## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## ANALISA PERBANDINGAN ALGORITME NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE PADA KLASIFIKASI DATA TRANSFUSI DARAH
Rini Indrayani Fakultas Ilmu Komputer Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia rini.i@amikom.ac.id

## Abstrak
Donor darah merupakan proses pengambilan darah dari  pendonor  yang  telah  dinyatakan  layak,  ditinjau dari  berbagai  faktor.  Penyakit  yang  diderita,  usia, berat  badan,  tekanan  darah,  kadar  hemoglobin,  dan interval  waktu  donor  merupakan  aspek-aspek  yang menjadi  pertimbangan  saat  uji  kelayakan.  Karena pentingnya uji kelayakan tersebut, berbagai penelitian terkait uji kelayakan pendonor dilakukan menggunakan klasifikasi data mining dengan berbagai metode.  Tantangan  dari  berbagai  penelitian  yang dilakukan  adalah  menemukan  metode  paling  tepat dengan nilai akurasi dan presisi yang tinggi. Penelitian ini  menggunakan  748  data  set  donor  darah  yang  diproses menggunakan metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  dan Decision  Tree  sebagai  metode  yang  dipilih  dengan berbagai aspek kelayakan donor sebagai atribut. Hasil analisa  menunjukkan  bahwa  metode  Decision  Tree menunjukkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar 77.8075  %  dibandingkan  metode  klasifikasi  Naïve Bayes  yang  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar 75.4011  %.  Selain  nilai-nilai  tersebut, Decision  Tree juga  unggul  secara  visual  dimana Decision  Tree memiliki output sebuah model pohon yang menunjukkan  relasi  antar  atribut.  Sedangkan  Naïve Bayes  secara  visual  hanya  menunjukkan  plot penyebaran  data  yang  sulit  dipahami  bagi  pengguna awam WEKA.
Kata  Kunci  :  donor  darah,  Naïve  Bayes, Decision Tree.

## Abstract
Blood donation is the process of taking blood from donors  who  have  been  declared  eligible,  in  terms  of various  factors.  The  illness,  age,  body  weight,  blood pressure,  hemoglobin  level,  and  time  interval  are
aspects  that  are  taken  into  consideration  during  the feasibility test. Due to the importance of the feasibility test,  various  studies  related  to  the  feasibility  test  of donors  were  carried  out  using  classification  of  data mining  by  using  various  methods.  The  challenge  of various  studies  is  finding  the  most  appropriate method with high accuracy and precision values. This study  used  748  blood  donor  data  sets  that  were processed  using  the  Naïve  Bayes  classification method and Decision Tree as the chosen method with various aspects of donor feasibility as attributes. The results  of  the  analysis  show  that  the  Decision  Tree method  shows  a  higher  accuracy  of  77.8075% compared  to  the  Naïve  Bayes  classification  method which  shows  an  accuracy  value  of  75.4011%.  In addition  to  these  values,  the  Decision  Tree  is  also superior  visually  where  the  Decision  Tree  has  the output  of  a  tree  model  that  shows  the  relationship between  attributes.  Whereas  Naïve  Bayes  only  shows a  plot  of  data  distribution  that  is  difficult  to understand for anyone that new to WEKA.
Keywords  :  blood  donors,  Naïve  Bayes,  Decision Tree.

## I. P ENDAHULUAN
Data  mining  memiliki  empat  properti  penting yang  menjadi  kekuatan  dan  tantangan  dalam pemrosesannya  yaitu classic  V’s :  (i) Volume -  dengan teknologi  perangkat  keras  dan  media  penyimpanan yang semakin berkembang, jejak digital dari data-data dokumen  teks,  gambar,  video,  dan  lain-lain  dari waktu lampau hingga saat ini dapat tersedia.  Analisis terkait data-data antar waktu tersebut akan membutuhkan  proses  analisis  yang  tidak  singkat, namun  data  mining  dapat  mengatasi  berbagai  jenis data  tersebut  untuk  dianalisis  dengan  mekanisme tertentu.  (ii) Variety -  jenis-jenis  dan  ragam  bentuk

## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
data, yaitu mulai dari data teks di jejaring sosial, data numerik  dari  rekaman  stasiun  geofisika,  data  citra satelit  yang  memiliki  ketajaman  tinggi,  hingga  data berformat  audio  dapat  menjadi  data  untuk  bahan analisis  data  mining.  (iii) Velocity -  proses  analisis yang cepat menjadi tuntutan tersendiri seiring dengan kebutuhan  bisnis  yang  semakin  menuntut  kecepatan dan  efisiensi.  (iv)  dan  “V”  yang  paling  penting  dari properti  yang  lain  yaitu Veracity -  dapat  dimaknai sebagai “ trustworthiness ” dari data.
Kehandalan  dari  sebuah  metode  analisis  pada proses  data  mining  mempunyai  peranan  penting dalam  setiap  penelitian.  Hasil  analisis  suatu  proses data mining dapat memberikan informasi atau bahkan pengetahuan  yang  dapat  berguna  bagi  kehidupan sehari-hari.  Namun  tidak  semua  mekanisme  atau metode data mining dapat diimplementasikan terhadap  semua  jenis  dan  tipe  data.  Terdapat  kondisi dimana suatu metode akan sangat baik jika digunakan untuk  tipe  data  tertentu  dibandingkan  dengan  metode lain atau jenis data lain.
Penelitian  ini  menggunakan  data  donor  darah yang termasuk dalam kategori data medis. Data medis memiliki  tingkat  sensitivitas  terkait  “ veracity ”  atau tingkat trustworthiness  yang  tinggi  dimana data tersebut digunakan untuk menganalisa suatu hal yang berkaitan dengan sebuah pengetahuan untuk kepentingan  hidup  manusia.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  ketelitian  dan  akurasi  yang  baik  untuk dapat menyimpulkan hasil analisis yang menggunakan  data-data  medis  seperti  data  donor darah.
Donor  darah  adalah  proses  pengambilan  darah dari  seseorang  secara  sukarela  untuk  disimpan  dalam bank  untuk  kemudian  digunakan  dalam  transfusi darah.  Setiap  calon  pendonor  darah  terlebih  dahulu melakukan  berbagai  tes  kelayakan  untuk  mengetahui kualitas  darah  dan  status  kelayakan  sebelum melakukan  donor  darah.  Berbagai  aspek  seperti penyakit  yang  diderita,  usia,  berat  badan,  tekanan darah,  dan  kadar  hemoglobin  menjadi  pertimbangan penting.  Bahkan  terdapat  ketetapan  interval  waktu donor  yaitu  minimal  12  minggu  atau  3  bulan  sejak donor  darah  sebelumnya  (maksimal  5  kali  dalam  1 tahun).  Upaya  untuk  memudahkan  penilaian  terkait kelayakan  calon  pendonor  terus  dilakukan  melalui berbagai  penelitian  dengan  memanfaatkan  bidang ilmu  data  mining  khususnya  teknik  klasifikasi. Data mining merupakan  suatu  cara  dalam  penggalian informasi dari sejumlah data yang biasanya tersimpan
dalam  repositori  dengan  menggunakan  teknologi pengenalan pola, statistik dan teknik matematika.
Penelitian  mengenai  potensi  donor  darah  telah dilakukan  oleh  Mahmud  menggunakan  algoritma C4.5 dan Fuzy Tahani dengan  menggunakan variable golongan  darah,  jenis  kelamin,  usia,  berat  badan, tekanan  darah,  kadar  HB  ( hemoglobin ),  dan  kadar HTC  ( hematocit ).  Adapun  target  variabel  outputnya adalah  atribut  Donor  Lagi  yang  memuat  nilai  ‘ya’ atau  ‘tidak’  berdasarkan  nilai  ambang  batas  jumlah donor,  bernilai  ‘ya’  apabila  jumlah  donor  >=2  dan bernilai  ‘tidak’  apabila  jumlah  donor  <2.  Pada penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar 89,64%  dengan  menggunakan  dataset  yang  berasal dari PMI Kota Malang.
Sandi  melakukan  analisis  untuk  menentukan kelayakan  calon  pendonor  darah  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dengan  atribut  nama,  tekanan darah, HB (Hemoglobin), denyut nadi dan suhu tubuh serta  kelayakan  donor  darah.  Pada  pengujian  ini, sebanyak  20%  dari  jumlah  data  sampel  secara bergantian dijadikan data uji sebanyak 5 kali terhadap 80%  data  sampel  lainnya  yang  dijadikan  data training .  Nilai  akurasi  diperoleh  dari  rata-rata  nilai akurasi dari 5 kali pengujian tersebut.
Erraguntla melakukan penelitian terkait keamanan  proses  donor  darah  di  Amerika  Serikat. Penelitian dimulai dengan mengumpulkan data terkait pengorganisasian  data,  informasi  pendonor,  dan atribut yang berpotensi mempengaruhi reaksi aktivitas donor.  Penelitian  ini  menggunakan Multivariate Logistic Regression (LR) sebagai teknik utama  untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi reaksi donor.  Teknik  yang  selalu  digunakan  secara  umum untuk  analisis  data  mining  adalah Decision  Tree , Support  Vector  Machine (SVM),  dan  Bayes,  namun LR  lebih  sering  digunakan  dalam  ranah  medis  [sitasi Erraguntla]. Berbagai jenis data reaksi diolah menjadi informasi  yang  dikaitkan  dengan  atribut  data kesehatan  pendonor.  Setelah  itu  dilakukan  evaluasi untuk meningkatkan kualitas kategori pendonor untuk mengurangi  jumlah  reaksi  donor  yang  tidak diinginkan.
Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  oleh  Darwiche menggunakan algoritma MLP dan SVM. Dataset yang digunakan  berasal  dari UCI  Machine Learning adapun  variabel  yang  digunakan  adalah  kebaruan variable (Recency) ,  frekwensi( Frequency ),  jumlah darah  yang  diambil  ( Monetary ),  lama  menjadi

## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
pedonor( Time ), dan variabel targetnya adalah menyumbang  atau  tidak  menyumbang  ( Donation  or non  donation )  berdasarkan  apakah  pada  bulan  maret 2007  pendonor  tersebut  melakukan  donor  atau  tidak. Dari  penelitian  ini  dihasilkan sensitivity 65.8%  dan specificity 78.2% dari 600 data training dan 148 data testing .
Dari berbagai penelitian yang telah dilakukan,  belum  terdapat  penelitian  yang  menguji dataset  donor  darah  dari  Blood  Transfusion  Service Center  menggunakan  perbandingan  algoritma  Naïve Bayes dan Decision Tree dengan metode validasi 10- fold  cross  validation.  Oleh  karena  itu  paper  ini membahas  tentang  analisis  menggunakan  metode Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree  untuk  mengetahui metode terbaik untuk klasifikasi dataset donor darah.

## II . M ATERIAL A ND M ETHOD
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan untuk  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang labelnya  tidak  diketahui.  Model  itu  sendiri  dapat berupa  aturan  jika-maka  ( if-then ),  berupa  pohon keputusan  ( decision  tree )  dan  jaringan  saraf  tiruan ( neural network ).
Teknik klasifikasi dibagi ke dalam beberapa jenis berdasarkan model pendekatan yang dilakukan seperti model  linier,  model  statistika,  dan  model  aturan ( rules ).  Proses  klasifikasi  pada  bentuk  klasifikasi menggunakan aturan( rules ), dapat dilakukan menggunakan  sejumlah  aturan  yang  berbentuk  jika- maka. Hasil klasifikasi merupakan sebuah kesimpulan dan  bentuk  data  yang  dapat  dijadikan  data  masukan untuk jenis rules. Data tersebut adalah data kategorial yang  bertipe  nominal.  Bentuk  klasifikasi  selanjutnya adalah  klasifikasi  dengan  bentuk  data  berupa dokumen, dimana proses klasifikasinya menggunakan kemunculan  kata-kata  pada  dokumen  tersebut  untuk mengidentifikasi  jenis  atau  kelompok  dokumen tersebut.  Bentuk  klasifikasi  yang  terakhir  adalah bentuk  model  linier.  Pendekatan  model  linier digunakan  untuk  mengelompokan  data  berjenis numeris.  Proses  pengelompokan  data  dilakukan dengan  mengimplementasikan  regresi  untuk  setiap kelasnya.
Penelitian  ini  menggunakan  data  set  transfusi darah  dari  Blood  Transfusion  Service  Center  Hsin-
Chu  City  di  Taiwan  yang  dipublikasikan  pada  portal UCI  Machine  Learning  Repository.  Data  set  ini menggunakan 5 atribut data yaitu Recency, Frequency,  Monetary,  Time,  dan  Class.  Recency merupakan  interval  jumlah  bulan  sejak  terakhir  kali melakukan donasi. Frequency merupakan jumlah total donasi. Monetary adalah total darah yang disumbangkan  dalam  ukuran  cc.  Atribut  Time merupakan  keterangan  jumlah  bulan  sejak  donasi pertama, sedangkan atribut Class merupakan keterangan  mengenai  status  donasi  yaitu  apakah pendonor  melakukan  donasi  pada  bulan  Maret  2007. Atribut  Class  menggunakan  bilangan  biner  dimana angka  1  merupakan  representasi  dari  status  “ya”  dan angka 0 merupakan representasi dari status  “tidak”. 5 sampel  data  yang  diambil  dari  748  data  set  yang digunakan ditunjukkan pada tabel 1.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  tidak memiliki missing values dan tidak  memerlukan tahap preprocessing sebelum  dilakukan  proses  data  mining lanjutan.  Sehingga  tahapan  proses  data  mining  pada penelitian  ini  adalah  melakukan  proses  analisis klasifikasi terhadap data untuk setiap metodenya yang kemudian hasil keluaran dari masing-masing metodenya dianalisis untuk kemudian disimpulkan.
Data  set  yang  digunakan  diproses  menggunakan tools WEKA Versi 3.8 dengan 2 algoritme klasifikasi yaitu  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree.  Kedua algoritme tersebut masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan.  Penelitian ini menguji kinerja kedua algoritme  tersebut  menggunakan  748  data  set transfusi darah. Beberapa sampel data  transfusi darah disajikan dalam tabel 1.

