Kajian Pemanfaatan Telemedicine di Indonesia  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Pemanfaatan Telemedicine di Indonesia Studi Kasus : Laman Alodokter , Dokter.id , dan Honestdocs Faza Nur Fuadina ( 221709696 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D internet dan Ringkasan—Perkembangan teknologi di Indonesia terjadi di berbagai sisi kehidupan termasuk pada bidang kesehatan dengan adanya e-health. Pemanfaatan telemedicine sebagai salah satu wujud e-health di Indonesia dirasa masih awam di kalangan sebagian masyarakat mengingat keberadaannya tidak sebanyak e-commerce yang bergerak di sektor ekonomi. Adanya pandemi COVID-19 menjadi alasan terciptanya aturan pembatasan pergerakan , namun juga dapat menjadi alasan adanya pemanfaatan telemedicine di Indonesia. Dengan memanfaatkan data pada telemedicine , peneliti melihat sejauh mana pemanfaatan telemedicine di Indonesia serta melihat fenomena kesehatan yang tertangkap pada data tersebut. Analisis deskriptif dan text mining digunakan untuk mengetahui pemanfaatan telemedicine dengan metode Named Entity Recognition ( NER ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Selain itu , dilakukan kajian literatur untuk mengidentifikasi potensi pemanfaatan data telemedicine dalam pengumpulan statistik kesehatan di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa : telemedicine sudah banyak dimanfaatkan di Indonesia , data telekonsultasi klinis dan judul artikel pada telemedicine dapat menghasilkan berbagai topik kesehatan , dan data telemedicine berpotensi untuk dimanfaatkan sebagai sumber pengumpulan statistik kesehatan. Kata Kunci— telemedicine , telekonsultasi klinis , kesehatan , text mining I. LATAR BELAKANG Jasa Masyarakat membutuhkan peningkatan kecanggihan teknologi dan permintaan fasilitas internet yang semakin tinggi saat ini. Asosiasi Penyelenggara ( APJII ) menyelenggarakan Survei Penetrasi dan Perilaku Penggunaan Internet pada tahun 2019 dan menghasilkan fakta bahwa jumlah pengguna internet meningkat 23,5 juta atau 8,9 % dibandingkan pada 2018 lalu. Terjadinya peningkatan ini mengindikasikan bahwa terdapat perkembangan teknologi yang membutuhkan akses internet di berbagai sisi kehidupan. Indonesia Internet Dari sisi ekonomi , Setiawan menyatakan pertumbuhan teknologi digital dan perkembangan internet membawa pada perubahan model bisnis. Hal ini memunculkan revolusi ekonomi menuju ekonomi digital pada berbagai macam lini bisnis seperti perdagangan online ( e-commerce ) , bisnis rintisan berbasis teknologi ( startup ) , dan layanan keuangan digital atau financial technology ( fintech ) [ 1 ] . Disisi lain , Palinggi dan Limbongan menyatakan bahwa jumlah pengguna internet yang ada saat ini mampu dimanfaatkan oleh para pelaku usaha khususnya dalam peningkatan ekonomi melalui industri e-commerce [ 2 ] . Adanya dampak perkembangan internet dan teknologi pada sisi ekonomi dimungkinkan dapat terjadi pada sisi sosial seperti pada bidang kesehatan. Menurut World Health Organization ( WHO ) , istilah electronic health atau biasa dikenal dengan e-health adalah bentuk pemanfaatan Teknologi , Informasi , dan Komunikasi ( TIK ) yang hemat biaya dan aman untuk mendukung berbagai hal di bidang untuk menerapkan TIK kesehatan [ 3 ] . Dalam Global Information Society Watch ( GISW ) 2007 , e-health menjadi salah satu sistem informasi yang disarankan untuk dikembangkan oleh Perserikatan Bangsa Bangsa ( PBB ) seiring dengan permintaan PBB terhadap negara anggota infrastruktur pembangunan yang terintegrasi [ 3 ] . Pada tahun 2005 , WHO mencetuskan adanya Resolusi WHA 28.28 ( World Health Assembly Resolution on e-health , Mei 2005 ) yang turut membahas mengenai penggunaan TIK untuk mendukung permasalahan kesehatan. Beriringan dengan perkembangan TIK pada bidang kesehatan di Indonesia , muncul berbagai bentuk e- health ( e-kesehatan ) , baik yang dibangun oleh instansi kesehatan seperti situs mandiri milik rumah sakit atau klinik kesehatan , maupun milik swasta. dalam Berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia ( Permenkes RI ) Nomor 46 Tahun 2017 Tentang Strategi E- Kesehatan Nasional , salah satu bentuk inisiatif implementasi e- kesehatan di Indonesia dalam bentuk dukungan layanan kesehatan individu adalah telemedicine [ 4 ] . Disisi lain , menurut Permenkes RI Nomor 20 Tahun 2019 tentang Penyelenggaraan Pelayanan Telemedicine antar Fasilitas Pelayanan Kesehatan , telemedicine diartikan sebagai pemberian pelayanan kesehatan jarak jauh oleh profesional kesehatan dengan menggunakan teknologi informasi dan komunikasi , yang mana salah satu bentuk pelayanannya berwujud telekonsultasi klinis. Telekonsultasi klinis merupakan pelayanan konsultasi klinis jauh untuk membantu menegakkan diagnosis , dan / atau memberikan pertimbangan / saran tata laksana [ 5 ] . Beberapa contoh telemedicine milik swasta yaitu Alodokter , Dokter.id , Halodocs , Honestdocs , dan yesdok. jarak Pentingnya keberadaan e-health di Indonesia sudah diakui oleh pemerintah seperti yang disampaikan oleh Daryo Soemitro bahwa rencana kerja strategis pemerintah terkait penerapan e-health sudah mulai dikembangkan sejak tahun 2015. Beberapa e-health yang saat ini mulai berkembang adalah telemedicine [ 6 ] . Oleh sebab itu , wajar bila saat ini sudah banyak instansi kesehatan pemerintah maupun swasta yang membangun e-health guna mendukung pelayanannya. Indonesia memiliki potensi yang besar untuk menerapkan e-health karena dengan media elektronik sudah dapat menjangkau kepulauan yang ada di Indonesia walaupun masih terdapat daerah yang belum memiliki listrik dan internet [ 7 ] . Namun , permasalahan tentang e-health di Indonesia belum banyak dibahas [ 8 ] . Peluang berkembangnya telemedika [ 9 ] . Program ( telemedicine ) di telemedicine sangat penting bagi masyarakat di daerah tertinggal dan perbatasan [ 10 ] . sangat besar Indonesia Menurut Kementerian Kesehatan Republik Indonesia ( Kemenkes RI ) , Coronavirus Disease 2019 ( COVID-19 ) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Sars-CoV-2. Persebaran COVID-19 yang terlampau cepat dan meluas membuat WHO menetapkan COVID-19 sebagai pandemi. Adanya pandemi ini memunculkan berbagai peraturan baru yang membatasi 1 / 8 kehidupan bermasyarakat , salah satunya yaitu PP Nomor 21 Tahun 2020 tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PP PSBB ) dalam rangka percepatan penanganan COVID-19. Peraturan tersebut menyatakan adanya pembatasan pergerakan orang dan barang guna mencegah penyebaran virus COVID-19. Segala bentuk kegiatan dianjurkan untuk dikerjakan di rumah saja termasuk kegiatan beribadah , belajar , dan bekerja [ 11 ] . Namun , kesehatan adalah kebutuhan penting dalam menjalani kehidupan sehari-hari. Apabila terdapat gangguan kesehatan , masyarakat membutuhkan fasilitas dan pelayanan kesehatan guna menopang kesehatan yang lebih baik. Masyarakat tetap harus mengupayakan terpenuhinya kebutuhan layanan tersebut ditengah berlakunya pembatasan e-health maupun telemedicine menjadi solusi yang memungkinkan dari permasalahan tersebut. pergerakan. Pemanfaatan Statistik kesehatan diperlukan untuk membantu pemerintah atau instansi kesehatan menetapkan kebijakan. Saat ini , kegiatan pengumpulan statistik kesehatan dilakukan melalui pengumpulan statistik dasar oleh BPS dan secara sektoral dikumpulkan oleh Kementrian Kesehatan ( Kemenkes ) . Pengumpulan data kesehatan yang dilakukan BPS yaitu Susenas dan SDKI , sedangkan Kemenkes melakukannya melalui Riskesdas , Sirkesnas , Rifaskes dan Risnakes. Data yang dikumpulkan BPS bertujuan mengetahui kondisi kesehatan di Indonesia. Data yang dikumpulkan oleh Kemenkes mayoritas adalah mengenai fasilitas , layanan , dan tenaga kesehatan. Pelaksanaan pengumpulan data oleh BPS maupun Kemenkes memiliki rentang waktu pelaksanaan yang masih cukup lama. Pengumpulan data statistik kesehatan dirasa kurang mutakhir , kurang menyeluruh , dan kurang lengkap karena cakupan variabelnya kurang mencakup fenomena kesehatan secara luas. Menurut Salahudin Big Data meliputi data dan informasi yang mencakup volume , velocity , variety , veracity , dan values. Manusia menghasilkan Big Data yang diproduksi di dunia maya melalui mekanisme teknologi ; komputer , kecerdasan buatan , dan mobile internet [ 12 ] . Adanya e-health dalam bentuk suatu sistem elektronik turut menghasilkan Big Data yang menyimpan data dan informasi. Terdapat suatu proses penemuan pengetahuan baru melalui data mining yang disebut Knowledge Discovery Process ( KDP ) yang dapat diartikan sebagai suatu tahapan analisis untuk mengidentifikasi pola yang baru , bermanfaat , dan dapat dipahami dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Big Data menjadi salah satu bentuk data yang besar dan kompleks sehingga KDP dapat diterapkan dalam melakukan analisis terhadapnya. II. TUJUAN PENELITIAN Peneliti memanfaatkan data telemedicine untuk melakukan penelitian dengan tujuan : • Mengetahui pemanfaatan telemedicine di Indonesia dengan melakukan analisis fitur. • Memodelkan topik kesehatan dengan data telekonsultasi klinis dan judul artikel. • Mengidentifikasi potensi pemanfaatan data telemedicine dalam pengumpulan statistik kesehatan di Indonesia. III. PENELITIAN TERKAIT Proses studi literatur atas permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini menggunakan beberapa penelitian terkait. Temuan penelitian terkait dirangkum dalam peta literatur pada Gambar I. Penelitian pada bagian berwarna hijau membahas mengenai Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik wujud perkembangan TIK di bidang kesehatan. Bagian warna biru merupakan bagian utama dimana penelitian yang tertulis memiliki keterkaitan yang paling erat yaitu mengenai analisis data kesehatan dari Big Data baik dengan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) , Named Entity Recognition ( NER ) , atau analisis lainnya. Bagian warna jingga menampilkan penelitian terkait yang memanfaatkan metode LDA. Bagian ungu mencakup penelitian terkait NER dan bagian abu-abu mencakup penelitian yang menerapkan Knowledge Discovery Process ( KDP ) . Gambar 1. Peta literatur ( literature map ) Islam melakukan perbandingan metode pemodelan topik dengan LDA , LSA , dan NMF , dengan hasil pemodelan menggunakan LDA menghasilkan topik yang lebih koheren dan konsisten [ 13 ] . Dari penelitian terkait pemodelan topik kesehatan dengan metode LDA , metode tersebut dapat memodelkan topik kesehatan dari data media sosial , berita , dan artikel kesehatan dengan baik. Namun yang berbeda dengan yang dikerjakan peneliti adalah belum adanya penelitian menggunakan data telekonsultasi klinis pada telemedicine yang menjadi studi kasus penelitian ini. Selain itu , belum ada juga penelitian yang mengidentifikasi potensi data tersebut dalam melengkapi pengumpulan statistik kesehatan yang sudah ada. IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian dilaksanakan mulai Bulan Oktober 2020 hingga Bulan Juni 2021. Objek penelitian ini adalah tiga laman telemedicine yaitu Alodokter , Dokter.id , dan Honestdocs. Data yang digunakan yaitu data dari telemedicine tersebut dalam lingkup waktu Bulan Mei 2019 hingga Oktober 2020 , serta metadata pengumpulan data kesehatan dari BPS dan Kemenkes. B. Metode Pengumpulan Data Data yang bersumber dari telemedicine dikumpulkan dengan cara Web Scraping memanfaatkan bahasa pemrogaman Python 3.9 dengan modul request dan selenium. Sedangkan metadata dikumpulkan dengan cara mengunduh dokumen terkait dari website BPS dan Kemenkes. Gambar 2 menampilkan diagram alir dari proses pengumpulan data telemedicine. Hal pertama yang dilakukan dalam proses ini yaitu mengumpulkan Uniform Resource Locator ( URL ) . URL akan membawa pengguna ke laman telemedicine yang menampilkan beberapa informasi yang dibutuhkan dalam 2 / 8 penelitian. Karena data yang ingin dikumpulkan terdapat dalam beberapa halaman web yang berbeda , perlu dilakukan pengumpulan URL dari seluruh data yang ingin dikumpulkan sehingga proses pengumpulan data dapat terprogram secara efisien dan efektif. Setelah URL terkumpul barulah data dapat dikumpulkan. Sebelum masuk dalam proses analisis , data hasil scraping akan dilakukan decoding untuk mengubah format dari kode yang sesuai dengan struktur penulisan pemrogaman web , menjadi format penulisan Bahasa Indonesia. Kemudian dilakukan data selection dan data validation untuk mengeliminasi data yang tidak sesuai dengan kriteria data yang dibutuhkan. Hasil akhir pengumpulan data ini peneliti sebut dengan “Data Bersih” dan siap untuk masuk dalam tahap analisis data. Gambar 2. Diagram alir pengumpulan data telemedicine C. Metode Analisis Data Metode analisis data yang digunakan diterapkan secara terpisah sesuai dengan jenis datanya. Data telemedicine akan tujuan pertama dan kedua. dianalisis guna memenuhi Sedangkan metadata pengumpulan statistik kesehatan dianalisis dengan metode kajian literatur guna memenuhi tujuan penelitian ketiga. Seluruh data akan dianalisis , dilanjutkan dengan proses interpretasi dan visualisasi data. Pada proses akhir , ditarik kesimpulan atas hasil penelitian. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dianalisis. Dalam preprocessing , terlebih dahulu dibuat kamus normal dari token kata unik data teks yang digunakan. Kamus normal mencakup kata yang sudah melalui tahap normalisasi dan stemming menjadi kata dasar. Kamus normal kemudian diaplikasikan pada data diikuti dengan proses stopword baru kemudian menjadi “Data Siap Olah”. Data ini selanjutnya dapat dilakukan analisis deskriptif dan analisis teks ( text mining ) . Text Mining adalah penggalian data untuk menyelesaikan masalah kebutuhan informasi dengan menerapkan teknik data mining , machine learning , natural language processing , pencarian informasi , dan manajemen pengetahuan [ 14 ] . Dua metode text mining yang akan diterapkan dalam penelitian ini yaitu LDA dan NER. Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) merupakan model Bayesian hirarki tiga tingkat , di mana setiap item koleksi dimodelkan sebagai campuran terbatas atas serangkaian set topik. Setiap topik dimodelkan sebagai campuran tak terbatas melalui set yang mendasari probabilitas topik. Dalam konteks pembuatan model teks , probabilitas topik memberikan representasi eksplisit dari sebuah dokumen [ 15 ] . Metode ini digunakan dalam penelitian ini untuk memodelkan topik kesehatan dari data telekonsultasi klinis dan judul artikel kesehatan. Named Entity Recognition ( NER ) dikenal sebagai serangkaian teknik berbasis statistik , algoritma , dan kamus yang digunakan untuk menelusuri teks tidak terstruktur dan mengklasifikasikan kata ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya [ 16 ] . Metode ini tujuan penggunaannya untuk mengidentifikasi istilah obat , penyakit , dan istilah tentang COVID-19. Metode NER yang digunakan adalah metode NER berbasis kamus dengan memanfaatkan algoritma FuzzyWuzzy. Sebagai bentuk validasi data telemedicine , peneliti melakukan matching data terhadap data dokter dan data rumah sakit. Data dokter pada telemedicine dilakukan matching data dengan data dokter dari Ikatan Dokter Indonesia ( IDI ) . Sedangkan data rumah sakit dilakukan matching data dengan data rumah sakit terakreditasi milik Kementerian Kesehatan. Proses matching data dilakukan dengan pengukuran kesamaan istilah menggunakan algoritma FuzzyWuzzy. V. KERANGKA PIKIR Gambar 3. Diagram alir analisis data telemedicine Alur analisis data yang dilakukan terhadap data telemedicine ditunjukkan pada Gambar 3. “Data Bersih” yang dihasilkan dari proses pengumpulan data ( Gambar 2 ) memerlukan preprocessing hingga berwujud data yang siap Gambar 4. Kerangka pikir penelitian 3 / 8 Gambar 4 menampilkan kerangka pikir dari penelitian ini. Dimulai dari penggambaran e-health , telemedicine , dan telekonsultasi klinis telekonsultasi klinis , bahwasannya merupakan bagian dari telemedicine dan telemedicine bagian dari e-health. Kemudian , data yang bersumber dari telemedicine akan dikumpulkan dengan cara Web Scraping untuk kemudian dapat dilakukan analisis fitur , pemodelan topik , identifikasi potensi pemanfaatan , dan matching data. Analisis fitur dilakukan menggunakan analisis deskriptif dan NER. Pemodelan topik akan dilakukan degan metode LDA. Data telemedicine dieksplorasi dan dikaitkan dengan statistik kesehatan yang ada di Indonesia untuk dapat diidentifikasi potensi pemanfaatannya. Selanjutnya dilakukan matching data untuk validasi data telemedicine terhadap statistik kesehatan. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Pemanfaatan Telemedicine Berdasarkan Fitur Analisis yang dilakukan berupa perbandingan antar telemedicine dan juga analisis pada setiap fitur dengan menggunakan data gabungan ketiga laman telemedicine yang ada. Fitur-fitur yang di analisis yaitu fitur “tanya dokter” ( telekonsultasi klinis ) , direktori rumah sakit , direktori dokter , artikel , juga obat dan penyakit. 1. Tanya Dokter ( Telekonsultasi Klinis ) Fitur “tanya dokter” yang merupakan perwujudan adanya telekonsultasi klinis merupakan fitur yang berwujud tanya jawab antara pengguna dengan dokter / tenaga medis lainnya dalam telemedicine. Tabel I menampilkan data perbandingan dan gabungan ketiga telemedicine yang dapat menunjukkan kondisi fitur dan bukti nyata pemanfaatan fitur tersebut. TABEL I HASIL ANALISIS FITUR TELEKONSULTASI KLINIS Perbandingan Banyak Pertanyaan Rata-rata lama jawab Pengaruh COVID-19 Tren Alodokter 163.115 14,19 jam Tidak Ada Naik Laman telemedicine Dokter.id 1.188 11,13 jam Ada Turun Honestdoc 22.954 1,068 jam Tidak Ada Turun Gabungan 187.257 3,9 jam Tidak Ada Turun Selama periode Mei 2019 - Oktober 2020 , secara total terdapat 187.257 pertanyaan dari ketiga laman telemedicine. Pertanyaan terbanyak bersumber dari Alodokter. Secara rata- rata , Honestdocs memiliki kecepatan menjawab yang paling cepat. Secara gabungan , tren pengguna fitur ini turun dan hanya Alodokter saja yang menampilkan tren naik ( seiring waktu penggunanya semakin banyak ) . Hanya Dokter.id yang menunjukkan adanya pengaruh COVID-19 dimana yang dimaksud disini adalah adanya peningkatan pengguna secara signifikan saat masuknya COVID-19 di Indonesia yaitu pada Bulan Maret 2020. Namun dari hasil identifikasi pembahasan COVID-19 dengan metode NER , secara keseluruhan terdapat 2 % pembahasan dalam fitur ini. Pembahasan tertinggi pada Bulan Maret 2020 bertepatan masuknya COVID-19 ke tren pembahasan Indonesia. Selama periode COVID-19 dalam tren naik ( penggunaan meningkat ) . Adanya tren ini membuktikan bahwa telemedicine cukup mutakhir menggambarkan fenomena kesahatan yang banyak dibahas oleh masyarakat. 