Analisis Kemampuan Penyelenggaraan Puskesmas Tahun 2024 enggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis RapidMiner

Abstract

Evaluasi kemampuan penyelenggaraan Puskesmas merupakan aspek penting dalam menjamin mutu pelayanan kesehatan tingkat pertama di Indonesia. Namun, proses penilaian sering menghadapi tantangan terkait keragaman data, ketepatan klasifikasi, serta kebutuhan akan alat analisis yang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kemampuan penyelenggaraan Puskesmas tahun 2024 dengan menggunakan algoritma Naive Bayes yang diimplementasikan melalui platform RapidMiner. Dataset yang digunakan mencakup indikator kinerja utama yang mewakili komponen administratif, medis, manajerial, serta kualitas pelayanan Puskesmas. Algoritma Naive Bayes dipilih karena kesederhanaannya, tingkat interpretabilitas yang tinggi, serta efektivitasnya dalam mengolah data kategori pada layanan kesehatan. Tahapan penelitian meliputi praproses data, pembobotan atribut, pelatihan model, serta evaluasi kinerja. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa Naive Bayes mampu memprediksi tingkat kemampuan Puskesmas dengan akurasi yang memadai, didukung oleh confusion matrix dan metrik performa yang dihasilkan oleh RapidMiner. Temuan ini menunjukkan bahwa teknik data mining—khususnya Naive Bayes—dapat menjadi pendekatan yang andal dalam mendukung proses pengambilan keputusan terkait evaluasi kemampuan penyelenggaraan Puskesmas. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan penilaian berbasis data dan menjadi rujukan untuk penelitian selanjutnya dalam analisis kualitas pelayanan