## PERBANDINGAN KLASIFIKASI STATUS PENDONOR DARAH DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Iut Tri Utami 1 , Fadjryani 2 , Diah Daniaty 3
Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA Universitas Tadulako 1,2 , Badan Pusat Statistik 3 e-mail: 1 triutami.iut@gmail.com, 2 fadjryani_mipauntad@yahoo.com, 3 diahdaniaty@gmail.com

## Abstrak
Donor  Darah  Sukarela  (DDS)  adalah  orang  yang  dengan  sukarela  mentranfusikan  darahnya  kepada orang lain. Seseorang dapat menjadi pendonor darah jika memenuhi  kriteria dari PMI dan lolos dalam pemeriksaan  dokter.  Syarat  yang  diberlakukan  PMI  menyebabkan  calon  pendonor  darah  dapat diklasifikasikan  menjadi  layak  dan  tidak  layak  dalam  mendonorkan  darahnya.  Salah  satu  cara  untuk menentukan pola prediksi status kelayakan calon pendonor darah di PMI adalah menggunakan regresi logistik biner dan k-Nearest Neighbor (kNN). Peubah yang signifikan mempengaruhi kelayakan calon pendonor darah adalah kadar Haemoglobin. Akurasi yang dihasilkan oleh metode regresi logistik biner dan kNN pada penelitian ini adalah 93% dan 79%.
Kata kunci : DDS, regresi logistik biner, k-Nearest Neighbor

## Abstract
Voluntary Blood Donors are people who voluntarily transfer their blood to others. A person can become a blood donor if he meets the criteria of PMI and passes the doctor’s examination The requirements imposed  by  PMI  can  cause  prospective  blood  donors  to  be  classified  as  feasible  and  improper  in donating blood. One way to determine the pattern of predicting the eligibility status of prospective blood donors  at  PMI  is  to  use  k-Nearest  Neighbor  (kNN)  and  binary  logistic  regression.  The  significant variable  influencing  the  eligibility  of  prospective  blood  donors  is  hemoglobin  levels.  The  accuracy produced by the binary logistic regression and kNN method in this study was 93% and 79%. .
Keywords: Voluntary blood donors, binary logistic regression, k-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Donor  darah  mempunyai  manfaat yang baik bagi kesehatan tubuh.
Sayangnya, banyak orang takut donor darah dengan  beragam  alasan    mulai  dari  takut jarum suntik, lemas dan  kehabisan  darah. Manfaat  menyumbangkan  darah  tidak hanya dirasakan bagi penerima darah tetapi juga bagi pendonor darah. Ada berbagai hal positif  yang  bisa  didapatkan  ketika mendonorkan  darah,  mulai  dari  membantu membakar  kalori,  menjaga  kesehatan jantung,  meningkatkan  produksi  sel  darah, hingga menurunkan risiko kanker.
Sayangnya,  jumlah  pendonor  darah  masih belum banyak dan belum memenuhi target kebutuhan darah nasional.
Demi  kesehatan  tubuh  pendonor dan penerima  darah,  tidak  semua  orang  dapat mendonorkan darahnya. Beberapa hal yang disyaratkan  PMI  saat  mau  mendonorkan darahnya  yaitu  umur  17-60  tahun,  berat minimal  45  kg,  temperatur  tubuh  36,6°C- 37,5°C  yang  diukur  secara  oral,  tekanan darah baik (Sistole = 110-160 mm Hg dan Diastole  =  70-100  mm  Hg),  denyut  nadi teratur  50-100  kali  per  menit,  dan Hemoglobin  wanita  minimal  =  12  gr  % sedangkan  pria  minimal  =  12,5  gr  % (Depkes RI, 2009). Syarat yang diberlakukan  PMI  menyebabkan  calon pendonor  darah  dapat  diklasifikasikan menjadi  layak  dan  tidak  layak  dalam mendonorkan  darahnya  (PMI,2009).  Salah satu  cara  untuk  menentukan  pola  prediksi calon pendonor darah di PMI adalah dengan menggunakan    regresi  logistik  dan k- Nearest Neighbor (kNN).
Hosmer  dan  Lemeshow  (2000) menjelaskan bahwa metode regresi logistik adalah suatu  metode analisis statistika yang menganalisis  hubungan  antara  peubah respon  yang  memiliki  dua  kategori  atau lebih  dengan    satu  atau  lebih  peubah penjelas. Salah  satu  model  regresi  logistik adalah    regresi    logistik    biner.  Metode regresi logistik biner juga dapat digunakan untuk menganalisis nilai ketepatan klasifikasi.
kNN merupakan suatu metode mengelompokkan  suatu  objek  dengan mempertimbangkan    kelas  terdekat  dari objek  tersebut.  kNN    merupakan    metode klasifikasi  yang  sangat  sederhana,  efisien dan efektif dalam bidang pengenalan pola, kategori  teks,  pengolahan    objek  dan mampu  melakukan    training  data    dalam jumlah yang besar (Bathia,2010). Meskipun sederhana,  kNN    dianggap  menjadi    salah satu dari sepuluh algoritma klasifikasi data mining yang  terbaik (Wu et al, 2008). Salah satu masalah dari algoritma ini adalah efek yang  sama  terjadi  dari  semua  atribut  yang terdapat  pada  data  baru  dan  data    lama dalam  data  set  pelatihan  (Moradian  dan Baraani, 2009).
Penelitian terdahulu tentang
pengklasifikasian  calon  pendonor  darah telah  banyak  dilakukan.  Nugroho,  dkk
(2018) melakukan penelitian tentang klasifikasi  pendonor  darah  menggunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM) pada  dataset  RFMTC  yang  menghasilkan akurasi  sebesar  72.64%.  Penelitian  lain dilakukan  Bayususetyo,dkk  (2017)  dengan mengklasifikasi  calon  pendonor  darah dengan  menggunakan  metode Naive Bayes Classifier dengan studi kasus PMI di Kota Semarang.  Sapriana  (2017)  menerapkan algoritma  Naive  Bayes Classifier pada klasifikasi status kelayakan pendonor darah di  Unit  Transfusi  Darah  Palang  Merah Indonesia  Kota  Makassar  dengan  akurasi yang dihasilkan sebesar 90%.
Pada  penelitian  ini  akan  mengkaji ketepatan klasifikasi dan faktor-faktor yang mempengaruhi  status  kelayakan  calon pendonor  darah  dengan  menggunakan metode  regresi  logistik  biner  dan  kNN. Perbandingan  kedua  metode  dapat  dilihat dari  nilai  akurasi  nya.  Semakin  tinggi akurasi  yang  dihasilkan    maka  model semakin  tepat  dalam    mengklasifikasikan. Adapun  peubah    penjelas  yang  akan digunakan  adalah  umur,  jenis    kelamin, berat  badan, kadar HB, dan tekanan darah.

## METODOLOGI

## Tinjauan Referensi

## Status Kelayakan Calon Pendonor
Darah
Donor darah
tidak hanya menguntungkan  bagi  penerima  darah,  tapi juga  bermanfaat  untuk  pendonor.  Tidak semua  orang  bisa  mendonorkan  darahnya, ada beberapa syarat donor darah yang perlu diketahui.
Syarat donor darah yang paling utama adalah kondisi  fisik  harus  sehat.  Usia juga menjadi  syarat  donor  darah  yaitu  17-60 tahun. Namun, untuk remaja usia 17 tahun diperbolehkan menjadi donor darah apabila mendapat izin tertulis dari orangtua. Calon pendonor  baru  dikatakan  layak  jika  lolos pemeriksaan kesehatan sebelum mendonorkan darah.
Pendonor harus memiliki berat badan minimal  45  kilogram  dan  dalam  kondisi sehat,  baik  jasmani  maupun  rohani.  Selain itu, pendonor harus memiliki suhu tubuh 36, 6oC  -  37,5oC.    Tekanan  darah  pendonor harus  berada  pada  angka  100-160  untuk sistole dan  70-100  untuk diastole .  Denyut nadi saat pemeriksaan juga harus sekitar 50- 100  kali  per  menit.  Sementara  itu,  kadar haemoglobin  pendonor  harus  minimal  12 gr/dL untuk wanita, dan minimal 12,5 gr/dL untuk pria (PMI, 2019).
Pendonor dapat mendonorkan darahnya  paling  banyak  lima  kali  setahun dengan  jangka  waktu  sekurang-kurangnya tiga bulan. Calon pendonor darah menjalani pemeriksaan  pendahuluan,  seperti  kondisi berat badan, kadar HB, golongan darah, dan dilanjutkan dengan pemeriksaan dokter.

## 1. Sumber Data
Data  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang diambil dari Unit Donor Darah (UDD) PMI Kabupaten Sigi, Provinsi Sulawesi Tengah. Jumlah data sebanyak 101 orang. Data akan dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing . Data training yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  70%  dari  data keseluruhan,  sisanya  sebagai  data testing . Software yang  digunakan  untuk  mengolah data  pada  penelitian  ini  adalah  R  dengan paket Class , Caret dan MASS .  Peubah penelitian  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini adalah :

## 2. Analisis Data
Tahapan analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu :
a)  Pengambilan  data  yang  dilakukan  di UDD  PMI  Kabupaten  Sigi,  Provinsi Sulawesi Tengah
b)  Membagi  data  menjadi  dua  yaitu  data training dan  data testing .  Data training digunakan  untuk  pembentukan  model dan  data testing digunakan  untuk validasi model.
c)  Pembentukan  model  kNN  dan  regresi logistik biner dengan menggunakan data training .
d)  Menentukan  prediksi  klasifikasi  calon pendonor  darah  dengan  menggunakan data testing .
e)  Membandingkan  tingkat  akurasi  yang dihasilkan dari metode kNN dan regresi logistik biner.
f)  Menentukan  metode  terbaik  untuk mengklasifikasi calon pendonor darah.
g)  Menarik kesimpulan Langkah-langkah analisis data dengan menggunakan regresi logistik biner adalah : a.  Melakukan analisis deskriptif
karakteristik status pendonor dan faktor- faktor yang mempengaruhi status kelayakan calon pendonor darah.
b.  Menentukan model awal regresi logistik biner.
Menurut Agresti (2002) untuk menentukan  estimasi  parameter  regresi logistik  biner  dapat  digunakan  metode

## Tabel 1. Data Atribut
No Atribut Keterangan 1 Status Donor (Y) 1 = Layak Donor 2 = Tidak Layak 2 Jenis Kelamin ( 𝑋 1 ) 1 = Laki-Laki 2 = Perempuan 3 Usia ( 𝑋 2 ) Numerikal 4 Berat Badan ( 𝑋 3 ) Numerikal 5 Tinggi Badan ( 𝑋 4 ) Numerikal 6 Sistole ( 𝑋 5 ) Tekanan darah atas 7 Diastole ( 𝑋 6 ) Tekanan darah bawah 8 Kadar HB( 𝑋 7 ) Numerikal
Maximum Likelihood
(kemungkinan maksimum)  yang  membutuhkan  turunan pertama  dan  turunan  kedua  dari  fungsi Likelihood.  Secara  umum,    model    regresi logistik    biner    dengan  E(Y=1|x)  dapat dituliskan dengan:
𝜋(𝑋) = 𝑒 𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +⋯+∑ 𝛽 𝑖𝑘 𝐷 𝑖+𝛽𝑝𝑥𝑝 𝑛 𝑘=1 1 + 𝑒 𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +⋯+∑ 𝛽 𝑖𝑘 𝐷 𝑖+𝛽𝑝𝑥𝑝 𝑛 𝑘=1 dimana 𝜋 ( 𝑋 )  adalah  peluang  sukses suatu  kejadian, 𝑥 𝑖 (untuk 𝑖 =1,2,..., 𝑝 ) adalah  faktor-faktor  yang  mempengaruhi peubah respon, 𝑝 adalah banyaknya peubah penjelas yang digunakan, D adalah variabel dummy dan k adalah  banyaknya  variabel dummy yang digunakan.
Dengan
menggunakan  transformasi    logit,    model tersebut  dapat dituliskan dengan:
𝑔(𝑥) = 𝑙𝑛 ( 𝜋(𝑋) 1 − 𝜋(𝑋) ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + ∑ 𝛽 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 𝐷 𝑖 + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 + 𝜀
dimana 𝛽 𝑖 , 𝑖 = 1,2, … 𝑝 c.  Melakukan pengujian koefisien parameter model secara simultan.
Hipotesis yang digunakan adalah:
𝐻 0 ∶   𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 𝐻 1 = minimal ada satu β i ≠ 0
Statistik uji yang digunakan yaitu :
𝐺 = −2 ln [ ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0 ∏ 𝜋 𝑖 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 (1−𝜋 𝑖 ) 1−𝑦𝑖 ]
dengan 𝑦 𝑖 adalah variabel respon, 𝑛 1 adalah ∑ 𝑦 𝑖 , 𝑛 0 adalah ∑(1 − 𝑦 𝑖 ) dan 𝑛 adalah 𝑛 0 + 𝑛 1 .  Statistik  uji  G  mengikuti sebaran 𝜒 2 dengan  derajat  bebas 𝑝 − 1 , dimana 𝑝 adalah  jumlah  parameter  yang digunakan.
d.  Melakukan pengujian
koefisien parameter model secara parsial.
Hipotesis yang digunakan :
𝐻 0 ∶   𝛽 𝑖 = 0 (peubah  penjelas  ke- i tidak berpengaruh terhadap peubah respon)
𝐻 1 ∶   𝛽 𝑖 ≠ 0 (peubah penjelas ke- i
berpengaruh terhadap peubah respon)
Statistik uji yang digunakan :
𝑊 = 𝛽 𝑖 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ̂ ) dengan 𝛽 𝑖 ̂ : penduga parameter 𝛽 𝑖 dan 𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ̂ ) : standard error dari 𝛽 𝑖 ̂ . Statistik uji Wald  mengikuti  distribusi  chi-kuadrat dengan  derajat  bebas  satu  dimana 𝐻 0 ditolak saat |𝑊| > 𝜒 (𝛼,1) 2 . d.  Melakukan pengujian koefisien parameter model secara parsial. Hipotesis yang digunakan :
H_0 ∶ β_i=0 (peubah penjelas ke-i tidak berpengaruh terhadap peubah respon)
H_1 ∶ β_i≠0  (peubah  penjelas  ke-i berpengaruh terhadap peubah respon)
Statistik uji yang digunakan :
W=( β_ i ) ̂ /SE(( β_ i ) ̂ )
dengan 𝛽 𝑖 ̂ : penduga parameter 𝛽 𝑖 dan 𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ̂ ) : standard error dari 𝛽 𝑖 ̂ . Statistik uji Wald  mengikuti  distribusi  chi-kuadrat dengan  derajat  bebas  satu  dimana 𝐻 0 ditolak saat |𝑊| > 𝜒 (𝛼,1)
2 . e.  Menguji kelayakan model.
Pengujian kelayakan ( goodness of fit ) pada  model  regresi  logistik  menggunakan uji  Hosmer-Lemeshow.  Uji Hosmer-
Lemeshow
didasarkan pada pengelompokan    pada    nilai  dugaan peluangnya  yang  menyebar  Chi- Kuadrat (Hosmer  &  Lemeshow, 2000).
Hipotesis yang digunakan : 𝐻 0 : model yang dibangun layak 𝐻 1 : model yang dibangun tidak layak
Statistik uji yang digunakan :
𝐶̂ = ∑ (𝑂 𝑘 − 𝑛 𝑘 ′ 𝜋 𝑘 ̅̅̅) 2 𝑛 𝑘 ′ 𝜋 𝑘 ̅̅̅(1 − 𝜋 𝑘 ) ̅̅̅̅̅ 𝑔 𝑘=1 dengan 𝐶̂ adalah  statistik  Hosmer- Lemeshow, 𝑂 𝑘 ∑ 𝑦 𝑖 𝑐 𝑘 𝑗=1 adalah jumlah nilai peubah  respon  pada  kelompok  ke- k , 𝑔 adalah banyaknya amatan  dalam kelompok ke- 𝑘 , 𝑛 𝑘 ′ adalah  jumlah  sampel  pada kelompok  ke- 𝑘 , 𝑐 𝑘 adalah  banyaknya kombinasi  peubah  bebas  pada  kelompok ke- k dan 𝜋 𝑘 ̅̅̅ adalah  rata-rata  dari 𝜋̂ untuk kelompok  ke- 𝑘 .  Statistik 𝐶̂ menyebar
mengikuti  sebaran  Chi-Kuadrat  dengan derajat bebas 𝑔 − 2 (Hosmer dan Lemeshow,  2000).  Kesimpulan  menolak hipotesis nol jika nilai 𝐶 Hitung > 𝜒 𝛼(𝑔−2) 2 . e.  Menguji kelayakan model. Pengukuran kinerja klasifikasi dilakukan dengan matriks konfusi ( confusion matrix ). Matriks konfusi merupakan  tabel  yang  mencatat  hasil kinerja klasifikasi.
Keterangan : 𝑛 11 :  jumlah  subjek  dari 𝑦 1 tepat diklasifikasikan sebagai 𝑦 1 𝑛 12 : jumlah subje k dari 𝑦 1 salah diklasifikasikan sebagai 𝑦 2 𝑛 12 :  jumlah  subjek  dari 𝑦 2 salah diklasifikasikan sebagai 𝑦 1 𝑛 11 :  jumlah  subjek  dari 𝑦 2 tepat diklasifikasikan sebagai 𝑦 2 .
Perhitungan  nilai  akurasi  merupakan proporsi  observasi  yang  diprediksi  benar oleh fungsi klasifikasi, digunakan rumus :
Akurasi = 𝑛 11 + 𝑛 22 𝑛 11 + 𝑛 12 +𝑛 21 + 𝑛 22 Adapun langkah- langkah dari algoritma kNN adalah:
a) Tentukan parameter k Penentuan k terbaik menggunakan k - fold cross      validation .
b) Hitung  jarak  antara  data testing dan data training.
Jika  data  berbentuk  numerik  maka menggunakan  jarak  Euclid  seperti  pada persamaan berikut:
𝐷(𝑥 1 , 𝑦 1 ) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan :
𝑥 𝑖 : data training 𝑦 𝑖 : data testing 𝑛 : dimensi data
Perhitungan    jarak    antar    observasi berupa    data    campuran  kuantitatif  dan
kualitatif dapat dilakukan dengan menggunakan  koefisien  kemiripan  umum Gower.  Koefisien  kemiripan  Gower  dapat digunakan  untuk  melihat    kemiripan  antar observasi  dengan  melakukan  perhitungan jarak  pada    setiap  peubah  acak  yang  ada sesuai  dengan  skala  pengukuran  perubah acak tersebut (Gower, 1971). Secara umum, persamaan  kemiripan  Gower  ditunjukkan pada persamaan berikut :
𝑠(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = ∑ 𝑠 𝑘 (𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 )𝛿(𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 )𝑤 𝑘 𝑝 𝑘=1 ∑ 𝛿(𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 )𝑤 𝑘 𝑝 𝑘=1 𝛿(𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ) = { 1; 𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ∈ ℝ 0; 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 Keterangan :
𝑠(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) :  koefisien  kemiripan  Gower antara observasi ke – i dan j
𝑠 𝑘 (𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ) :  koefisien  kemiripan  antara observasi ke-i dan j pada peubah k 𝛿(𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ) :  kemungkinan  perbandingan peubah k obsevasi ke-i dan j 𝑤 𝑘 :  bobot  pilihan  yang  menyatakan kepentingan variabel, 𝑤 𝑘 = 1 𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 :  nilai  observasi  ke-i  dan  j  pada peubah ke-k
Koefisien  kemiripan 𝑠 𝑘 pada  setiap variabel dihitung berdasarkan skala pengukuran peubah k . Perhitungan nilai 𝑠 𝑘 pada  skala  nominal,  ordinal,  interval  dan rasio  secara  berurutan  ditunjukkan  pada persamaan berikut :
Nominal : 𝑠 𝑘 (𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ) = { 1; 𝑥 𝑖𝑘 = 𝑥 𝑗𝑘 0; 𝑥 𝑖𝑘 ≠ 𝑥 𝑗𝑘 Ordinal : 𝑠 𝑘 (𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ) = 1 − |𝑟 𝑘 (𝑥 𝑖𝑘 ) − 𝑟 𝑘 (𝑥 𝑗𝑘 )| 𝑚𝑎𝑥 𝑚 {𝑟 𝑘 (𝑥 𝑚𝑘 )} − 𝑚𝑖𝑛 𝑚 {𝑟 𝑘 (𝑥 𝑚𝑘 )} Interval ; Rasio : 𝑠 𝑘 (𝑥 𝑖𝑘 , 𝑥 𝑗𝑘 ) = 1 − |𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 | 𝑚𝑎𝑥 𝑚 {𝑥 𝑚𝑘 } − 𝑚𝑖𝑛 𝑚 {𝑥 𝑚𝑘 } Keterangan : 𝑥 𝑚𝑘 : nilai observasi ke- m peubah k 𝑟 𝑘 (𝑥 𝑚𝑘 ) :  rank  dari  nilai  observasi  ke- m peubah ordinal k 𝑚𝑎𝑥 𝑚 {𝑥 𝑚𝑘 } :nilai maksimum dari seluruh nilai peubah k 𝑚𝑖𝑛 𝑚 {𝑥 𝑚𝑘 } :  nilai  minimum  dari  seluruh nilai peubah k
Tabel 2. Matriks Konfusi
Hasil observasi Taksiran 𝑦 1 𝑦 2 𝑦 1 𝑛 11 𝑦 1 𝑦 2 𝑛 21 𝑦 2
𝑚𝑎𝑥 𝑚 {𝑟 𝑘 (𝑥 𝑚𝑘 )} :  rank  maksimum  dari seluruh nilai peubah ordinal k 𝑚𝑖𝑛 𝑚 {𝑟 𝑘 (𝑥 𝑚𝑘 )} :  rank  minimum  dari seluruh nilai peubah ordinal k Penentuan  tetangga  terdekat  kNN diperoleh berdasarkan nilai jarak ketakmiripan    antar    observasi    sehingga nilai    koefisien    kemiripan    Gower    perlu ditransformasi    menjadi    nilai    koefisien ketakmiripan    dengan    menggunakan persamaan :
𝑑 𝑘 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 1 − 𝑠 𝑘 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 )
Keterangan : 𝑑 𝑘 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) :  koefisien  ketakmiripan  Gower observasi ke– i dan j pada peubah k.
c) Memilih jarak terdekat sampai pada
parameter k d)  Memilih jumlah
kelas terbanyak sebanyak k lalu diklasifikasikan e)  Menentukan nilai akurasi klasifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Karakteristik Status Pendonor Darah
Informasi  masing-masing  peubah dapat diperoleh dengan melakukan eksplorasi  data.  Status  pendonor  sebagai peubah  respon  dengan  kategori  (1)  layak mendonorkan darahnya dan (0) tidak layak mendonorkan darahnya. Berdasarkan Gambar  1,  status  pendonor  yang  layak mendonorkan  darahnya  sebesar  51.5% yaitu  sebanyak  52  orang  dan  yang  tidak layak  sebesar  48.5%  yaitu  sebanyak  49 orang.

## Gambaran Karakteristik Jenis Kelamin
Jenis  Kelamin  mempunyai  skala pengukuran kategori dengan label (1) laki-
laki  dan  (2)  perempuan.  Jumlah  pendonor laki-laki sebanyak 55 orang dan perempuan sebanyak  46  orang.  Informasi  untuk peubah  jenis  kelamin  ditampilkan  seperti gambar berikut:
Berdasarkan  Gambar  2  di  atas,  dari 101  responden  diperoleh  hasil  persentase calon  pendonor  laki-laki  sebanyak  54.5% dan pendonor perempuan sebanyak 45.5%.
Gambaran Karakteristik Usia, Berat Badan, Tinggi Badan, Sistole, Diastole dan Kadar Haemoglobin
Peubah  usia,  berat  badan,  tinggi badan,  sistole,  diastole  dan  kadar  HB bertipe  numerikal  sehingga  informasi tentang  karakteristik  datanya  dapat  dilihat dari  statistik  deskriptif.  Berikut  adalah gambaran  karakteristik  peubah  usia,  berat badan,  tinggi  badan,  sistole,  diastole  dan kadar HB :
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat bahwa untuk peubah usia memiliki rata-rata usia  calon  pendonor  sekitar  31  tahun dengan standar deviasi sebesar 8.233. Rata- rata berat badan dan tinggi badan pendonor
Layak Tidak Layak Status Donor 49, 48.5% 52, 51.5% Status Donor Gambar  1.  Karakteristik  Status  Pendonor Darah
Laki-Laki Perempuan Jenis Kelamin 46, 45.5% 55, 54.5% Jenis Kelamin Gambar 2. Karakateristik Jenis Kelamin Tabel 3. Statistik Deskriptif Min Max Mean Std Dev Usia 19 54 31.89 8.233 Berat badan 50 89 65.01 7.349 Tinggi badan 152 180 164.65  5.317 Sistole 100 160  118.42  20.530 Diastole 50 96 69.81  12.844 Kadar HB 46 83 61.14 9.881
adalah  65  kg  dan  164  cm  dengan  standar deviasi  7.349  dan  5.317.  Tekanan  darah terdiri  dari  dua  yaitu  tekanan  darah  atas ( sistole ) dan tekanan darah bawah ( diastole ).  Rata-rata sistole dan diastole pendonor adalah 118.42 mm Hg dan 69.81 mm  Hg  dengan  standar  deviasi  20.53  dan 12.844.  Peubah  kadar_HB  memiliki  nilai rata-rata  61.14  g/dL  dan  standar  deviasi 9.881 g/dL dengan kadar Hb tertinggi yaitu 83 g/dL dan terendah yaitu 46 g/dL.

