PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK PREDIKSI TINGKAT KEPUASAN PELAYANAN OBAT

Erfan Karyadiputra(1*), Agus Setiawan(2), Nadiya Hijriana(3)

(1) 
(2) 
(3) 
(*) Corresponding Author

Sari


Pelayanan publik merupakan kegiatan pelayanan dari penyedia layanan publik dengan maksud memenuhi kebutuhan penerima layanan sesuai dengan ketentuan dan aturan yang berlaku. Kepuasan pasien merupakan hal yang sangat penting dalam menilai tingkat pelayanan obat yang diberikan kepada pasien penerima BPJS di Apotek. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi tingkat kepuasan pasien terhadap pelayanan obat kepada pasien yang ditinjau dari beberapa aspek seperti ketanggapan petugas, kecepatan pelayan obat, keramahan petugas, kenyamanan ruang tunggu, kemampuan petugas dalam menyampaikan informasi obat, pelayanan konseling, pelayanan informasi obat dan kemampuan dalam mengatasi keluhan pasien. Dari hasil pengujian algoritma melalui teknik data mining yaitu confusion matrix maka didapatkan performance akurasi sebesar 89,29%. Adapun Penerapan particle swarm optimization (PSO) berhasil meningkatkan performance akurasi algoritma C4.5 sebesar 6,42% sehingga menjadi 95,71% dan AUC sebesar 0,750.

 

Keywords : Apotek, C4.5, Data Mining, Pelayanan Obat, PSO

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


A. Abidin, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Bpjs Kesehatan Terhadap Kepuasan Pasien Di Puskesmas Cempae Kota Parepare,” Vol. 12, No. 2, Pp. 70–75, 2016.

M. Fakhriza, “Perluasan Cakupan Peserta & Peningkatan Kolektabilitas Iuran Jaminan Sosial Bidang Kesehatan,” 2018.

Helni, “Tingkat Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan Apotek Di Kota Jambi,” Fak. Kedokt. Dan Ilmu Kesehat. Univ. Jambi, Vol. 17, No. 51, Pp. 01–08, 2015.

Rismayanti, “Decision Tree Penentuan Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika ( Studi Kasus : Fakultas Teknik Dan Komputer Universitas Harapan Medan ),” J. Sist. Inf., Vol. 5341, No. April, Pp. 16–24, 2018.

N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput., Vol. 13, No. 1, P. 33, 2018.

S. Budi, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma K-Means,” Techno.Com, Vol. 16, No. 1, Pp. 1–8, 2017.

Dian Puteri Ramadhani, “Analisis Model Prediksi Elektabilitas Calon Legislatif Menggunakan Data Pemilu Sebagai Data Training,” 2016. [Online]. Available: Https://Dianrdntelkomuniversity.Wordpress.Com/2016/10/23/Analisis-Model-Prediksi-Elektabilitas-Calon-Legislatif-Menggunakan-Data-Pemilu-Sebagai-Data-Training/.

F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, Models And Techniques. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Intelligent Systems References Library, 2011.

Priati, “Kajian Perbandingan Teknik Klasifikasi Algoritma C4.5, Naïve Bayes Dan Cart Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus : Stmik Rosma Karawang),” Media Inform., Vol. 15, No. 2, Pp. 1–17, 2016.




DOI: http://dx.doi.org/10.31602/tji.v12i2.4575

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


© 2019 Technologia   p-ISSN: 2086-6917    e-ISSN: 2656-8047

-------------------------------------------------------------------------------------------

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