Judul: The Utilization of Big Data to Predicate JKN-KIS Participants that are in Arrears
Abstrak: Revolusi Industri 4.0 telah membawa perubahan besar dalam berbagai bidang, termasuk data dan statistika. Salah satu kondisi yang tidak bisa diabaikan dalam inferensi statistika adalah big data, yaitu kondisi data dengan jumlah yang tidak terbatas, bentuk data yang beraneka ragam dan kecepatan perubahan yang tinggi. Teknik pembelajaran mesin (machine learning) menjadi solusi pada analisis big data untuk membantu dalam kontruksi model dan inferensi dilakukan secara otomatis. Salah satu teknik pembelajaran mesin yang banyak digunakan adalah metode pohon gabungan (ensemble tree) yaitu penggabungan dari beberapa pohon klasifikasi di mana keputusan akhir berdasarkan hasil gabungan prediksi masing-masing pohon. Pendekatan ini, menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi tunggal. Dua cara yang umum dilakukan pada teknik ensemble tree adalah boosting dan bagging. Perbedaan dari kedua model tersebut adalah cara pembentukan pohonnya. Pembentukan pohon pada boosting dilakukan secara sekuensial seperti metode adaptive boosting (AdaBoost), sedangkan pembentukan pohon pada bagging dilakukan secara paralel seperti metode random forest. Tantangan terbesar teknik pembelajaran mesin adalah cenderung menghasilkan model black box, yaitu dapat memberikan akurasi yang lebih baik tetapi tidak mudah dalam melakukan interpretasi. Metode interpretasi yang populer digunakan adalah Shapley Additive exPlanations (SHAP), dimana tujuan utamanya adalah memperkirakan secara lokal dan menyederhanakan model yang kompleks dan sulit dimengerti. BPJS Kesehatan sebagai pengelola jaminan kesehatan terbesar di dunia, memanfaatkan big data untuk mengoptimalkan pelaksanaan program Jaminan Kesehatan Nasional - Kartu Indonesia Sehat (JKN-KIS). Berdasarkan laporan Business Intelligence (BI) selama satu tahun yaitu Maret 2020 s.d Maret 2021, adanya pandemi covid-19 menunjukkan peningkatan peserta Pekerja Bukan Penerima Upah (PBPU) yang non aktif karena menunggak iuran. Salah satu upaya yang dilakukan BPJS untuk meningkatkan nilai penerimaan iuran PBPU adalah SMS blast yang berfungsi sebagai pengingat untuk membayar iuran, namun pengiriman SMS blast saat ini kurang efisien karena dikirimkan untuk seluruh peserta PBPU. Hal ini perlu dilakukan analisis agar pengiriman SMS blast hanya kepada peserta yang diprediksi menunggak pada bulan berikutnya. Penelitian terkait prediksi peserta yang menunggak pembayaran iuran program JKN-KIS belum pernah dilakukan dengan menggunakan AdaBoost dan random forest. Oleh karena itu, analisis big data dengan metode pembelajaran mesin yang tepat menggunakan metode ensemble tree yaitu AdaBoost dan random forest menarik untuk dilakukan. Tujuan penelitian untuk mempelajari pola dan memprediksi peserta PBPU yang akan menunggak pembayaran iuran, serta mampu menginterpretasikan model black-box untuk mendapatkan peranan masing-masing peubah penjelas dengan menggunakan metode SHAP. Hasil prediksi peserta PBPU yang akan menunggak diharapkan mampu memberikan insight tambahan kepada BPJS Kesehatan dalam pencegahan peserta menunggak. Data pada penelitian ini adalah big data peserta PBPU Program JKN-KIS yang dikelola oleh BPJS Kesehatan yaitu sebanyak ±13 juta data, namun pada saat pemodelan dilakukan sampling. Sampling data dilakukan untuk menghemat waktu, beban komputasi, dan biaya karena data yang cukup besar dan telah diujicobakan menggunakan 10% data sampel dan 50% data sampel dengan hasil tidak terlalu jauh berbeda. Diharapkan dengan menggunakan 50% data sampel dapat merepresentasikan keseluruan data yang ada. Terdapat dua tahapan analisis data yaitu praproses data dan pembentukan model klasifikasi serta interpretasi model klasifikasi. Gugus data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30, selanjutnya dilakukan penanganan ketidakseimbangan data menggunakan teknik SMOTE pada data
Keyword: AdaBoost, big data, machine learning, program JKN-KIS, random forest

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

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: