Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E- ISSN 2503-2933 1250

## Perbandingan Klasifikasi Data Calon Pendonor Darah
Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine
Rachmat Ramadhan* 1 , Dr. Agung Triyudi, M.Kom 2 1,2 Universitas Nasional; Jl.Sawo Manila, Pejaten Ps. Minggu Jakarta 12520
1 Jurusan Informatika, FTKI UNAS, Jakarta e-mail: * 1 rachmatramadhan2018@student.unas.ac.id, 2 Agungtriayudi@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Darah memegang peranan penting dalam tubuh manusia. Pemenuhan kebutuhan darah penting  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  kesehatan  dan  menyelamatkan  nyawa seseorang. Darah donor tidak dapat digunakan setelah 42 hari, menurut pedoman Organisasi Kesehatan  Dunia.  Cadangan  darah  nasional  yang  memenuhi  kriteria  World  Health Organization  (WHO)  adalah  2%  dari  jumlah  penduduk.Untuk  mengetahui  dan  memahami perilaku pendonor darah, maka sangat penting untuk meningkatkan suplai darah di masa yang akan  datang,  salah  satunya  dengan  menggunakan  algoritma  untuk  meramalkan  perilaku pendonor  darah.  Untuk  mengkasifikasikan  calon  pendonor  darah  menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbors  dan Support Vector Machine. Data yang digunakan berasal dari UTD PMI Kota Jakarta Selatan, pengumpulan data pendonor darah secara primer. Pengujian dilakukan dengan perbandingan data traning dan data testing . Hasil dari pengujian dengan menujukan bahwa Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 90 % lebih besar dari Algoritma K-Nearest  Neighbors    yang  hanya  memiliki  akurasinya  sebesar  76  %  dengan  perbandingan data 60:40 dengan jumlah dataset sebesar 200 data.
Kata kunci — Pendonor; Darah; SVM; KNN; Akurasi

## Abstract
Blood plays an important role in the human body. Meeting the need for blood is important to improve  the  quality  of  health  services  and  save  a  person's  life.  Donor  blood  cannot  be  used after 42 days, according to World Health Organization guidelines. National blood reserves that meet the criteria of the World Health Organization (WHO) are 2% of the total population. To know  and  understand  the  behavior  of  blood  donors,  it  is  very  important  to  increase  blood supply  in  the  future,  one  of  which  is  by  using  an  algorithm  to  predict  the  behavior  of  blood donors.  .  To  classify  prospective  blood  donors  using  the  K-Nearest  Neighbors  Algorithm  and Support  Vector  Machine.  The  data  used  comes  from  the  PMI  UTD,  South  Jakarta  City,  the primary data collection for blood donors. The test is done by comparing the training data and testing data. The results of the test show that the Support Vector Machine produces an accuracy of  90%  greater  than  the  K-Nearest  Neighbors  Algorithm  which  only  has  an  accuracy  of  76% with a data comparison of 60:40 with a dataset of 200 data.
Keywords — Donors; Blood; SVM; KNN; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Dalam rangka mewujudkan darah yang sangat penting untuk menyelamatkan nyawa, PMI terus  menjadikan  donor  darah  sebagai  bagian  dari  gaya  hidup  mereka.  Setiap  tahun  PMI
1251 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
disesuaikan dengan 4,5 juta kantong darah sesuai dengan kebutuhan darah nasional dan menurut standar International Health Organization (WHO) yaitu 2% dari total penduduk setiap hari [1]. Faktanya,  banyak  pendonor  darah  yang  gagal  mendonor  untuk  kedua  kalinya  karena  berbagai alasan. Beberapa di antaranya tidak memenuhi syarat untuk mendonorkan darah, berada dalam kondisi fisik yang kurang baik, memiliki tekanan darah yang tidak normal, dan berbagai alasan kesehatan  lainnya  terkait  dengan  kualifikasi  pendonor.  Strategi  untuk  mengetahui  dan memahami  penyebab  kegagalan  donor  darah  sangat  penting  untuk  perbaikan  suplai  darah selanjutnya,  salah  satunya  dengan  memprediksi  perilaku  calon  pendonor  darah  untuk mendonorkan  darah  lagi  atau  tidak  dengan  menggunakan  recency,  frequency,  currency,  time. dan model probabilitas (RFMTC) dan metode urutan Bernoulli [2].
Penelitian  tentang  prediksi  peluang  donor  darah  telah  banyak  dilakukan  di  berbagai literatur.  Diskusi  tentang  penggunaan  beberapa  metode  untuk  memprediksi  peluang  donor darah,  termasuk,  [3]  klasifikasi  donor  darah  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dan  teknologi pohon keputusan, [4] untuk perbandingan Penelitian tentang algoritma jaringan saraf, K-nearest tetangga  dan  naif  memprediksi  calon  darah  pendonor,[5]  melakukan  studi  penggunaan algoritma  klasifikasi  naive  Bayes  untuk  menentukan  calon  pendonor  darah  (studi  kasus  PMI Semarang), [6] melakukan studi perbandingan akurasi algoritma C4.5 dan prediksi Naive Bayes pendonor  darah  potensial,  [7]  Penelitian  dan  Penerapan  Detektor  Pendonor  Darah  Rutin Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,  [8]  Perbandingan  Klasifikasi  Status  Donor  Darah Menggunakan  Regresi  Logistik  dan  K-Nearest  Neighbor  [9]  Klasifikasi  Donor  Darah Menggunakan Support Vector Machine ( SVM) Metode Dalam kumpulan data RFMTC.
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan,  telah  diuji  akurasi,  presisi,  sensitifitas dan    Skor  f1  dari  penggunaan  beberapa  metode  algoritma.  Untuk  mengkasifikasikan  calon donor  darah,  sistem  informasi  cabang  ilmiah  baru  telah  muncul  di  bidang  penambangan  data kesehatan.  Langkah  penting  dalam  menemukan  pengetahuan  dari  kumpulan  data  yang  besar. Untuk  menghasilkan  informasi  yang  lebih  bermanfaat,  disiplin  ilmu  ini  mempelajari  berbagai metode  pengolahan  data,  salah  satunya  adalah  klasifikasikan  data.  Dalam  penelitian  ini,  akan menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbors    (KNN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) untuk  menemukan  metode  yang  paling  cocok  untuk  mengkasifikasikan  data  status  calon pendonor darah.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Dataset
Data penelitian ini diambil secara primer pada pendonor darah yang dilakukan di UTD PMI  Kota  Jakarta  Selatan,  pengumpulan  data  pendonor  darah  secara  primer  yang  dilakukan pada  bulan  Januari  2022  sebanyak  200  orang.  Kemudian  mengolah  nya  sesuai  atribut  yang sudah ditentukan yang ditunjukan pada tabel 1. Data terdiri dari 9 atribut yaitu umur, golongan darah, jenis kelamin, berat badan , tensi darah ( Sistole dan Diastole), Konsumsi obat, dan Status Pendonoran.  Untuk ingin mendonorkan darah harus  melengkapi prasarat yang telah ditentukan, seperti  usia  17  sampai  65  tahun,  berat  badan  pendonor  darah  minimal  memiliki  berat  45  Kg, tekanan darah pada saat pendonoran darah memiliki systole 100 Mmhg sampai 170 Mmhg dan diastole  70    Mmhg  sampai  100  Mmhg  ,  kadar  hemoglobin  darah  pada  saat  pendonoran  12,5g sampai  17g,  dan  pada  saat  pendonoran  darah  sedang  tidak  mengkonsumsi  obat  rutin[10]. Setelah  data  sesuai  dan  sudah  melewati  proses  prosessing  data,  maka  akan  ketahap  pengujian pada pengujian data akan dibagi menjadi data traning dan  data testing dengan 3 kali pengujian dengan perbandingan data 80:20, 70:30 , dan 60:40.
