JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia

## Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Kelayakan Calon Pendonor Darah Dengan Klasifikasi Data Mining
(Application of the C4.5 Decision Tree Algorithm to Predict the Eligibility of Prospective Blood Donors by Classification
Data Mining)
Yuda Irawan *
Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Hang Tuah Pekanbaru, Pekanbaru,Indonesia
E-mail: yudairawan@gmail.com

## KEYWORDS:
ABSTRACT Data Mining, C4.5 Algorithm, Web Applications, Blood Donors Based  on  data  from  UDD  PMI  Kampar  Regency,  many  donors  must  have  provisions  to become  blood  donors.  So  far,  blood  donor  selection  has  been  made  manually  to  determine whether potential donors can donate blood or not. Meanwhile, today's information system has not yet explored further information from the large amount of data stored as knowledge. There is a need for organizational consolidation and continuous evaluation of the performance that has been carried out by PMI in dealing with social and humanitarian problems. By making a data mining application with a classification method using the Decision Tree C4.5 Algorithm in predicting someone worthy or not to donate blood, it can be calculated from the results of variables that are continuous or critical, such as variables of age, body weight, hemoglobin (HB)  levels,  blood  pressure.  (systolic  and  diastolic),  The  data  that  enters  the  information system is calculated using the Decision Tree C4.5 Algorithm formula, which results in detailed results  and  can  produce  valid  and more  accurate  values.  With  the  data mining  application using  the  Decision  Tree  Algorithm  C4.5  method,  potential  blood  donors'  eligibility  can  be classified based on age, body weight, hemoglobin, and blood pressure. Hemoglobin with the highest gain value (0.861212618) is the variable that most determines blood donation success. KATA KUNCI: ABSTRAK Data Mining, Algoritma C4.5, Aplikasi Web, Donor Darah. Berdasarkan  data  UDD  PMI  Kabupaten  Kampar,  banyak  pendonor  yang  harus  memiliki ketentuan-ketentuan  untuk  menjadi  pendonor  darah.  Seleksi  pendonor  darah  selama  ini dilakukan  secara  manual  untuk  menentukan  apakah  calon  pendonor  bisa  mendonorkan darah atau tidak. Sementara itu sistem informasi yang ada saat ini belum menggali lebih jauh informasi dari banyaknya data yang tersimpan untuk dijadikan sebuah pengetahuan. Perlu adanya konsolidasi organisasi dan evaluasi yang berkesinambungan terhadap kinerja yang telah  dilakukan  PMI  dalam  menangani  masalah  sosial  kemanusiaan.  Dengan  membuat aplikasi penerapan data mining dengan metode klasifikasi menggunakan Algoritma Decision Tree  C4.5  dalam  memprediksi  seseorang  layak  atau  tidak  mendonorkan  darahnya,  dapat dihitung  dari  hasil  variabel  yang  bernilai  kontinu  atau  dikrit    seperti  variabel  usia,  berat badan, kadar hemoglobin (HB), tekanan darah (sistolik dan diastolik), dimana nantinya data yang masuk ke sistem informasi dihitung dengan rumus Algoritma Decision Tree C4.5 yang hasilnya  nanti  terperinci,  dapat  menghasilkan  nilai  secara  valid  dan  lebih  akurat.  Dengan adanya aplikasi data mining metode Decision Tree Algoritma C4.5, kelayakan calon pendonor darah dapat di klasifikasikan berdasarkan Usia, Berat Badan, Hemoglobin, Tekanan Darah. Hemoglobin  dengan  nilai  gain  tertinggi  (0.861212618)  merupakan  variabel  yang  paling menentukan terhadap keberhasilan melakukan donor darah. .

