Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4957

## KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DI UTD PMI KOTA SURABAYA
Syifa Saskia Elfaretta 1* , Amalia Anjani Arifiyanti 2 , Anindo Saka Fitri 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294; (031) 8706369
Received: 14 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Potential Blood Donor Classification; Decision Tree; CART; C4.5; Random Forest.
Corespondent Email: saskiaelfaretta@gmail.com
Abstrak. Darah  merupakan  komponen  yang  vital  dalam  tubuh  manusia. Kurangnya jumlah darah pada tubuh akan memengaruhi kerja dari organ lain. Oleh karena itu, PMI berperan aktif dalam menyediakan kebutuhan stok darah nasional. Untuk memastikan bahwa darah yang diterima oleh resipien aman dan berkualitas baik, maka perlu dilakukan klasifikasi calon pendonor darah potensial.  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  algoritma Decision  Tree dalam proses klasifikasi data. Algoritma yang digunakan adalah CART, C4.5, dan Random  Forest .  Hasil  perbandingan  dari  tiga  algoritma  menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai terbaik dibandingkan algoritma lainnya. Algoritma Random Forest mendapatkan akurasi dengan nilai 97% dan AUC ROC  dengan  nilai  99%.  Oleh  karena  itu,  algoritma Random  Forest diimplementasikan  dalam  sistem  klasifikasi  calon  pendonor  darah  potensial berbasis web .  Hasil  uji  validasi  sistem  menunjukkan  akurasi  dengan  angka 97%.
Abstract. Blood is one of the most important component in every human body. Deficiency  of  blood  in  a  body  could  affects  other  organ’s  functionality. Therefore, the Indonesian Red Cross (PMI) plays an active role in providing the  national  blood  supply.  To  ensure  recipients  received  a  safe  and  good quality blood supply, it is necessary to classify potential blood donors. This research  uses  several  Decision  Tree  algorithms  in  the  data  classification process.  The  algorithms  used  are  CART,  C4.5,  and  Random  Forest.  The comparison results of the three algorithms show that Random Forest has the best  performance  compared  to  the  others.  The  Random  Forest  algorithm achieved  an  accuracy  of  97%  and  an  AUC  ROC  of  99%.  Therefore,  the Random Forest algorithm is implemented in a web-based classification system for potential blood donors. System validation tests show an accuracy rate of 97%.