2. Rumah Sakit ini menunjukkan tersebut , fitur Fitur Rumah Sakit fitur yang mengandung informasi direktori / daftar RS lengkap beserta ( RS ) merupakan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik informasi umumnya ( alamat , kontak ) . Tabel II menampikan data perbandingan serta gabungan dari fitur ini pada ketiga telemedicine yang diteliti. Total terdapat 2.122 RS terdaftar dari ketiga laman tersebut dimana sebagian besar merupakan data RS dari Alodokter. Dari segi kelengkapan atributnya , Alodokter memiliki tingkat kelengkapan atribut yang tertinggi , begitu pula dengan cakupan provinsi yang memiliki RS terdaftar dalam telemedicine. Secara gabungan , cakupan provinsi sebesar 97,06 % atau 33 dari 34 provinsi dimana lima provinsi dengan RS terbanyak yaitu DKI Jakarta , Jawa Barat , Jawa Timur , Jawa Tengah , Banten. TABEL II HASIL ANALISIS FITUR RUMAH SAKIT Perbandingan Banyak RS Kelengkapan Atribut Cakupan Provinsi 3. Dokter Alodokter 1.183 90,11 % 97,06 % Laman telemedicine Dokter.id 692 7,08 % 91,18 % Honestdoc 247 89,88 % 61,76 % Gabungan 2.122 - 97,06 % dokter dengan Serupa dengan RS , fitur Dokter juga menampilkan informasi direktori / daftar dilengkapi pribadinya ( spesialisnya , alamat , kontak , tempat & jadwal praktek ) . Fitur ini hanya dimiliki Alodokter dan Dokter.id. Hasil analisis fitur ini ditunjukkan pada Tabel III. Secara total ada 12.859 dokter terdaftar. Alodokter memiliki dokter lebih banyak dan kelengkapan atribut yang lebih besar dibandingkan dengan Dokter.id. Untuk cakupan provinsi keberadaan dokter memiliki nilai yang sama yaitu 91,18 % namun bila data digabungkan , cakupan provinsinya mencapai 97,06 % . Lima provinsi dengan dokter terbanyak yaitu DKI Jakarta , Jawa Barat , Banten , Jawa Timur , Jawa Tengah. Jika dilihat dari spesialisasinya , lima spesialisasi dokter terbanyak yaitu dokter kandungan , dokter gigi , dokter anak , dokter umum , dokter penyakit dalam. Lima provinsi dengan rumah sakit dan dokter terbanyak berada di Pulau Jawa. Hal tersebeut memiliki kesesuaian proporsionalitas dengan fakta dari BPS bahwa 56,10 % penduduk Indonesia berada di Pulau Jawa. TABEL III HASIL ANALISIS FITUR DOKTER Laman telemedicine Alodokter 12.712 45,08 % 91,18 % Dokter.id 147 6,12 % 91,18 % Gabungan 12.859 - 97,06 % Perbandingan Banyak Dokter Kelengkapan Atribut Cakupan Provinsi 4. Artikel terkait dengan kesehatan. Ketiga Fitur artikel merupakan halaman yang menampilkan telemedicine artikel memiliki fitur ini dengan total 9.096 artikel yang dirilis selama periode data penelitian , dengan penyumbang terbanyak dari laman Honestdocs. Tabel IV menampilkan hasil analisis fitur artikel. Dilihat dari kelengkapan atributnya , hanya Alodokter yang atributnya tidak lengkap. Kaitannya dengan COVID-19 , hanya Honestdocs yang tidak menunjukkan adanya pengaruh dalam artikel yang dirilis. Namun bila dilihat banyaknya pembahasan COVID-19 dalam fitur ini , hanya 2,21 % saja yang membahas mengenai COVID-19 dengan pembahasan terbanyak pada Bulan April 2020 atau sebulan setelah COVID-19 masuk ke Indonesia. Untuk tren banyaknya 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tren naik 1. Pemodelan Topik Data Telekonsultasi Klinis artikel , hanya Dokter , id yang menunjukkan ( meningkat seiring waktu ) . TABEL IV HASIL ANALISIS FITUR ARTIKEL Perbandingan Banyak Artikel Kelengkapan Atribut Pengaruh COVID-19 Tren Alodokter 2.351 95,36 % Ada Turun Laman telemedicine Dokter.id 1.120 100 % Ada Naik Honestdoc 5.625 100 % Tidak Ada Turun Gabungan 9.096 - Tidak Ada Turun 5. Obat dan Penyakit Fitur Obat dan Penyakit merupakan fitur yang menyajikan daftar serta penjelasan terkait obat / penyakit. Dalam penelitian ini , data obat dan penyakit bukan dimanfaatkan untuk dianalisis fiturnya , melainkan untuk mengidentifikasi bahasan umum dari kesehatan dimana ketika seseorang melakukan konsultasi / berobat ke dokter / tenaga medis , umumnya menanyakan mengenai penyakit yang dideritanya atau obat yang harus dikonsumsi ataupun penjelasan suatu obat. Dengan menggunakan metode NER berbasis kamus obat dan penyakit dari data telemedicine , tujuan analisis ini untuk melihat bagaimana pembahasan obat dan penyakit dalam data telekonsultasi klinis dari telemedicine. istilah obat. Sedangkan untuk Hasil yang didapatkan , banyaknya istilah obat yang disebut sebanyak 129.043 kali dengan kata unik sebanyak 2.230 istilah penyakit disebutkan sebanyak 224.934 kali dengan istilah penyakit unik sebanyak 6.634 kata. Bila dibandingkan , istilah penyakit lebih banya dibahas dengan perbandingan obat : penyakit = 1 : 1,74. Hal yang sama juga terlihat pada tiap waktu pembahasannya dimana selama periode Mei 2019 – Oktober 2020 , penyakit selalu lebih banyak dibahas daripada obat. Dikaitkan dengan COVID-19 , istilah “covid” masuk dalam 25 penyakit yang paling banyak dibahas. Pada saat kemuculan COVID-19 di Indonesia yaitu Bulan Maret 2020 , “covid” termasuk dalam 10 penyakit teratas yang paling banyak dibahas pada Bulan Maret - April 2020. Untuk istilah obat , kaitannya dengan COVID-19 obat yang banyak dibicarakan masyarakat yaitu “vitamin” , “suplemen” , dan “vaksin” masuk dalam 25 pembahasan terbanyak. Pada Bulan Maret-April 2020 ketiga obat tersebut juga masuk dalam 10 bahasan teratas. B. Pemodelan Topik Kesehatan Pembahasan yang kedua yaitu membahas hasil analisis teks dengan tujuan mengelompokkan data teks yang ada berdasarkan topik-topik yang tersembunyi dari data tersebut. Analisis ini dilakukan dengan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Data yang akan dianalisis yaitu data pertanyaan pada fitur “tanya dokter” ( telekonsultasi klinis ) dan data judul artikel. Sebelum digunakan untuk analisis , kedua data tersebut telah melewati tahap preprocessing hingga menjadi “data siap olah”. Pembahasan ini akan yang memaparkan mengenai tersembunyi dibalik data yang ada , juga tren banyaknya pembahasan tiap topik untuk setiap waktunya. topik-topik kesehatan Untuk mendapatkan model terbaik , terlebih dahulu dilakukan tuning parameter untuk menentukan banyak topik yang paling baik untuk memodelkan data tersebut. Parameter yang di-tuning yaitu banyaknya topik , sedangkan nilai yang digunakan sebagai penanda baik buruknya model yaitu coherence score. Dalam