## I. P ENDAHULUAN
Unit  Donor  Darah  PMI  Kabupaten Kampar  adalah  bagian  perusahaan  atau instansi  yang  melayani  pendonoran  darah. Setiap  kantong  darah  yang  diperoleh didapatkan dari masyarakat dengan sukarela  datang  ke  PMI,  dan  memiliki persyaratan untuk menjadi pendonor darah yang harus dipenuhi agar bisa mendonorkan darahnya.
Maka pada penelitian ini akan membuat aplikasi  penerapan  data  mining  dengan metode klasifikasi menggunakan algoritma c4.5.  Kriteria  seseorang  apakah  bisa mendonorkan darahnya atau tidak, berdasarkan  usia,  berat  badan,  kadar hemoglobin (HB),  dan  tekanan  darah (sistolik  dan  diastolik)  yang  dimilikinya sebagai  variabel  pendukung.  Klasifikasi adalah  bagian  dari  suatu  data  mining, dengan  berbagai  macam  model  diterapkan ke berbagai macam kasus dengan menghasilkan tingkat akurasi yang berbeda- beda[1].
Data mining adalah gabungan sejumlah disiplin ilmu komputer, yang didefinisikan sebagai  proses  penemuan  pola-pola  baru dari kumpulan-kumpulan data sangat besar, meliputi  metode-metode  yang  merupakan irisan dari Artificial Intelligence (AI) [2]. Algoritma  C4.5 dapat  menangani  data numerik  dan  diskret. Algoritma  C4.5 menggunakan  rasio  perolehan  (gain  ratio). Sebelum menghitung rasio perolehan, perlu dilakukan  perhitungan  nilai  informasi dalam  satuan  bits  dari  suatu  kumpulan objek,  yaitu  dengan  menggunakan  konsep entropy[3].
Pohon  Keputusan  atau Decision  Tree adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang kuat  dan  terkenal.  Metode Decision  Tree mengubah  fakta  besar  menjadi  pohon keputusan  yang  mewakili aturan, sehingga aturan  tersebut  dapat  dengan  mudah dipahami  oleh  manusia[4]. Decision  Tree juga  berfungsi  untuk  mengeksplorasi  data, menemukan  hubungan  tersembunyi  antara sejumlah  variabel  input  dan  variabel tujuan[5].

## II. M ETODOLOGI
Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini :
A. Metodologi
Metode  rekayasa  perangkat  lunak  yang digunakan penulis adalah metode waterfall .
Metode  air  terjun  (waterfall)  sering  juga disebut model sekuensial linier (sequential linier)  atau  alur  hidup  klasik  (classic  life cycle).  Model  air  terjun  menyediakan pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak secara  sekuential  atau  terurut  dimulai  dari analisis,  desain,  pengkodean,  pengujian, dan tahap pendukung (support) [6].
Gbr.1 Metode Waterfall
a.  Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak.
Pada proses ini,
dilakukan penganalisisan dan pengumpulan kebutuhan sistem yang meliputi informasi, fungsi yang dibutuhkan untuk kerja atau performa dan antar muka. b.  Desain Sistem
Pada proses Desain,
peniliti menggunakan  bahasa Unifed  Modeling Languague (UML) desain  tersebut dibuat  menggunakan  use  case  diagram meliputi  actor,  hubungan, use  case diagram , activity diagram , dan pengkodean.
c.  Pengkodean
Pada proses pengkodean, peneliti menggunaka bahasa pemrograman PHP dan menggunakan Database MySQL. Bahasa  pemrograman  PHP  dipilih karena  dapat  melakukan  koneksi  ke berbagai macam software sistem manajemen  basis  data  manajemen (DBMS),  sehingga  dapat  menciptakan
suatu  halaman web. Adapun  metode dalam pengelolaan data mining menggunakan  algoritma  Decision  Tree C4.5  dimana  proses  perhitungan  akan diterapkan  dalam  pengkodingan  bahasa pemrograman.
d.  Pengujian
Setelah  proses  pengkodean  selesai, dilanjutkan  dengan  proses  pengujian pada  program  perangkat  lunak.  Teknik pengujian  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan black box dengan melakukan pengujian pada detail aplikasi  seperti interface dan  fitur  dari aplikasi  dan  menggunakan white  box untuk  melakukan  pengujian  terhadap perhitungan C4.5 dan Decision Tree . e.  Penerapan Program
Penerapan  aplikasi  ini  akan  digunakan oleh  Admin  UDD  PMI  Kabupaten Kampar.
Teknik Pengumpulan Data Dalam proses penyelesaian penelitian ini penulis menggunakan teknik pengumpulan data sebagai berikut :
a. Pengamatan langsung (Observasi)
Dilakukan dengan penelusuran langsung kelapangan dengan mengamati berbagai situasi di lingkungan dan
mengumpulkan  data  bersumber  dari arsip UDD PMI Kabupaten Kampar.
b. Wawancara Melakukan  wawancara  dengan  pihak- pihak  yang  berhubungan  dengan  pihak UDD  PMI  Kabupaten  Kampar  yang berkaitan
langsung
dengan permasalahan  yang  sedang  diteliti  pada penelitian  ini  untuk  memperoleh  hasil yang lebih baik.
c. Studi Pustaka Studi pustaka merupakan sumber utama yang  dapat  dijadikan  sebagai  rujukan dari  sumber  data  tersebut  dengan mempelajari  jurnal-jurnal  yang  ada kaitannya dengan masalah yang dibahas untuk mendaptkan teori-teori dari permasalahan.
d. Browsing
Sumber data melalui browsing merupakan salah satu pengumpulan data yang bersumber dari internet.