## 1. PENDAHULUAN
Darah  merupakan  komponen  yang  vital dalam  tubuh  manusia.  Ketika  darah  dalam tubuh  mengalami  gangguan,  maka  kerja  dari organ  lain  akan  ikut  berpengaruh.  Salah  satu contoh  dari  gangguan  pada  darah  adalah
kurangnya  jumlah  darah  pada  tubuh.  Sampai dengan  saat  ini,  masih  belum  ditemukan penelitian di mana manusia dapat menciptakan darah.  Oleh  karena  itu,  tubuh  manusia  sangat berharga  sebagai  satu-satunya  produsen  yang dapat menghasilkan darah.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tidak  semua  orang  diberikan  karunia memiliki  kualitas  darah  yang  baik  dan  cukup. Orang-orang  dengan  kondisi  tertentu  sangat beruntung ketika bisa mendapatkan donor darah dari sukarelawan. Donor darah adalah aktivitas pengambilan  darah  dari  seseorang  secara sukarela  untuk  disimpan  ke  dalam  bank  darah yang akan digunakan untuk keperluan transfusi darah  [1].  Untuk  mencapai  kebutuhan  akan jumlah  darah  tersebut,  maka  PMI  (Palang Merah  Indonesia)  berperan  aktif  dalam menyediakan stok darah nasional.
Darah yang telah didonorkan oleh pendonor akan  disalurkan  oleh  PMI  kepada  siapa  saja yang berhak menerimanya. Akan tetapi, selain mengutamakan  kebutuhan  akan  permintaan darah, PMI juga harus memastikan bahwa darah yang  diterima  oleh  resipien  aman  dan berkualitas baik. Oleh karena itu, penelitian ini akan  memprediksi  apakah  seorang  calon pendonor darah berpotensi untuk mendonorkan darahnya  atau  tidak.  Tujuan  dari  prediksi  ini adalah memberikan manfaat kepada pihak luar, termasuk  PMI  dalam  menentukan  siapa  saja yang berpotensi mendonorkan darahnya. Untuk menentukan  hasil  prediksi  tersebut,  penelitian ini  akan  menggunakan  suatu  algoritma klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  teknik  yang digunakan  untuk  menentukan  kelas  dari  suatu objek berdasarkan data-data yang sudah ada [2].
Proses  klasifikasi  calon  pendonor  darah untuk  menentukan  potensi  tidaknya  telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti,  yaitu  Yuda Irawan dengan menggunakan algoritma Decision  Tree C4.5  untuk  prediksi  kelayakan calon  pendonor  darah  [3],  Hermanto  Wahono dkk.  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors , dan Decision Tree C4.5 untuk prediksi calon pendonor darah darah potensial  [4].  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma Decision  Tree menunjukkan akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar  93.83%, dibandingkan Naïve  Bayes dengan  akurasi sebesar  85.15%  dan K-Nearest  Neighbors dengan akurasi 84.10%. Selanjutnya penelitian dari  Ni  Ketut  Melly  Astuti  dkk.  dengan menggunakan  algoritma Decision  Tree C4.5 dan K-Nearest Neighbors untuk klasifikasi data donor darah [5]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5
menunjukkan akurasi yang lebih tinggi sebesar 92.9%,  dibandingkan K-Nearest  Neighbors
sebesar 91%.
Dengan demikian, algoritma pada pengklasifikasian  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Decision  Tree . Decision Tree akan  mengubah  kumpulan  data  besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan-aturan keputusan [6]. Data  masukan  yang  diberikan  pengguna  akan dianalisis menggunakan rumus perhitungan dari beberapa  model  algoritma Decision  Tree . Penelitian  ini  akan  membandingkan  model CART, C4.5, dan Random Forest . Perbandingan dari tiga skenario yang terbentuk akan dievaluasi menggunakan confusion matrix dan  AUC  ROC.  Skenario  yang  menunjukkan hasil evaluasi metrik terbaik akan diimplementasikan dalam sistem berbasis web . Hasil  luaran  sistem  berupa  prediksi  calon pendonor darah apakah berpotensi untuk dapat mendonorkan darahnya atau tidak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.  Data Mining
Data  dalam  jumlah  besar  ( big  data ) seringkali tidak diolah dengan benar, dan hanya dibiarkan  tersimpan  dalam  memori,  kemudian terbuang  begitu  saja  sebagai  sampah.  Hal  ini memang  sesuai  dengan  definisi,  bahwa  data adalah fakta yang terekam, tanpa memiliki arti. Padahal big  data tersebut  dapat  menghasilkan suatu  informasi  berguna  yang  tidak  pernah diketahui sebelumnya. Untuk mengatasi sampah  dari  data  tersebut  agar  dapat  menjadi informasi,  diperlukan  proses  pengolahan  yang disebut dengan data mining .
Data mining atau penambangan data adalah analisis  dari big  data untuk  menemukan  pola tersembunyi,  dan  meringkas  data  agar  dapat dipahami  dan  menjadi  pengetahuan  yang berguna  bagi  pemilik  data  [7].  Pengetahuan yang  ditemukan  dari  penambangan  data  ini akan membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan untuk strategi bisnis yang lebih baik.

