PREDIKSI KOLEKTIBILITAS TUNGGAKAN IURAN JAMINAN KESEHATAN BAGI PEKERJA BUKAN PENERIMA UPAH (PBPU) DENGAN PENERAPAN TREE-BASED ALGORITHM = PREDICTION OF THE COLLECTIBILITY OF HEALTH INSURANCE CONTRIBUTION ARREARS FOR NON-WAGE EARNERS (PBPU) BY APPLYING A TREE-BASED ALGORITHM

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kolektibilitas tunggakan iuran Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) bagi Peserta Bukan Penerima Upah (PBPU) BPJS Kesehatan dengan menerapkan algoritma berbasis pohon keputusan. Penelitian ini dilakukan dalam rangka memelihara keberlanjutan finansial BPJS Kesehatan sebagai penyelenggara program JKN. Penelitian ini membandingkan performa dan evaluasi pemodelan data prediksi kolektibilitas tunggakan iuran peserta JKN bagi PBPU menggunakan algoritma berbasis pohon keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aktivitas penagihan iuran kepada peserta PBPU, terutama melalui telecollecting, memiliki potensi meningkatkan keberhasilan program JKN. Analisis prediktif data mining pada data set telecollecting menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 89% dengan tingkat akurasi sebesar 80%. Lima faktor teridentifikasi sebagai berpengaruh terhadap kolektibilitas tunggakan iuran, yaitu lama waktu menunggak, usia peserta individu, waktu penagihan, jumlah keluarga yang tertanggung, dan wilayah peserta terdaftar fasilitas kesehatan. Dalam konteks pemodelan, algoritma LightGBM menunjukkan kinerja terbaik dengan komposisi data 90:10. Implikasi dari penelitian ini dapat menjadi landasan bagi BPJS Kesehatan untuk meningkatkan efektivitas kegiatan telecollecting dan strategi penagihan iuran, sehingga dapat meminimalisir piutang Dana Jaminan Sosial (DJS) dan menjaga keberlanjutan program JKN.

Keywords : Tree-Based Algorithm, Tunggakan Iuran, Telecollecting.