Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network

## KLASIFIKASI KELAYAKAN CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN NEURA L NETWORK
1 Muhammad Rifqi Firdaus, 2 Abdul Latif, 3 Windu Gata
1 Teknik Komputer, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika,
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika,
3 Postgraduade of Computer Science, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Jln. Damai No.8, Warung Jati barat (Margasatwa), Kel. Ragunan, Kec. Pasar Minggu, Kota Jakarta Selatan, Kode Pos 12540
Email: 1 muhammad.mku@bsi.ac.id , 2 abdul.bll@bsi.ac.id , 3 windugata@gmail.com
(Diterima: 9 April 2020,direvisi: 27 April 2020, disetujui: 2 Mei 2020)

## ABSTRACT
The  World  Health  Organization  (WHO)  explains,  around  180  million  units  of  donated  blood  are collected globally every year. The need for blood bags in Indonesia itself is very high, according to WHO  standards,  the  number  of  bags  that  must  be  available  in  a  country  is  2%  of  the  national population.  That  is,  for  Indonesia  itself,  it  takes  about  4.5  million  blood  bags  in  a  year.  Blood donation is an activity to give part of blood to be donated to patients in need. To determine whether prospective donors are eligible or not, there are criteria that must be met. So the dataset of eligibility criteria for blood donors obtained from UDD PMI in Tasikmaya City can be used as a benchmark to measure accuracy in predicting whether or not a blood donor candidate is eligible to donate blood. Based on research that has been done using Rapid Miner 9.0 tools against the dataset of eligibility criteria for prospective blood donors of UDD PMI in Tasikmalaya City with Neural Network method produces an accuracy value of 91.65%, precision of 91.05, recall of 99.75% with AUC value of 0.806 which  shows  that  the  classification  results  are  good.  So  that  prospective  donors  can  be  predicted about whether or not it is appropriate for potential donors to donate their blood.
Keywords: Donated Blood, Neural Network, Rapid Miner

## ABSTRAK
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menjelaskan,  sekitar  180  juta  unit  darah  yang disumbangkan  dikumpulkan  secara  global  setiap  tahunnya.  Kebutuhan  kantong  darah  di Indonesia sendiri sangat tinggi, sesuai standar WHO, jumlah kantong yang harus tersedia di suatu negara adalah 2% dari populasi nasional. Artinya, untuk Indonesia sendiri, dibutuhkan kantong darah sekitar 4,5 juta dalam setahun. Donor darah merupakan kegiatan memberikan sebagian  darah  untuk  disumbangkan  pada  pasien  yang  membutuhkan.  Untuk  menentukan calon  pendonor  termasuk  layak  atau  tidak  layak  nya  terdapat  kriteria  yang  harus  terpenuhi. Sehingga  dataset  kriteria  kelayakan  donor  darah  yang  didapat  dari  UDD  PMI  Kota Tasikmaya bisa digunakan sebagai tolak ukur untuk mengukur keakuratan dalam meprediksi layak atau tidak layaknya calon pendonor darah untuk mendonorkan darahnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan tools Rapid Miner 9.0 terhadap dataset kriteria kelayakan  calon  pendonor  darah  UDD  PMI  Kota  Tasikmalaya  dengan  metode Neural network menghasilkan nilai accuracy sebesar 91.65%, precision sebesar 91.05, recall sebesar 99,75% dengan nilai AUC sebesar 0.806 yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasinya baik. Sehingga  calon  pendonor  bisa  di  prediksi  terhadap  layak  atau  tidak  layaknya  bagi  calon pendonor untuk mendonorkan darahnya.
Kata Kunci: Donar Darah, Neural Network , Rapid Miner
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network

