## Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K- Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5
Hermanto Wahono * , Dwiza Riana
Program Studi Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1,* mr.h3rm4n@gmail.com, 2 dwiza@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi mr.h3rm4n@gmail.com
Submitted 13-01-2020; Accepted 21-01-2020; Published 15-02-2020

## Abstrak
Donor darah merupakan proses pengambilan darah dari pendonor yang dinyatakan layak, ditinjau dari berbagai faktor antara  lain usia, berat badan, tekanan darah, kadar hemoglobin, dan status donor yang menjadi pertimbangan saat uji kelayakan. Penelitian ini dilakukan untuk menemukan metode paling tepat dengan nilai akurasi dan nilai Area Under Curve (AUC) yang tinggi menggunakan 3710 dataset donor  darah  dari  PMI  Kota  Bekasi,  diproses  menggunakan  metode  algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors  dan  Decision  Tree C4.5.  Hasil  analisa  menunjukkan  bahwa  algoritma  Decision  Tree  C4.5  menunjukkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar  93.83% dibandingkan algoritma Naïve Bayes yang menunjukkan nilai akurasi sebesar 85.15% dan algoritma  K-Nearest Neighbors dengan nilai akurasi sebesar 84.10%. Selain nilai-nilai tersebut, Decision Tree C4.5 juga unggul secara visual dimana Decision Tree memiliki output sebuah  model  pohon  yang  menunjukkan  hubungan  atribut  dan  memiliki  nilai  AUC  sebesar  0.978,  Naïve  Bayes  dengan  nilai  AUC sebesar 0.927 dan K-Nearest Neighbors dengan nilai AUC sebesar 0.816
Kata Kunci: Donor Darah, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Tree C4.5