## Tabel 1. Sampel Data Transfusi Darah
Recency Frequency Monetary Time Class 2 50 12500 98 1 0 13 3250 28 1 1 16 4000 35 1 2 20 5000 45 1 1 24 6000 77 0

## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
I.1

## WEKA Environment
Weka  adalah  aplikasi open  source yang digunakan untuk keperluan data mining berbasis Java. WEKA  memiliki  berbagai source  code implementasi dari  berbagai  algoritme  dari machine  learning yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  generalisasi  pada data  set  yang  digunakan  sebagai input .  Aplikasi WEKA merupakan perangkat lunak yang canggih dan memiliki  akurasi  tinggi  dalam  melakukan  tugas komputasi, namun pengetahuan user tetap menjadi hal yang  paling  penting  untuk  melakukan  analisa terhadap  hasil  generalisasi  yang  dilakukan  oleh WEKA.  Paduan  antara  kemampuan  komputasi WEKA  yang  akurat  dan  pengetahuan user yang mumpuni  dapat  menghasilkan  pengetahuan  baru untuk  kontribusi  dunia  penelitian. User  Interface WEKA ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1. WEKA Environment
Pada  gambar  1  tombol  di  atas  dapat  digunakan untuk menjalankan aplikasi:
1. Explorer digunakan untuk melakukan ekplorasi terhadap data yang digunakan.
2. Experimenter  merupakan  tombol  untuk fungsi pengujian statistik pada WEKA
3. KnowledgeFlow  merupakan  tombol  untuk fungsi pengetahuan pendukung
4. Simple  CLI  merupakan user  interface berbasis command-line sebagai  media  bagi user untuk mengeksekusi perintah WEKA di lingkungan  sistem  operasi  yang  tidak menyediakan user interface  WEKA  secara langsung.

