Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah
Donor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela Abstrak Donor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela menyumbangkan darahnya untuk disimpan di bank darah yang kemudian digunakan untuk transfusi darah. UDD (Unit Donor Darah) PMI Kota Pontianak...
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Islamic University of Indragiri
2021-09-01
|
| Series: | Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi |
| Online Access: | http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/1440 |
| _version_ | 1819011147054972928 |
|---|---|
| author | Kartika Handayani Lisnawanty Lisnawanty Abdul Latif Muhammad Rifqi Firdaus Fuad Nur Hasan |
| author_facet | Kartika Handayani Lisnawanty Lisnawanty Abdul Latif Muhammad Rifqi Firdaus Fuad Nur Hasan |
| author_sort | Kartika Handayani |
| collection | DOAJ |
| description | Donor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela Abstrak
Donor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela menyumbangkan darahnya untuk disimpan di bank darah yang kemudian digunakan untuk transfusi darah. UDD (Unit Donor Darah) PMI Kota Pontianak merupakan tempat pelayanan donor darah dari masyarakat Kota Pontianak. Dalam prakteknya, tidak semua masyarakat yang ingin mendonorkan darah dapat berhasil mendonorkan darahnya. Dalam memprediksi layak atau tidaknya masyarakat untuk mendonorkan darahnya dapat dilakukkan dengan klasifikasi data mining untuk mengetahui faktor yang paling mempengaruhi prediksi donor darah. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi algoritma C4.5 dan Naïve Bayes kemudian dilakukan perbandingan dua metode tersebut menggunakan confusion matrix, AUC dan uji beda t-test dengan analisa software rapidminer berdasarkan umur, jenis kelamin, berat badan, tekanan darah, dan hemoglobin. Dari hasil penelitian ini, hemoglobin adalah variabel paling menentukan kelayakan donor darah kemudian tekanan darah. Algoritma terbaik dalam kasus ini adalah Naïve Bayes dengan akurasi 93,26%, sedangkan tingkat akurasi C4.5 93,22%. Naïve Bayes termasuk dalam predikat good classsification dengan AUC sebesar 0.833, sedangkan C4.5 termasuk dalam predikat fair classsification dengan AUC sebesar 0.758. Dari hasil uji beda t-test diperoleh hasil 0.841 yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan dalam penentuan klasifikasi status kelayakan donor darah untuk kedua algoritma.
Kata kunci: prediksi, donor darah, c4.5, naïve bayes
Abstract
Blood donation is a humanitarian activity in which someone voluntarily donates blood to be stored in a blood bank which is then used for blood transfusions. UDD (Blood Donation Unit) PMI Pontianak City is a blood donor service area of the Pontianak City community. In practice, not all people who want to donate blood can successfully donate blood. In predicting the feasibility of whether or not the community to donate blood can be done with the classification of data mining to determine the factors that most influence the prediction of blood donors. This study uses the C4.5 algorithm and Naïve Bayes classification method, then compares the two methods using a confusion matrix, AUC and t-test different test with rapidminer software analysis based on age, sex, weight, blood pressure, and hemoglobin. From the results of this study, hemoglobin is the most determining variable of eligibility for blood donation then blood pressure. The best algorithm in this case is Naïve Bayes with an accuracy of 93.26%, while the accuracy rate of C4.5 is 93.22%. Naïve Bayes is included in the category of good class certification with AUC of 0.833, while C4.5 is included in the category of fair class certification with AUC of 0.758. From the results of the t-test different test results obtained 0.841 which states that there is no significant difference in determining the classification of blood donor eligibility status for the two algorithms.