## 1 PENDAHULUAN
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menjelaskan,  sekitar  180  juta  unit  darah  yang disumbangkan,  dikumpulkan  secara  global  setiap  tahunnya.  Sementara,  kebutuhan  kantong  darah  di Indonesia  sendiri  sangat  tinggi,  sesuai  standar  WHO,  jumlah  kantong  yang  harus  tersedia  di  suatu negara adalah 2% dari populasi nasional. Artinya, untuk Indonesia sendiri, dibutuhkan kantong darah sekitar 4,5 juta dalam setahun. Hampir 50% dari kebutuhan tersebut dikumpulkan dari negara-negara berpenghasilan  tinggi  yakni  sekitar  20%  nya  dari  populasi  duniaKantung  darah  tersebut  sangat dibutuhkan  mengingat  lajunya  pertumbuhan  penduduk,  harapan  hidup,  diagnosis  yang  canggih  dan metode  pengobatan.  Donor  darah  merupakan  aktivitas  memberikan  darah  untuk  disimpan  di  bank darah sebagai keperluan cadangan darah yang bisa digunakan bagi pasien yang membutuhkan. Darah yang diambil dari kita standarnya diambil sebanyak 350 mililiter. Donor darah adalah kegiatan yang positif dan mulia karena bisa menolong sesama. Donor bisa membantu pasien atau orang-orang yang membutuhkan dalam keadaan dan situasi mendesak[1][2].
Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  sebagai  pusat  penyimpanan  stok  darah,  dalam  beberapa kesempatan  tidak  jarang  kehabisan  stok  darah,  sehingga  menyulitkan  bagi  para  pasien  yang membutuhkan  transfusi  darah.  Implikasi  dari  hal  tersebut,  pasien  sangat  rentan  tidak  bisa terselamatkan karena keterlambatan dalam memberikan transfusi darah. Bagi orang-orang yang ingin mendonorkan darahnya, ada syarat atau kriteria yang telah ditentukan Palang Merah Indonesia (PMI) diantaranya  harus  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[3][4].
Teknologi saat ini berkembang sangat pesat. Terutama dalam bidang kecerdasan buatan, Machine Learning. Teknik Machine  Learning diperkenalkan  guna  membantu  meningkatkan  pendeteksian otomatis. Dengan sistem ini, kemungkinan kesalahan dalam diagnosis para ahli medis dapat dihindari, juga  dapat  diperiksa  dalam  kurun  waktu  yang  singkat  serta  lebih  rinci[5].  Klasifikasi  adalah  proses pencarian sekumpulan model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan kelas data dengan tujuan  model  tersebut  dapa  dipergunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  suatu  objek  yang  belum diketahui kelasnya. Algoritma Klasifikasi Neural Network menjadi salah satu teknik data mining yang bisa dipakai untuk  membantu dalam  mengklasifikasikan layak atau tidak layak  nya seseorang untuk mendonorkan  darahnya  berdasarkan  parameter  –  parameter  atau  variabel  yang  telah  ditetapkan. Neural Network dapat memperkirakan rentang yang cukup luas suatu model baik linier maupun non linier[6].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  calon  pendonor  termasuk  layak  atau tidak  layak melakukan  donor  darah  menggunakan  algoritma Neural  Network untuk  mendapakan  tingkat  akurasi yang  paling  tinggi.  Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya,  usia,  tensi  darah, jumlah  hb  (hemoglobin)  dan  berat  badan.  PMI  dapat  menentukan  dengan  cepat  terhadap  layak  atau tidak  layaknya  bagi  seorang  calon  pendonor  dengan  memasukkan  data  yang  sebelumnya  sudah ditentukan.  Pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan confution  matrix yang  menguji  validasi atau  kebenaran  antara  data  dengan  hasil  prediksi  serta  metode Relative  Operating  Characteristics (ROC)  yang  menguji  kehandalan  model  prediksi  dan  menampilkan Curve nya  yang  akan  membuat pembaharuan dari studi literatur sebelumnya .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Penentuan  kelayakan  donor  darah  pernah  dilakukan  dengan  menggunakan Naive  Bayes Classification pada  penelitian  yang  dilakukan  Rodiyansyah  [7]  dengan  menggunakan  data  sampel diperoleh  akurasi  sebesar  88%.  Data  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitiannya  menggunakan sampel  sebanyak  25  sampel  yang  dibagi  menjadi  2  class  dengan  label  “layak”  dan  “tidak  layak”. Hasilnya, sebanyak 60% layak dan 40% tidak layak. Sebelum pengklasifikasian data calon pendonor darah, sistem melakukan learning dengan data training. Setelah melakukan learning, sistem kemudian
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network
dapat  mengklasifikasikan  data  calon  pendonor  darah  secara  otomatis.  Proses  penentuan  kelayakan donor  darah  dapat  dilakukan  secara  cepat,  namun  diperlukan  data  yang  valid  dan  akurat  agar memastikan  sistem  dapat  bekerja  secara  akurat.  Parameter  yang  digunakan  antara  lain  usia,  tekanan darah, kadar hemoglobin (hb) dan rentang donor darah.
