http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Komparasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam Penentuan Status Kelayakan Donor Darah
1 Kartika Handayani*, 2 Lisnawanty, 3 Abdul Latif, 4 Muhammad Rifqi Firdaus, 5 Fuad Nur Hasan 1,3 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika 2 Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
4 Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
5 Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat
Email: kartika.kth@bsi.ac.id
( received : 8 Juni 2021, revised : 25 Juli 2021, accepted : 5 September 2021)

## 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

## 1 Pendahuluan
Standar World Health Organization (WHO) untuk ketersediaan jumlah kantong darah pada suatu negara adalah 2% dari populasi nasional. Artinya, Indonesia membutuhkan kantong darah sekitar 4,5 juta  dalam  satu  tahun  [1].  Donor  darah  merupakan  aktivitas  menyalurkan  atau  unsur-unsur  darah untuk  disimpan  di  bank  darah  yang  bisa  digunakan  bagi  pasien  yang  membutuhkan.  Manfaat  donor darah bagi kesehatan yang kurang diketahui adalah sel-sel darah di dalam tubuh menjadi lebih cepat terganti dengan yang baru. Dengan meningkatnya permintaan suplai darah di masyarakat, persediaan darah  yang  mencukupi  sangat  dibutuhkan.  Meskipun  demikian,  pendonor  harus  terlebih  dahulu menjalani pemeriksaan kesehatan, baik pengukuran tekanan darah, golongan darah, kadar hemoglobin (Hb)  maupun  konsultasi  medism  [2]. Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  adalah  organisasi kepalangmeraan  yang  ikut  bertanggung  jawab  menyediakan  kebutukan  stok  darah  di  setiap  daerah. Melalui  Unit  Donor  Darah  (UDD),  PMI  melakukan  upaya  memenuhi  ketersediaan  darah  untuk kebutuhan pelayanan kesehatan [3].
UDD  (Unit  Donor  Darah)  PMI  Kota  Pontianak  merupakan  tempat  pelayanan  donor  darah  dari masyarakat  Kota  Pontianak  yang  ingin  mendonorkan  darahnya  secara  sukarela  maupun  untuk transfusi  keluarga  atau  kerabat  yang  sedang  membutuhkan.  Dalam  prakteknya,  tidak  semua masyarakat  yang  ingin  mendonorkan  darah  dapat  berhasil  mendonorkan  darahnya.  Terdapat klasifikasi  layak  atau  tidak  layak  dalam  menentukan  keberhasilam  proses  donor  darah. Kriteria pendonor darah yang ditentukan PMI diantaranya sehat Jasmani dan Rohani, rentang usia dari 17 – 60 tahun dan sampai 65 tahun untuk pendonor yang rutin mendonorkan darahnya, berat badan minimal 45 Kg, tekanan darah (tensi darah) normal dengan kadar Hb (Hemoglobin) minimal 12,5 g. Orang  – orang yang mempunyai penyakit jantung dan paru, kanker, tekanan darah tinggi (hipertensi), kencing manis  (diabetes  melitus),  kelainan  darah,  epilepsi  atau  sering  kejang,  pernah  menderita  hepatitis  B atau  C,  mengidap  sifilis,  ketergantungan  narkoba,  kecanduan  minuman  beralkohol,  mengidap HIV/AIDS tidak disarankan dokter melakukan donor darah [4][5].
Teknik Machine  Learning dapat  meningkatkan  pendeteksian  otomatis.  Dengan  sistem  ini, kemungkinan  kesalahan  dalam  diagnosis  dihindari  [6].  Klasifikasi  adalah  sebuah  teknik  untuk menentukan  keanggotaan  kelompok  berdasarkan  data-data  yang  sudah  ada.  Konsep  dasar  dari klasifikasi  adalah  beberapa  data  yang  memiliki  struktur  data  yang  mirip  akan  memiliki  klasifikasi yang  mirip  pula  [7].  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes merupakan  dua  algoritma  populer  yang digunakan  dalam  memprediksi  data  berdasarkan  klasifikasi  [8].  Algoritma  C4.5  akan  menghasilkan pohon keputusan. Pohon keputusan atau decision tree adalah pohon yang digunakan sebagai prosedur penalaran  untuk  mendapatkan  jawaban  dari  masalah  yang  dimasukkan.  Sehingga  dengan  pohon keputusan,  manusia  bisa  dengan  mudah  diidentifikasi  dan  dilihat  dari  faktor-faktor  yang mempengaruhi layak atau tidaknya seorang calon pendonor [9]. Sedangkan,  Naïve Bayes merupakan salah  satu  metoda  pembelajaran  mesin yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan  statistik. Naïve Bayes dapat memprediksi probabilitas layak atau tidaknya seorang calon pendonor berdasarkan data pendonor sebelumnya[10][11][11] .