Keywords: prediction, blood donor, c4.5, naïve bayes |
| first_indexed | 2024-12-21T01:23:32Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-e360bb36814c4c1f925841fa7bee9818 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2302-8149 2540-9719 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-21T01:23:32Z |
| publishDate | 2021-09-01 |
| publisher | Islamic University of Indragiri |
| record_format | Article |
| series | Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi |
| spelling | doaj.art-e360bb36814c4c1f925841fa7bee98182022-12-21T19:20:35ZindIslamic University of IndragiriSistemasi: Jurnal Sistem Informasi2302-81492540-97192021-09-0110367668710.32520/stmsi.v10i3.1440410Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor DarahKartika Handayani0Lisnawanty Lisnawanty1Abdul Latif2Muhammad Rifqi Firdaus3Fuad Nur Hasan4Universitas Bina Sarana InformatikaUniversitas Bina Sarana InformatikaUniversitas Bina Sarana InformatikaUniversitas Bina Sarana InformatikaUniversitas Bina Sarana InformatikaDonor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela Abstrak Donor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela menyumbangkan darahnya untuk disimpan di bank darah yang kemudian digunakan untuk transfusi darah. UDD (Unit Donor Darah) PMI Kota Pontianak merupakan tempat pelayanan donor darah dari masyarakat Kota Pontianak. Dalam prakteknya, tidak semua masyarakat yang ingin mendonorkan darah dapat berhasil mendonorkan darahnya. Dalam memprediksi layak atau tidaknya masyarakat untuk mendonorkan darahnya dapat dilakukkan dengan klasifikasi data mining untuk mengetahui faktor yang paling mempengaruhi prediksi donor darah. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi algoritma C4.5 dan Naïve Bayes kemudian dilakukan perbandingan dua metode tersebut menggunakan confusion matrix, AUC dan uji beda t-test dengan analisa software rapidminer berdasarkan umur, jenis kelamin, berat badan, tekanan darah, dan hemoglobin. Dari hasil penelitian ini, hemoglobin adalah variabel paling menentukan kelayakan donor darah kemudian tekanan darah. Algoritma terbaik dalam kasus ini adalah Naïve Bayes dengan akurasi 93,26%, sedangkan tingkat akurasi C4.5 93,22%. Naïve Bayes termasuk dalam predikat good classsification dengan AUC sebesar 0.833, sedangkan C4.5 termasuk dalam predikat fair classsification dengan AUC sebesar 0.758. Dari hasil uji beda t-test diperoleh hasil 0.841 yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan dalam penentuan klasifikasi status kelayakan donor darah untuk kedua algoritma. Kata kunci: prediksi, donor darah, c4.5, naïve bayes Abstract Blood donation is a humanitarian activity in which someone voluntarily donates blood to be stored in a blood bank which is then used for blood transfusions. UDD (Blood Donation Unit) PMI Pontianak City is a blood donor service area of the Pontianak City community. In practice, not all people who want to donate blood can successfully donate blood. In predicting the feasibility of whether or not the community to donate blood can be done with the classification of data mining to determine the factors that most influence the prediction of blood donors. This study uses the C4.5 algorithm and Naïve Bayes classification method, then compares the two methods using a confusion matrix, AUC and t-test different test with rapidminer software analysis based on age, sex, weight, blood pressure, and hemoglobin. From the results of this study, hemoglobin is the most determining variable of eligibility for blood donation then blood pressure. The best algorithm in this case is Naïve Bayes with an accuracy of 93.26%, while the accuracy rate of C4.5 is 93.22%. Naïve Bayes is included in the category of good class certification with AUC of 0.833, while C4.5 is included in the category of fair class certification with AUC of 0.758. From the results of the t-test different test results obtained 0.841 which states that there is no significant difference in determining the classification of blood donor eligibility status for the two algorithms. Keywords: prediction, blood donor, c4.5, naïve bayeshttp://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/1440 |
| spellingShingle | Kartika Handayani Lisnawanty Lisnawanty Abdul Latif Muhammad Rifqi Firdaus Fuad Nur Hasan Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi |
| title | Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah |
| title_full | Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah |
| title_fullStr | Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah |
| title_full_unstemmed | Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah |
| title_short | Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah |
| title_sort | komparasi algoritma c4 5 dan naive bayes dalam penentuan status kelayakan donor darah |
| url | http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/1440 |
| work_keys_str_mv | AT kartikahandayani komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT lisnawantylisnawanty komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT abdullatif komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT muhammadrifqifirdaus komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT fuadnurhasan komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah |