibandingkan dengan penyakit lain. Namun, pengamanatan ini mengkonfirmasi  sekitar  20%  tingkat  ketidakhadiran  untuk  sebagian  besar  kategori.  Hal  ini  harus  diselidiki lebih  lanjut  dengan  analisis  statistik  yang  lebih  maju  untuk  berpotensi  mengungkapkan  wawasan  dan korelasi baru.

## Hasil Pemodelan
Bagian kedua merupakan hasil evaluasi yang menggambarkan kinerja saat menguji lima model berdasarkan nilai matrik Accuracy, F1-score dan ROC. Tabel 1 Evaluasi Hasil Prediksi Model Accuracy F1-Score ROC Gradient Boosting Classifier 0.79883 0.007843 0.501361 Random Forest Classifier 0.77029 0.274255 0.541362 Light GBM Classifier 0.79968 0.047706 0.509755 XGBoost Classifier 0.79806 0.115315 0.523906 AdaBoost 0.79702 0.838773 0.557904 Berdasarkan hasil evaluasi nilai matrik Accuracy pada tabel 1, model Random Forest Classifie r menghasilkan
nilai  terendah  dibandingkan  model  lainnya.  Namun  model  ini  lebih  tinggi  nilai  ROC  dari  yang  lain.  Model Light  GBM  Classifier , Gradient  Boosting  Classifier dan XGBoost  Classifier adalah  tiga  model  terbaik  yang menghasilkan tingkat akurasi terbaik sekitar 0.79968 (79%), 0.79883 (78%) dan 0.79806 (78%) pada masing- masing  model.  Ketiga  model  masih  perlu  di  tingkatkan  dengan  menggunakan  penyetelan  optimasi Hyperparameter seperti GridSearchCV, RandomizedSearchCV atau Bayesian.

## Diskusi
Berdasarkan evaluasi hasil analisis sebelumnya,  terdapat beberapa temuan penting, yaitu penjadwalan kunjungan  dimulai  pada  10-11-2015  dan  berakhir  pada  08-06-2016.  Distribusi  janji  antar  hari  dalam seminggu  (Senin-Jumat)  hampir  sama  dengan  lebih  sedikit  kunjungan  pada  hari  Kamis  dan  Jumat. Terdapat  24  kunjungan  pada  hari  Sabtu  dan  tidak  ada  pada  hari  Minggu.  Rata-rata  10  hari  pasien menunggu janji. 50%  pasien  menunggu  hingga  4  hari  dan 75% hingga 15  hari  untuk membuat  janji. Waktu tunggu terlama adalah 179 hari. Hampir 40 ribu pasien menjadwalkan kunjungan  di hari yang sama.  Dari  semua  pasien  yang  menjadwalkan  janji  temu  untuk  hari  yang  sama  (total  38561),  1792 pasien tidak datang (5%). Pasien rata-rata berusia 37 tahun, 25% pasien berusia di bawah 18 tahun dan sebagian besar berusia di bawah 55 tahun. Sebagian besar pasien bukan pecandu alcohol dan diantara pasien pecandu alcohol tidak memiliki riwayat penyakit diabetes. Rata-rata 20% dari janji tidak terjawab dimana 71.831 janji yang dibuat oleh perempuan 20% tidak terjawab atau sekitar 14.588 janji. Pasien laki-laki memiliki janji temu sebanyak 38.685 dan 7.723 tidak terjawab.
Mempertimbangkan  bahwa  rentang  waktu  kunjungan  yang  ditentukan  mencakup  lebih  dari  3  bulan, janji temu kemungkinan besar setiap pemeriksaan atau setiap kunjungan  dokter  spesialis. Jadi, dalam satu kunjungan pasien di rumah sakit, mungkin ada beberapa janji temu yang dijadwalkan. Salah satu alasan ketidakhadiran adalah bahwa pasien mungkin terlalu lelah untuk mengikuti semua pemeriksaan selama kunjungan tertentu, atau jam buka tidak cukup untuk muncul di semua janji temu. Mungkin juga ada  alasan  lain.  Tingginya  jumlah  janji  temu  dalam  waktu  yang  begitu  singkat  harus  dikonsultasikan dengan  pihak  manajemen  untuk  melakukan  (atau  tidak)  sebagai  analisis  tambahan  di  bidang  ini. Semakin  pendek  masa  tunggu  semakin  banyak  pasien  yang  datang.  Pasien  yang  menjadwalkan  janji temu untuk hari yang sama jauh lebih mungkin untuk datang sekitar 17% dari tidak datang.

## KESIMPULAN
Penelitian menyajikan analisis statistik deksriptif untuk menjawab beberapa pertanyaan penting berhubungan dengan  ketidakhadiran  pasien  sesuai  janji  temu  yang  terjadwal.  Hasilnya  telah  disajikan  dalam  bentuk visualiasi dimana faktor-faktor yang mempengaruhi ketidakhadiran pasien dengan lebih jelas. Jenis kelamin dan usia adalah faktor yang paling penting seperti yang terlihat sebelumnya bahwa perempuan dan pemuda lebih sering hadir daripada pria dan orang tua. Lingkungan dan hipertensi datang setelah jenis kelamin dan usia karena ada beberapa lingkungan yang penyakitnya menyebar dan pasien dengan hipertensi cenderung hadir  sesuai  dengan  jadwal.  Jadi,  sangat  perlu  mencari  lebih  banyak  faktor  untuk  membantu  pasien mengingat  janji mereka  untuk hadir. Terakhir,  penelitian ini menyajikan  hasil  analisis  dalam kumpulan data dengan mengelola beberapa masalah seperti menyatukan nama, menghapus data yang salah, menambahkan fitur  baru  berdasarkan  data  yang  ada  dan  menyelidiki  sebagian  besar  variabel  independen,  membuat beberapa pengamatan yang membandingkannya satu sama lain serta dengan variabel dependen (no_show). Karena ini hanya analisis eksplorasi, banyak korelasi potensial yang mungkin masih belum terungkap. Data harus  diselidiki  lebih  lanjut  dengan  analisis  statistik  yang  lebih  maju  untuk  berpotensi  mengungkapkan wawasan dan korelasi baru.

## REFERENCES
Ahmadi, Ehsan et al. 2019. “A Metaheuristic-Based Stacking Model for Predicting the Risk of Patient No-Show and  Late  Cancellation  for  Neurology  Appointments.” IISE  Transactions  on  Healthcare  Systems Engineering 9(3): 272–91. https://doi.org/10.1080/24725579.2019.1649764. Daghistani,  Tahani,  Huda  AlGhamdi,  Riyad  Alshammari,  and  Raed  H.  AlHazme.  2020.  “Predictors  of Outpatients’  No-Show:  Big  Data  Analytics  Using  Apache  Spark.” Journal  of  Big  Data 7(1):  1–15. https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-020-00384-9 (December 28, 2021). Dashtban,  M.,  and  Weizi  Li.  2021.  “Predicting  Non-Attendance  in  Hospital  Outpatient  Appointments  Using
Deep Learning Approach.” Health Systems 00(00): 1–22. https://doi.org/10.1080/20476965.2021.1924085.
Davies,  Michael  L.  et  al.  2016.  “Large-Scale  No-Show  Patterns  and  Distributions  for  Clinic  Operational Research.” Healthcare (Switzerland) 4(1). /pmc/articles/PMC4934549/ (December 28, 2021). Huang, He, Po-Chou Shih, Yuelan Zhu, and Wei Gao. 2021. “An Integrated Model for Medical Expense System Optimization  during  Diagnosis  Process  Based  on  Artificial  Intelligence  Algorithm.” Journal  of Combinatorial Optimization : 1. /pmc/articles/PMC8235905/ (November 26, 2021).
Jödicke, Annika M. et al. 2019. “Prediction of Health Care Expenditure Increase: How Does Pharmacotherapy
Contribute?” BMC Health Services Research 19(1): 1–11. https://bmchealthservres.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12913-019-4616-x (November 29, 2021). JoniHoppen. 2017. “Medical Appointment No Shows | Kaggle.” Kaggle .
https://www.kaggle.com/joniarroba/noshowappointments (May 29, 2021).
Leung,  Carson  K.  et  al.  2020.  “Data  Science  for  Healthcare  Predictive  Analytics.” PervasiveHealth:  Pervasive Computing Technologies for Healthcare .
Marbouh,  Dounia  et  al.  2020.  “Evaluating  the  Impact  of  Patient  No-Shows  on  Service  Quality.” Risk Management and Healthcare Policy 13: 509–17. /pmc/articles/PMC7280239/ (December 28, 2021). Morid, Mohammad Amin et al. 2019. “Healthcare Cost Prediction: Leveraging Fine-Grain Temporal Patterns.”
Journal of Biomedical Informatics 91: 103113.
Nomura,  Yoshiaki  et  al.  2021.  “Does  Last  Year’s  Cost  Predict  the  Present  Cost?  An  Application  of  Machine Leaning  for  the  Japanese  Area-Basis  Public  Health  Insurance  Database.” International  Journal  of Environmental Research and Public Health 18(2): 1–11. https://www.mdpi.com/1660-4601/18/2/565/htm (November 26, 2021).
Praveena, M. D.Anto, J. Sai Krupa, and S. Saipreethi. 2019. “Statistical Analysis of Medical Appointments Using Decision  Tree.” 5th  International  Conference  on  Science  Technology  Engineering  and  Mathematics, ICONSTEM 2019 1: 59–64.
Salazar,  L.H.  et  al.  2020.  “Prediction  of  Attendance  at  Medical  Appointments  Based  on  Machine  Learning  | Predicão de Comparecimento Às Consultas Médicas Com Base Em Aprendizagem de Máquina.” Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2020-June(June): 24–27. Salazar, Luiz Henrique A. et al. 2021. “Application of Machine Learning Techniques to Predict a Patient’s No- Show in the Healthcare Sector.” Future Internet 14(1): 3. https://www.mdpi.com/1999-5903/14/1/3/htm (December 28, 2021).
Schuler, Alejandro et al. 2020. “Assessment of Value of Neighborhood Socioeconomic Status in Models That Use Electronic Health Record Data to Predict Health Care Use Rates and Mortality.” JAMA Network Open 3(10):  e2017109–e2017109.  https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2772019 (November 29, 2021).