## I.2 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Algoritme  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) merupakan  algoritme  model  probabilistik  grafis berdasarkan  teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa nilai atribut pada kelas tertentu independen dari nilai- nilai  atribut  lainnya.  Kelebihan  NBC  adalah sederhana  tetapi  memiliki  akurasi  yang  tinggi.  NBC menggunakan  teori  probabilitas  sebagai  dasar  teori. Ada dua  tahap pada proses klasifikasi, tahap pertama adalah  pelatihan  terhadap  himpunan  contoh  ( training example ).  Sedangkan  tahap  kedua  adalah  proses klasifikasi  data  yang  belum  diketahui  kategorinya. Teorema  NBC digambarkan pada persamaan 1.
… [1]
Dimana
P ( c|x )  :  adalah  probabilitas  posterior  dari class (target) yang diberikan prediktor ( attribute ).
P ( c ) :  adalah  probabilitas  kejadian  awal  dari class . P ( x|c ) adalah probabilitas
dari kemungkinan situasi yang terjadi atas class .
P ( x ) :      adalah  probabilitas  atas  kejadian  awal prediktor.  Dalam  notasi  ini P ( c|x )  berarti peluang kejadian c bila x terjadi, dan
P ( x|c ) :   peluang kejadian x bila c terjadi.
Kaitan  antara Naive  Bayes dengan  klasifikasi, korelasi  hipotesis,  dan  bukti  klasifikasi  adalah hipotesis dalam teorema Bayes merupakan label kelas yang  menjadi  target  pemetaan  dalam  klasifikasi sedangkan bukti merupakan fitur-fitur yang menjadikan  masukan dalam  model klasifikasi. Jika X adalah vektor masukan yang berisi fitur dan C adalah label kelas.
Bayes pada  umumnya mudah  dihitung  untuk fitur  bertipe  kategori,  namun  untuk  fitur  dengan  tipe numerik  (kontinu)  membutuhkan  perlakuan  khusus sebelum diproses yaitu:
1. Melakukan  pengelompokan  pada  nilai-nilai dengan interval tertentu,
dengan mentransformasikan nilai numerik ke dalam bentuk ordinal berdasarkan kategori rentang nilai.

## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
2. Merubah bentuk distribusi peluang ke dalam kelompok-kelompok tertentu untuk memperkirakan parameter distribusi dengan data pelatihan menggunakan konsep transformasi data.

## I.3 Algoritme Decision Tree
Pendekatan  “ divide-and-conquer ”  untuk  proses pembelajaran  mesin  dari  suatu  himpunan  yang  berisi sejumlah  data  yang  saling  bebas  secara  alami membentuk  sebuah  representasi  yang  dinamakan pohon keputusan ( Decision Tree ).
Decision  tree adalah  algoritme  yang  populer digunakan untuk masalah pengklasifikasian.
Algoritme Decision Tree
secara visual mirip sebuah pohon dengan cabang-cabang dan ranting-rantingnya.  Konsep entropy digunakan  untuk menentukan pembentukan cabang-cabang dan ranting-ranting  dari  setiap  atribut.  Semakin  rendah nilai entropy maka  semakin  kuat  peluang  atribut tersebut untuk menjadi akar.

## Gambar 2. Contoh Bentuk Umum Decision tree
Model  visual  dari Decision  tree dapat  dilihat pada  Gambar  2  dimana  bentuk  elips  adalah variabel  fitur/atribut  bentuk  sangkar  adalah variabel output dari keputusannya.
Pada decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu:
a. Root  Node,  merupakan  node  paling  atas,  pada node  ini  tidak  ada  input  sehingga  memungkinkan keadaan tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
b. Internal Node, merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c. Leaf  node  atau  terminal  node,  merupakan  node akhir  dimana  hanya  terdapat  satu  input  dan  tidak mempunyai output.
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung Entropy sampel S adalah sebagai berikut [12]:
…[2]
S adalah  himpunan  (dataset)  kasus. c adalah banyaknya  partisi S dan p i adalah  probabilitas  solusi positif (mendukung) ataupun negatif (tidak mendukung) pada data sample untuk kriteria tertentu.
Salah  satu  algoritma  pohon  keputusan  yaitu  ID3 (Iterative  Dichotomiser  3).  Prosedur  algoritma  ID3 memiliki input berupa sampel training, label training, dan  atribut.  ID3  merupakan  metode  terdahulu  dari algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan kelompok algoritma Decision  Tree .  Algoritma  ini  mempunyai input berupa training samples dan samples .
Training  samples berupa  data  contoh  yang  akan digunakan  untuk  membangun  sebuah tree yang  telah diuji  kebenarannya.  Sedangkan samples merupakan sejumlah field data  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai  parameter  dalam  melakukan  klasifikasi  data. Algoritma C4.5 adalah algoritma hasil pengembangan dari algoritma ID3. Beberapa perbaikan dari algoritma ID3 menjadi algoritma C4.5 yaitu [8]:
1. Dapat mengatasi missing value
2. Dapat mengatasi data kontinu
3. Pruning
4. Adanya aturan Penelitian
ini menggunakan algoritme pengembangan  dari  ID3  yaitu  C4.5  memanfaatkan perangkat  lunak open  source WEKA.  Aplikasi open source WEKA  menggunakan  nama  J48  untuk algoritme C4.5.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  748  data  set  yang diproses  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan Decision  Tree.  Metode  validasi  yang  digunakan adalah  metode  10-fold cross  validation . Cross

## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
validation merupakan metode statistik yang mengevaluasi dan membandingkan algoritme pembelajaran  dengan  cara  membagi  data  set  menjadi dua segmen: segmen pertama digunakan untuk proses belajar atau  model latihan sedangkan segmen lainnya digunakan untuk validasi model.
WEKA Environmen t  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berhasil  memproses  kedua  algoritme menggunakan  data  set  transfusi  darah.  Hasil  dari proses  kedua  algoritme  menggunakan  WEKA disajikan dalam tabel 2.

## Tabel 2. Perbandingan Kinerja Algoritme
Naïve Bayes C4.5 Correctly Classified Instances 75.4011 % 77.8075 % Incorrectly Classified Instances 24.5989 % 22.1925 % Kappa statistic 0.1593 0.3424 Recall (Sensitivity) 0.754 0.778 Precision 0.710 0.764
Pada    Tabel  II,  akurasi  algoritme  NBC  adalah 75.4011%,  sedangkan  C4.5  memiliki  akurasi  yang lebih  tinggi  yaitu  sebesar  77.8075%.  Nilai  Kappa statistic yang dimiliki oleh C4.5 juga lebih tinggi dari NBC. Kappa adalah ukuran  koreksi antara klasifikasi dan class yang  benar. Precision merupakan    nilai perbandingan  antara  kasus  dengan  hasil  positif  yang benar. Recall atau sensitivity merupakan  proporsi kasus positif yang diidentifikasi dengan benar. Secara keseluruhan,  algoritma Decision  Tree menunjukkan kinerja  yang  lebih  baik  dari Naïve  Bayes untuk  data set donor darah yang digunakan baik dari segi akurasi maupun presisi.
Selain unggul dari segi akurasi, Decision Tree juga memiliki kelebihan dari segi visual output. Gambar  3 menunjukkan visual hasil klasifikasi J48 sebagai salah satu fasilitas yang disediakan oleh WEKA. Gambar 3 menunjukkan  bahwa  atribut Monetary yaitu  jumlah volume  darah  yang  disumbangkan  dalam  satuan  cc tidak  memiliki  relasi  atau  pengaruh  terhadap  nilai atribut class .  Sementara  node  pertama  atau  atribut
paling  berpengaruh  sesuai  dengan  model  pohon  yang digambarkan  adalah  atribut Recency yaitu  interval jumlah bulan sejak terakhir kali melakukan donasi.
Pada  visualisasi classifier  error metode  Naïve Bayes  di  WEKA,  terlihat  plot  penyebaran  data  yang ditandai dengan titik-titik biru dan merah seperti pada gambar  4.  Namun  bagi  pengguna  WEKA  yang  tidak memiliki  pegetahuan  membaca  plot  penyebaran  data akan  mengalami  kesulitan  dalam  menerjemahkan plot.  Berbeda  dengan Decision  Tree yang  memiliki visual  lebih  baik,  pengguna  akan  lebih  kesulitan menggunakan algoritme Naïve Bayes secara visual.
Recency Frequecy 0(381.0/41.0) 0(177.0/45.0) Time 0(119.0/47.0) Frequency Frequency 0(28.0/1.0)
1(8.0/1.0) Time 0(4.0) Recency 0(11.0/1.0) Recency 0(2.0) 1(18.0/7.0) <=6 >6 <=4 >4 <=49 >49 <=10 >10 <=24 >24 <=4 >4 <=79 >79 <=1 >1
Gambar 3. Model Decision Tree Dataset Donor Darah

## Rini Indrayani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
Gambar 4. Classifier Error Dataset Donor Darah metode Naïve Bayes