## 2.2.  Decision Tree
Decision  Tree (pohon  keputusan)  adalah salah  satu  algoritma  klasifikasi  pada data mining . Decision Tree adalah diagram alir yang menyerupai  struktur  pohon,  di  mana  setiap internal node menunjukkan pengujian terhadap suatu  atribut,  dan  hasilnya  ditunjukkan  oleh setiap  cabang,  kemudian  diakhiri  dengan pembagian  kelas  yang  ditunjukkan  oleh leaf
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
node [8]. Struktur pohon keputusan terdiri dari simpul ( node ) dan cabang ( branch ).
Menurut  Junita  dan  Bachtiar  (2019), kelebihan  dari  algoritma Decision  Tree adalah algoritma ini dapat menyelesaikan permasalahan  yang  terjadi  pada  KNN,  SVM, dan Naïve  Bayes .  Algoritma Decision  Tree mudah
untuk diimplementasikan,
membutuhkan waktu komputasi dan penyimpanan yang rendah, serta dapat mereduksi  penggunaan  fitur  yang  digunakan [9].

## 2.3.  CART
CART  ( Classification  and  Regression Trees ) adalah salah satu algoritma dari Decision Tree . Algoritma CART terdiri dari dua metode, yaitu  pohon  klasifikasi  dan  pohon  regresi. CART  akan  menghasilkan  pohon  klasifikasi ketika  variabel  target  bertipe  kategorikal, sedangkan jika variabel target bertipe numerikal,  maka  CART  akan  menghasilkan pohon regresi. CART dalam pohon klasifikasi, penentuan node ditentukan  berdasarkan  nilai gini  index terendah. Gini  index adalah  kriteria yang  didasarkan  pada  ketidakmurnian  yang mengukur perbedaan antara distribusi probabilitas dari nilai variabel target [10].

## 2.4.  C4.5
Algoritma  C4.5 adalah  algoritma  ID3  yang dikembangkan  oleh  Quinlan  Ross  pada  tahun 1993.  Jika  algoritma  ID3  menggunakan perhitungan entropy dan information  gain , maka C4.5 menambahkan perhitungan split info dan gain ratio dalam menentukan atribut yang akan  menjadi node .  Menurut  Qadrini  dkk.
(2021),  beberapa  karakteristik  C4.5  yang  juga merupakan perbaikan dari ID3:
• Dapat  menangani  data  yang  hilang ( missing value ).
• Dapat menangani atribut kontinu.
• Melakukan pruning untuk  memperoleh performa yang lebih baik.
• Menggunakan gain ratio untuk mengatasi  bias  terhadap  atribut  dengan banyak nilai.

## 2.5.  Random Forest
Random  Forest adalah  gabungan  dari beberapa Decision Tree , di mana pada masing- masing  pohon  telah  dilakukan  pelatihan
menggunakan  sampel  individu  dan  setiap atribut dipecah pada pohon yang dipilih antara atribut  subset  yang  bersifat  acak  [11].  Dalam pembuatan  pohon  keputusan  pada  algoritma Random  Forest sama  dengan  proses  yang dilakukan  pada  CART,  hanya  saja  pada Random  Forest tidak  dilakukan pruning (pemangkasan).  Indeks  gini  digunakan  unruk memilih  fitur  di  setiap  simpul  internal  dari pohon keputusan.

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  mengikuti  kerangka  kerja  CRISP-DM. CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standard  Process for  Data  Mining )  adalah  suatu  standarisasi dalam  pemrosesan data  mining ,  di  mana  data yang  didapat  akan  melalui  tahapan  terstruktur dan  terdefinisi  dengan  jelas  dan  efisien  [12]. Kerangka  kerja  CRISP-DM  memiliki  enam tahapan yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian Penelitian ini akan dimulai dengan business understanding , memahami  permasalahan  yang ingin  diselesaikan,  kemudian  pada data understanding , data yang didapat diidentifikasi dan  ditinjau  apakah  ada  masalah  dalam pengelolaan  dan  kualitasnya.  Setelah  itu, temuan  masalah  dan  kualitas  data  akan diselesaikan  pada  tahap data  preparation . Selanjutnya  dalam modelling ,  data  yang  telah diproses  dan  dipastikan  siap  akan  diterapkan algoritma Decision Tree untuk mengidentifikasi pola dalam data yang dimiliki. Setelah itu, pola yang  ditemukan  dari  masing-masing  model
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
akan  ditinjau  dan  dinilai  potensi  yang dihasilkan pada tahap evaluation . Terakhir pada tahap deployment , model  yang  menghasilkan temuan  pola  dengan  potensi  tinggi  akan diimplementasikan dalam sistem berbasis web .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1.  Business Understanding
Tujuan dari pemodelan data ini adalah untuk memprediksi  calon  pendonor  darah  potensial. Manfaatnya  dapat  digunakan  oleh  masyarakat umum  untuk  mengetahui  apakah  dirinya memiliki potensi untuk mendonorkan darahnya atau  tidak.  Data  yang  diperoleh  dari database UTD  PMI  Kota  Surabaya  perlu  digali  untuk menemukan  pola  tersembunyi  di  dalamnya. Pola  tersembunyi  tersebut  berupa  klasifikasi data  calon  pendonor  darah  yang  diproses menggunakan algoritma dengan fungsi klasifikasi.  Temuan  pola  yang  dihasilkan  dari pemodelan dengan algoritma klasifikasi adalah potensi tidaknya calon pendonor.
Setelah  melalui  proses  pemodelan,  maka sistem web akan  dibangun.  Pengguna  aplikasi ini  adalah  masyarakat  umum  yang  ingin mendonorkan darahnya. Calon pendonor darah dapat memprediksi potensi mereka.