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan calon pendonor pada UDD PMI Kota Pontianak termasuk  layak  atau  tidak  layak  melakukan  donor  darah  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes    dan C.45  dan  membandingkan  kedua  algoritnma  untuk  mendapakan  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya, usia, tensi darah, jumlah hb (hemoglobin) dan  berat  badan.  Pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan confution  matrix yang  menguji validasi atau kebenaran antara data dengan hasil prediksi.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian terkait penentuan kelayakan donor darah pernah dilakukan oleh Dhimas Bayususetyo, Rukun  Santoso,  dan Tarno  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes [12] Membahas  mengenai prediksi dan klasifikasi seseorang apakah bisa mendonorkan darahnya atau tidak, berdasarkan kadar hemoglobin,  tensi  atas,  tensi  bawah,  berat  badan,  dan  usia  yang  dimilikinya  sebagai  variabel pendukung.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer,  yaitu  data  calon pendonor  darah  di  Kota  Semarang  terhitung  dari  tanggal  16  –  27  September  2016.  Data  tersebut diperoleh dari mobile unit UTD PMI Kota Semarang yang mengadakan kegiatan donor darah di Bank Danamon  Kota  Semarang,  SMA  2  Semarang,  R.S  Telogorejo,  dan  Kampus  Polines.  Variabel  yang
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 676-687
digunakan dalam penelitian ini terdiri dari status calon pendonor sebagai variabel dependen dan berat badan,  usia,  tensi  atas/sistole,  tensi  bawah/diastole,  dan  kadar  hemoglobin  sebagai  variabel independen. Setelah dilakukan proses klasifikasi terhadap data uji menggunakan dua pendekatan yaitu pendekatan  fungsi  densitas  normal  dan  pendekatan  selisih  peluang  kumulatif  dengan  proporsi  80% data  latih  dan  20%  data  uji  diperoleh  nilai Matthews  Correlation  Coefficient (MCC).  MCC  untuk pendekatan  fungsi  densitas  yaitu  sebesar  0,8985841  atau  mendekati  +1,  yang  berarti  klasifikasi berjalan baik.
Selanjutnya  Naïve  Bayes  Berbasis  Genetic  Algorithm  juga  digunakan  dalam  penentuan klasifikasi donor darah yang ditulis oleh Hilda Amalia [13]. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini  diperoleh  dari  situs  penyedia  dataset  diperuntukan  untuk  keperluan  penelitian  yaitu  pada https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Blood+Transf  usion+Service+Center  yang  merupakan   data donor  darah  yang  terdiri  dari  enam  atribut  yaitu  frekuensi(bulan)  sejak  terkahir  kali  mendonorkan, frekuensi(total jumlah mendonorkan darah), total volume darah yang didonorkan, waktu(bulan) sejak pertama  kali  mendonorkan  darahnya  dan  satu  class  label  yaitu  apakah  akan  mendonorkan  darahnya pada  maret  2007. Total  data  yang  terdapat  pada dataset tranfusi  darah adalah  749  record.  Dari hasil pengolahan  dataset  donor  darah  menggunakan  naïve  bayes  diperoleh  nilai  akurasi  yaitu  sebesar 74,08% dan nilai AUC sebesar 0,709. Sedangkan dari hasil pengolahan nilai akurasi dan nilai AUC untuk  peningkatan  optimasi  genetic  algorithm  pada  metode  naïve  bayes,  diperoleh  nilai  akurasi sebesar 76,48% dan nilai AUC 0,623.