proses tuning parameter , model yang menghasilkan nilai coherence score paling tinggi merupakan model yang terbaik. Gambar 5 menampilkan diagram garis hasil tuning 1 hingga 20 topik beserta nilai coherence score untuk setiap topik. Didapatkan nilai coherence score tertinggi yaitu 0,5425 dimana banyak topik diterapkan dalam LDA terhadap data telekonsultasi klinis sebanyak 12 topik. Nilai tersebut berbeda tipis dengan model 15 topik yang memiliki coherence score 0,5408. Dengan memanfaatkan 10 kata dengan peluang tertinggi yang membangun keduabelas topik , dapat diambil beberapa bahasan yang dimungkinkan dibahas pada setiap topik seperti ditampikan pada Tabel V. Gambar 5. Hasil tuning parameter LDA data telekonsultasi klinis TABEL V HASIL PEMODELAN TOPIK DATA TELEKONSULTASI KLINIS Topik Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 Topik 6 Topik 7 Topik 8 Topik 9 Topik 10 Topik 11 Topik 12 Bahasan Pencernaan pada bayi-anak mencakup nafsu makan , minum , BAB , susu. Program hamil ; Ukuran besar / kecil dari payudara atau dari penis serta bahayanya ; Adanya benjolan pada payudara / penis berukuran besar / kecil serta bahayanya. Mencakup beberapa gejala umum masuk angin yang menyerang badan , dimungkinkan terjadi saat malam / bangun tidur atau berlangsung terus menerus. Perasaan sesak napas yang terjadi pada orang tua , atau yang dirasakan ketika akibat sedang takut , atau yang menyebabkan seseorang menjadi takut. Keluhan sakit / nyeri di bagian kanan / kiri dari kepala / tulang / perut yang bersifat kadang-kadang. Gatal / bintik pada kulit yang berwarna merah / putih , dimungkinkan juga terdapat cairan berwarna merah / putih Keluhan sakit sebelah kanan / atas / bawah gigi berlubang ; Membahas mengenai berat badan ( kg ) . Efek samping dari minum / mengonsumsi sesuatu , menyebabkan masalah asam lambung ; Membahas mengenai telapak tangan yang mungkin mengindikasikan masalah asam lambung. Mata / kelopak mata / telinga / kaki / telapak kaki bengkak ; Cacar air. ; Operasi mata / kelopak mata / telinga / kaki / telapak kaki. Masalah menstruasi karena telat atau tentang darah yang keluar ; Hubungan intim keluar darah ; Membahas hamil secara umum , atau indikasi hamil karena menstruasi terlambat atau karena hubungan intim ; Keluar darah saat berhubungan intim. KB dan produknya ( pil , suntik ) ; Jerawat di wajah. Bekas luka / operasi ; Mual / muntah karena operasi atau hal lain ; Terdapat luka di jari / kaki ; Operasi / luka di jantung. Topik 10 adalah topik yang paling banyak dibahas yaitu mengenai masalah menstruasi ; hubungan intim keluar darah ; dan hamil. Topik ini termasuk topik yang tabu bila dikonsultasikan secara langsung , namun dengan dengan 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik paling tinggi merupakan model yang terbaik. Gambar 6 menampilkan diagram garis hasil tuning 1 hingga 20 topik beserta nilai coherence score untuk setiap topik. Nilai tertinggi yaitu 0,4485 yang dicapai ketika topik dimodelkan dengan 14 topik. Nilai tersebut berbeda sangat tipis dengan model 19 topik yang memiliki coherence score 0,4482. Dengan memanfaatkan 10 kata dengan peluang tertinggi yang membangun kesembilanbelas topik , dapat diambil beberapa bahasan yang dimungkinkan dibahas pada setiap topik seperti ditampikan pada VI. TABEL VI HASIL PEMODELAN TOPIK DATA JUDUL ARTIKEL Bahasan Cara / ciri / penyebab / obat anemia atau penyakit kelamin. Mencegah / dampak merokok ; Cara berhenti merokok ; Cara menjaga daya tahan anak. Efek samping patah tulang / merokok / rokok elektrik pada tubuh atau pada perempuan secara khusus Manfaat / tips / fakta menarik olahraga ( umum ) atau khusus bagi anak ; Manfaat / tips / fakta menarik dari alat kontrasepsi / ( bagi ) kelamin Penyebab atau cara hamil / buang air / mengatasi rasa gatal di vagina atau di gigi. Penyebab / cara mengatasi berdarah ketika hubungan seksual ; Cara jaga kesehatan anak. Penyebab sakit kepala / kulit kering ; Bahan alami yang baik untuk paru / vagina / kulit kering. Fakta / mitos / dampak buruk dari infeksi jamur / kanker usus secara umum atau secara khusus untuk orang tua. Mengenali penyebab / gejala / pengobatan nyeri menstruasi atau nyeri tulang secara umum atau secara khusus bagi anak ; Pengobatan vape. Penyakit menular akibat hubungan seks ; Stroke ; Penyakit dan Kesehatan anak. Infeksi bakteri / vagina / luka bakar ; Cara efektif mengatasi bau / infeksi / luka bakar. Hubungan intim dan cara menghindarinya ; KB , minum pil KB , cara menghindarinya ; Makanan ; Turun badan. Tanda penyakit jantung / virus corona secara umum atau pada yang berumur masih muda. ; Vitamin. Bahaya / tips / cara sehat minum atau pakai obat secara umum atau khusus bagi anak. Topik Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 Topik 6 Topik 7 Topik 8 Topik 9 Topik 10 Topik 11 Topik 12 Topik 13 Topik 14 Dalam periode data penelitian , artikel dalam Topik 14 paling sering muncul yaitu mengenai bahaya / tips / cara sehat minum atau pakai obat. Topik yang paling sedikit muncul adalah topik 12 tentang Hubungan intim , KB , dan Makanan. telemedicine topik ini yang paling banyak dikonsultasikan. Sedangkan topik yang paling sedikit dibahas yaitu topik 12 mengenai bekas luka / operasi ; mual / muntah ; Terdapat luka di jari / kaki ; operasi ; dan luka. Gambar 6. Diagram Garis Pemodelan Topik Data Telekonsultasi Klinis Untuk melihat perkembangan tren kesehatan berdasarkan topik untuk tiap waktunya , disajikan diagram garis pada Gambar 3. Terlihat bahwa selain topik 3 , 4 , dan 10 , kemunculan topik cenderung stabil ( tidak menunjukkan perubahan gerakan yang jelas berbeda dengan topik yang lain ) . Topik 10 muncul terbanyak pada awal periode dan terlihat sangat berbeda dengan topik lainnya , namun seiring waktu semakin menurun dan menjadi stabil seperti topik lainnya. Topik 3 dan 4 memiliki perubahan yang jelas pada saat yang bersamaan yaitu pada Bulan Maret 2020. Topik 3 membahas mengenai sesak napas , sedangkan topik 4 membahas tentang keluhan sakit / nyeri. Kedua topik ini sedikit berkaitan dengan gejala COVID-19 yang mana muncul di Indonesia sejak Bulan Maret 2020. Berdasarkan edaran yang diterbitkan oleh Kementerian kesehatan bersama dengan GERMAS ( Gerakan Masyarakat Hidup Sehat ) , gejala klinis dari COVID-19 yaitu demam , batuk , pilek , gangguan ( sesak ) pernapasan , sakit tenggorokan , letih , dan lesu. Perubahan yang signifikan pada topik 3 dan 4 tersebut mengindikasikan telemedicine menunjukkan keadaan yang sebenernya dari tren kesehatan di Indonesia. 