## 4.2.  Data Understanding
Data  yang  didapat  dari  UTD  PMI  Kota Surabaya akan dianalisis terkait kesesuaiannya untuk  proses  pemodelan.  Data  tersebut merupakan  data  calon  pendonor  darah  pada Januari  2021  sampai  dengan  Februari  2024. Dataset yang diolah berjumlah 6 kolom dengan 544.504 baris.
Tabel 1. Atribut dalam Dataset Atribut Keterangan usia Usia calon pendonor ketika akan mendonorkan darahnya tensi1 Angka  atas  dalam  pembacaan tekanan darah tensi2 Angka  bawah  dalam  pembacaan tekanan darah bb Berat badan calon pendonor hb Jumlah  hemoglobin  yang  ada dalam darah tolak Apakah ditolak atau tidak
menjadi pendonor darah
4.2.1 Missing Values Check
Proses  pengecekan  nilai  yang  hilang  akan dilakukan pada tahap ini. Hasil dari pengecekan menunjukkan  bahwa  terdapat  1  dari  6  kolom yang memiliki missing values . Kolom tersebut adalah  kolom  ‘tolak’  yang  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Kolom dengan Missing Values

## 4.2.2 Outlier Check
Setelah  melakukan  pengecekan  kolom dengan nilai yang hilang, pada tahap ini kolom akan diperiksa apakah semua nilai berada dalam batas yang sewajarnya, ataukah ada nilai yang tidak  pada  umumnya.  Kolom  yang  berisi  nilai di  luar  batas  wajar  akan  terdeteksi  sebagai outlier .  Dalam  penelitian  ini,  pengecekan outlier dilakukan dengan cara melihat visualisasi boxplot setiap  kolom.  Gambar  3 merupakan boxplot kolom  ‘usia’  yang terdeteksi outlier .
Gambar 3. Boxplot Kolom ‘usia’

## 4.3.  Data Preparation
Kolom  yang  terdeteksi missing  values dan outlier akan diatasi pada tahap ini.

## 4.3.1 Handle Missing Values
Pada  sub  4.2.1 telah  ditemukan  satu  kolom missing  values ,  yaitu  kolom  ‘tolak’.  Kolom tersebut akan diatasi dengan mengisi nilai yang hilang  dengan  nilai  modus.  Hal  ini  dilakukan karena kolom ‘tolak’ bertipe kategorik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Syifa  dkk
Gambar 4. Missing Values Berhasil Teratasi

## 4.3.2 Handle Outliers
Pada  tahap  ini  akan  diatasi  kolom  dengan nilai  tidak  wajar.  Untuk  menangani  kondisi tersebut,  maka  digunakan  metode  IQR ( Interquartile  Range )  sebagai  penentu  batas atas dan bawah untuk mendeteksi outlier . Nilai yang terdeteksi outlier akan diganti dengan nilai median  dari  kolom  tersebut.  Gambar  5 merupakan boxplot kolom ‘usia’ setelah handle outlier .