## Abstract
Blood donation is a process of taking blood from donors that is declared feasible, in terms of various factors including age, weight, blood pressure, hemoglobin levels, and donor status which are taken into consideration during the feasibility test. This study was conducted to find the most appropriate method with high accuracy and Area Under Curve (AUC) values  using 3710 blood donor datasets from the Bekasi City PMI, processed using the Naïve Bayes algorithm method, K-Nearest Neighbors and Decision Tree C4.5. The analysis shows that the Decision Tree C4.5 algorithm shows higher accuracy of 93.83% compared to Naïve Bayes algorithm which shows an accuracy value of 85.15% and the K-Nearest Neighbors algorithm with an accuracy value of 84.10%. In addition to these values, Decision Tree C4.5 is also visually superior where the Decision Tree has an output model tree that shows attribute relationships and has an AUC value of 0.978, Naïve Bayes with an AUC value of 0.927 and K-Nearest Neighbors with an AUC value of 0.816.
Keywords : Blood Donation, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Tree C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  merupakan  sebuah  organisasi  perhimpunan  nasional  di  Indonesia  yang  bergerak  dalam bidang  sosial  kemanusiaan,  salah  satu  tugas  dari  PMI  adalah  melayani  permintaan  darah  oleh  masyarakat  yang membutuhkan.  PMI  didirikan  oleh  Pemerintah  kolonial  Belanda  dengan  nama Het Nederland-Indiche  Rode  Kruis (NIRK) yang  kemudian  namannya  menjadi Nederlands  Rode  Kruiz  Afdelinbg  Indie (NERKAI)  pada  tanggal  21  Oktober 1873. PMI menjadi organisasi  kemanusiaan yang berstatus badan hukum , diundangkan dengan Undang-Undang nomor 1 tahun  2018  tentang  Kepalangmerahan  guna  menjalankan  kegiatan  Kepalangmerahan   sesuai  dengan  Konvensi  Jenewa Tahun  1949,  dengan  tujuan  untuk  mencegah  dan  meringankan  penderitaan  dan  melindungi  korban  tawanan  perang  dan bencana, tanpa membedakan agama, bangsa, suku bangsa, warna kulit, jenis kelamin, golongan, dan Pandangan Politik [1].
Pelayanan darah adalah upaya pelayanan kesehatan yang memanfaatkan darah manusia  sebagai bahan dasar dengan tujuan  kemanusiaan  dan  tidak  untuk  tujuan  komersial.  Peraturan  Pemerintah  No.7  tahun  2011  tentang  Pelayanan  Darah menyebutkan  penyelenggaraan  donor  darah  dan  pengolahan  darah  dilakukan  oleh  Unit  Donor  Darah  (UDD)  yang diselenggarakan oleh organisasi  sosial dengan tugas pokok dan fungsinya di  bidang Kepalangmerahan atau dalam hal ini Palang  Merah  Indonesia  (PMI).  Lebih  lanjut,  baik  dalam  UU  No.  36/2009  tentang  Kesehatan  maupun  Peraturan Pemerintah  No.7/2011  tentang  Pelayanan  Darah,  dinyatakan  bahwa  Pemerintah  bertanggung  jawab  atas  pelaksanaan pelayanan  darah  yang  aman,  mudah  diakses,  dan sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat. Tanggung  jawab  pemerintah  dan pemerintah  daerah  (Pemda)  meliputi  pengaturan,  pembinaan,  pengawasan  dan  pendanaan  pelayanan  darah  untuk kepentingan  pelayanan  kesehatan.  Sesuai  penjelasan  UU  No.  36/2009  tentang  Kesehatan  Pasal  90  dan  PP  No.  7/2011 tentang  Pelayanan  Darah  Pasal  46,  jaminan  pendanaan  pemerintah  diwujudkan  dalam  bentuk  pemberian  subsidi  kepada UDD dari APBN, APBD dan bantuan lainnya [2].
Dalam  rangka  pemenuhan  darah  yang  sangat  penting  dalam  menyelamatkan  nyawa  seseorang,  PMI  terus mengampanyekan  donor  darah  sebagai  bagian  dari  gaya  hidup  (lifestyle).  Setiap  tahunnya, PMI  menargetkan  hingga  4,5 juta kantong darah sesuai dengan kebutuhan darah nasional, disesuaikan dengan standar Lembaga Kesehatan Internasional (WHO) yaitu 2% dari jumlah penduduk untuk setiap harinya [3].
Hal yang perlu diperhatikan, darah merupakan salah satu media yang digunakan untuk penularan berbagai penyakit, maka  sebaiknya  darah  transfusi  berasal  dari  donor  resiko  rendah.  Menurut  rekomendasi World  Health  Organization (WHO)  darah  beresiko  rendah  yang  aman  dan  berkualitas  adalah  darah  yang  berasal  dari  pendonor  sukarela,  daripada berasal dari donor pengganti [4]. Donor sukarela adalah pendonor yang memberikan darahnya dimana darah tersebut tidak diperuntukkan  bagi  orang  tertentu  sebagai  pengguna  darah  yang  didonorkan  sedangkan  yang  maksud  dengan  donor
pengganti ialah pendonor yang memberikan darahnya ditujukan untuk orang tertentu yang telah ditunjuk oleh pendonor [5] Namun  minimnya  kesadaran  masyarakan  untuk  menjadi  pendonor  sukarela  hal  ini  menjadi  salah  satu  faktor  yang mengakibatkan persediaan darah di Unit Donor Darah (UDD) menjadi rendah.
Pada  penelitian sebelumya,  penentuan calon pendonor darah masih  bersifat  manual  dan belum  terkomputerisasi secara utuh. Penentuan calon pendonor darah berdasarkan kriteria tertentu. Dalam menghadapi tantangan tersebut beberapa penelitian telah dilakukan untuk menentukan pendonor darah yang potensial untuk mendonorkan darahnya kembali. Sudah banyak literatur mengenai pembahasan prediksi calon  pendonor darah yang menerapkan beberapa metode, antara lain  [6] dengan  judul  peneltian: Blood  Donor  Classification  Using    Neural  Network  and  Decision  Tree  Techniques, [7] dengan judul  penelitian  SPK  Pemilihan  Calon  Pendonor Darah  Potensial  dengan  Algoritma  C4.5  dan  Fuzzy  Tahani,  [8]  dengan judul  pembuatan    aplikasi  data  mining  untuk  pola  permintaan  darah  di  UDD  (  unit  donor  darah  )  PMI  Kota  Surabaya menggunakan  metode  apriori,  [9]  melakukan  penelitian  tentang  Komparasi  Algoritma  Neural  Network,  K-Nearest Neighbor  Dan  Naive  Baiye  Untuk  Memprediksi  Pendonor  Darah  Potensial,  [10]  melakukan  penelitian  penentuan  calon pendonor darah menggunakan algoritma naive bayes classification (studi kasus PMI Semarang), [11] melakukan penelitian Komparasi  Akurasi  Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk  Prediksi  Pendonor Darah Potensial dengan Dataset  RFMTC, [12] melakukan penelitian dan pembuatan Application of blood donor routine detector using K-Nearest neighbors Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penggunaan  beberapa  metode  algoritma  telah  dilakukan  uji  nilai akurasi,  presisi  dan  penarikan  kembali  ( recall ).  