## B. Landasan Teori
1. Data Mining
Data  Mining  merupakan  gabungan sejumlah  disiplin  ilmu  komputer,  yang didefinisikan  sebagai  proses  penemuan pola-pola  baru  dari  kumpulan-kumpulan data sangat besar, meliputi metode-metode yang  merupakan  irisan  dari Artificial Intelligence (AI), Machine  Learning,
Statistics, dan Database Systems ditujukan untuk  mengekstrak  (mengambil  intisari) pengetahuan dari sekumpulan data[7].
2. Pohon Keputusan ( Decision Tree ) Pohon  Keputusan  atau  Decision  Tree adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang kuat  dan  terkenal.  Metode  Decision  Tree mengubah  fakta  besar  menjadi  pohon keputusan  yang  mewakili aturan. Decision Tree  juga  berfungsi  untuk  mengeksplorasi data,  menemukan  hubungan  tersembunyi antara sejumlah variabel input dan variabel tujuan [1].
3. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu algoritma machine learning. Dengan algoritma  ini,  mesin  (komputer)  akan diberikan sekelompok data untuk dipelajari yang  disebut  learning  dataset.  Kemudian hasil  dari  pembelajaran  selanjutnya  akan digunakan untuk mengolah data-data yang baru  yang  disebut  test  dataset.  Karena algoritma C4.5 digunakan untuk melakukan  klasifikasi,  jadi  hasil  dari pengolahan test
dataset berupa pengelompokkan  data  ke  dalam  kelas- kelasnya [8].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
1. Analisis Masalah Analisa  masalah  adalah  suatu  kegiatan yang  dilakukan  untuk  menganalisa  suatu permasalahan  dalam  perancangan  sistem. Hal ini bertujuan untuk memastikan sistem
yang  akan  dijalankan  sesuai  dengan kebutuhan dan harapan pengguna sistem.
2.  Analisis dan Perancangan
Data-data yang ada tidak langsung dapat diolah  dengan  aplikasi.  Data-data  tersebut harus  dipersiapkan  dengan  sistem  data mining  terlebih  dahulu  agar  hasil  yang diperoleh dapat lebih maksimal.
Gbr. 2 Metode Waterfall
Adapun actor yang berperan adalah admin yang  merupakan  petugas  untuk  mengelola data  pendonor,  melakukan  proses  mining, melihat hasil perthitungan C4.5 dan melihat pohon keputusan & rule .
3. Perancangan Basis Data Dalam  merancang web data  mining menggunakan algoritma c4.5 untuk
memprediksi  kelayakan  calon  pendonor, penulis merancang database dengan menggunakan MySQL. Nama database nya adalah donor.