## Gambar 5. Kolom ‘usia’ Berhasil Teratasi

## 4.3.3 Categorical Data Encoding
Kolom dengan tipe kategorik tidak akan bisa terbaca  oleh  sistem.  Kolom  tersebut  harus diganti terlebih dahulu menjadi numerik dengan bantuan encoding . Kolom kategorik yang pada penelitian adalah kolom ‘tolak’.
Gambar 6. Sampel Dataset Bersih

## 4.4.  Modelling
Pelatihan  dan  pengujian  pada  3  skenario dilakukan pada tahap ini.
4.4.1 Train Test Split
Pembagian  data  dalam  penelitian  ini  akan menggunakan  metode hold-out . Hold-out adalah  metode  pembagian  data  sederhana  ke dalam  data  latih  dan  data  uji  secara  acak  dan saling  bebas  (tidak  tumpang  tindih).  Metode hold-out juga  mampu  menjamin  proporsional kelas dalam masing-masing data [13]. Penelitian  ini  akan  membagi  proporsi  data menjadi  80:10:10.  80  sebagai  data  latih,  10 sebagai  data  uji,  dan  10  disimpan  untuk  data validasi [14].

## 4.4.2 Skenario 1 (CART)
Gambar 7. Confusion Matrix dan Akurasi Algoritma CART Gambar 7 menunjukkan perhitungan banyaknya data yang diprediksi dengan benar, dan  banyaknya  data  yang  diprediksi  salah melalui confusion matrix . Data yang prediksinya  benar  dihasilkan  dari  perhitungan antara  TP  ( True  Positive )  dan  TN  ( True Negative ),  sedangkan  data  yang  prediksinya salah  dihasilkan  dari  perhitungan  antara  FP ( False  Positive )  dan  FN  ( False  Negative ), sehingga  melalui  algoritma  CART  data  yang diprediksi dengan benar berjumlah 52.521 dan data  yang  diprediksi  salah  berjumlah  1.930 data. Dari confusion matrix tersebut juga dapat diketahui  akurasi  dari  model  CART  melalui perhitungan  jumlah  data  yang  diprediksi dengan  benar  dibagi  dengan  jumlah  seluruh data, sehingga akurasi yang didapat dari model CART sebesar 96%,
4.4.3 Skenario 2 (C4.5)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 8. Confusion Matrix dan Akurasi Algoritma C4.5 Berdasarkan confusion matrix pada gambar 8, ditemukan data yang diprediksi dengan benar oleh  algoritma  C4.5  berjumlah  52.508  data, sedangkan data yang diprediksi salah berjumlah 1.943  data.  Kemudian  dapat  diketahui  akurasi yang didapat oleh C4.5 sebesar 96%.

## 4.4.4 Skenario 3 (Random Forest)
Gambar 9. Confusion Matrix dan Akurasi Algoritma Random Forest Berdasarkan confusion matrix pada gambar 9, ditemukan data yang diprediksi dengan benar oleh  algoritma Random  Forest berjumlah 52.731  data,  sedangkan  data  yang  diprediksi salah  berjumlah  1.720  data.  Kemudian  dapat diketahui  akurasi  yang  didapat  oleh Random Forest sebesar 97%.