2. Pemodelan Topik Data Judul Artikel Gambar 7. Hasil tuning parameter LDA data judul artikel Data selanjutnya yang dianalisis yaitu data judul artikel. Sebelum memodelkan topik , terlebih dahulu perlu dilakukan tuning parameter. Sama dengan data sebelumnya , parameter yang di-tuning yaitu banyaknya topik sedangkan penanda baik buruknya model yaitu coherence score. Nilai coherence score Gambar 4. Diagram Garis Pemodelan Topik Data Artikel Untuk melihat tren topik setiap bulannya , dapat dilihat pada Gambar 4. Terlihat garisnya saling berjajaran menunjukkan bahwa , tiap waktunya semua topik cenderung muncul dengan jumlah yang hampir sama. Namun , terdapat satu garis yang memiliki gerakan berbeda pada pertengahan periode waktu yaitu garis topik 13 tentang tanda penyakit jantung / virus corona secara umum dan membahas mengenai vitamin. Terdapat kenaikan yang tiba-tiba pada Bulan Maret - 6 / 8 April 2020. Topik ini jelas berkaitan dengan fenomena kesehatan di Indonesia pada waktu itu yaitu awal munculnya COVID-19. C. Potensi Pemanfaatan Big Data telemedicine dalam Pengumpulan Data Kesehatan di Indonesia 1. Potensi Pemanfaatan Big Data telemedicine untuk Melengkapi Official statistics Official Statisctics adalah statistik yang diproduksi berdasarkan standar kualitas tinggi secara nasional maupun internasional dan diproduksi / disediakan oleh lembaga resmi statistik atau lembaga pemerintahan lain atau organisasi internasional untuk umum. Menurut UU No.17 Tahun 1997 Tentang Statistik , terdapat tiga jenis statistik yaitu statistik dasar , sektoral , dan khusus [ 17 ] . Berkaitan dengan statistik Indonesia kesehatan , penghasil statistik kesehatan di bersumber dari pengumpulan data statistik dasar oleh BPS dan serta sektoral oleh Kementerian Kesehatan ( Kemenkes ) . Terdapat beberapa survei / riset yang digunakan untuk mendapatkan statistik kesehatan. Dalam penelitian ini , peneliti hanya membahas beberapa survei / riset pengumpulan data kesehatan yang berkaitan dengan data yang didapatkan dari telemedicine. statistik Dari beberapa survei BPS , terdapat dua survei yang erat kaitannya dengan pengumpulan data kesehatan yaitu SDKI dan Susenas. Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia ( SDKI ) adalah survei yang tujuan utamanya untuk menyediakan estimasi terbaru indikator dasar demografi dan kesehatan [ 18 ] . SDKI diselenggarakan dalam periode lima tahunan ( terakhir 2017 ) . Bila dikaitkan dengan hasil pemodelan topik , terdapat beberapa topik berkaitan dengan bahasan pada SDKI yaitu KB , reproduksi , kontrasepsi , dan kesehatan anak. Survei Sosial Ekonomi Nasional ( Susenas ) merupakan survei dengan tujuan utama : tersedianya data tentang kesejahteraan rumah tangga mencakup antara lain pendidikan , kesehatan dan kemampuan daya beli [ 19 ] . Susenas dilaksanakan pada setiap semester yaitu pada bulan Maret dan September. Terkait hasil pemodelan topik , bahasan pada Susenas ini turut mencakup kehamilan , KB , imunisasi , pemeliharaan kesehatan , serta makanan sehat. Terdapat empat survei / riset yang diselenggarakan oleh Kemenkes terkait dengan data penelitian yaitu Riskesdas dan Sirkesnas yang berkaitan dengan kondisi kesehatan di masyarakat , serta Risnakes dan Rifaskes yang berkaitan dengan fasilitas dan sumber daya kesehatan. Riset Kesehatan Dasar ( Riskesdas ) adalah Riset yang diselenggarakan dengan tujuan menyediakan informasi derajat kesehatan yang telah dicapai selama kurun waktu 5 tahun terakhir dan informasi besaran masalah faktor risiko terkait derajat kesehatan yang diukur , sebagai bahan pertimbangan dalam merumuskan kebijakan pembangunan kesehatan di Indonesia [ 20 ] . Survei Indikator Kesehatan Nasional ( Sirkesnas ) adalah survei yang bertujuan untuk mengetahui capaian indikator Renstra Kemenkes tahun 2015-2019 yang tidak terdapat dalam laporan pusat , pencatatan dan pelaporan rutin. Selain itu , juga untuk mengetahui capaian indikator RPJMN bidang kesehatan tahun 2015-2019 , dimana keduanya dilihat secara Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik lingkup nasional [ 21 ] . Riset Fasilitas Kesehatan ( Rifaskes ) adalah riset kesehatan nasional berbasis fasilitas yang bertujuan untuk memperoleh rekomendasi untuk perbaikan pelaksanaan Jaminan Kesehatan Nasional [ 22 ] . Riset Ketenagaan di Bidang Kesehatan ( Risnakes ) adalah riset oleh Badan Litbangkes yang bertujuan memperoleh gambaran ketenagaan di bidang kesehatan di fasilitas pelayanan kesehatan [ 23 ] . Bila dibandingkan , survei / riset oleh Kemenkes membahas lebih detail dan secara khusus tentang kesehatan. Berbeda dengan BPS membahas bersamaan dengan demografi atau ekonomi. Untuk Riskesdas dan Sirkesnas , arah penggunaan hasil sama dengan pengumpulan data BPS. Namun untuk Rifaskes dan Risnakes penggunaannya lebih mengarah pada pendataan terperinci sumber daya pelayanan kesehatan di Indonesia survei / riset hampir Survei / riset yang diadakan oleh BPS / Kemenkes hasilnya sama-sama dimanfaatkan oleh pemerintah atau instansi khusus yang ingin membuat kebijakan dan pengelola program kependudukan dan kesehatan termasuk didalamnya perencanaan , monitoring , dan evaluasi kebijakan pemerintah. Potensi dalam mendukung telemedicine penerapan pemanfaatan tersebut yaitu untuk : • Menggambarkan kondisi kesehatan saat ini dan yang lalu. • Merencanakan pembangunan layanan kesehatan • Mengetahui pola kesehatan dalam suatu periode waktu. • Menentukan kebijakan atas pengelolaan program layanan kesehatan seperti ketersediaan layanan dan ketersediaan obat atau alat / produk penunjang kesehatan lainnya. • Memperbaharui tren kesehatan terkini pada periode waktu yang lebih singkat ini Hal • Mengetahui fenomena kesehatan secara luas , di dalam dan luar ruang lingkup survei / riset yang sudah ada. • Mengidentifikasi kejadian langka maupun kejadian baru yang belum ada dalam survei / riset yang sudah ada. • Menjadi sarana publikasi dan direktori yang terpercaya. telemedicine tidak hanya berlaku untuk perusahaan kesehatan saja namun juga telemedicine dimiliki lembaga / instansi kesehatan pemerintah. Namun yang perlu dikembangkan disini adalah fitur-fitur yang dimiliki oleh telemedicine yang bila disesuaikan dengan penelitian , fitur utama yang berpotensi besar melengkapi statistik kesehatan yang sudah ada adalah fitur telekonsultasi klinis. Oleh karena itu , adanya upaya pembangunan ataupun pengembangan telemedicine yang sudah ada dapat mendukung terwujudnya pemanfaatan data dari telemedicine. Selain dari fitur telekonsultasi klinis , data sumber daya layanan kesehatan juga dapat dimanfaatkan. Untuk fasilitas yang sifatnya milik negara pasti sudah tidak perlu diragukan lagi kelengkapan datanya , namun untuk fasilitas milik swasta terdapat kemungkinan bahwa datanya belum tercatat oleh pemerintah karena baru atau belum terdaftar atau bersifat ilegal. Apabila fasilitas tersebut terdaftar di telemedicine , kejadian ini dapat ditindak lanjut oleh pihak yang berwenang agar tidak menimbulkan permasalahan dikemudian hari. 7 / 8 2. Validasi Data Telemedicine dokter Sebagai bentuk validasi data dari telemedicine terhadap data yang sudah ada , data yang bersumber dari telemedicine perlu dibandingkan dengan statistik resmi ( official statistics ) kesehatan. Dalam penelitian ini , bentuk validasi yang dilakukan yaitu melakukan matching data dokter dari telemedicine terhadap data dokter pada Ikatan Dokter Indonesia ( IDI ) serta melakukan matching data rumah sakit dari telemedicine dengan data milik Kementerian Kesehatan. Pertama untuk data dokter , matching dilakukan dengan memanfaatkan fitur “Direktori Anggota” IDI berwujud IDI pencarian pada ( http : / / www.idionline.org / about / direktori-anggota / ) . Dari laman Alodokter dan Dokter.id , terkumpul data dokter sebanyak 12.859. Dari data tersebut hanya 96,85 % atau sebanyak 12.454 dokter saja yang memiliki alamat atau domisili yang valid dan bisa dilakukan matching data dengan data keanggotaan IDI. Hasil menunjukkan bahwa 53,43 % atau sebanyak 6.654 dokter telemedicine yang terdaftar ( tervalidasi ) pada keanggotaan IDI. Hal ini cukup banyak mengingat jumlahnya yang lebih dari separuh dari total dokter yang terdaftar pada telemedicine. Bila diperinci untuk setiap laman , Alodokter memiliki lebih banyak dokter terdaftar ( tervalidasi ) dibandingkan dengan Dokter.id. laman web resmi Validasi kedua yaitu validasi data rumah sakit pada telemedicine dengan data rumah sakit terakreditasi milik Kemenkes ( http : / / sirs.kemkes.go.id / fo / home / akreditasi ) . Namun , data milik Kemenkes ini hanya mengandung data rumah sakit saja. Hal ini berbeda dengan data dari telemedicine yang mana tidak seluruhnya merupakan rumah sakit karena ada beberapa jenis fasilitas kesehatan yang serupa dengan rumah sakit namun ikut terdaftar sebagai rumah sakit , contohnya seperti klinik , rumah bersalin , dan sebagainya. Dari 2.122 data rumah sakit , hanya 66,21 % atau sebanyak 1.405 data saja yang benar merupakan rumah sakit. Data kemudian diseleksi berdasarkan valid tidaknya alamat rumah sakit. Didapatkan hasil bahwa banyaknya rumah sakit yang memiliki alamat valid sejumlah 1.390 rumah sakit. Jumlah tersebut cukup banyak karena jika dilihat persentase dari total rumah sakit yang akan dilakukan matching data , persentasenya mencapai 98,93 % . Hasil validasi data rumah sakit menubjukkan bahwa , hanya 38,49 % atau sebanyak 535 rumah sakit saja yang terdaftar ( tervalidasi ) keberaannya pada data Kemenkes. Bila dilihat lebih detail lagi berdasarkan laman telemedicine , urutan proporsi banyaknya rumah sakit tervalidasi mulai dari yang terbesar yaitu Dokter.id , Alodokter , kemudian Honestdocs. VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , peneliti menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : • Berdasarkan analisis yang dilakukan terhadap fitur-fiturnya , masyarakat sudah banyak memanfaatkan telemedicine dan fenomena COVID-19 tertangkap data telemedicine melalui fitur telekonsultasi klinis , artikel , serta obat dan penyakit. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik • Topik kesehatan dapat dimodelkan menjadi 12 topik untuk data telekonsultasi klinis dan 14 topik untuk data artikel , serta menampilkan tren dari topik kesehatan tersebut. dalam • Data berpotensi telemedicine dimanfaatkan mendukung official statistics kesehatan di Indonesia. Besar harapan peneliti akan adanya pengembangan atas penelitian ini. Arah pengembangan tersebut dapat berupa pengembangan ruang lingkup penelitian seperti menggunakan telemedicine lainnya , atau dapat juga fitur lain. Selain itu dapat juga dilakukan pengembangan dengan menambahkan analisis tambahan baik untuk data atau fitur yang sama maupun yang berbeda seperti analisis isi artikel , analisis sentimen data pertanyaan , atau penggunaan kecerdasan buatan untuk deteksi penyakit. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] A. B. Setiawan , “Revolusi Bisnis Berbasis Platform Sebagai Penggerak , ” in Jurnal Masyarakat Telematika dan Informasi , vol. 9 , pp. 61-76 , 2018. [ 2 ] S. Palinggi and E. C. Limbongan , “Pengaruh Internet Terhadap Industri E-Commerce Dan Regulasi Perlindungan Data Pribadi Pelanggan di Indonesia , ” in Seminar Nasional Riset dan Teknologi ( SEMNAS RISTEK ) 2020. 27 Januari 2020.. [ 3 ] United Nations , Global Information Society Watch. APC and iTem , 2017. [ 4 ] Menteri Kesehatan RI , Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 46 Tahun 2017 tentang Strategi E-Kesehatan Nasional [ 5 ] Menteri Kesehatan RI , Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2019 tentang penyelenggaraan pelayanan telemedicine antar fasilitas pelayanan kesehatan , [ 6 ] D. Soemitro , “Tantangan e-kesehatan di Indonesia , ” in Buletin Jendela Data dan Informasi Kesehatan , 2016 , pp. 1-21. [ 7 ] E. Kristianto , “Telemedicine Di Indonesia , ” in Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Kristen Krida Wacana – Jakarta , vol. 02 , no. 06 , pp. 167-171 , April - Juni 2013. [ 8 ] I. Widiyastuti , “Analisa Aplikasi Telemedicine Berbasis Website di Instansi Kesehatan Pemerintah dan Swasta serta Potensi Implementasinya di Indonesia , ” in Jurnal Penelitian Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komunikasi , vol.10 , no.2 , Desember 2008. [ 9 ] Santoso et al , “Perkembangan dan Masa Depan Telemedika di Indonesia , ” in CITEE 2015 , 15 September 2015. [ 10 ] S. Ariyanti and Kautsarina , “Kajian Tekno-Ekonomi pada Telehealth di Indonesia , ” in Buletin Pos dan Telekomunikasi , vol. 15 , no.1 , pp. 43 , 2017. [ 11 ] Pemerintah Indonesia , Peraturan Pemerintah Nomor 21 Tahun 2020 tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019 ( COVID-19 ) . 