ANALISIS PERBANDINGAN METODE DECISION TREE REGRESSION DAN RANDOM FOREST REGRESSION PADA PREDIKSI KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN NASIONAL - Masita, Aisha Rahma Putri; Dina, Prilyandari; Atok, R. Mohamad (MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 2025)
Kesehatan adalah salah satu aspek penting dalam mencapai kesejahteraan individu dan keberhasilan pembangunan negara. Untuk menjamin akses layanan kesehatan yang merata, pemerintah Indonesia meluncurkan program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) pada 1 Januari 2014. Namun, jumlah peserta aktif JKN hanya mencapai sekitar 80% pada tahun 2024, yang menyebabkan defisit keuangan pada BPJS Kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah peserta aktif JKN menggunakan metode Decision Tree Regression dan Random Forest Regression, serta membandingkan performa kedua metode tersebut. Variabel respon adalah jumlah peserta aktif JKN, sedangkan variabel independen berupa jumlah fasilitas kesehatan seperti jumlah puskesmas, jumlah dokter praktik perorangan, jumlah klinik pratama termasuk klinik TNI/POLRI, jumlah FKRTL, jumlah penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, pengeluaran perkapita disesuaikan, jumlah penduduk, angka harapan hidup (AHH), dan rata-rata konsumsi non makanan rumah tangga yang memiliki pengeluaran telekomunikasi, pada periode data dari 2016 – 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah FKRTL, jumlah penduduk, jumlah dokter, dan jumlah puskesmas secara konsisten memberikan kontribusi besar dalam prediksi pada metode Decision Tree Regression maupun Random Forest Regression. Selain itu, Decision Tree Regression mengidentifikasi jumlah klinik pratama dan jumlah penduduk miskin sebagai variabel tambahan yang penting dalam memprediksi jumlah peserta aktif JKN. Decision Tree Regression menghasilkan nilai MAE sebesar 772.464,5, nilai MAPE sebesar 27,80%, dan nilai RMSE sebesar 1.324.906. Random Forest Regression memberikan hasil lebih baik dengan nilai MAE sebesar 518.909,8, nilai MAPE sebesar 14,79%, dan nilai RMSE sebesar 923.888,9. Secara keseluruhan, Random Forest Regression terbukti lebih baik dalam akurasi prediksi terlihat dari nilai MAE, MAPE, dan RMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan Decision Tree Regression. Hal ini karena kemampuannya mengurangi kesalahan dengan menggabungkan prediksi dari banyak tree. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi BPJS Kesehatan untuk mengembangkan strategi berbasis data dan optimalisasi fasilitas kesehatan sebagai strategi utama dalam meningkatkan keikutsertaan masyarakat pada program JKN.