## 1. Regresi Logistik
Regresi  logistik  biner  merupakan suatu  metode  statistik  yang  digunakan untuk menganalisis hubungan antara peubah penjelas (X) dengan peubah respon (Y)  yang  berupa  data  kategori  dikotomi. Nilai  variabel  Y=1  menyatakan  adanya suatu  karakteristik  dan  Y=0  menyatakan tidak  adanya  suatu  karakteristik.  Tahapan analisis data pada regresi logistik adalah :

## Penentuan Model Awal Regresi Logistik Biner
Langkah  pertama  dalam  analisis regresi  logistik  biner  adalah  menentukan model awal regresi logistik biner (Model 1). Pada  penelitian  ini  regresi  logistik  biner dilakukan  dengan  meregresikan  peubah status  kelayakan  calon  pendonor  darah dengan  peubah  jenis  kelamin,  usia,  berat badan,  tinggi  badan,  s istole , diastole ,  dan kadar  Haemoglobin.  Secara  umum,  model awal  regresi  logistik  biner  yang  diperoleh yaitu :
𝜋(𝑥) = 𝑒 𝑔(𝑥) 1 + 𝑒 𝑔(𝑥) dengan nilai 𝑔(𝑥) = 1.7532 − 0.4779𝑋 12 + 0.0670𝑋 2 − 0.0313𝑋 3 + 0.0928𝑋 4 − 0.0016𝑋 5 − 0.0024𝑋 6 − 0.2817𝑋 7

## Pengujian Koefisien Parameter secara
Simultan
Hipotesis yang digunakan adalah 𝐻 0 ∶   𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 𝐻 1 = minimal ada satu β i ≠ 0 Nilai G yang diperoleh pada pengujian  secara  simultan    adalah  52.943.
Karena nilai G = 52.943 > 𝜒 (0.05,7) 2 =14,0671
maka 𝐻 0 ditolak.  Berdasarkan  keputusan bahwa 𝐻 0 ditolak maka disimpulkan bahwa peubah penjelas yang terdapat  pada model berpengaruh nyata secara simultan.

