Abstract:
Proses penentuan rumah sakit rujukan bagi pasien di fasilitas kesehatan tingkat
pertama sering kali dilakukan berdasarkan pertimbangan subjektif tenaga kesehatan
tanpa analisis sistematis terhadap data pasien. Padahal, data diagnosa dan tingkat
keparahan pasien memiliki peran penting dalam menentukan kebutuhan rujukan
yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi rumah
sakit rujukan untuk pasien berdasarkan data diagnosa dan tingkat keparahan
menggunakan metode Random Forest di Puskesmas Sigambal. Dataset yang
digunakan dalam penelitian ini merupakan data riwayat rujukan pasien sebanyak
120 data dengan atribut umur, jenis kelamin, diagnosa, tingkat keparahan, dan
rumah sakit rujukan sebagai variabel target. Data diagnosa dan tingkat keparahan
menjadi variabel utama dalam proses klasifikasi. Tahapan penelitian meliputi
preprocessing data, transformasi atribut kategorikal, pembagian data training dan
testing dengan rasio 80:20, serta pembentukan model Random Forest. Hasil
evaluasi model menggunakan confusion matrix menunjukkan nilai accuracy
sebesar 91,4%, precision sebesar 89,8%, recall sebesar 90,5%, dan F1-score sebesar
90,1%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Random Forest mampu
mengklasifikasikan rumah sakit rujukan dengan tingkat akurasi yang baik
berdasarkan data diagnosa dan tingkat keparahan pasien. Dengan demikian, sistem
yang dibangun dapat membantu tenaga kesehatan dalam memberikan rekomendasi
rumah sakit rujukan secara lebih objektif, cepat, dan berbasis data di Puskesmas
Sigambal.