## TABEL I
PERANCANGAN BASIS DATA No Nama 1 Tabel User 2 Tabel Atribut 3 Tabel Data Asli 4 Tabel Data Keputusan 5 Tabel Data Keputusan Perbandingan 6 Tabel Penentu Keputusan 7 Tabel Data Survey 8 Tabel Data Iterasi C4.5 9 Tabel Data Mining C4.5 10 Tabel Data Pohon Keputusan C4.5 11 Tabel Data Rule C4.5 12 Tabel Penentu Keputusan

## a. Pembagian Variabel Data.

## TABEL II PEMBAGIAN VARIABEL DAN KELAS DATA
Nama Field Pembagian Variabel dan Kelas Data Usia Remaja, Dewasa I, Dewasa II, Lansia Berat Badan Kurus, Sedang, Gemuk I, Gemuk II Kadar Hemoglobin Rendah, Normal, Tinggi Tekanan Darah Rendah, Normal, Tinggi

## b. Data dari Fase Pengolahan Data

## TABEL III DATA DARI FASE PENGOLAHAN DATA
NO NAMA USIA BERAT BADAN HEMOGLOBIN TEKANAN DARAH 1 Abdul Jabar Remaja Gemuk II Normal Normal 2 Irwansyah Dewasa II Gemuk II Tinggi Tinggi 3 Poni Satria Dewasa II Gemuk II Normal Tinggi 4 Khairul Anwar Dewasa I Gemuk II Tinggi Tinggi 5 Ridwansyah Dewasa I Gemuk II Normal Normal 6 Herman Susilo Dewasa II Gemuk II Normal Tinggi 7 Ibnuwansyah Remaja Gemuk II Tinggi Tinggi 8 Sutisno Remaja Gemuk II Tinggi Normal 9 Hermawan Dewasa I Gemuk II Normal Normal .... 501 Kirtam Lansia Gemuk II Tinggi Tinggi
c. Melakukan Pengujian Perhitungan Pohon Keputusan Secara Manual
TABEL IV ANALISIS MANUAL DECISION TREE MENGHITUNG NODE No Jumlah Kasus (S) Donor Entropy Gain No (S1) Yes (S2) 1 TOTAL 501 285 216 2 USIA 0.011231337 Remaja 105 48 57 0.994693795 Dewasa I 157 89 68 0.987055471 Dewasa II 130 80 50 0.961236605 Lansia 109 68 41 0.955275101 3 BERAT BADAN 0.002871023 Kurus 70 35 35 1 Sedang 75 41 34 0.993707107 Gemuk I 122 71 51 0.980526371 Gemuk II 234 138 96 0.976634911 4 HEMOGLOBIN 0.861212618 Rendah 95 93 2 0.147310667 Normal 219 6 213 0.181166402 Tinggi 187 186 1 0.048052006 5 TEKANAN DARAH 0.006716132 Rendah 130 69 61 0.997266543 Normal 189 101 88 0.996584529 Tinggi 182 115 67 0.949226884
Data  mining  ini  menggunakan  metode klasifikasi  untuk  cara  manualnya,  rumus klasifikasinya terbagi 2, yaitu:
Entropy (S) ≡ –p ⊖ log 2 p ⊖ - p ⊕ log 2 p ⊕ (1)
Gain (S,A) ≡ Entropy(S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 * Entropy(Si) (2)
Dari  analisa  dan  pengujian  yang  telah dilakukan  menggunakan software RapidMiner dan  aplikasi web, menghasilkan  rule  sebagai berikut:
1. Rule  1  :  Jika Hemoglobin =  Rendah  dan Tekanan  Darah  =  Rendah,  Maka  Donor  = TIDAK
2. Rule  2  :  Jika Hemoglobin =  Rendah  dan Tekanan  Darah  =  Normal  Umur  =  Remaja, Maka Donor = TIDAK
3. Rule  3  :  Jika Hemoglobin =  Rendah  dan
Tekanan Darah = Normal dan Umur = Dewasa I  dan  Berat  Badan  =  Kurus,  Maka  Donor  = TIDAK
4. Rule  4  :  Jika Hemoglobin =  Rendah  dan Tekanan Darah = Normal dan Umur = Dewasa I  dan  Berat  Badan  =  Sedang,  Maka  Donor  = YA
5. Rule  32  :  Jika Hemoglobin =  Tinggi  dan Tekanan Darah = Normal dan Berat Badan = Sedang dan Umur = Dewasa II, Maka Donor = TIDAK
6. Rule  33  :  Jika Hemoglobin =  Tinggi  dan Tekanan Darah = Normal dan Berat Badan = Sedang  dan  Umur  =  Lansia,  Maka  Donor  = TIDAK
7. Rule  34  :  Jika Hemoglobin =  Tinggi  dan Tekanan Darah = Normal dan Berat Badan = Gemuk I, Maka Donor = TIDAK
8. Rule  35  :  Jika Hemoglobin =  Tinggi  dan Tekanan Darah = Normal dan Berat Badan = Gemuk II, Maka Donor = TIDAK
10.  Rule  36  :  Jika Hemoglobin =  Tinggi  dan Tekanan Darah = Tinggi, Maka Donor = TIDAK
186  JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 4, Pebruari 2021, hlm. 181-189

