PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI TINGKAT KASUS PENYAKIT DI INDONESIA
Rakha Gusti Wardhana, Gunawan Wang, Farida Sibuea
Abstract
Transformasi digital selalu menghadirkan upaya pengambilan keputusan yang berlandaskan data. Dalam rangka mendukung transformasi digital di bidang kesehatan, maka diperlukan perangkat yang dapat melakukan proses prediksi untuk mendukung pengambilan keputusan. Penerapan machine learning untuk proses prediksi tingkat persebaran penyakit dapat membantu pengambil kebijakan dalam merumuskan kebijakan pelayanan kesehatan secara cepat. Pemodelan machine learning menggunakan berbagai teknik dalam algoritma klasifikasi dengan framework yang dimiliki oleh bahasa pemrograman python. Dalam hal ini, data yang digunakan merupakan dataset yang dikoleksi dari Profil Kesehatan Indonesia, yang berisi informasi tingkat pelayanan kesehatan, kebijakan kesehatan, serta tingkat sosio-demografi. Pemodelan dengan teknik decision tree memiliki akurasi yang sangat baik dalam memprediksi klasifikasi tingkat kasus penyakit.