Pengelompokkan  kelayakan  donor  pernah  diteliti  menggunakan  algoritma  C4.5  dan Fuzzy Tahani [8] untuk pengembangan sistem penunjang keputusan. Hasil akurasi yang didapatkan  90,56% untuk  semua  golongan  darah.  Dengan  masing-masing  golongan  juga  diukur  hasilnya,  antara  lain; 88,64% untuk golongan darah A, 93,33% untuk golongan darah B, 84,62% untuk golongan darah AB dan  91,03%  untuk  golongan  darah  O.  Rata-rata  tingkat  akurasi  prediksinya  sebesar  89,64%. Algoritma ini menghasilkan keputusan “Ya” sebanyak 26 dan 108 masuk kategori “Tidak”. Atribut yang  dipakai  adalah  golongan  darah,  jenis  kelamin,  usia,  berat  badan,  tekanan  darah,  kadar hemoglobin dan kadar hematocrit.
Dalam  penelitian  Arief  Kurniawan,  kelayakan  donor  darah  juga  pernah  dilakukan  dengan menggunakan 40 data sampel di PMI Kota Semarang. Kriteria yang diuji antara lain usia, berat badan, kadar  hemoglobin,  tekanan  darah  dan  rentang  waktu  mendonor.  Penelitian  ini  membuat  rancangan sistem  pakar,  dengan  perhitungan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan  hasil  akurasi  yang dihasilkan sebesar 82,5%[9].
Klasifikasi calon pendonor darah juga pernah dilakukan penelitian dengan menggunakan metde Naive  Bayes dengan  studi  kasus  calon  pendonor  di  kota  Semarang.  Data  yang  diuji  sebesar  80% dipakai  untuk  data  training  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. Parameter yang digunakan yakni Hemoglobin, tensi atas, tensi bawah, berat badan dan usia[10].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  Sukma,  dkk  dalam  proses  pengklasifikasian  calon  pendonor darah menggunakan model pengklasifikasian dengan peluang. Dengan mengguakan dua jenis atribut data set yaitu kontinu dan diskrit. Data tersebut digunakan untuk menentukan peluang menggunakan algoritma Naives  Bayes .  Parameter  yag  digunakan  antara  lain,  HB,  tensi  darah,  berat  badan,  umur, jenis  kelamin,  riwayat  penyakit  menular  dan  interval  donor.  Hasilnya,  pengklasifikasian  dengan menggunakan  metode Naive  Bayes menjadi  langkah  paling  efektif  dan  produktif  dalam  proses pembelajaran sebuah program[11].
Penelitian  sistem  deteksi  kelayakan  pendonor  darah  dilakukan  dengan  menggunakan  algortima Naive Bayes . Parameter yang digunakan diantaranya berat badan, jenis kelamin, umur, tekanan darah dan kadar hemoglobin. Penelitian yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi sebesar 81,81% dari 350 data yang terdiri dari 200 data pendonor dan 150 data non pendonor[12].
Analisis  perbandingan  algoritma Naive  Bayes dan Decision  Tree diteliti  Rini  pada  klasifikasi data transfusi darah dengan data set sebanyak 748 yang berasal dari data PMI Kota Malang. Parameter yang digunakan antara lain jenis kelamin, usia, berat badan, tekanan darah, kadar HB dan kadar HTC. Hasilnya algoritma Decision Tree memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi sebesar 77,80% sementara Naive Bayes dengan akurasi 75,40%[13].
Penelitian  juga  dilakukan  untuk  penerapan  klasifikasi  donor  darah  menggunakan Naive  Bayes berbasis  web.  Dalam  penelitian  Arif,  menghasilkan  sebuah  aplikasi  berbasis  web  untuk  PMI  Kota Kebumen tentang klasifikasi donor darah. Hasil perhitungan dengan Naive Bayes mendapatkan nilai akurasi 75%, nilai presisi 80% dan recall 72% dengan 20 data tes. Parameter yang digunakan yakni jenis kelamin, berat badan, kadar hemoglobin (hb), tekanan darah dan usia[14].
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  kebanyakan  algoritma  yang  digunakan  adalah Naive Bayes ,  dengan  data  yang  berbeda  dari  setiap  kota.  Parameter  yang  digunakan  sama  dengan  yang digunakan penulis yakni usia, berat badan, tekanan darah, hemoglobin (hb) dan jenis kelamin. Namun dari hasil yang diberikan penelitian sebelumnya, semua nilai akurasi yang dihitung Naive Bayes tidak ada  yang  menyentuh  angka  90%,  kecuali  dengan  algoritma  decision  tree  dan Fuzzy  Tahani dengan tingkat  akurasi  90,56%.  Penelitian  yang  dilakukan  dengan Neural  Network menghasilkan  akurasi yang  lebih  tinggi  yakni  sebesar  91,65%  dengan  parameter  data  yang  sama.  Jadi  untuk  metode pengklasifikasian  akan  lebih  efektif  dengan  algoritma Neural  Network .  Hasil  penelitian  yang dilakukan  bisa  menjadi  tolak  ukur  yang  tepat  dari  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  proses pengolahan data dari sebelumnya.
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network

## 3 METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan untuk menganalisis permasalahan diatas menggunakan teknik Data Mining dengan algoritma Neural Network seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 1 Alur Diagram
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam  melakukan  penelitian  ini  seperti kegiatan di bawah ini :

## 3.1. Pengumpulan Data
Teknik  pegumpulan  data    adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  yang  akan diolah. Dalam pengumpulan data terdapat berbagai sumber data, ada data primer dan data sekunder. Jika  data  yang  didapatkan  secara  langsung  maka  disebut  data  primer,  jika  data  didapat  dari  pihak ketiga,  seperti  website  penyimpanan  disebut  data  sekunder.  Data  yang  dipakai  penulis  dalam penelitian ini adalah data primer yang dilakukan dengan cara melakukan riset ke kantor Palang Merah Indonesia  (PMI)  Kota  Tasikmalaya.  Data  yang  dikumpulkan  sebanyak  2457  data  dengan  parameter Nama, Umur, Jenis Kelamin, HB, Tensi, Berat Badan dan Status.
3.2. Penerapan Metode
Proses pertama yang dilakukan yaitu proses learning atau pembelajaran dengan cara menghitung nilai  prediksi  data  pada  waktu  terdahulu.  Sebelum  di  proses,  dataset  akan  di  pilah  terlebih  dahulu sesuai  kriteria Neural  network ,  apakah  ada  selain  numerik  atau  tidak.  Apabila  ada,  maka  ubah  nilai tersebut  menjadi  numerik  karena  tidak  dapat  membaca  nilai  nominal.  Setelah  proses  learning  dan testing menggunakan neural network kemudian di testing guna mengukur akurasi dari prediksi. 3.3. Evaluasi dan Validasi
Evaluasi  digunakan  untuk  melakukan  pengamatan  dan  menganalisa  hasil  kerja Neural  Network pada Rapid Miner . Validasi dilakukan untuk melakukan pengukuran hasil prediksi. Cross  Validation, merupakan  pengujian  standar  yang  dilakukan  untuk  memprediksi error  rate . Setiap  kelas  pada  dataset  harus  diwakili  dalam  proporsi  yang  tepat  antara  data training dan testing . Data  dibagi  secara  acak  pada  masing-masing  kelas  dengan  perbandingan  yang  sama.  Untuk mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  sampel  tertentu,  seluruh  proses training dan testing diulangi beberapa  kali  dengan  sampel  yang  berbeda.  Tingkat  kesalahan  pada  iterasi  yang  berbeda  akan dihitung rata-ratanya untuk menghasilkan error rate secara keseluruhan. [5] Pengukuran hasil validasi dengan menggunakan ROC dan Confusion matrix sampai mendapatkan tingkat akurasi yang tertinggi. ROC Curve adalah Kurva ROC yang banyak digunakan untuk menilai hasil  prediksi  kurva  ROC  dengan  menampilkan  menggambarkan  kinerja  klasifikasi  tanpa memperhatikan distribusi kelas atau kesalahan. [15].
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. Seperti petunjuk yang disajikan berikut ini:
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network

## Tabel 1 Kurva ROC
0,90 – 1.00 Sangat Baik 0,80 – 0,90 Baik 0,70 – 0,80 Rata-Rata 0,60 – 0,70 Rendah 0,50 – 0,60 Gagal
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
Pada  pembahasan  hasil  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahapan  pengumpulan  data  terlebih dahulu,  selanjutnya  data  akan  dianalisis  dengan  tujuan  untuk  ditransformasikan  agar  mendapatkan data yang benar-benar sesuai, dilanjutkan pada pengolahan data dengan teknik data mining klasifikasi dengan Neural  Network menggunakan tools  Rapidminer  9.0 untuk  mendapatkan  nilai  akurasi, menentukan nilai ROC dan mengetahui berapa yang “layak” dan “tidak layak” donor darah dengan Confusion Matrix .