## Implementasi Dan Pembahasan
Setelah algoritma diaplikasikan  dengan simulasi  perhitungan  manual,  dan  sekarang pembahasan  penerapan  dengan  menggunakan sebuah aplikasi.
1. Login
Pada  halaman  ini  tersedia  dua  form  untuk memasukan  username  dan  password  agar  user dapat menggunakan aplikasi.
Gbr. 3 Login
2. Beranda Admin Beranda  admin  merupakan  tampilan  awal setelah melakukan login.
Gbr. 4 Beranda Admin
3. Tampilan Import Data
Import  data  merupakan  tampilan  untuk menginport  data  pendonor  dengan  format  xls, sehingga data tersebut bisa diproses.

## 4. Data Survey
Data survey merupakan tampilan awal setelah menampilkan beranda admin dan form ini untuk mengisi data kasus pendonor.
Gbr. 6 Data Survey
5. Semua Data Pendonor Semua  data  pendonor  merupakan  halaman yang menampilkan isi dari semua data pendonor yang akan kasus pendonor.
Gbr. 7 Semua Data Pendonor
6. Partisi Data Survey Partisi  data  survey  merupakan  halaman  yang menampilkan  hasil  dari  data  training  dan  data testing.
Gbr. 8 Partisi Data Survey
7. Perhitungan C4.5
Perhitungan  C4.5  merupakan  halaman  ini menampilkan  hasil  perhitungan  mining  dalam bentuk table, dari seluruh perhitungan dari  node atas (root) hingga akhir.
Gbr. 9 Perhitungan C4.5
8. Pohon Keputusan C4.5 dan   Rule C4.5
Pohon  Keputusan  C4.5  dan  Rule  C4.5 merupakan  halaman  ini  menampilkan  hasil proses mining berupa pohon keputusan dan rule.
Gbr. 10 Pohon Keputusan & Rule
9. Perbandingan Keputusan Perbandingan  keputusan  merupakan  halaman yang  menampilkan  perbandingan  antara  hasil mining dan fakta .
Gbr. 11 Perbandingan Keputusan
10. Penentu Keputusan
Penentu  Keputusan  merupakan  halaman  ini menampilkan  form  bagi  adminyang  ingin memprediksi kelayakan calon pendonor darah.
Gbr. 12 Penentu Keputusan
1. Pengujian Sistem
a. Pengujian Sistem dengan Metode Black-Box Pengujian black-box merupakan  tahap  yang berfokus  pada  pernyataan  fungsional  perangkat lunak. Test case ini bertujuan untuk menunjukkan fungsi perangkat lunak tentang cara beroperasinya.