Prediksi kelayakan donor darah juga pernah diteliti menggunakan algoritma C4.5 oleh Anita Febriani, Tiara Trimadya Rahmawati dan Eka Sabna [14] . Penelitian berdasarkan: usia, berat badan, kadar  hemoglobin  (HB),  tekanan  darah  (sistolik  dan  diastolik)  yang  dimilikinya  sebagai  variabel pendukung.  Data  usia,  berat  badan,  kadar  Hemoglobin,  dan  tekanan  darah,  hasilnya  diambil  dari beberapa  literatur  tentang  usia,  berat  badan,  kadar  Hemoglobin,  dan  tekanan  darah.  Data   yang digunakan  adalah  data  calon  pendonor  darah  dari  UTD  PMI  Kota  Pekanbaru  sebanyak  1839  data. Berdasarka  hasil confision  matrix didapat  akurasi  dari  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari  C4.5 untuk penentuan kelayakan calon pendonor darah adalah 94,02%.
Penelitian terkait donor darah menggunakan C4.5 juga dilakukan yang dilakukan oleh Ketut Jaya Atmaja, Ida Bagus Gede Anandita, dan Ni Kadek Ceryna [15].  Membahas tentang menentukan pola prediksi  pendonor  yang  berpotensi  menjadi  pendonor  tetap.  Sehingga  dapat  difokuskan  dimana penyebaran  informasi  harus  dilakukan  agar  lebih  efisien  dalam  menambah  jumlah  pendonor  darah. Metode  yang  dipakai  adalah  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5.  Adapun  atribut  data yang dipakai adalah jenis kelamin, pekerjaan, golongan darah, jumlah donor, dan umur. Banyak data yang dipakai adalah 600 data, dimana data training berjumlah 500 data, dan data set berjumlah 100 data.  Klasifikasi  dilakukan  berdasarkan  pekerjaan.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  bahwa pegawai swasta dengan umur diatas 26 tahun paling banyak menjadi pendonor.
Berdasarkan  peneltian terkait,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes  pada  kasus  klasifikasi  status  kelayakan  donor  darah  menghasilkan  kinerja  yang  cukup  baik. Sehingga  pada  penelitian  yang  diusulkan  dilakukan  perbandingan  antara  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes dengan data Donor Darah UDD Kota Pontianak untuk  mendapatkan tingkat akurasi   prediksi yang paling tinggi dengan parameter yang digunakan yaitu usia, tensi darah, jumlah hb (hemoglobin) dan  berat  badan.  Penelian  ini  menggunakan software  rapid  miner untuk  pengolahan  data  dan perhitungan manual menggunakan microsoft excel untuk menguji kesesuaian hasil.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan untuk menganalisis permasalahan diatas menggunakan teknik Machine Learning dengan algoritma Naïve Bayes dan C4.5 seperti gambar  1:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Alur Diagram
Berdasarkan  gambar  1,  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam  melakukan penelitian ini seperti kegiatan di bawah ini :
3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan secara langsung dari database Sistem Informasi Donor Darah UDD PMI Kota Pontianak. Data berupa histori pendonor Januari 2019 – Oktober 2019 dengan jumlah data sebanyak 26.714 record dengan parameter Nama, Umur, Jenis Kelamin, HB, Tensi, Berat Badan dan Status.
3.2. Pengolahan Data Sample
Pengolaham  data  sample  dilakukan  dengan  proses Data  Cleaning,  Data  Integration  and Transformation dan Data Reduction 3.3. Pengujian Algoritma
Pengujian  Algoritma  dilakukan  dengan  perhitungan  manual  menggunakan Microsoft  Excel dan Rapid Miner pada kedua algoritma menggunakan data yang sudah diolah pada tahap sebelumnya. 3.4. Analisa dan Kesimpulan Perbandingan Algoritma
Evaluasi  digunakan  untuk  melakukan  pengamatan  dan  menganalisa  hasil  kerja  kedua  algoritma pada Rapid Miner . Validasi dilakukan untuk melakukan pengukuran hasil prediksi. Cross Validation, merupakan pengujian standar yang dilakukan untuk memprediksi error rate [6]. Pengukuran  hasil  validasi  dengan  menggunakan  ROC  dan Confusion  matrix sampai  mendapatkan tingkat akurasi yang tertinggi.   Sebuah metode umum untuk  menghitng daerah dibawah kurva ROC adalah Area Under Curve (AUC) dimana bidang  yang berada dibawah kurve  mempunyai nilai yang selalu  berada  pada  nilai  0,0  dan  1,0.  Semakin  tinggi  luasnya  maka  akan  semakin  baik  nilai klasifikasinya. Performance keakurasian AUC (Gorunescu, 2010) dapat diklasifikasikan menjadi lima kelompok yaitu:
1. 0,90 – 1,00 = Exellent Classification
2. 0,80 – 0,90 = Good Classification
3. 0,70 – 0,80 = Fair Classification
4. 0,60 – 0,70 = Poor Classification
5. 0,50 – 0,60 = Failure Classification
Confusion  matrix adalah  sebuah  tabel  yang  menyatakan  jumlah  data  uji  yang  benar diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan  untuk  melihat  nilai  akurasi  yang dihasilkan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian ini membahas mengenai data yang telah dikumpulkan selama kegiatan penelitian, dan mengimplementasikan data hasil penelitian ke dalam  metode prediksi yaitu metode data mining menggunakan  perbandingan  Algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5.  Semua  yang  berkaitan  dengan pengujian  akan  dibahas  pada  bab  ini  mulai  dari  pengolahan  dataset  hingga  pengujian  data  pada software .

