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...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Kartika Handayani, Lisnawanty Lisnawanty, Abdul Latif, Muhammad Rifqi Firdaus, Fuad Nur Hasan
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	Islamic University of Indragiri 2021
Materias:	Technology T Information technology T58.5-58.64
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/e360bb36814c4c1f925841fa7bee9818
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:e360bb36814c4c1f925841fa7bee9818
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:e360bb36814c4c1f925841fa7bee98182021-11-07T12:04:45ZKomparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah2302-81492540-971910.32520/stmsi.v10i3.1440https://doaj.org/article/e360bb36814c4c1f925841fa7bee98182021-09-01T00:00:00Zhttp://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/1440https://doaj.org/toc/2302-8149https://doaj.org/toc/2540-9719Donor 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 bayesKartika HandayaniLisnawanty LisnawantyAbdul LatifMuhammad Rifqi FirdausFuad Nur HasanIslamic University of IndragiriarticleTechnologyTInformation technologyT58.5-58.64IDSistemasi: Jurnal Sistem Informasi, Vol 10, Iss 3, Pp 676-687 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	Technology T Information technology T58.5-58.64
spellingShingle	Technology T Information technology T58.5-58.64 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
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
format	article
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
title	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_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_sort	komparasi algoritma c4.5 dan naïve bayes dalam penentuan status kelayakan donor darah
publisher	Islamic University of Indragiri
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/e360bb36814c4c1f925841fa7bee9818
work_keys_str_mv	AT kartikahandayani komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT lisnawantylisnawanty komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT abdullatif komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT muhammadrifqifirdaus komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah AT fuadnurhasan komparasialgoritmac45dannaivebayesdalampenentuanstatuskelayakandonordarah
_version_	1718443582515314688

Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah

Ejemplares similares