Klasifikasi Kegagalan Pengobatan Penyakit Tuberkulosis (TB) di Kota Mataram Menggunakan Metode Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)

Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit infeksi yang menyerang paru-paru dan dapat menyebar melalui udara. Indonesia menempati peringkat kedua dengan kontribusi penderita TB sekitar 10% dari jumlah kasus global. Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) tercatat memiliki jumlah penderita TB yang tinggi, dan Kota Mataram merupakan salah satu wilayah dengan kasus terbanyak. Meski TB dapat disembuhkan melalui pengobatan OAT selama enam bulan, tingkat keberhasilan pengobatan ini menurun sejak tahun 2016. Beberapa faktor seperti usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, serta kondisi kesehatan lainnya dapat mempengaruhi kesuksesan pengobatan. Oleh karena itu, evaluasi pengobatan sangat penting, termasuk dengan melakukan pemantauan hasil pengobatan untuk menentukan apakah pengobatan tersebut berhasil atau gagal. Dalam rangka mengklasifikasikan kegagalan pengobatan TB, metode statistika yang efektif untuk digunakan adalah Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). MARS merupakan metode regresi nonparametrik yang fleksibel dan mampu menangani data berdimensi tinggi, sangat berguna untuk klasifikasi data dengan banyak variabel prediktor. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kegagalan pengobatan TB di Kota Mataram menggunakan metode MARS, dengan harapan dapat meningkatkan keberhasilan pengobatan di wilayah tersebut. Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode MARS menunjukkan bahwa jenis TB ( ) adalah variabel penentu utama hasil pengobatan dengan ketepatan klasifikasi keseluruhan yang cukup baik yaitu 80%.