## Pengujian Koefisien Parameter secara
Parsial
Hipotesis yang digunakan : 𝐻 0 ∶   𝛽 𝑖 = 0 (peubah  penjelas  ke- i tidak berpengaruh terhadap peubah respon) 𝐻 1 ∶   𝛽 𝑖 ≠ 0 (peubah penjelas ke- i berpengaruh terhadap peubah respon)
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh bahwa peubah  yang  berpengaruh  nyata  terhadap status  kelayakan  calon  pendonor  darah adalah kadar Haemoglobin, hal ini ditunjukkan dengan nilai sig = 0.001 < 𝛼 = 0.05.  Model  1  masih  didapatkan  peubah yang tidak berpengaruh signifikan terhadap model, karena memiliki nilai Sig > α = 5% sehingga  peubah  yang  tidak  berpengaruh harus  dihilangkan.  Langkah  selanjutnya adalah menghilangkan peubah jenis kelamin  perempuan,  usia,  berat  badan, tinggi  badan, sistole ,  dan diastole dari model regresi logistik biner.
Metode  AIC  adalah  metode  yang dapat  digunakan  untuk  memilih  model regresi terbaik yang ditemukan oleh Akaike dan  Schwarz  (Grasa,  1989).  Menurut metode  AIC,  model  regresi  terbaik  adalah model  regresi  yang  mempunyai  nilai  AIC terkecil.  Adapun  nilai  AIC  untuk  setiap model 1 dan 2 adalah :
Tabel 4. Nilai Wald Model 1
Peubah Wald Sig Keputusan Jenis Kelamin Perempuan 0.282 0.595 Tidak signifikan Usia 1.168 0.280 Tidak signifikan Berat Badan 0.284 0.594 Tidak signifikan Tinggi Badan 1.788 0.181 Tidak signifikan Sistole 0.010 0.919 Tidak signifikan Diastole 0.003 0.954 Tidak signifikan Kadar HB 11.577  0.001  Signifikan
Dari  hasil  output  diatas  dapat  dilihat bahwa  Model  2  merupakan  model  yang terbaik  karena  memiliki  nilai  AIC  terkecil yaitu 55.60601.
Model kedua diperoleh dari menghilangkan  peubah-peubah  yang  tidak signifikan pada model pertama. Hasil yang diperoleh sebagai berikut :
𝑔(𝑥) = −15.176 + 0.257𝑋 1 Pengujian  koefisien  regresi  secara simultan didapatkan nilai G sebesar 48.152. Nilai tersebut lebih besar daripada 𝜒 (0.05,1) 2
=3.84  sehingga  peubah  penjelas yang  terdapat  pada  model  berpengaruh nyata secara serentak.
Nilai  Wald  yang  diperoleh  pada model  kedua  sebesar  22.058  dengan  sig  = 0.000.  Nilai  sig  model  kedua  <  α  =  5% sehingga peubah kadar haemoglobin berpengaruh nyata terhadap status kelayakan calon pendonor darah.

## Pengujian Kelayakan Model
Hipotesis yang digunakan : 𝐻 0 : model yang dibangun layak 𝐻 1 :  model yang dibangun tidak layak Berdasarkan  uji  kesesuaian  model diperoleh  nilai 𝐶̂ =  11.270  < 𝜒 (0.05,8) 2 = 15.5073 sehingga 𝐻 0 diterima. Jadi, model regresi  logistik  biner  yang  terbentuk  layak atau  tidak  ada  perbedaan  antara  observasi dengan kemungkinan hasil prediksi.
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi terhadap  model,  baik  secara  keseluruhan maupun  individual  serta  dilakukan  uji kesesuaian  model  maka  diperoleh  model akhir sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = exp (−15.176 + 0.257)
1 + exp (−15.176 + 0.257)
Odds Ratio untuk kadar Haemoglobin (exp(0.257)) = 1.293 artinya semakin tinggi kadar  Haemoglobin  calon  pendonor  darah maka  kecenderungannya  semakin  layak untuk mendonorkan darahnya.
Ketepatan Klasifikasi
Hasil prediksi pada data testing selanjutnya dibandingkan dengan  data  sebenarnya  pada  respon data testing.  Nilai  akurasi  diperoleh  dari fungsi confusion Matrix () dengan menggunakan paket caret pada software R.
Berikut  adalah  hasil  ketepatan  klasifikasi status kelayakan calon pendonor darah :
Berdasarkan  Tabel  6,  dapat  dihitung nilai akurasi sebesar 93% yang didapat dari membandingkan jumlah dari calon pendonor darah yang tepat diklasifikasikan dengan jumlah seluruh observasi.
Output  yang  dihasilkan  R  untuk analisis regresi logistik biner adalah sebagai berikut:
Call:
glm(formula = Status.Donor ~ ., family = binomial(link = "logit"),
data = training)
Deviance Residuals:
Min        1Q    Median        3Q       Max -2.32715  -0.34092  -0.05505   0.50735   2.33770
Coefficients:
Estimate   Std. Error   z value  Pr(>|z|) (Intercept)        1.753221  12.313344   0.142 0.886777 JKPerempuan  -0.477929      0.899929    -0.531 0.595368
Usia                  0.067030   0.062017   1.081 0.279769
Bb                    -0.031323   0.058774  -0.533 0.594079
Tb                      0.092768   0.069381   1.337 0.181196 Diastole            -0.001653   0.016309  -0.101 0.919273
Sistole              -0.002425   0.042318  -0.057 0.954300
Kadar               -0.281751   0.082807  -3.402 0.000668
(Dispersion  parameter  for  binomial  family  taken  to be 1)
Null deviance: 99.758  on 71  degrees of freedom Residual  deviance:  46.814    on  64    degrees  of freedom
Tabel 5. Nilai AIC Kedua Model Model AIC 1 Model 1 62.81449 2 Model 2 55.60601 Tabel 6. Matriks Konfusi Aktual Prediksi Layak Tidak Layak 15 0 Tidak 2 12
Number of Fisher Scoring iterations: 6
Output Confusion  Matrix yang dihasilkan software R yaitu :
Confusion Matrix and Statistics
Reference Prediction Layak tidak Layak    15     2 tidak     0    12
Accuracy : 0.931 95% CI : (0.7723, 0.9915) No Information Rate : 0.5172 P-Value [Acc > NIR] : 1.901e-06 Kappa : 0.8612 Mcnemar's Test P-Value : 0.4795
Sensitivity : 1.0000 Specificity : 0.8571 Pos Pred Value : 0.8824 Neg Pred Value : 1.0000 Prevalence : 0.5172 Detection Rate : 0.5172 Detection Prevalence : 0.5862 Balanced Accuracy : 0.9286
‘Positive’ Class: Layak

## 2. k-Nearest Neighbor (KNN)
Menurut  Prasetyo  (2012)  k-Nearest Neighbor  (k-NN)  adalah  metode  yang melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data  lain.  Nilai  k  pada  kNN  berarti  k-data terdekat dari data testing.
Metode k-NN cukup sederhana, tidak ada  asumsi  mengenai  distribusi  data  dan mudah  diaplikasikan.  Pemilihan  nilai  k (jumlah  data/tetangga  terdekat)  ditentukan dengan  menggunakan  cross  validation. Cross  validation  adalah  sebuah  teknik validasi  model  untuk  menilai  bagaimana hasil statistik analisis akan menggeneralisasi kumpulan data
independen.  Teknik    ini    utamanya digunakan    untuk    melakukan  prediksi model    dan    memperkirakan    seberapa akurat  sebuah    model    prediktif    ketika dijalankan    dalam  praktiknya.    Salah    satu
teknik    dari    validasi    silang  adalah  k-fold cross validation,  yang mana memecah data menjadi  k  bagian  set  data  dengan  ukuran yang  sama.  Penggunaan  k-fold    cross validation  untuk menghilangkan  bias  pada data. Pemilihan nilai k ini bisa mempengaruhi  tingkat  akurasi  prediksi yang dikerjakan (Santosa, 2007). Langkah-langkah  dari  perhitungan
kNN adalah sebagai berikut:
a) Normalisasi data calon pendonor darah.
Normalisasi data linier adalah proses penskalaan  nilai  atribut  data  sehingga  bisa jatuh  pada  range  tertentu.  Tujuan  dari normalisasi data adalah untuk mempersempit  atau  mengecilkan  nilai range  pada  data  tersebut.  Keuntungan  dari metode  ini  adalah  keseimbangan  nilai perbandingan antara data saat sebelum dan sesudah  nilai  normalisasi.  Kekurangannya adalah  jika  ada  data  baru  metode  ini  akan memungkinkan terjebak pada out of bound error .  Normalisasi  dihitung  menggunakan persamaan berikut:
𝑁𝑜𝑟 (𝑋 ∗ ) = 𝑋−min 𝑋 (𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑋−min 𝑋)
b)  Menghitung  jarak  data  training  ke  data acuan  (data  testing)  calon  pendonor  darah menggunakan euclidian distance .
c)  Selanjutnya  mengurutkan  hasil  jarak Euclidean dari yang terkecil ke terbesar.
d) Proses menentukan nilai k.
e) Proses mencari label atau kelas mayoritas sebanyak nilai K sesudah normalisasi.
Output  yang  dihasilkan software R untuk mendapatkan k terbaik adalah sebagai berikut :
k-Nearest Neighbors
72 samples
7 predictor
2 classes: 'Layak', 'tidak'
Pre-processing: centered (7), scaled (7)
Resampling:  Cross-Validated  (10  fold, repeated 3 times)
Summary  of  sample  sizes:  66,  65,  64,  64, 66, 64, ...
Resampling results across
tuning parameters:
k   Accuracy   Kappa 5  0.8261905  0.6512836
7  0.8103175  0.6173531
9  0.8067460  0.6107975
11  0.8158730  0.6301212
13  0.8075397  0.6134545
15  0.8035714  0.6066169 17  0.8049603  0.6086768 19  0.7946429  0.5903862 21  0.7912698  0.5830190
23  0.8160714  0.6308053
25  0.8222222  0.6445058
27  0.8263889  0.6528392
29  0.8305556  0.6611725 31  0.8472222  0.6936942
33  0.8486111  0.6964720
35  0.8438492  0.6863869
37  0.8299603  0.6600450 39  0.8450397  0.6899165 41  0.8347222  0.6687541
43  0.8305556  0.6604207
Accuracy  was  used  to  select  the  optimal model using the largest value.
The final value used for the model was k = 33.
Akurasi  digunakan  untuk  memilih model  yang  optimal  dengan  menggunakan nilai  yang  tertinggi.  Berdasarkan  output  di atas,  nilai  k  terbaik  berdasarkan  akurasi yang tertinggi adalah 33. Pada k = 33 nilai akurasi  yang  dihasilkan  adalah  84.86%, artinya kemampuan model dalam menebak status  kelayakan  calon  pendonor  darah adalah sebesar 84.86%. Pemilihan k terbaik juga dapat dilihat dari plot yang dihasilkan dari Cross Validation yang berulang-ulang. Berikut adalah tampilan plot yang menununjukkan nilai k terbaik :
Berdasarkan  Gambar  3  banyaknya k terbaik  yang  dihasilkan  dari  plot  akurasi adalah  33.  Hasil k yang  sama  didapatkan dengan menggunakan k- fold Cross Validation .  Iterasi k yang  akan  digunakan pada  model  dengan  berbagai  nilai  tingkat akurasi serta nilai parameter yang lain dapat dilihat pada tabel confusion Matrix . Berikut adalah output yang dihasilkan software R : fusion Matrix and Statistics
Reference
Prediction Layak tidak
Layak    14     5 tidak     1     9
Accuracy : 0.7931 95% CI : (0.6028, 0.9201) No Information Rate : 0.5172 P-Value [Acc > NIR] : 0.002088
Kappa : 0.5817 Mcnemar's Test P-Value : 0.220671
Sensitivity : 0.9333 Specificity : 0.6429 Pos Pred Value : 0.7368 Neg Pred Value : 0.9000 Prevalence : 0.5172 Detection Rate : 0.4828
Layak Tidak Layak Status Donor 49, 48.5% 52, 51.5% Status Donor Gambar 3. Plot Akurasi berdasarkan k-fold Cross    validation
Detection Prevalence : 0.6552
Balanced Accuracy : 0.7881
'Positive' Class : Layak
Berdasarkan output di atas didapatkan nilai  akurasi  sebesar  79.31%,  artinya kemampuan  model  kNN  menebak  status pendonor darah sebesar 79.31%. Sedangkan berdasarkan  data  aktual  orang  yang memiliki status layak mendonorkan darahnya,  model  dapat  menebak  dengan benar  sebesar  93.3%.  Berdasarkan  data aktual orang yang memiliki status pendonor tidak layak mendonorkan darahnya, model dapat  menebak  dengan  benar  sebesar 64.29%.