31 Maret 2020. [ 12 ] Salahudin , Mengenal Big Data ( BD ) dan Big Data Analysis ( BDA ) . Available from : https : / / www.researchgate.net / publication / 332108784_ Mengenal_Big_Data_BD_dan_Big_Data_Analysis_BDA. [ 13 ] T. Islam , “Yoga-Veganism : Correlation Mining of Twitter Health Data , ” in Conference : 8th KDD Workshop on Issues of Sentiment Discovery and Opinion Mining ( WISDOM ) 2019. Alaska , USA [ 14 ] R. Feldman and J. Sanger , The Text Mining Handbook : Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York : Cambridge University Press , 2007. [ 15 ] D. M. Blei , “Latent Dirichlet Allocation , ” in Journal of Machine Learning Research 3 ( 2003 ) 993-1022 [ 16 ] E. Verhoeven , ( 2019 , 7 ) Fuzzy matching entities in a custom entity https : / / medium.com / tailo-ai / fuzzy-matching- dictionary. Available : entities-in-a-custom-entity-dictionary-310158d2b60e [ 17 ] Pemerintah Indonesia , UU No.16 Tahun 1997. 19 Mei 1997. [ 18 ] Badan Pusat Statistik , Laporan SDKI 2017. 2018. [ 19 ] Badan Pusat Statistik , Ringkasan Metadata Statistik Dasar 2019. [ 20 ] Kementerian Kesehatan RI , Laporan Nasional Riskesdas 2018. Badan Penelitian dan pengembangan kesehatan , 2016. [ 21 ] Kementerian Kesehatan RI , Laporan Survei Indikator Kesehatan Nasional ( Sirkesnas ) 2016. Badan Penelitian dan pengembangan kesehatan , 2019. [ 22 ] Kementerian Kesehatan RI , Laporan Riset Fasilitas Kesehatan 2019. Badan Penelitian dan pengembangan kesehatan , 2019. [ 23 ] Kementerian kesehatan RI Laporan Risnakes 2017. Badan Penelitian dan pengembangan kesehatan , 2019. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN B-METODE I-METODE O B-METODE I-METODE O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Pemanfaatan Telemedicine di Indonesia Studi Kasus : Laman Alodokter , Dokter.id , dan Honestdocs Faza Nur Fuadina ( 221709696 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D internet dan Ringkasan—Perkembangan teknologi di Indonesia terjadi di berbagai sisi kehidupan termasuk pada bidang kesehatan dengan adanya e-health. Pemanfaatan telemedicine sebagai salah satu wujud e-health di Indonesia dirasa masih awam di kalangan sebagian masyarakat mengingat keberadaannya tidak sebanyak e-commerce yang bergerak di sektor ekonomi. Adanya pandemi COVID-19 menjadi alasan terciptanya aturan pembatasan pergerakan , namun juga dapat menjadi alasan adanya pemanfaatan telemedicine di Indonesia. Dengan memanfaatkan data pada telemedicine , peneliti melihat sejauh mana pemanfaatan telemedicine di Indonesia serta melihat fenomena kesehatan yang tertangkap pada data tersebut. Analisis deskriptif dan text mining digunakan untuk mengetahui pemanfaatan telemedicine dengan metode Named Entity Recognition ( NER ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Selain itu , dilakukan kajian literatur untuk mengidentifikasi potensi pemanfaatan data telemedicine dalam pengumpulan statistik kesehatan di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa : telemedicine sudah banyak dimanfaatkan di Indonesia , data telekonsultasi klinis dan judul artikel pada telemedicine dapat menghasilkan berbagai topik kesehatan , dan data telemedicine berpotensi untuk dimanfaatkan sebagai sumber pengumpulan statistik kesehatan. Kata Kunci— telemedicine , telekonsultasi klinis , kesehatan , text mining
VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , peneliti menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : • Berdasarkan analisis yang dilakukan terhadap fitur-fiturnya , masyarakat sudah banyak memanfaatkan telemedicine dan fenomena COVID-19 tertangkap data telemedicine melalui fitur telekonsultasi klinis , artikel , serta obat dan penyakit. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik • Topik kesehatan dapat dimodelkan menjadi 12 topik untuk data telekonsultasi klinis dan 14 topik untuk data artikel , serta menampilkan tren dari topik kesehatan tersebut. dalam • Data berpotensi telemedicine dimanfaatkan mendukung official statistics kesehatan di Indonesia. Besar harapan peneliti akan adanya pengembangan atas penelitian ini. Arah pengembangan tersebut dapat berupa pengembangan ruang lingkup penelitian seperti menggunakan telemedicine lainnya , atau dapat juga fitur lain. Selain itu dapat juga dilakukan pengembangan dengan menambahkan analisis tambahan baik untuk data atau fitur yang sama maupun yang berbeda seperti analisis isi artikel , analisis sentimen data pertanyaan , atau penggunaan kecerdasan buatan untuk deteksi penyakit.
namun juga dapat menjadi alasan adanya pemanfaatan telemedicine di Indonesia. Dengan memanfaatkan data pada telemedicine , peneliti melihat sejauh mana pemanfaatan telemedicine di Indonesia serta melihat fenomena kesehatan yang tertangkap pada data tersebut. Analisis deskriptif dan text mining digunakan untuk mengetahui pemanfaatan telemedicine dengan metode Named Entity Recognition ( NER ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Selain itu , dilakukan kajian literatur untuk mengidentifikasi potensi pemanfaatan data telemedicine dalam pengumpulan statistik kesehatan di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa : telemedicine sudah banyak dimanfaatkan di Indonesia , data telekonsultasi klinis dan judul artikel pada telemedicine dapat menghasilkan berbagai topik kesehatan , dan data telemedicine berpotensi untuk dimanfaatkan sebagai sumber pengumpulan statistik kesehatan. Kata Kunci— telemedicine , telekonsultasi klinis , kesehatan , text mining VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah
O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN B-METODE I-METODE O B-METODE I-METODE O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O