TABEL V PENGUJIAN BLACK-BOX Interfac e Test Case Input Output Kesimpula n Form Login Gamba r 5.2 Username : Admin Masuk Sebagai Admin Valid Form Input Gamba r 5.5 Tambah Data Pendonor Data Pendonor Valid Gamba r 5.12 Tambah Penentu Keputusan Data Penentu Keputusan Valid Form Laporan Gamba r 5.9 Perhitunga n C4.5 Perhitunga n C4.5 Valid Gamba r 5.10 Pohon Keputusan C4.5 dan Rule C4.5 Pohon Keputusan C4.5 Valid Tampila n Menu Gamba r 5.2 Menu Tampilan Login Tampilan Login Admin Valid Gamba r 5.3 Menu Tampilan Admin Tampilan Beranda Admin Valid b. Pengujian Sistem dengan Metode White-Box White  box adalah  pengujian  yang  didasarkan pada  pengecekan  terhadap  pohon  keputusan, detail  perancangan, menggunakan struktur kontrol  dari  desain  program  untuk  membagi pengujian ke dalam beberapa kasus pengujian. Rumus : V (G) = E – N +2 V (G) =P + 1 Keterangan :
a. E : Edge
b. N : Node
c. P : Predicate Node
Gbr. 13 Flowgraph Sistem Penilaian
1. Flowchart Sistem Penilaian
a. Path 1 = 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-16
Keterangan : Admin menginputkan data calon pendonor darah.
b. Path 2 = 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14-.. Keterangan : Admin menginputkan data calon pendonor  darah.  Setelah  itu  admin  melihat data survey.
c. Path 3 =1-2-3-4-6-8-10-12-13-14-.. Keterangan : Admin menginputkan data calon pendonor  darah.  Setelah  itu  admin  melihat data  survey.  Setelah  itu  admin  melihat  hasil data training dan data testing.
d. Path 4 = 1-2-14-15-16-17-18-19-20-21-22-23-
24-25-26
Keterangan : Admin menginputkan data calon pendonor darah. Setelah itu admin melakukan mining c4.5. Hasil ada dalam pohon keputusan dan rule.
e. Path 5 = 1-2-14-16-18-20-21-22-23-24-25-26 Keterangan:  Admin  melakukan  mining  c4.5. Hasil ada dalam pohon keputusan dan rule.
f. Path 6 = 1 2 3 5 7 9 11 13 25 Keterangan:  Admin  melakukan  mining  c4.5. Hasil  ada  dalam  pohon  keputusan  dan  rule. Flowchart perhitungan nilai.
g. Path 7 =1-2-3-4-5-6-7-8
Keterangan  :  Admin  menginputkan  tabel perbandingan,  Hasil  nilai  perbandingan  ada dalam tabel penilaian.  Flowchart perhitungan nilai akhir.
1. Path 1 =1-2-3-4-5-6-7-8
Keterangan  :  Admin  melihat  data  tabel perbandingan, dan melakukan penentu
keputusan. Hasil penentu keputusan ada dalam penentu keputusan tersebut.. Flowchart perhitungan nilai akhir. 2. Path 2 = 1-2-3-20-21 Keterangan: Admin tidak melakukan penginputan  data  calon  pendonor  sehingga bernilai  0.  Hasil  pohon  keputusan  dan  rule penilaian juga 0.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  data  hasil  pengujian,  dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dikembangkan sesuai  dengan  kebutuhan  fungsional  yang diharapkan dan tidak terdapat kesalahan.