## 4.1. Pengumpulan Data
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  Aplikasi  Sistem  Informasi  Donor  Darah  UDD  PMI Pontianak dengan cara export data dari database kedalam bentuk excel . Pengambilan data dilakukan oleh  petugas  kemudian  data  dalam  bentuk  excel  merupakan  data  mentah  dan  masih  harus  diolah kembali untuk menghasilkan informasi. Dalam pengambilan data, tidak semua atribut data di export oleh petugas. Hal ini guna menjaga kerahasiaan data pribadi pendonor. Data yang diambil merupakan data  pendonor  sejak  Januari  2019  –  Oktober  2019  dengan  jumlah  data  sebanyak  26.714 record sample. Berikut contoh data primer yang diperoleh pada tabel 1.
Tabel 1.  Contoh Data Donor Darah
No  Nama  Umur Gol JK DS  Donor Status HB Tensi Berat Badan DG (Rh) DP Ke- MU 1 44 O+ Pria DS 13 Berhasil  12,5  110/80 50 DG 2 29 AB+ Pria DS 11 Berhasil  12,5  110/90 50 DG 3 48 AB+ Pria DP 2 Berhasil  12,5  110/80 50 DG 4 33 O+ Pria DS 10 Berhasil  12,5  110/80 50 DG 5 46 B+ Pria DS 17 Berhasil  12,5  110/80 50 DG 6 24 A+ Pria DS 3 Berhasil  12,5  110/80 50 DG 7 54 O+ Pria DS 94 Berhasil  12,5  120/80 50 DG 8 37 O+ Pria DS 34 Berhasil  12,5  110/90 50 DG 9 48 B+ Pria DP 10 Berhasil  12,5  110/80 50 DG 10 35 B+ Pria DP 1 Berhasil  12,5  120/80 50 DG 11 57 A+ Pria DS 75 Berhasil  12,5  130/90 50 DG 12 37 A+ Pria DS 24 Berhasil  12,5  120/80 50 DG 13 25 B+ Pria DS 3 Berhasil  12,5  120/80 50 DG 14 38 A+ Pria DS 34 Berhasil  12,5  120/80 50 DG 15 31 A+ Wanita  DS 10 Berhasil  12,5  120/80 50 DG
.

## 4.2. Pengolahan Data Sample
Data  sampel  ini  adalah  data  yang  akan  digunakan  dalam  pengujian  yang  didapatkan  dari sistem informasi donor darah, kemudian dibuat dalam format excel yang baru untuk dirapikan.
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  penulis  untuk  mengolah  data  agar dataset menjadi  data informasi yang nantinya bisa digunakan untuk pegujian.
1. Data Cleaning
Seperti yang sudah dibahas pada bab sebelumnya data cleaning digunakan untuk menghasilkan data  berkualitas.  Untuk  mendapatkan  data  yang  berkualitas  penulis  melakukan  tahapan  dalam data cleaning sebagai berikut :
a. Menghilangkan data yang tidak lengkap. Terdapat 83 data dari 26.714 yang tergolong tidak lengkap,    data  yang  tidak  lengkap  ini  seperti  tensi,  hb  dan  berat  badan  yang  tidak diisi/kosong.
b. Menghilangkan  data  yang noise .  Terdapat  25  data  dari  26.714  yang  tergolong noise. Sehingga tersisa 26.606 record .