Dari  penelitian  yang  telah  dijelaskan  diatas  maka  algoritma Neural Network memiliki nilai akurasi, presisi, dan penarikan kembali untuk mengklasifikasikan donor darah lebih baik daripada nilai-nilai  pada  model  algoritma Decision  Tree seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  dan  [9].  Namun  pada penelitian yang dilakukan oleh [7]  penggunaan algoritma Decision  Tree C4.5 memperoleh nilai akurasi  yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Fuzzy Tahani .
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  kehadiran  cabang  ilmu  baru  di  bidang  komputer data  mining tak  luput perhatian dalam dunia sistem informasi kesehatan. Data mining merupakan langkah penting dalam penemuan pengetahuan dari serangkaian dataset dalam ukuran yang besar. Data Mining adalah serangkaian data untuk dihasilkan informasi yang lebih berguna, disiplin ilmu ini mengkaji berbagai metode yang umum digunakan untuk melakukan pengolahan data, salah satu metode pengolahan dalam prosesnya adalah klasifikasi data. Klasifikasi data biasa digunakan pada sejumlah data yang telah di ketahui data induknya, untuk kemudian dijadikan data training /data model yang hasilnya akan menjadi keputusan prediksi dari sejumlah data yang serupa namun belum lengkap pada salah satu atributnya [13].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  penggalian  dan  pertambangan  pengetahuan  dari  sejumlah  data  yang  besar,  database  atau repository  database  lainnya.  Tujuan  utama  dari  penambangan  data  ini  untuk  menemukan  pengetahuan  baru  yang tersembunyi dari database tersebut.[14]
Data mining adalah suatu rangkaian proses yang dapat dibagi menjadi beberapa tahap. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base . Data  mining mempunyai  fungsi  yang  penting  untuk  membantu  mendapatkan  informasi  yang  berguna  serta meningkatkan  pengetahuan  bagi  pengguna.  Tahapan  proses  yang  umumnya  dilakukan  oleh data  mining antara  lain: deskripsi, prediksi, estimasi, klasifikasi, clustering dan asosiasi  [15]. Menurut [16] proses data  mining dijelaskan sebagai berikut: a. Deskripsi
Deskripsi  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  muncul  secara  berulang  pada  suatu  data  dan  mengubah  pola tersebut menjadi aturan dan kriteria yang dapat mudah dimengerti oleh para ahli pada domain aplikasinya. Aturan yang dihasilkan  harus  mudah  dimengerti  agar  dapat  dengan  efektif  meningkatkan  tingkat  pengetahuan  (knowledge)  pada sistem.  Tugas  deskriptif  merupakan  tugas data  mining yang  sering  dibutuhkan  pada  teknik  postprocessing  untuk melakukan validasi  dan menjelaskan hasil dari  proses data  mining . Postprocessing  merupakan proses yang digunakan untuk memastikan hanya hasil yang valid dan berguna yang dapat digunakan oleh pihak yang berkepentingan. b. Prediksi
Prediksi  memiliki kemiripan dengan klasifikasi, akan tetapi  data diklasifikasikan berdasarkan perilaku atau nilai  yang diperkirakan  pada  masa  yang  akan  datang.  Contoh  dari  tugas  prediksi  misalnya  untuk  memprediksikan  adanya pengurangan jumlah pelanggan dalam waktu dekat dan prediksi harga saham dalam tiga bulan yang akan datang. c. Estimasi
Estimasi  hampir  sama  dengan  prediksi,  kecuali  variabel  target  estimasi  lebih  ke  arah  numerik  dari  pada  ke  arah kategori.  Model  dibangun  menggunakan  record  lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari  variabel  target  sebagai  nilai prediksi.  Selanjutnya,  pada  peninjauan  berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel  target  dibuat  berdasarkan  nilai  variabel prediksi.  Sebagai  contoh,  akan  dilakukan  estimasi  tekanan  darah  sistolik  pada  pasien  rumah  sakit  berdasarkan  umur pasien, jenis kelamin, berat badan, dan level sodium darah. Hubungan antara tekanan darah sistolik dan nilai variabel prediksi dalam proses pembelajaran akan menghasilkan model estimasi.
d. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan proses menemukan sebuah model atau fungsi  yang mendeskripsikan dan  membedakan data ke dalam kelas-kelas. Klasifikasi melibatkan proses pemeriksaan karakteristik dari objek dan memasukkan objek ke dalam salah satu kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya.
e. Clustering
Clustering merupakan  pengelompokan  data  tanpa  berdasarkan  kelas  data  tertentu  ke  dalam  kelas  objek  yang  sama. Sebuah  klaster  adalah  kumpulan record yang  memiliki  kemiripan  suatu  dengan  yang  lainnya  dan  memiliki ketidakmiripan  dengan record dalam  kluster  lain.  Tujuannya  adalah  untuk  menghasilkan  pengelompokan  objek  yang mirip  satu  sama  lain  dalam  kelompok-kelompok.  Semakin  besar  kemiripan  objek  dalam  suatu  cluster  dan  semakin besar perbedaan tiap cluster maka kualitas analisis klaster semakin baik.
f. Asosiasi
Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut  analisis keranjang belanja (market basket  analisys). Tugas asosiasi  berusaha untuk  mengungkap aturan untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih atribut.