## Kesimpulan
Dari  analisa  data  mining  menggunakan pengujian aplikasi dengan menggunakan metode Decision  Tree  Algoritma  C4.5 di  UDD  PMI Kabupaten Kampar untuk memprediksi kelayakan  calon  pendonor  darah,  dapat  diambil kesimpulan bahwa:
a. Dengan  adanya  aplikasi  data  mining  metode Decision  Tree  Algoritma  C4.5 ,  kelayakan calon  pendonor  darah  dapat  di  klasifikasikan berdasarkan  Usia,  Berat  Badan, Hemoglobin ,
Tekanan Darah.
b. Hemoglobin dengan  nilai  gain  tertinggi (0.861212618)  merupakan  variabel  yang paling  menentukan  terhadap  keberhasilan melakukan donor darah. Di lihat pada Tabel 4. c. Aplikasi data mining dengan metode klasifikasi algoritma c4.5 ini dapat memperoleh  data  calon  pendonor  menjadi sebuah aturan  –  aturan  yang  berguna sebagai penentu keputusan.

## Saran
Dari kesimpulan yang telah dijelaskan diatas, maka penulis menyarankan sebagai berikut : 1. Untuk  pengembangan  aplikasi  data  mining selanjutnya,  dapat  menggunakan  algoritma lainya agar dapat dijadikan perbandingan dari penelitian sebelumnya.
2. Disarankan  pada  pembuatan  aplikasi  data mining memprediksi kelayakan calon pendonor  darah  ditambah  variable  dan aspeknya  seperti  menginputkan  data  formulir dan aspek lainnya yang dianggap perlu.

## U CAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak STMIK Hang Tuah Pekanbaru  yang telah memfasilitasi  penelitian  ini  dan  juga  penulis ucapkan  terima  kasih  kepada  tim  redaksi  Jurnal JTIM yang telah memberikan kesempatan untuk mempublikasikan hasil penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] B.  Andriska  Candra  P,  “Prediksi  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Tingkat Pelayanan
Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Decision  Tree  ) (Studi  Kasus :  Fakultas  Teknik  Universitas Hamzanwadi ),” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol.
1, no. 1, pp. 32–39, 2018.
[2] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Y. Sari,
“Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan Data  Rekam  Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis Penyakit Dengan Algoritma Clustering …,” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020, [Online]. Available: https://jik.htp.ac.id/index.php/jik/article/view/181.
[3] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik  Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[4] P.  Meilina,  “Penerapan  Data  Mining  dengan
Metode  Klasifikasi  Menggunakan  Decision  Tree dan  Regresi,” J.  Teknol.  Univ.  Muhammadiyah Jakarta ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  11–20,  2015,  [Online]. Available: jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek.
[5] Yuda Irawan, "Implementation Of Data Mining For
Determining Majors Using K-Means Algorithm In Students Of SMA Negeri 1 Pangkalan Kerinci," J. Appl. Eng. Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 17–29,
2019, doi: 10.37385/jaets.v1i1.18.
[6] Y.  Yulisman,  R.  Wahyuni,  and  Y.  Irawan,
“Aplikasi  Pengarsipan  Surat  Masuk  dan  Surat Keluar  Berbasis  Web  pada  SMP  Negeri  32 Pekanbaru,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 3, no.
4, p. 252, 2020, doi: 10.32493/jtsi.v3i4.7345.
[7] B.  Mustika,  “Implementasi  Text  Mining  Pada
Twitter  Dengan  Algoritma  K-Means  Clustering Sebagai Dasar Kebijakan Marketing Biro
Perjalanan Wisata,” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2,
pp. 138–147, 2020, doi: doi.org/10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss2.180.
[8] Y. Irawan, “Penerapan data mining untuk evaluasi data  penjualan  menggunakan  metode  clustering dan algoritma hirarki divisive,” Jtiulm , vol. 3, no. 1, pp. 13–20, 2019.