## IV. K ESIMPULAN
Perbandingan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree menggunakan WEKA 3.8 dapat dilihat dari  beberapa  nilai  yang  dihasilkan  antara  lain correctly  classified  instance (akurasi) ,  incorrectly classified,  kappa  statistic, recall, dan precision. Keseluruhan  nilai  yang  menggambarkan  kinerja metode  kalsifikasi  tersebut  menunjukkan  bahwa algoritme Decision Tree khususnya C4.5 menujukkan performa  yang  lebih  baik  dengan  akurasi  sebesar 77.8075% dibandingkan metode Naïve Bayes dengan akurasi  sebesar  75.4011%.  Selain  nilai-nilai  tersebut, Decision  Tree juga  unggul  secara  visual  dimana Decision  Tree memiliki output sebuah  model  pohon yang  menunjukkan  relasi  antar  atribut.  Sedangkan Naïve  Bayes  secara  visual  hanya  menunjukkan  plot penyebaran  data  yang  sulit  dipahami  bagi  pengguna awam  WEKA.  Oleh  karena  itu,  untuk  klasifikasi dataset  donor  darah  dari    Blood  Transfusion  Service Center  Hsin-Chu  City  di  Taiwan  dianjurkan menggunakan algoritme Decision Tree .

## R EFERENCES
P.  Jiang,  F.  Liu,  J.  Wang,  and  Y.  Song,  “Cuckoo
search-designated
fractal interpolation functions  with  winner  combination  for estimating  missing  values  in  time  series,”
Appl.  Math.  Model.  40,  vol.  40,  pp.  9692– 9718, 2016.
Tim  Penyusun  PMI. Pedoman  Pelayanan  Transfusi Darah  Modul  I .  Jakarta:  Unit  Transfusi Darah PMI Pusat. 2001.
Daniel  T  Larose, Data  Mining  Methods  and  Models . Hoboken,  New  Jersey,  United  State  of America: John Wiley & Sons, Inc., 2006.
F.  Tahani,  M.  Yunus,  H.  S.  Dahlan,  and  B.  Santoso, “SPK  Pemilihan  Calon  Pendonor  Darah Potensial,” vol. 8, no. 1, pp. 47–54, 2014.
S.  F.  Rodiyansyah,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F. Teknik,  and  U.  Majalengka,  “Naïve  Bayes Classification  Untuk  Penentuan  Kelayakan Donor Darah,” pp. 156–159, 2016.
M. Erraguntla, P. Tomasulo, K. Land, B. Whitaker, R. Mayer,  and  S.  Khaire,  “Data  Mining  to Improve Safety of Blood Donation Process,” 2014  47th  Hawaii  Int.  Conf.  Syst.  Sci. ,  pp. 789–795, 2014.
Darwiche,  M.,  Feuilloy,  M.,  Bousaleh,  G.,  &Schang, D.  (2010). Prediction  of  blood  transfusion donation . IEEE , 978. 2010.
M. A.  H. Ian  H. Witten, Eibe Frank, DATA  MINING Practical  Machine  LEarning  Tools  and Techniques ,  3rd  ed.  Burlington:  Morgan Kaufmann, 2011.
E.  Frank,  M.  Hall,  G.  Holmes,  R.  Kirkby,  B. Pfahringer,  and  I.  H.  Witten,  “Chapter  62 WEKA A Machine Learning Workbench for Data Mining", 2009.
R.  O.  Duda,  P.  E.  Hart,  and  D.  G.  Stork, Pattern Classification (2 Nd Edition) .
Wiley-
Interscience, 2000.
Rish,  I.,  An  empirical  study  of  The  Naive  Bayes Classifier, International Joint Conference on Artificial  Intelligence, California,  41-46.
2006.
Y.  G.  Jung,  K.  T.  Kim,  B.  Lee,  and  H.  Y.  Youn, “Enhanced  Naive  Bayes  Classifier  for  Real- time  Sentiment  Analysis  with  SparkR,”  pp. 141–146, 2016.
Z.  Lijuan,  “The  Application  of  Decision  Tree  C4  .  5 Algorithm to Soil Quality Grade Forecasting Model,” vol. 1, no. 2, pp. 552–555, 2016.
D.  M.  W.  Powers,  “Evaluation:  From  Precision,
Recall And F-Measure To ROC, Informedness,  Markedness  &  Correlation,”
vol. 2, no. 1, pp. 37–63, 2011.