## 2.2 Decision Tree
Pohon  (tree)  adalah  sebuah  struktur  data  yang  terdiri  dari  simpul  (node)  dan  rusuk  (edge).  Simpul  pada  sebuah  pohon dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu  simpul  akar  (root  node),  simpul  percabangan/  internal  (branch/  internal  node)  dan  simpul daun  (leaf  node).  Pohon  keputusan  merupakan  representasi  sederhana  dari  teknik  klasifikasi  untuk  sejumlah  kelas berhingga,  dimana  simpul  internal  maupun  simpul  akar  ditandai  dengan  nama  atribut,  rusuk-rusuknya  diberi  label  nilai atribut yang mungkin dan simpul daun ditandai dengan kelas-kelas yang berbeda [17].

## 2.2 Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik  klasifikasi. Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema Bayes.
Teorema tersebut dikombinasikan dengan Naive dimana diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naive Bayes  diasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada  hubungannya  dengan  ciri  dari  kelas lainnya . [18] Langkah-langkah algoritma Naive Bayes dapat diuraikan sebagai berikut : [18] a) Baca data training
b) Cari  nilai  probabilitasnya  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari  kategori  yang  sama  dibagi  dengan jumlah data pada kategori tersebut
c) Mendapatkan nilai dalam tabel probabilitas.
Klasifikasi Bayes didasarkan  pada  teorema Bayes ,  diambil  dari  nama  seorang  ahli  matematika  yang  juga  menteri Prebysterian Inggris, Thomas Bayes (1702-1761), yaitu:
P(x|y) = P(y|x) P(x) (1) P(y) Keterangan: y = data dengan kelas yang belum diketahui
x = hipotesis data y merupakan suatu kelas spesifik P(x|y)   = probabilitas hipotesis x berdasarkan kondisi y P(x) = probabilitas hipotesis x P(y|x)   = probabilitas y berdasarkan kondisi pada hipotesis x P(y) = probabilitas dari y
Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  metode  machine  learning  yang  menggunakan  perhitungan  probabilitas. Algoritma  ini  memanfaatkan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. [19]
Metode  ini  penting  karena  beberapa  alasan,  hal  ini  sangat  mudah  untuk  dibangun,  tidak  perlu  ada  yang  rumit  untuk parameter estimasi skema yang berulang. Ini berarti dapat segera diterapkan untuk dataset yang besar. Sangat mudah untuk menafsirkan,  sehingga  pengguna  yang  tidak  terampil  dalam  teknologi classifier dapat  memahami  dalam  membuat klasifikasi.  Ini  mungkin  bukan  classifier  terbaik  dalam  setiap  diberikan  aplikasi,  tetapi  biasanya  dapat  diandalkan  untuk menjadi kuat dan melakukan processing data dengan sangat baik [20].

