Judul: Analysis of Subdistrict Clustering Analysis and Disease Incidence Trends in West Java Province Based on JKN Participants Primary Services
Abstrak: Mahadata sering dianggap sebagai komoditas paling berharga dari era digital saat ini. Hal ini karena data yang besar dan beragam dapat memberikan pandangan yang jelas tentang konsumen, pasar, dan lingkungan bisnis. Namun demikian, data tersebut tidak bermanfaat jika tidak dapat diolah dan dianalisis dengan tepat. Hal inilah yang menjadikan analisis mahadata memiliki peran yang penting. Analisis mahadata adalah proses mengekstrak informasi dan pengetahuan dari data yang besar, kompleks, dan beragam. Dalam bisnis, analisis mahadata digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan pendapatan. Dalam industri kesehatan, analisis mahadata digunakan untuk meningkatkan perawatan pasien dan meningkatkan efisiensi sistem kesehatan. BPJS Kesehatan adalah badan yang memiliki tugas dalam menyelenggarakan jaminan kesehatan bagi seluruh rakyat Indonesia yang disebut sebagai Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Selama ini pelayanan kesehatan peserta JKN lebih banyak berupa pelayanan kuratif atau pelayanan kesehatan setelah sakit. Biaya untuk pelayanan kuratif apalagi jika dilakukan di rumah sakit tentu lebih besar sehingga perlu dikendalikan untuk mendukung keberlangsungan program JKN. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan mendorong pola hidup sehat di masyarakat melalui program promotif preventif dan meningkatkan kualitas pelayanan di fasilitas kesehatan (faskes) primer. Laporan statistik JKN 2014-2018 yang dikeluarkan oleh Dewan Jaminan Sosial Nasional menyajikan kondisi menarik bahwa pada tahun 2018 Provinsi Jawa Barat menjadi wilayah dengan jumlah puskesmas paling banyak di Indonesia. Namun capaian tersebut berlawanan dengan angka rasio puskesmas per 100.000 peserta menjadi salah satu yang paling kecil di Indonesia. Nilai rasio tersebut menggambarkan ketersediaan pilihan faskes bagi peserta JKN dimana semakin kecil nilainya maka semakin terbatas pilihannya. Nilai tersebut dapat juga menjadi penanda bahwa suatu faskes sudah melebihi kapasitas atau tidak ideal. Penelitian yang dilakukan di wilayah Kota Depok menunjukkan bahwa sebagian besar puskesmas dengan rasio rujukan yang tinggi tidak memiliki kelengkapan sarana dan prasarana. Salah satu alasan dilakukan rujukan adalah karena beberapa obat-obatan tidak tersedia di puskesmas. Rasio rujukan adalah ukuran kecenderungan faskes primer melakukan rujukan ke faskes lain. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan pelayanan kesehatan primer dan pemerataan sarana dan prasarana pada cakupan daerah yang luas secara efisien adalah dengan profiling dan menggerombolkan daerah di Provinsi Jawa Barat hingga lingkup kecamatan yang memiliki kemiripan karakteristik kejadian penyakit. Kemudian dari kelompok yang terbentuk akan dilakukan analisis tren dan peramalan kejadian di masa mendatang. Metode yang digunakan untuk mendapatkan penggerombolan terbaik adalah penggerombolan berhierarki dan cluster ensemble. Adapun data penelitan yang dikaji adalah data sampel pelayanan primer kapitasi BPJS Kesehatan periode 2017-2018. Beberapa peubah penting antara lain: data diagnosis penyakit primer (ICD-10) pasien di puskesmas, waktu pelayanan, jenis kunjungan, dan lokasi kecamatan pelayanan. Salah satu permasalahan statistika dalam pemrosesan dan analisis mahadata adalah kemungkinan ditemukannya nilai yang hilang (missing value). Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu dilakukan proses imputasi untuk mendapatkan data yang lengkap. Penelitian ini menggunakan beberapa metrik evaluasi yaitu koefisien Silhouette, Dunn index, Davies-Bouldin index, dan C-index untuk menentukan jumlah gerombol optimal yang terbentuk. Selain itu analisis deskriptif dan visualisasi terhadap hasil penggerombolan juga digunakan sebagai pertimbangan dalam pemilihan gerombol optimal. Hasil evaluasi diperoleh metode optimal adalah penggerombolan berhierarki dengan pautan average linkage. Metode tersebut menghasilkan tiga gerombol dengan rincian: gerombol 1 terdiri dari 5
Keyword: clustering, disease incidence, ensemble, hierarchical, sub-districts