Pemanfaatan Data Mining untuk Analisis Keputusan Perizinan Tenaga Kesehatan
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v8i1.4911Abstract
Proses perizinan tenaga kesehatan merupakan langkah penting dalam menjaga standar kualitas dan keamanan pelayanan kesehatan. Dalam menghadapi tantangan evaluasi aplikasi yang kompleks dan volume yang tinggi, pemanfaatan teknologi Data Mining menjadi semakin relevan. Penelitian ini menyelidiki pemanfaatan Data Mining, khususnya algoritma Random Forest, untuk menganalisis keputusan perizinan tenaga kesehatan. Dataset yang digunakan mencakup data perizinan yang diterima dan ditolak, dengan berbagai atribut relevan. Proses analisis melibatkan pembacaan dan penggabungan data, penanganan nilai hilang, konversi nilai teks ke numerik, pembagian data, pembuatan model, dan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 97%, dengan presisi 95%, recall 97%, dan F1-score 96%. Selain itu, analisis pentingnya fitur mengungkap kontribusi masing-masing fitur dalam membuat prediksi. Dengan demikian, penelitian ini memberikan wawasan baru yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam proses perizinan tenaga kesehatan, serta memastikan pelayanan kesehatan yang berkualitas dan aman bagi masyarakat.
Keywords:
Random forest, data mining, perizinan kesehatan##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
E. Daniati, R. Firliana, A. S. Wardani and A. C. Zarkasi. (2021). Evaluation Framework for Decision Making Based On Sentiment Analysis in Social Media. International Conference on Advanced Mechatronics, Intelligent Manufacture and Industrial Automation (ICAMIMIA), Surabaya, Indonesia, pp. 47-51, doi: 10.1109/ICAMIMIA54022.2021.9807790.
E. Daniati, et al. (2019). Perancangan Jaringan Hotspot Untuk Peningkatan Layanan Teknologi Informasi. ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 13 (2), pp. 72-79, DOI: https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i2.857
Sawabudin, B. ., Andriyanto, T. ., & Ristyawan, A. . (2021). Monitoring Of Scheduled Koi Feeding Through MCU Node And Blynk Application Based Smart Phone. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 5(2), 135–140. https://doi.org/10.29407/inotek.v5i2.1027
Krisnaryoko, E., Andriyanto, T., & Ristyawan, A. (2020). Decision Support System Pemilihan Agen Alat Tulis Kantor. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 4(3), 009–016. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i3.25
A. Mawaddah, et al. (2019). Pemanfaatan Data Mining Pada Pengelompokan Provinsi Terhadap Pencemaran Lingkungan Hidup. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 3 (1), pp. 659-666, DOI: 10.30865/komik.v3i1.1675
S. Nita. (2020). Penerapan Data Mining Asosiasi pada Pola Transaksi dengan Metode Apriori. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), 4(2), pp. 728-736, DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v4i2.345
P. Astrid Novita, et al. (2022). Pemanfaatan Data Mining untuk Media Pembelajaran di SMK Hidayah Semarang. E-DIMAS: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat, 13(3), pp. 487-491, DOI: https://doi.org/10.26877/e-dimas.v13i3.5572
G. Urva, D. Desyanti, I. Albanna, muchamad S. Sungkar, and I. made agus oka Gunawan, PENERAPAN DATA MINING DI BERBAGAI BIDANG. 2023.
D. Cahya Prana Ginting, J. Samuel Parluhutan Sihombing, N. Natalia Aritonang, R. Patricia Sinaga, W. Purba, and F. Sains Dan Teknologi, ‘ANALISIS PEMBERIAN INSENTIF TENAGA MEDIS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING’, Jurnal TEKINKOM, vol. 6, no. 1, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.858.
M. Riko Anshori Prasetya and A. Mudi Priyatno, ‘Penanganan Imputasi Missing Values pada Data Time Series dengan Menggunakan Metode Data Mining’, doi: 10.37034/jidt.v5i1.324.
M. A. Latief, Y. Karyanti, M. Manajemen, and S. Informasi, ‘DATA MINING & ANALYTIC FORECASTING INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA JAKARTA MENGGUNAKAN METODE LINEAR REGRESSION (STUDI KASUS: DATASET INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA JAKARTA 2021)’, JOSR: Journal of Social Research, vol. 1, no. 10, pp. 1164–1176, 2022, [Online]. Available: http://https://ijsr.internationaljournallabs.com/index.php/ijsrhttp://ijsr.internationaljournallabs.com/index.php/ijsr
R. D. Marzuq, S. A. Wicaksono, and N. Y. Setiawan, ‘Prediksi Kanker Paru-Paru menggunakan Algoritme Random Forest Decision Tree’, 2023. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
B. Berdasarkan Tahun Perakitan, A. Suwandhi, J. Putra, and U. Ibbi, ‘Penerapan AI dalam Menentukan Harga Mobil’, Jurnal Minfo Polgan, vol. 13, no. 1, 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i1.13728.
M. Ramanda Hasibuan, ‘Pemilihan Fitur dengan Information Gain untuk Klasifikasi Penyakit Gagal Ginjal menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)’, 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
H. Airlangga Maulana, et al. (2021). Pemanfaatan Big Data dalam Bisnis E-commerce OLX. Informatika dan Teknologi (INTECH), 2(2), pp. 13-18, DOI: https://doi.org/10.54895/intech.v2i2.880
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Fikri Ardyansyah, Erna Daniati, Aidina Ristyawan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