## 2.3 K-Nearest Neighbors
Algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut,  Ketepatan  algoritma  K-NN  ini  sangat  dipengaruhi oleh ada atau tidaknya fitur-fitur yang tidak relevan, atau jika bobot fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi. Riset  terhadap algoritma ini sebagian besar membahas bagaimana memilih dan memberi  bobot terhadap fitur, agar  performa  klasifikasi  menjadi  lebih  baik.  K-NN  juga  merupakan  contoh  teknik  lazy  learning,  yaitu  teknik  yang menunggu sampai pertanyaan (query) datang agar sama dengan data training [21].

## 2.4 RapidMiner
RapidMiner adalah platform  perangkat  lunak data science yang dikembangkan oleh perusahaan dengan nama yang sama yang menyediakan lingkungan terpadu untuk  persiapan data ( data  preperation ), pembelajaran mesin ( machine learning ), pembelajaran mendalam ( deep learning ), penambangan teks ( text mining ), dan analisis prediktif ( predictive analytics ). Aplikasi ini digunakan untuk aplikasi bisnis dan komersial serta untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, prototyping yang  cepat,  dan  pengembangan  aplikasi  dan  mendukung  semua  langkah  proses  pembelajaran  mesin  termasuk  persiapan data, visualisasi hasil, validasi model dan pengoptimalan.
RapidMiner dikembangkan  dengan  model  open  core. RapidMiner  Studio Free  Edition ,  yang  terbatas  pada  1 prosesor  logis  dan  10.000  baris  data.  Didalam  aplikasi  Rapidminer  terdapat  istilah  operator.  Operator  di  RapidMiner berupa  Blok  bangunan  yang  dikelompokkan  berdasarkan  fungsinya  dan  digunakan  untuk  membuat  proses RapidMiner . Operator  memiliki port  input dan output ;  Tindakan  yang  dilakukan  pada input pada  akhirnya  mengarah  pada  apa  yang dipasok  ke output .  Parameter  operator  mengendalikan  tindakan  tersebut.  Ada  lebih  dari  1500  operator  yang  ada  di RapidMiner [22].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Pada  tahap Business  Understanding atau  biasa  disebut  dengan Organizational  Understanding adalah  untuk  memahami tentang substansi dari kegiatan data mining yang akan dilakukan, kebutuhan dari perspektif bisnis. Kegiatannya antara lain menentukan  sasaran  atau  tujuan  bisnis,  memahami  situasi  bisnis,  menentukan  tujuan  data  mining  dan  membuat perencanaan strategi serta jadwal penelitian.

## 3.2 Data Understanding
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  penelitian  data  pendonor  pada  UTD  PMI  Kota  Bekasi  berdasarkan  data  pendonor darah pada bulan Oktober 2019, kemudian menyusunnya berdasarkan atribut. Tahap ini adalah mengumpulkan data primer dari Unit Transfusi Darah (UTD) PMI Kota Bekasi berdasarkan data pendonor darah dengan jumlah 3710 orang.

## 3.3 Data Preparation
Pada tahap peneliti melakukan kegiatan untuk membangun dataset akhir. Data yang akan diproses pada tahap pemodelan dari  data  mentah  untuk  diseleksi  berdasarkan  delapan  atribut predictor dan  satu  atribut  hasil  agar  dapat  diketahui  status pendonor darah yang berhasil atau gagal dan nilai kategori dapat dilihat pada tabel berikut ini
Tabel 1. Representasi Atribut Prediksi Pendonor Darah Atribut Deskripsi Satuan Umur Umur Tahun Gol Golongan Darah A, B, AB, O JK Jenis kelamin Pria, Wanita Status Donor Status Donor Baru, Ulang Donor Frekuensi Donor Bulan HB Ukuran Hemoglobin gram Tensi Tensi darah pendonor mmHg Berat Badan Berat Badan pendonor kg
Setelah atribut dan nilai kategori ditentukan, selanjutnya dataset yang diperoleh akan dilakukan validasi berdasarkan atribut yang ada untuk dilakukan  eksperimen lebih lanjut dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, dan Decision  Tree  C4.5 .  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  hasil  proses  pengolahan  kualitatif  dan  kuantitatif  yang  telah dikumpulkan  dengan  perhitungan  berdasarkan  model  yang  diusulkan.  Hasil  validasi  data  awal  dapat  dilihat  pada  tabel sampel dataset berikut ini.
Tabel 2. Dataset Pendonor Darah Umur Gol JK Status Donor Donor Ke- HB Tensi Berat Badan Kesimpulan 40 B+ Wanita Baru 4 9,2 120/80 50 Batal 21 A+ Wanita Baru 3 9,9 110/70 54 Batal 26 O+ Wanita Baru 3 10,1 110/80 56 Batal 20 O+ Wanita Baru 1 10,2 100/80 50 Batal 30 O+ Wanita Baru 1 10,4 110/70 62 Batal 46 B+ Pria Baru 4 10,4 140/80 75 Batal 29 AB+ Pria Baru 11 10,5 120/80 75 Batal 21 O+ Pria Baru 15 10,7 120/80 75 Batal
22 B+ Wanita Baru 2 10,7 110/80 74 Batal 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Pria Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Pria Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Pria Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil 17 B+ Wanita Baru 1 12,5 120/80 50 Berhasil …. …. …. …. …. …. …. …. …… …. …. …. …. …. …. …. …. ……

## 3.4 Modelling
Pada tahapan ini, dataset yang telah dibuat pada tahap sebelumnya digunakan sebagai masukan untuk algoritma klasifikasi. Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  empat  jenis  algoritma,  yaitu Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors, dan Decision  Tree C4.5. Berikut ini desain proses yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 1. Desain Proses Perbandingan Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5

## 3.5  Evaluation
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  keefektifan  dan  kualitas  model  sebelum  digunakan  dan  menentukan apakah model dapat mencapat tujuan yang ditetapkan pada fase awal ( Business Understanding ). Pada tahap ini pula harus ditentukan  penggunaan  hasil  proses  data  mining.  Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma  yang  telah  dilakukan  maka algoritma Decision  Tree C4.5 memiliki nilai  akurasi  tertinggi  dan nilai Area Under Curve (AUC) tertinggi  dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors.

## 3.5 Deployment
Pada  tahap  ini,  pengetahuan  atau  informasi  yang  telah  diperoleh  akan  diatur  dan  dipresentasikan  dalam  bentuk  khusus berupa laporan sederhana sehingga dapat  digunakan oleh pengguna untuk  memahami tindakan apa yang harus dilakukan untuk  menggunakan  model  yang  telah  dibuat.  Untuk  mengetahui  proses  dan  hasil  yang  akan  dihasilkan  pada  penelitian, berikut ini dijelaskan proses eksperimen dan pengujian agar diperoleh nilai akurasi, presisi, recall dan AUC dari algoritma yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.6 Hasil Pengolahan Data
Setelah  melalui  proses  pengolahan  data  dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner seperti  yang  diproses  pada  desain gambar, maka dapat diperoleh hasil akurasi, presisi, recall dan AUC dari masing-masing algoritma yang digunakan. Nilai akurasi  dan  AUC  digunakan  sebagai  awalan  untuk  melakukan  perbandingan  pencarian  algoritma  terbaik  yang  akan dihasilkan.  Perbandingan  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  dan  AUC  untuk  metode  algoritma Naïve  Bayes,  K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5 dapat disimpulkan pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Komparasi Nilai Akurasi, Presisi, Recall dan AUC Algoritma Naïve Bayes K-NN Decision Tree C4.5 Akurasi 85.15 % 84.10 % 93.83 % AUC 0.927 0.816 0.978
Berdasarkan tabel  3  yang berisi komparasi  nilai akurasi, presisi, recall dan AUC untuk algoritma Naïve Bayes, K- Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree C4.5 menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 mendapatkan nilai tertinggi dari sisi akurasi yaitu sebesar 93.83 %, selanjutnya diikuti dengan Naïve Bayes sebesar 85.15 % dan K-Nearest Neighbors sebesar  84.10  %.  Dari  ketiga  algoritma  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Decision  Tree C4.5 memperoleh nilai tertinggi dari nilai akurasinya.
Untuk nilai  AUC pada tabel  4.4 menggambarkan bahwa hasil perbandingan nilai  AUC yang menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 mendapatkan nilai tertinggi yaitu 0.978, selanjutnya diikuti dengan Naïve Bayes dengan nilai AUC  sebesar  0.927  dan K-Nearest  Neighbors dengan  nilai  AUC  sebesar  0.816.  Dari  ketiga  metode  yang  dibandingkan algoritma Decision  Tree C4.5  mendapatkan  nilai  AUC  lebih  tinggi  dibandingkan  algoritma  yang  lain.  Namun  ketiga algoritma tersebut termasuk kedalam klasifikasi baik dikarenakan memiliki nilai diantara 0.80 – 0.90 (Gorunescu, 2011).