## 4.5.  Evaluation
Tiga  skenario  pemodelan  data  telah  selesai dilakukan,  selanjutnya  pada  tahap  ini  akan dibandingkan  akurasi,  nilai error ,  serta  AUC ROC  dari  setiap  skenario  untuk  menentukan algoritma  terbaik  yang  akan  digunakan  dalam mengklasifikasikan  calon  pendonor  darah potensial.
Gambar 10. Perbandingan AUC ROC Ketiga Skenario
AUC  ROC  dari  ketiga  skenario  akan digabungkan seperti yang terlihat pada gambar 10.  Tujuan  dari  penggabungan  ini  adalah  agar perbandingan  setiap  skenario  dapat  terlihat dengan  jelas.  Berdasarkan  perbandingan  AUC ROC yang ditampilkan, ditemukan bahwa nilai AUC  pada  algoritma Random  Forest tertinggi dibandingkan algoritma lainnya.
Gambar 11. Perbandingan AUC ROC Ketiga Skenario
Dalam  gambar  11  terlihat  nilai  akurasi, MAE  ( Mean  Absolute  Error ),  MSE  ( Mean Squared  Error ),  RMSE  ( Root  Mean  Squared Error ),  serta  AUC score dari  masing-masing skenario.  Nilai  akurasi  dan  AUC score yang semakin  tinggi  menunjukkan  bahwa  model tersebut  lebih  unggul  dari  yang  lainnya, sedangkan  nilai  MAE,  MSE,  dan  RMSE berbanding  terbalik  dari  akurasi,  di  mana  jika nilai  tersebut  lebih  rendah  dari model  lainnya, maka  model  tersebut  lebih  unggul  dibanding model  lain.  Hal  ini  dikarenakan  MAE,  MSE, dan  RMSE  menghitung  nilai error yang mungkin muncul dari prediksi yang dilakukan.
Berdasarkan  gambar  11  ditemukan bahwa  algoritma Random  Forest memiliki akurasi dan AUC ROC yang tinggi dengan nilai error yang rendah, sehingga algoritma Random Forest akan  dipilih  untuk  diimplementasikan dalam  sistem  klasifikasi  calon  pendonor  darah berbasis web .

## 4.6.  Deployment
Pembuatan website ditujukan sebagai implementasi  dari  algoritma Random  Forest dalam mengklasifikasikan data calon pendonor,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
apakah berpotensi dalam mendonorkan darahnya atau tidak.
Gambar 12. Halaman Awal Web Gambar  12  merupakan  tampilan  awal  dari halaman web .  Tampilan  tersebut  ditujukan untuk  siapa  saja  atau  masyarakat  umum  yang ingin mencoba memprediksi apakah berpotensi sebagai  pendonor  atau  tidak.  Pada  halaman tersebut, pengguna diminta untuk mengunggah file  excel sesuai  dengan template yang  telah disediakan  dalam button biru.  Jika  pengguna klik button tersebut,  maka file  template otomatis terunduh pada device . Setelah isi dari file disesuaikan,  maka  pengguna  dapat klik submit dan masuk ke halaman hasil prediksi.
Gambar 13. Halaman Hasil Prediksi Selanjutnya  pada  gambar  13  ditampilkan hasil  prediksi  dari  calon  pendonor  yang  telah melakukan submit  file sesuai  dengan template yang  diberikan.  Prediksi  potensi  akan  terlihat pada  kolom  ‘tolak’,  di  mana  ‘Tidak’  berarti tidak  ditolak  atau  berpotensi  dan  ‘Ya’  berarti ditolak  atau  tidak  berpotensi.  Kemudian  pada bagian  bawah  halaman  terdapat  tombol back yang mengarah ke halaman awal.
4.6.1 Uji Validasi Sistem
Gambar 14. Pengujian Validasi Sistem Hasil  analisis  dalam website selanjutnya perlu  untuk  dilakukan  uji  validasi  untuk mengetahui  seberapa  akurat  model  dalam memprediksi  data.  Uji  validasi  dilakukan dengan  cara  menghitung  nilai  akurasi  yang didapat  dari confusion  matrix .  Pada  penelitian ini,  uji  validasi  akan  dilakukan  pada  data validasi yang telah dipisahkan ketika train test split berjumlah  54.450  data.  Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa  akurasi  dari  sistem website dengan model Random  Forest menghasilkan  nilai sebesar 97%.

