Prediksi Tingkat Pelayanan Pasien di Puskesmas Leyangan Menggunakan Algoritma C4.5 - Muhammad Diva Livarizi; Iwan Setiawan Wibisono; Abdul Rohman (Universitas Ngudi Waluyo, 2024)
Abstract This study aims to develop the C4.5 algorithm, which is a decision tree method that has been proven efficient in data classification and prediction to predict the level of patient satisfaction with services at the Puskesmas. Patient satisfaction is an important indicator in evaluating the quality of health services and plays a role in improving the quality of puskesmas. Data collection was carried out through questionnaires and surveys filled out by Puskesmas patients. The data collected includes various service-related variables, such as services, facilities, and overall patient responsiveness. After that, the data is processed and analyzed using the C4.5 algorithm to form a predictive model. The results of this study will contribute to improving Puskesmas services by identifying aspects that need to be improved to increase patient satisfaction levels. Keyword : Prediction System, Decision Tree , Algorithm C4.5, Rapid Miner, Satisfaction Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma C4.5 yaitu salah satu metode pohon keputusan yang telah terbukti efisien dalam klasifikasi dan prediksi data guna memprediksi tingkat kepuasan pasien terhadap pelayanan di Puskesmas. Kepuasan pasien adalah indikator penting dalam mengevaluasi kualitas pelayanan kesehatan dan berperan dalam meningkatkan kualita puskesmas. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner dan survei yang diisi oleh pasien Puskesmas. Data yang dikumpulkan mencakup berbagai variabel terkait pelayanan, seperti pelayanan, fasilitas, dan daya tanggap pasien secara keseluruhan. Setelah itu, data tersebut diolah dan dianalisis menggunakan algoritma C4.5 untuk membentuk model prediksi. Hasil penelitian ini akan memberikan kontribusi dalam meningkatkan pelayanan Puskesmas dengan mengidentifikasi aspek-aspek yang perlu diperbaiki untuk meningkatkan tingkat kepuasan pasien. Kata Kunci : Sistem Prediksi, Algoritma C4.5, Decision Tree, Rapid Miner, Kepuasan