Model Aturan Tingkat Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan Puskesmas Menggunakan Algoritma C4.5

Ernita Siallagan(1*), Iin Parlina(2), Dedi Suhendro(3),

(1) STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
(2) STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
(3) STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


The patient's goals for puskesmas services are one of the important things to know the level of service that has been provided by the puskesmas to the community. The purpose of this study is to determine community satisfaction with puskesmas services based on five main factors, namely reliability, responsiveness, empathy, real evidence, and certainty. At the Marihat Bandar Public Health Center, the level of service satisfaction for patients is not known to be able to assist the Marihat Bandar Public Health Center in improving the performance of health services to the trading community. Using the C 4.5 algorithm, the author wants to measure the level of satisfaction of the five factors, where the data comes from a questionnaire that has been given to patients seeking treatment at the Marihat Bandar Public Health Center. This research resulted in a clear decision by being tested using the RapidMiner software. The results obtained 25 rules for classifying the level of patient satisfaction with puskesmas services with 15 decisions being satisfied and 10 decisions being dissatisfied. The C4.5 algorithm can be applied to making patient satisfaction levels with an accuracy of 84.85%.


Full Text:

PDF

References


A. Prasetio, Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan Status Gizi Balita, J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 3, pp. 209214, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i3.2983.

P. Alkhairi and Z. Situmorang, Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Pegawai Terhadap Pelayanan Bidang SDM dengan Algoritma C4.5, Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 7, no. 1, p. 40, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.414.

K. F. Irnanda, D. Hartama, and A. P. Windarto, Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi, J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 327, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.

D. Y. Hakim Tanjung, Optimalisasi Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kerusakan Mesin ATM, Infosys (Information Syst. J., vol. 6, no. 1, p. 12, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.12-21.

A. D. I. Suradi, Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5, 2018.

T. B. Tusarwenda, Penerapan data mining dengan algoritma c4.5 dalam prediksi penjualan botol pada CV. Seribukilo, 2018.

H. Hariati, M. Wati, and B. Cahyono, Penerapan Algoritma C4.5 pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara, J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, p. 106, 2018, doi: 10.30872/jurti.v2i2.1861.

V. Anestiviya, A. Ferico, and O. Pasaribu, Analisis Pola Menggunakan Metode C4.5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus : Sman 1 Natar), J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 8085, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI

Hendrianto, Manajemen Strategi Pengelolaan Pasar Dalam Meningkatkan Pendapatan Pedagang Perspektif Ekonomi Islam (Studi di Pasar Segamas Purbalingga), pp. 194, 2018.

I. Mulia and M. Muanas, Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Decision Tree C4.5 dan Software Weka, JAS-PT (Jurnal Anal. Sist. Pendidik. Tinggi Indones., vol. 5, no. 1, p. 71, 2021, doi: 10.36339/jaspt.v5i1.417.

F. R. S. U. P. Eka Irawan, Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes, vol. 2, no. 1, pp. 3946.

R. Putra Eshardiansyah, N. Sulistiyowati, M. Jajuli, T. Informatika, U. H. Singaperbangsa Karawang Jl Ronggowaluyo Kel Puseurjaya Kec Telukjambe Timur Kab Karawang, and P. Jawa, Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Jenis Kekerasan pada Anak (Kasus DP3A Kabupaten Karawang), J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. September, pp. 687696, 2021.

P. Alkhairi and A. P. Windarto, Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara, Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 762767, 2019.

P. Alkhairi, P. P. P. A. N. . F. I. R.H.Zer, E. R. Batubara, F. N. Tambunan, and R. Rosnelly, Pengenalan Pola Kemampuan Pelanggan Dalam Membayar Air Pdam Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Jurnaltimes, vol. X, no. 2, pp. 2938, 2022.

L. Y. Lumban Gaol, M. Safii, and D. Suhendro, Prediksi Kelulusan Mahasiswa Stikom Tunas Bangsa Prodi Sistem Informasi Dengan Menggunakan Algoritma C4.5, Brahmana J. Penerapan Kecerdasan Buatan, vol. 2, no. 2, pp. 97106, 2021, doi: 10.30645/brahmana.v2i2.71.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 ZAHRA: Buletin Big Data, Data Science and Artificial Intelligence

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.