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  melakukan  rumusan  masalah  terhadap  pola  pendonor  darah,  analisis kebutuhan darah.

## Tabel 2 Contoh data donor darah
Data  yang  dikumpulkan  berasal  dari  PMI  Kota  Tasikmalaya,  dengan  total  orang  yang mendonorkan  darah  dari  tahun  2015-2018  sebanyak  2457  data  dengan  parameter  Nama, Umur,  Jenis  Kelamin,  HB,  Tensi,  Berat  Badan  dan  Status.  Teknik  pengumpula  data dilakukan dengan cara mengumpulkan data kuantitatif dari data pendonor darah.

## 4.2.Penerapan Metode
Proses  perhitungan  untuk  menentukan  akurasi  mengunakan  Model Neural  Network terdapat  proses Training,  Learning dan Testing .  Proses  ini  merupakan  proses  dengan memberikan pola data terhadap mesin. Nantinya mesin akan mempelajari pola data tersebut
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network
sehingga  hasilnya  akan  dijadikan  sebagai  rujukan  pola  baru  yang  akurat  dalam  pemodelan hasil.  Dalam  tahap  ini  urutan  –  urutan  pengujian  yang  dilakukan  sama  hal  nya  dengan pengujian model lainnya pada Rapid Miner .

## Gambar 2 Input dataset
Memasukkan  data  primer  ke Read  Excel dengan  aribut  Nama,  Jenis  Kelamin,  Usia, HB, Tensi, Berat badan dan Status.

## Gambar 3 Proses mengatur atribut
Lalu  mengubah  pengaturan  jenis  atribut  sesuai  algoritma Neural  Network .  Ubah atribut Status menjadi binominal dan atribut nama menjadi Id.
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network
Gambar 4 Proses insert cross-validation
Lalu lakukan insert dan atur dengan number of folds 10.
Gambar 5 Proses insert training dengan memasukkan neural network
Proses  selanjutnya  yaitu  insert  model  yang  akan  di  training,  dalam  hal  ini memasukkan  algoritma  yang  dipilih  yakni  Neural  Network  dengan  menggunakan  dataset sebanyak 2457 dengan cycles 200, learning rate 0,01 dan momentum 0,9.
Gambar 6 Proses insert apply model dan performance Proses  terakhir  yaitu  proses  testing,  dimana  memasukkan apply  model , performance dan AUC.  Pada  proses  ini,  data  dibagi  menjadi  data  training  sebesar  90%  dan  data  tes  sebesar 10%.
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network

## Gambar 10 Model neural network
Setelah  proses  tersebut,  akan  didapatkan  model  hasil  pengujian Neural  Network .  Dari model  tersebut  terlihat  bahwa  layer  input  dan  hidden  jumlahnya  sama,  sehingga menghasilkan output yang sesuai dalam pelabelan “layak” atau “tidak layak”.

## 4.3.Evaluasi dan Validasi
Akurasi  yang  didapatkan  dari  analisis  kriteria  kelayakan  calon  pendonor  darah menggunakan Neural  Network dengan  menggunakan  Rapid  Miner  ternyata  didapatkan  nilai akurasi yang sangat tinggi. Data yang digunakan berupa data primer yang didapat dari kantor PMI Kota Tasikmalaya.

## Gambar 11 Hasil uji ROC curve
Hasil dari Uji AUC sebesar 0,806 dan garis yang dibentuk  semakin melebar dan tidak mengerucut.  Hal  tersebut  menunjukkan  hasil  akurasi  yang  diperoleh  masuk  dalam  kategori baik.
Gambar 12  Nilai akurasi dari Neural Network
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network
Berdasarkan  gambar  diatas,  dapat  dilihat  dan  diketahui  hasil  akurasi  yang  dihasilkan sebesar  91.65  %.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi  yang  dihasilkan  masuk dalam kategori sangat baik.