2. Data Reduction
Dataset direduksi  dengan  mengurangi  jumlah  atribut  dan record sehingga  data  yang  awalnya terdapat 10 atribut direduksi menjadi 5 atribut dengan atribut status sebagai label/class . Setelah mengalami  reduksi  dan data  cleaning .  data  yang  dihasilkan  lebih  informatif  dengan menghilangkan beberapa atribut yang tidak digunakan serta menghapus data yang tidak legkap.
3. Data Transformation Data  transformation atau  proses  perubahan  data  dalam  kategori  tertentu  yang  berfungsi mengubah  data  yang  kompleks  dengan  tidak  menghilangkan  isi,  sehingga  lebih  mudah  diolah. Berikut contoh data transformation yang dilakukan pada tabel 2.
Tabel 2.  Hasil Data Transformation No  Jenis Kelamin Umur HB Tensi Berat Status 1 Pria Remaja Normal Normal Sedang Layak 2 Pria Dewasa Normal Normal Sedang Layak 3 Pria Remaja Normal Normal Sedang Layak 4 Pria Remaja Normal Normal Sedang Layak 5 Pria Dewasa Normal Normal Sedang Layak 6 Pria Anak-Anak  Normal Normal Sedang Layak 7 Pria Remaja Normal Normal Sedang Layak 8 Pria Remaja Normal Normal Sedang Layak 9 Pria Dewasa Normal Normal Sedang Layak 10 Wanita Dewasa Normal Normal Sedang Layak 11 Pria Remaja Normal Normal Sedang Layak 12 Pria Dewasa Normal Normal Sedang Layak 13 Wanita Dewasa Normal Normal Sedang Layak 14 Pria Dewasa Rendah Normal Sedang Tidak Layak 15 Pria Dewasa 2 Rendah Normal Sedang Tidak Layak 16 Pria Dewasa Rendah Normal Sedang Tidak Layak 17 Wanita Dewasa Rendah Normal Sedang Tidak Layak 18 Pria Dewasa Rendah Normal Sedang Tidak Layak 19 Pria Dewasa 2 Tinggi Normal Sedang Tidak Layak

## 4.3. Pengujian Algoritma
Dalam  pengujian  ini,  akan  dilakukan  pengujian  perhitungan  berdasarkan  rumus  dan  ketentuan algoritma Naïve bayes dan C4.5. Berikut  langkah pengujian yang dilakukan: 4.3.1. Pengujian Algoritma Naïve Bayes Naïve bayes adalah algoritma pertama yang akan dihitung. Langkah-langkah yang akan dilakukan adalah menghitung nilai probabilitas prior, yaitu probabilitas nilai data pendonor darah yang “Layak” dan “Tidak Layak”, berikut perhitunganya pada tabel 3.
e-ISSN:2540-9719
Tabel 3.  Perhitungan Algoritma Naïve Bayes Atribut Kasus Layak Tidak Layak P(X|Ci) Layak  Tidak Layak Total Kasus 26606 22910 3696 0.861 0.139 Jenis Kelamin Pria 20102 18096 2006 0.790 0.543 Wanita 6504 4814 1690 0.210 0.457 Umur Remaja 8538 7044 1494 0.307 0.404 Dewasa 7387 6495 892 0.284 0.241 Dewasa 2 6596 5793 803 0.253 0.217 Lansia 4085 3578 507 0.156 0.137 HB Normal 25476 22904 2572 1.000 0.696 Tinggi 287 0 287 0.000 0.078 Rendah 843 6 837 0.000 0.226 Tensi Normal 25750 22901 2849 1.000 0.771 Tinggi 272 2 270 0.000 0.073 Rendah 584 7 577 0.000 0.156 Berat Kurus 12 0 12 0.000 0.003 Sedang 22822 19353 3469 0.845 0.939 Gemuk 2620 2459 161 0.107 0.044 Gemuk 2 1152 1098 54 0.048 0.015
Pada tabel 4 diperoleh hasil perhitungan nilai probabilitas “Layak” atau “Tidak Layak” dari masing masing atribut.