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Pengembangan Aplikasi Model Algoritma Decision Tree C4.5
Berdasarkan hasil eksperimen didapatkan  model  terbaik yaitu dari metode algoritma Decision Tree C4.5 ,  yang kemudian dikembangkan  menjadi  sebuah  aplikasi.  Pengujian  model    aplikasi  menggunakan    salah  satu sample pada  dataset pendonor darah seperti tabel berikut ini:
Tabel 4. Sample Data Set Pendonor Darah NIK 3275051006830020 Nama Hermanto Tempat Lahir Jakarta Tanggal Lahir 10-Juni-1983 Jenis Kelamin Pria No Hp 0812111699090 Status Donor Ulang Golongan Darah O Rhesus + HB 15 Berat Badan 73 Tensi Darah 120/80 Hasil/kesimpulan Berhasil
Untuk tampilan aplikasi dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Model Algoritma Decision Tree C4.5 dan Hasil Pengujiannya

## 4.2 Uji Beda
Dari  hasil  pengujian  proses  algoritma  sebelumnya,  belum  dapat  menentukan  secara  mutlak  dan  secara  langsung  untuk algoritma  mana  yang  terbaik.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  uji  beda  untuk  mendapatkan  algoritma  terbaik  dari  ketiga algoritma  yang  telah  diuji  sebelumnya.  Ketiga  algoritma  yang  digunakan  akan  diuji  dengan  operator T-Test dari  aplikasi
Rapidminer sehingga  dapat  dihasilkan  penilaian  tentang  algoritma  yang  terbaik  yang  akan  digunakan.  Desain  uji  beda dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3 . T-Test Algoritma
Setelah algoritma diproses dengan operator T-test dengan menggunakan aplikasi Rapidminer maka dihasilkan nilai seperti pada gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Hasil Uji Beda Algoritma
Dari  gambar  tabel  hasil  uji  beda  dapat  terlihat  bahwa  algoritma Decision  Tree C4.5  memiliki  nilai  terbaik  yaitu 0,000 dibandingkan dengan algoritma K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes. Dengan demikian dari hasil uji beda tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa Decision Tree C4.5 adalah algoritma terbaik yang dapat digunakan pada penelitian ini. Hal ini ditunjukkan pula algoritma Decision  Tree C4.5 memiliki nilai  probabilitas terbaik  diantara ketiga algoritma yang ada karena memiliki nilai alpha <=0,05 terkecil dibandingkan dengan kedua algoritma yang lainnya.

## 5. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini telah dilakukan pengujian model dengan membandingkan tiga algoritma yaitu Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest  Neighbors (K-NN)  dan Decision  Tree C4.5.  Dari  hasil  pengujian  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai bahan evaluasi sebagai berikut :
1. Algoritma Decision  Tree C4.5  memperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  sebesar  93,83%,  lebih  baik  dibandingkan dengan  Naïve  Bayes  yang  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  85,15%  dan  K-Nearest  Neighbors  memperoleh  nilai akurasi sebesar 84,10%
2. Untuk nilai  Area Under Curve (AUC) yang memiliki nilai  paling tinggi  adalah algoritma Decision Tree C4.5 dengan nilai  AUC  sebesar  0.978  kemudian  diikuti  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.927  dan algoritma  K-Nearest  Neighbors  memperoleh  nilai  AUC  sebesar  0.816.  Sehingga  berdasarkan  nilai  AUC  tertinggi algoritma Decision Tree C4.5 adalah algoritma yang memiliki nilai AUC terbaik. 3. Berdasarkan  uji  beda  yang  menguji  ketiga  algoritma  tersebut  didapatkan  hasil  untuk  algoritma Decision  Tree C4.5 dengan  nilai  0.000  ketika  diuji  dengan  operator  T-Test  pada  aplikasi  Rapidminer.  Sehingga  setelah  melalui  uji  beda diperoleh kesimpulan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 adalah algoritma yang terbaik karena memiliki nilai alpha <0,05.