## 3. Perbandingan Akurasi Klasifikasi kNN dan Regresi Logistik Biner
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan  yaitu  klasifikasi  menggunakan kNN  dan  regresi  logistik  biner  didapatkan hasil  akurasi  masing-masing  metode,  hasil akurasi tersebut digunakan untuk membandingkan  kedua  metode  tersebut.
Semakin  tinggi  nilai  akurasinya  maka semakin  tinggi  ketepatan  klasifikasi  suatu model. Berikut adalah perbandingan akurasi dari kedua metode:
Jika  dilihat  dari  perbandingan  nilai akurasi  metode  regresi  logistik  biner  dan kNN, maka metode terbaik untuk mengklasifikasikan status kelayakan pendonor  darah  adalah  metode  regresi logistik biner. Metode regresi logistik biner memiliki  kemampuan  dalam  memprediksi benar dari data aktual pendonor yang layak mendonorkan darahnya lebih baik daripada metode kNN  karena memiliki  nilai akurasi lebih tinggi dari pada metode kNN.

## KESIMPULAN
proksi  dari  pendapatan  per  kapita Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang
telah  dipaparkan  sebelumnya,  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  akurasi  yang dihasilkan  metode  kNN  sebesar  79.31% sedangkan  metode  regresi  logistik  biner adalah 93.1%. Hasil perbandingan ketepatan  klasifikasi  antara  kNN  dan regresi logistik biner dapat dilihat dari nilai akurasinya. Semakin  tinggi  tingkat  akurasi maka  model  akan  semakin  baik  dalam mengklasifikasikan. Nilai akurasi klasifikasi  yang  diperoleh  pada  metode regresi  logistik  biner  lebih  tinggi  daripada metode  kNN.  Sehingga  metode  terbaik untuk  mengklasifikasikan  status  calon pendonor darah adalah regresi logistik biner karena  memiliki  keakuratan  klasifikasi yang lebih baik daripada kNN.
Hasil  lain  yang  diperoleh  dari penelitian ini adalah peubah yang berpengaruh  nyata  pada  status  kelayakan calon pendonor darah adalah peubah kadar Haemoglobin.  Hasil  ini  didapatkan  dari pengujian pada regresi logistik biner.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti,  A.  2002. Categorical  Data Analysis . New York : John Wiley&Sons.
Bayususetyo,  D.,  Santoso,  R.,  dan  Tarno.
2017.  Klasifikasi  Calon  Pendonor Darah  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier (Studi Kasus : Calon Pendonor  Darah  di  Kota  Semarang). Jurnal Gaussian 6(2) : 193-200.
Bhatia,    M.,    Vandana.,    2010.  Survey    of
Nearest Neighbor Techniques.
International    Journal    of  Computer Science and  Information  Security 8, 1947-5500. Departemen  Kesehatan  RI.  2009.  Donor Darah. Tersedia pada
http://kemenkes.go.id/
Gower, JC. 1971. A General Coefficient of Similarity and Some of Its Properties.
Biometrics 27(4): 857-871.
Grasa,  A.  1989  Economtric  Model Selection: A New. Approach. Kluwer. Springer  Science  and  Bussiness Media.
Hosmer,  D.W.  and  Lemeshow,  S.  2000. Applied  Logistic  Regression .  New York: John Wiley & Son, Inc.
Tabel 7. Perbandingan Akurasi
Model Akurasi kNN 79.31% Regresi logistik biner 93.1%
Moradian,    M.,  and  Baraani,    A.  2009.  K- Nearest Neighbor  Based  Association Algorithm. Journal  of    Theoretical and  Applied  Information Technology 6, 123 – 129.
Nugroho,  EB.,  Furqon,  MT.  dan  Hidayat, N. 2018. Klasifikasi Pendonor Darah
Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Dataset RFMTC. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 2(10) : 3860-3864.
Palang Merah Indonesia. (2019, September
11). Pelayanan Donor
Darah.
Tersedia pada http://www.pmi.or.id/
Prasetyo, E. 2012. Data Mining Konsep dan
Aplikasi  Menggunakan  MATLAB.
Yogyakarta: Penerbit ANDI Yogyakarta.
Santosa,  B.  2007. Data  Mining  Terapan . Yogyakarta : Graha Ilmu. Sapriana, B.M. 2017. Penerapan Algoritma
Naive Bayes Classifier Pada Klasifikasi Status Kelayakan Pendonor  Darah  di  Unit  Transfusi Darah Palang Merah Indonesia (UTD PMI)  Kota  Makassar.    Skripsi. Makassar: Universitas Negeri Makassar. Wu  X,  Kumar  V,  Quinlan  JR,  Ghosh  J,
Yang  Q,  Motoda  H,  McLachlan  GJ, Ng A, Liu  B,  Yu  PS et  al .  2008. Top  10  Algorithms  in  Data  Mining. Journal of Knowledge and
Information Systems 14(1): 1-37.