Tabel 4.  Perhitungan Nilai Probabilitas Prior Data Testing Data X Untuk Kasus Baru P(X|Ci) Atribut Nilai Layak Tidak Layak Jenis Kelamin Pria 0.790 0.543 Usia Dewasa 0.284 0.241 Hemoglobin Normal 1.000 0.696 Tensi Rendah 0.000 0.156 Berat Sedang 0.845 0.939
Setelah  dilakukan  pengujian  perhitungan  menggunakan Microsoft  Excel, dilakukan  pula  pengujian menggunakan Aplikasi RapidMiner, berikut pengujian menggunakan RapidMiner pada gambar 2.
Gambar 2. Subproses Training dan Testing Algoritma Naïve bayes
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar  3. Confusion Matrix Algoritma Naïve bayes
Berdasarkan  gambar  3,  dapat  dijelaskan  bahwa  dari  26606  data  sebanyak  22895  data  diprediksikan sesuai  yaitu  22895  data  “Layak”  dan  1779  data  yang  diprediksikan  “Layak”  tetapi  ternyata  “Tidak Layak”. Dan sebanyak 15 data diprediksi “Tidak Layak” ternyata termasuk klasifikasi “ Layak” dan sebanyak 1917 data diprediksi sesuai yaitu “Tidak Layak”.

## 4.3.2. Pengujian Algoritma C4.5
C4.5  adalah  algoritma  kedua  yang  akan  dihitung,  dimulai  dengan  perhitungan  nilai entrophy dan gain untuk  penentuan  node  1  kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan entrophy dan gain untuk penentuan node 1.1 berikut hasil perhitungan pada tabel 5 dan tabel 6.
Tabel 5.  Perhitungan Nilai Entrophy dan Gain untuk Penentuan Node 1 Node Atribut Kasus Layak Tidak Layak Entropy Gain 1  Total Kasus 26606 22910 3696 0.581393 Jenis Kelamin 0.0255027 Pria 20102 18096 2006 0.468333 Wanita 6504 4814 1690 0.826505 Umur 0.0035964 Remaja 8538 7044 1494 0.668977 Dewasa 7387 6495 892 0.531521 Dewasa 2 6596 5793 803 0.534343 Lansia 4085 3578 507 0.541068 HB 0.1274832 Normal 25476 22904 2572 0.472024 Tinggi 287 0 287 0 Rendah 843 6 837 0.06101 Tensi 0.0927475 Normal 25749 22900 2849 0.501859 Tinggi 273 3 270 0.087281 Rendah 584 7 577 0.093691 Berat 0.0093789 Kurus 12 0 12 0 Sedang 22822 19353 3469 0.614829 Gemuk 2620 2459 161 0.333176 Gemuk 2 1152 1098 54 0.272971
Dari tabel perhitungan entrophy dan gain diatas, diketahui nilai gain tertinggi pada atribut hemoglobin yakni  0.1274832.  Maka node 1  untuk  pohon  keputusan  adalah hemoglobin. Kemudian dilakukan lagi perhitungan nilai entrophy dan gain intuk menentukan node 1.1 seperti tabel 6 berikut:
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 676-687
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 6.  Perhitungan Nilai Entrophy dan Gain untuk Penentuan Node 1.1 N ode Atribut Kasus Layak Tidak Layak Entropy Gain 1.1  HB Normal 25476 22904 2572 0.472024 Jenis Kelamin 0.0130896 Pria 19609 18091 1518 0.392999 Wanita 5867 4813 1054 0.679308 Umur 0.0020205 Remaja 8047 7043 1004 0.542910 Dewasa 7132 6493 639 0.435121 Dewasa 2 6359 5792 567 0.433676 Lansia 3938 3576 362 0.442862 Tensi 0.1055548 Normal 24683 22894 1789 0.375108 Tinggi 262 3 259 0.090262 Rendah 531 7 524 0.101221 Berat 0.0158569 Kurus 11 0 11 0 Sedang 21802 19350 2452 0.507312 Gemuk 2538 2456 82 0.205842 Gemuk 2 1125 1098 0 0.034206
Dari tabel perhitungan entrophy dan gain diatas, diketahui nilai gain tertinggi untuk perhitungan node 1.1  pada  atribut  Tensi  yakni  0.1055548.  Maka node 1.1  untuk  pohon  keputusan  adalah  Tensi. Setelah  dilakukan  pengujian  perhitungan  menggunakan Microsoft  Excel, dilakukan  pula  pengujian menggunakan Aplikasi RapidMiner, berikut pengujian menggunakan RapidMiner pada gambar 4.