## Gambar 8 Hasil uji presisi
Nilai  Presisi  yang  didapat  sebesar  91.05  %  dengan  penambahan  atau  pengurangan sekitar  1.20  %.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil  uji  presisi  masuk  dalam  kategori sangat baik.

## Gambar 9 Hasil uji r ecall
Nilai recall yang didapat sebesar 99.75% dengan penambahan atau pengurangan sekitar 0.33%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa hasil uji recall masuk dalam kategori sangat baik.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan tools  Rapid  Miner  9.0 terhadap  dataset  kriteria  kelayakan  calon  pendonor  darah  PMI  Kota  Tasikmalaya  yang didapat  dari  Kantor  PMI  Kota  Tasikmalaya  dengan  metode Neural  network menghasilkan nilai accuracy sebesar 91.65%, precision sebesar 91.05, recall sebesar 99,75% dengan nilai AUC sebesar  0.806  yang  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasinya  baik,  sehingga  calon pendonor bisa di prediksi terhadap layak atau tidak layak nya untuk mendonorkan darahnya, pola  ini  bisa  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  diagnosis  sehingga  dapat  digunakan  untuk keperluan prediksi untuk kedepannya.

## REFERENSI
[1] A. Makiyah, “Analisis persepsi masyarakat terhadap pentingnya pengetahuan donor darah bagi kesehatan,” J. Ilm. Kesehat. dan Keperawatan , pp. 29–34, 2016.
[2] B.  Harira  Irawan,  S.  Rahmad  Riady,  and  K.  Sofi,  “Penerapan  Absensi  Kuliah  Berbasis  QR Code dengan Modul Raspberry Pi3 Menggunakan Metode Arsitektur Zachman Framework,” Pros. Semin. Nas. Unimus , 2018.
[3] 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.
[4] PMI, “Tentang Donor Darah.” .
[5] F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, and S. Rahayu, “Analisi Algoritma Klasifikasi Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Kanker Payudara,” J. PILAR Nusa Mandiri , 2019.
[6] P. Studi, S. Informasi, F. I. Komputer, and U. A. Yogyakarta, “Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan,” vol. 9, no. 1, pp. 1–15, 2020.
[7] S.  F.  Rodiansyah,  “Naive  Bayes  Classification  untuk  Penentuan  Kelayakan  Donor  Darah,” 2007.
Firdaus, Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network
[8] M.  Yunus,  H.  Dachlan,  and  P.  Santoso,  “SPK  Pemilihan  Calon  Pendonor  Darah  Potensial Dengan Algoritma C4.5 Dan Fuzzy Tahani,” J. EECCIS , 2014.
[9] A.  Kurniawan,  “PENENTUAN  CALON  PENDONOR  DARAH  MENGGUNAKAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  CLASSIFICATION  (STUDI  KASUS  PMI  SEMARANG),” pp. 1–29, 2010.
[10] D.  Bayususetyo,  R.  Santoso,  and  Tarno,  “Klasifikasi  Calon  Pendonor  Darah  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Gaussian , vol. 6, 2AD.
[11] S.  N.  Fais,  M.  A.  D,  S.  M.  I,  D.  Ramadien,  and  A.  Sani,  “KLASIFIKASI  CALON PENDONOR  DARAH  DENGAN  METODE  NAIVE  BAYES  CLASIFIER  Sukma  Nur  Fais A, Muhammad Aditya D*, Satria Mulya I, Donny Ramadien, Askia Sani,” pp. 1–6, 2013.
[12] P. S. Informatika and F. Teknologi, “Metode Naïve Bayes Classiier.”
[13] D. Oktavia, R. Yaswir, and N. Harminarti, “Frekuensi Hepatitis B dan Hepatitis C Positif pada Darah Donor di Unit Transfusi Darah Cabang Padang pada Tahun 2012,” J. Kesehat. Andalas , 2017, doi: 10.25077/jka.v6i1.661.
[14] A.  Rudiantoro,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  UNTUK KLASIFIKASI  DONOR  DARAH  BERBASIS  WEB  (  Studi  Kasus  Palang  Merah  Indonesia Kota Kebumen ).”
[15] N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahawati,  “Klasifikasi  Peminjman  Nasabah  Bank menggunakan Metode Neural Network,” 2Jurnal PILAR Nusa Mandiri , vol. 15, 2019.