Optimasi Algoritma C5.0 untuk Peningkatan Akurasi dalam Klasifikasi Ulasan Masyarakat Terhadap Layanan BPJS Kesehatan

Mohd Rinaldi Amartha; Refni Wahyuni; Yuda Irawan

doi:10.58794/jekin.v5i1.995

Authors

Mohd Rinaldi Amartha Universitas Hang Tuah Pekanbaru
Refni Wahyuni Universitas Hang Tuah Pekanbaru
Yuda Irawan Universitas Hang Tuah Pekanbaru

DOI:

https://doi.org/10.58794/jekin.v5i1.995

Keywords:

Algoritma C5.0, SMOTE, XGBoost, Ensemble, Klasifikasi

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen ulasan masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan dengan mengoptimalkan algoritma C5.0 menggunakan teknik SMOTE dan XGBoost. Pengujian dilakukan dengan beberapa kombinasi, termasuk C5.0, C5.0 dengan XGBoost, C5.0 dengan SMOTE, dan kombinasi ketiganya. Hasil menunjukkan bahwa algoritma C5.0 dasar mencapai akurasi sebesar 67.18%, kombinasi C5.0 dengan XGBoost mencapai 73.55%, C5.0 dengan SMOTE memiliki akurasi 67.00%, sementara kombinasi ketiganya (C5.0, SMOTE, dan XGBoost) memberikan akurasi tertinggi sebesar 80.87%, mengungguli metode lain. Analisis sentimen mengindikasikan bahwa mayoritas ulasan cenderung negatif, menyoroti ketidakpuasan konsumen terhadap layanan BPJS Kesehatan. Peningkatan akurasi yang signifikan dengan penerapan SMOTE dan XGBoost menunjukkan bahwa penanganan ketidakseimbangan kelas dan penguatan model melalui Boosting dapat memperbaiki kelemahan algoritma C5.0. Hal ini memperjelas pentingnya strategi ensemble dalam klasifikasi teks yang kompleks. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan SMOTE dan XGBoost secara signifikan dapat meningkatkan performa model, membantu dalam memahami persepsi publik secara lebih akurat.

Downloads

Download data is not yet available.

References

T. H. W. L. Deysi Liem Fat Salim, Nontje Rimbing, “Aksesibilitas Pembiayaan Kesehatan Dalam Program Jaminan Kesehatan Nasional,” Lex Soc., vol. VIII, no. 4, pp. 104–114, 2020.

C. M. Annur, “Jumlah Peserta JKN BPJS Kesehatan Hampir Tembus 250 Juta Orang per Januari 2023,” Katadaa Media Network, 2023. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/02/24/jumlah-peserta-jkn-bpjs-kesehatan-hampir-tembus-250-juta-orang-per-januari-2023

R. Dewi and F. Jihad, “Hubungan Kualitas Pelayanan Kesehatan Dengan Kepuasan Pasien Rawat Jalan Pesertsa BPJS Kesehatan,” J. Kesehat. Tambusai, vol. 4, no. 3, pp. 3662–3671, 2023, [Online]. Available: https://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.php/jkt/article/view/16977

Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo, vol. 10, pp. 1–7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.

I. Berutu, “Penerapan Metode C5.0 Untuk Pengelompokkan Potensi Nasabah PT.Pegadaian Berdasarkan Pola Pembayaran Angsuran,” RESOLUSI Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 4, pp. 232–240, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi

Z. Guo, Y. Shi, F. Huang, X. Fan, and J. Huang, “Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management,” Geosci. Front., vol. 12, no. 6, p. 101249, 2021, doi: 10.1016/j.gsf.2021.101249.

Tanti, “Random Oversampling , Chi-Square , dan AdaBoost dalam Penanganan Ketidakseimbangan Kelas pada Klasifikasi C5 . 0,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. April, pp. 714–725, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5862.

N. Benediktus and R. S. Oetama, “Algoritma Klasifikasi Decision Tree C5.0 untuk Memprediksi Performa Akademik Siswa Natanael,” Ultim. J. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 14–19, 2020, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/aljarah/xAPI-Edu-Data

A. F. Siska and R. E. Putra, “Klasifikasi Tingkat Kepuasan Wali Murid Terhadap Hasil Belajar Anak Menggunakan Algoritma C5.0,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 04, no. 04, pp. 432–435, 2023.

C. L. Fantasy, F. L. M. Simanjuntak, R. L. A. Purba, Andrean, and O. Sihombing, “Analisis Komparasi Algoritma C5.0 Dan Naive Bayes Penentuan Penerima Beasiswa Universitas Prima Indonesia,” J. TEKINKOM, vol. 6, no. 2, pp. 508–517, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.926.

N. M. Asih, J. H. Jaman, and Y. Umaidah, “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Kuota Internet Dari Kemendikbud Dimasa Covid-19 Menggunakan Algoritma C5.0,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 1–9, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i2.2793.

A. A. Wulandari, D. Retno, and S. Saputro, “KLASIFIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN ALGORITMA C5.0 (Classification Data Mining using Naïve Bayes Classifier with C5.0 Algorithm),” Semin. Nas. Mat. Geom. Stat. dan Komputasi SeNa-MaGeStiK 2022, vol. 0, no. 1, pp. 1–6, 2022, [Online]. Available: https://magestic.unej.ac.id/

I. Aliyudin and A. P. Wahyu, “APPLICATION OF THE C5.0 ALGORITHM TO DETERMINE GOOD OR BAD ON 5S AUDIT RESULTS,” J. DARMA AGUNG, vol. 30, no. 3, pp. 406–413, 2022.

A. F. Cahyaningrum, Y. H. Chrisnanto, and A. K. Ningsih, “Enrichment : Journal of Multidisciplinary Research and Development Classification of Sentiment Towards BPJS Services Using the C50 Algorithm,” vol. 1, no. 8, pp. 484–491, 2023.

L. Karlitasari, I. W. Sriyasa, I. Wahyudi, and H. B. Santosi, “Prediksi Morfologi Jamur Menggunakan Algoritma C5.0,” J. Teknoinfo, vol. 17, no. 1, p. 271, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2372.

R. Ella Sari, Solikhun, and F. Rizky, “Penerapan Algoritma C5.0 dalam Memprediksi Persediaan Buah pada UD. Bunda Syafira Buah,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 59–63, 2021, doi: 10.53842/juki.v3i2.62.

Siti Sahara Nasution, Natalia Silalahi, and Abdul Karim, “Implementasi Algoritma C5.0 Untuk Memprediksi Kondisi Kelahiran Bayi,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 2, no. 1, pp. 18–24, 2021, doi: 10.47065/bulletincsr.v2i1.138.

N. Pratama and L. Andraini, “Model Prediksi Kesesuaian Lahan Kedelai Menggunakan C5. 0 Algoritma,” J. Portal Data, vol. 2, no. 10, pp. 1–13, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/250

A. Priyatna and Sanwani, “Evaluasi Pemahaman Siswa Dalam Proses Belajar Secara Online dengan Menggunakan Algoritma C5.0,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 4, no. 3, pp. 300–309, 2024.

A. Ramadhan, “Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Problematika Pendampingan Pembelajaran Daring dengan Algoritma C4.5,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 4, pp. 58–63, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i2.124.