Gambar 4. Subproses Training dan Testing Algoritma C4.5
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Confusion Mattrix Algoritma C4.5
Berdasarkan  gambar  5,  dapat  dijelaskan  bahwa  dari  26606  data  sebanyak  22895  data diprediksikan  sesuai  yaitu  22895  data  “Layak”  dan  1789  data  yang  diprediksikan  “Layak”  tetapi ternyata “Tidak Layak”. Dan sebanyak 15 data diprediksi “Tidak Layak” ternyata termasuk klasifikasi “ Layak” dan sebanyak 1907 data diprediksi sesuai yaitu “Tidak Layak”.
Dari  proses  analisa  C4.5  menggunakan  RapidMiner  juga  diketahui  pohon  keputusan  yang terbentuk dari data donor darah yang telah masukkan. Pohon keputusan ( decision tree ) yang terbentuk sesuai  dengan  perhitungan manual  yang  telah  dilakukukan  sebelumnya  yakni  dengan node 1  adalah Hemoglobin dan node 1.1 adalah Tensi. Berikut pohon keputusan yang sudah terbentuk dalam gambar 6.
Gambar 6.  Pohon Keputusan ( Decision Tree)

## 4.4. Analisa Perbandingan Algoritma
RapidMiner juga  digunakan  untuk  melakukan  Uji  Beda  T-Test.  T-Test  dilakukan  untuk menentukan  dua  sampel  yang  tidak  berhubungan  yang  memiliki  nilai  rata-rata  berbeda.  Caranya dengan membandingkan perbedaan dari ke dua sampel tersebut. Berikut adalah model uji beda T-Test menggunakan rapidminer pada gambar 7 dan gambar 8.
Gambar 7.  Model Uji Beda T-Test Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8.  Hasil Uji Beda T-Test Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
Nilai alpha yang digunakan adalah 0.05. jika probabilitasnya >0.05 maka H0 diterima (tidak ada perbedaan yang signifikan) sedangkan jika probabilitasnya <0.05 maka Ho ditolak (ada perbedaan yang  signifikan).    Berdasarkan  dari  analisa  pengujian  masing-masing  algoritma  di  atas  maka  dapat dibandingan hasil kedua algoritma pada tabel berikut:

## Tabel 7.  Perbandigan Kinerja Algoritma
C4.5 Naïve Bayes Accuracy 93,22% 92,26% Area Under Curve 0,758 0,833
Berdasarkan tabel 7, perbandingan berdasarkan tingkat accuracy, dalam penentuan klasifikasi donor  darah pada  UDD  PMI  Kota  Pontianak  dengan  26.606  dataset  yang  terdiri  dari  6  atribut  yaitu Umur,  Jenis  Kelamin,  Berat  Badan,  Hemoglobin,  Tensi  dan  Status,  Algoritma Naïve  Bayes lebih unggul dengan hasil accuracy 93,26%. Sedangkan Algoritma C4.5 menghasilkan accuracy 93,22%.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  26.606  dataset  donor  darah  UDD PMI  Kota  Pontianak    Januari  –  Oktober  2019  dengan  6  atribut  yaitu  Umur,  Jenis  Kelamin,  Berat Badan, Hemoglobin ,  Tensi  dan  Status  dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  nilai gain tertinggi sebesar  0.1274832  pada  perhitingan node 1  yang  merupakan  nilai gain  Hemoglobin .  Maka Hemoglobin merupakan  faktor  yang  paling  berpengaruh  dalam  penentuan  klasifikasi    status  donor darah  pada  UDD  PMI  Kota  Pontianak.  Setelah Hemoglobin faktor  yang  paling  mempengaruhi selanjutnya  adalah  Tensi  (tekanan  darah)  yang  memperoleh  nilai gain sebesar  0.1055548  pada perhitungan node 1.1.  Algoritma Naïve  Bayes menghasilkan accuracy sebesar  93,26%  lebih  unggul dari Algoritma C4.5 menghasilkan accuracy sebesar 93,22%. Berdasarkan Performance keakurasian AUC  penentuan  klasifikasi    status  donor  darah  pada  UDD  PMI  Kota  Pontianak,  Algoritma Naive Bayes termasuk  algoritma  yang  akurat  dengan  AUC  sebesar  0.833  yang  termasuk  dalam  predikat Good Classification, sedangkan Algoritma C4.5 dengan AUC sebesar 0,758 termasuk dalam predikat Fair  Classfication (0,70  –  0,80).  Berdasarkan  Uji  Beda  T-Test,    diperoleh  hasil  0.841.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifinakan  penerapan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes dalam penentuan  status kelayakan donor darah  pada UDD PMI Kota Pontianak. Sehingga H 0 diterima dan H 1 ditolak.