## 5. KESIMPULAN
a. Pemodelan  yang  telah  dilakukan dengan  algoritma Decision  Tree pada  tiga  skenario  menghasilkan temuan  bahwa  algoritma Random Forest merupakan algoritma terbaik dibandingkan  algoritma  CART  dan C4.5. Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 97% dan AUC ROC sebesar  99%.  Dengan  demikian, maka  algoritma Random  Forest diimplementasikan  dalam  sistem klasifikasi  calon  pendonor  darah potensial berbasis web .
b. Hasil  uji  validasi  sistem  yang telah dibangun  menggunakan  algoritma Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 97%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Fadilah  dkk.  (2024).  Pentingnya  Pengetahuan Tentang  Donor  Darah  Terhadap  Kesadaran
Perilaku  Masyarakat. Jurnal  Anestesi:  Jurnal
Ilmu Kesehatandan Kedokteran , 2(1), 77-87.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
[2]  Handayani  dkk.  (2021).  Komparasi  Algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes  dalam  Penentuan  Status Kelayakan  Donor  Darah. SISTEMASI:  Jurnal Sistem Informasi , 10(3), 676-687.
[3]  Irawan,  Y.  (2021).  Penerapan  Algoritma Decision  Tree  C4.5  untuk  Prediksi  Kelayakan
Calon  Pendonor Darah dengan Klasifikasi Data Mining. JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Multimedia , 2(4), 181-189.
[4] Wahono, H., & Riana, D. (2020). Prediksi Calon Pendonor  Darah  Potensial  dengan  Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7(1), 7-14.
[5]  Astuti,  N.  K.,  Utami,  N.  W.,  &  Juliharta,  I.  G.
(2022).  Classification  of  Blood  Donor  Data Using  C4.5  and  K-Nearest  Neighbor  Method (Case  Study:  UTD  PMI  Bali  Province). PILAR Nusa  Mandiri:  Journal  of  Computing  and
Information System , 18(1), 9-16.
[6]  Atmaja,  K.  J.,  Anandita,  I.  B.,  &  Dewi,  N.  K.
(2017). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi  Potensi  Pendonor  Darah  Menjadi Pendonor Tetap Menggunakan Metode Decision Tree  C.45. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sains Terapan , 7(2), 101-108.
[7]  Yunus,  M.,  Dahlan,  H.  S.,  &  Santoso,  P.  B.
(2014).  SPK  Pemilihan  Calon  Pendonor  Darah Potensial  dengan  Algoritma  C4.5  dan  Fuzzy Tahani. Jurnal EECCIS , 8(1), 47-54.
[8]  Qadrini,  L.,  Seppewali,  A.,  &  Aina,  A.  (2021). Decision  Tree  dan  Adaboost  pada  Klasifikasi Penerima  Program  Bantuan  Sosial. JIP  (Jurnal Inovasi Penelitian) , 2(7), 1959-1966.
[9] Junita, V., & Bachtiar, F. A. (2019). Klasifikasi Aktivitas  Manusia  menggunakan  Algoritma
Decision Tree C4.5 dan Information Gain untuk
Seleksi  Fitur. Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer , 3(10), 9426-9433.
[10] Prabawati, N. I., Widodo, & Duskarnaen, M. F. (2019).  Kinerja  Algoritma  Classification  and
Regression Tree (Cart) dalam Mengklasifikasikan Lama Masa Studi Mahasiswa  yang  Mengikuti  Organisasi  di
Universitas  Negeri  Jakarta. Jurnal  Pinter ,  3(2), 139-145.
[11]  Supriyadi  dkk.  (2020).  Penerapan  Algoritma Random  Forest  untuk  Menentukan  Kualitas Anggur  Merah. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan Bisnis , 13(2), 67-75.
[12]  Brown,  M.  S.  (2014).  Data  Mining  for Dummies. Penerbit John Wiley & Sons .
[13] Abdulhakim, R., Carudin, & Dermawan, B. A.
(2021).  Analisis  dan  Penerapan  Algoritma Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kendaraan Prioritas. Jurnal Sains dan
Informatika , 7(2), 135-144.
[14]  Kurniawan,  W.  A.  &  Salam,  A.  (2024). Penggunaan  Feature  Space  SMOTE  untuk Mengurangi  Overfitting  Akibat  Imbalance Dataset. Techno.COM , 23(2), 328-337.