## REFERENCES
[1] PMI,  “Sejarah  PMI,” Palang  Merah  Indonesia ,  2011.  [Online].  Available:  http://www.pmi.or.id/index.php/tentang-kami/sejarah-
pmi.html?showall=1&limitstart=. [Accessed: 10-Nov-2019].
[2] Kemenkumham RI, “Peraturan Pemerintah No. 7 Tahun 2011,” 2011.
[3] Pusdatin Kemkes RI, “Pelayanan Darah Di Indonesia,” Kementerian Kesehatan RI , 2014.
[4] WHO, “World Blood Donor Day 2008,” World Health Organization , 2008. [Online]. Available: https://www.who.int/worldblooddonorday/archives/2008/en/.
[5] American  Cancer  Society,  “Blood  Transfusion  and  Donation,” American Cancer Society , 2017. [Online]. Available:
https://www.cancer.org/treatment/treatments-and-side-effects/treatment-types/blood-transfusion-and-donation/donating-blood.html.  [Accessed:  07- Apr-2017].
[6] W. Boonyanusith and P. Jittamai, “Blood donor classification using neural network and decision tree techniques,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci. , vol. 1, pp. 499–503, 2012.
[7] M. Yunus, H. Dachlan, and P. Santoso, “SPK Pemilihan Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma C4.5 Dan Fuzzy Tahani,” J. EECCIS , 2014.
[8] B.  D.  Meilani  and C.  Utomo,  “Aplikasi Data  Mining  Untuk Pola  Permintaan  Darah  Di  Udd  (  Unit  Donor  Darah  )  Pmi  Kota  Surabaya,” Pros. Semin. Nas. Manaj. Teknol. XXII , pp. 1–7, 2015.
[9] W. E. Susanto and D. Riana, “Komparasi Algoritma Neural Network, K-Nearest Neighbor Dan Naive Baiyes Untuk Memprediksi Pendonor Darah Potensial,” J. Speed - Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 8, no. 3, pp. 18–27, 2016.
[10]  A. Kurniawan, “( Studi Kasus Pmi Semarang ),” pp. 1–29, 2010.
[11]  W. E. Susanto and C. Agustina, “Komparasi Akurasi Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Pendonor Darah Potensial Dengan Dataset Rfmtc,” Semin. Nas. Ilmu Komput. (SNIK 2016) , no. Snik, pp. 16–21, 2016.
[12]  Y. Nurdiansyah, P. Pandunata, N. D. Prasetyo, A. Trihartono, F. G. Putrianti, and F. Wijayanto, “Application of blood donor routine detector using K-Nearest neighbors,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 293, no. 1, 2019.
[13]  G. Suwardika, “Pengelompokan Dan Klasifikasi Pada Data Hepatitis Dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM), Classification And Regression Tree (Cart) Dan Regresi Logistik Biner,” J. Educ. Res. Eval. , vol. 1, no. 3, p. 183, 2017.
[14]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[15]  D. T. Larose, Data Mining Methods and Models . 2006.
[16]  Priyadharsini.C  and  D.  A.  S.  Thanamani,  “An  Overview  of  Knowledge  Discovery  Databaseand  Data  mining  Techniques,” Int.  J.  Innov.  Res. Comput. Commun. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 1571–1578, 2014.
[17]  J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[18]  Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform. , 2014.
[19]  Aswendy, “Analisis data iklim indonesia menggunakan aplikasi weka dengan metode klasifiksi,” J. Teknol. Rekayasa , vol. Volume 21, pp. 217– 228, 2016.
[20]  S. Dewi, “Komparasi 5 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Keberhasilan Pemasaran Produk Layanan Perbankan,” None , vol. 13, no. 1, pp. 60–66, 2016.
[21]  Y. Wu, K. Ianakiev, and V. Govindaraju, “Improved k-nearest neighbor classification,” Pattern Recognit. , vol. 35, no. 10, pp. 2311–2318, 2002.
[22]  B.  Setywan,  “VISUALISASI  DASHBOARD  POWER  BI  DAN  PERAMALAN  JUMLAH  KASUS  DEMAM  BERDARAH  DENGUE  DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2017.