## Referensi
[1] M.  R.  Firdaus,  A.  Latif,  and  W.  Gata,  “Klasifikasi  Kelayakan  Calon  Pendonor  Darah Menggunakan  Neura  L  Network,” Sistemasi ,  vol.  9,  no.  2,  p.  362,  2020,  doi: 10.32520/stmsi.v9i2.840.
[2] D. Bayususetyo, R. Santoso, and T. Tarno, “Klasifikasi calon pendonor darah menggunakan metode  naïve  bayes  classifier  (Studi  Kasus :  Calon  Pendonor  Darah  di  Kota  Semarang),” J. Gaussian , vol.
6, no. 2, pp. 193–200, 2017, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/16948.
[3] R.  R.  K.  Dewi,  M.  I.  Kartasurya,  and  A.  Mawarni,  “Analisis  Kebijakan  Donor  Darah  Dan Implementasi  Program  Rekrutmen  Donor  Di  Unit  Donor  Darah  (  UDD  PMI  )  Kota
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 676-687
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pontianak,” Manaj. Kesehat. Indones. , vol. 4, no. 02, pp. 109–117, 2016, [Online]. Available: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmki/article/view/13601/10255.
[4] K.  B.  Utomo,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Bank  Darah  Hidup  untuk  Mempercepat Penyediaan  Calon  Penyumbang  Darah  Dengan  Ketepatan  yang  Tinggi  (Studi  di  PMI  Kota Samarinda),” J. Inform. Mulawarman , vol. 5, p. 22, 2010.
[5] PMI, “Tentang Donor Darah.” .
[6] F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, and S. Rahayu, “Analisi Algoritma Klasifikasi Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Kanker Payudara,” J. PILAR Nusa Mandiri , 2019.
[7] Y. I. K. Kurniawan, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. x, no. 30, pp. 1–8, 2018, doi: 10.25126/jtiik.
[8] S. Bahri, D. Marisa Midyanti,  R. Hidayati, J. Sistem Komputer, and F. Mipa, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Anak,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 24–31, 2018.
[9] Asmira,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Mengklasifikasi  Pola  Nasabah  Menggunakan Algoritma C4,5 pada Bank BRI Unit Andounohu Kendari,” J. Sist. Komput. dan Sist. Inf. , vol. 1, no.
1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available:
file:///C:/Users/LUKINO~1/AppData/Local/Temp/316-828-1-SM-2.pdf.
[10] S. Lestari and M. Badrul, “Implementasi Klasifikasi Naive Bayes Untuk Prediksi,” vol. 7, no. 1, pp. 8–16, 2020.
[11] P.  A.  Rahayuningsih,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kematian  Dini  Kanker  Dengan  Dataset  Early  Death  Cancer,” J.  Tek.  Inform. Kaputama , vol.
3,
no.
2, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/169.
[12] D.  Bayususetyo,  R.  Santoso,  and  Tarno,  “Klasifikasi  Calon  Pendonor  Darah  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Gaussian , vol. 6, 2AD.
[13] H. Amalia, “Penerapan Naïve Bayes Berbasis Genetic Algorithm Untuk Penentuan Klasifikasi Donor  Darah,” J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI ,  vol.  III,  no.  1,  pp.  70–76,  2017,  [Online]. Available:
https://pdfs.semanticscholar.org/2157/29026e7e58b60b322267534aaa28bb448f41.pdf.
[14] A. Febriani, T. T. Rahmawati, and E. Sabna, “Implementation of Data Mining to Predict The Feasibility of Blood Donors Using C4.5 Algorithm,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, p. 41, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4562.
[15] K.  J.  Atmaja,  I.  B.  G.  Anandita,  and  N.  K.  C.  Dewi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Potensi  Pendonor  Darah  Menjadi  Pendonor  Tetap  Menggunakan  Metode Decision Tree C.45,” S@Cies , vol. 7, no. 2, pp. 101–108, 2018, doi: 10.31598/sacies.v7i2.284.