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN  2503- 2933 1252

## 2. 2   Algoritma  K Nearest Neighbors
Algoritma Knn atau biasa disebut K Nearest Neighbors merupakan salah satu  metode klasifikasi  supervised  lerning  berguna  untuk  mengkasifikasikan  suatu  objek  data  didasarkan pada pembelajaran jarak data yang terdekat pada data atau objek tersebut [11] . Knn merupakan suatu proses  menentukan  kelas dari  suatu  data  yang  diuji  didasarkan  pada  label dari data  data latih disekelilingnya. Algoritma Knn untuk melakukan proses pengklasifikasian pertama harus menentukan  nilai  k  ,  kedua  mengperhitungan  jarak  antar  data  terhadap  semua  traning  data, ketiga  menanalisa  k  nearest  neighbor  dan  memilih  kelas  baru  didasarkan  kelas  k  nearst neighbor.  Pada  proses  Knn  harus  diperhatikan  jika  nilai  k  terlalu  kecil  menyebabkn  sensitive terhadap  noise,  sedangkan  jika  kalau  nilai  k  terlalu  besar  ,  maka  nearest  neighbor  mencakup data dari kelas lain.
Metrics pada parameter Knn terdapat seperti euclidean (1) , manhattan (2), chebyshev, minkowski  (3),  wminkowski,  seuclidean,  mahalanobis,  dan  lain-lain[12].  Untuk  menghitung jarak terhadap titik  digunakan euclidean .
Metrics = sqrt(sum((x  −  y)2) (1)
Metrics = (│ − │) (2)
Metrics = (( ∗ | − |)) ( ) (3)
Euclidean digunakan sebagai pengukuran jarak pada matriks melalui diberikan titik ke kelas di antara k tetengga terdekat , dan  k adalah bilangan bulat. Setelah dataset diproses, maka dilajutkan dengan menentukan nilai k sebagai parameter. Menentukan nilai k sebagai parameter berguna  untuk  jumlah  tetangga  yang  akan  diproses  pengkalasifikasi.  Selanjutnya  menghitung metrics  dari  objek  yang  akan  diproses  kelas  dalam  sempel  data.  Lalu  diproses  sorting  secara ascending  untuk  hasil sebelumnya.  Akhir  proses  perhitungan  pada rentangan  k yang  dijadikan parameter.  Pada  proses  dihasilkan  prediksi  pada  data  testing  dan  data  traning.  Tahapan klasifikasi menghasilkan akurasi (4) yang akan dibadingkan dengan jumlah data prediksi yang benar dari semua dataset dikalikan 100 %.
Acuracy ( ^ ,y) = !"# ∑ 1( ^ = ) !"#' ()* (4)

## 2. 3   Algoritma Suport Vectar Machine
Algoritma  SVM  atau  yang  biasa  disebut  Suport  Vectar  Machine  adalah  salah  satu algoritma  yang  berasal  dalam  teori  statistik  yang  performanya  cukup  bagus  memberikan hasilnya  yang  terbaik,  juga  dapat  berkerja  baik  pada  pemprosesan  klasifikasi  dengan  dataset berdimensi lalu melakukan data asalnya ke dimensi lebih tinggi. Metode algortitma SvM yaitu sebuah  metode  perhitungan  untuk  mencari  hyperplane.  QP  atau  quadratc  programing  yang menyodorkan nilai optimal pada proses pengklasifikasian data yang berdimensi tinggi [13]. Ide utama  dari  SvM  yaitu  merupakan  proses  untuk  mencari  hyperplane  terbaik.  Ruang  yang berdimesi tinggi memiliki kernel kernel yang digunakan untuk proses pengklasifikasian, kernel- kernel tersebut seperti linear(5), polynominal(6), sigmoid(7), atau rbf(8). Rumus kernel sebagai berikut:
+(, -) = . - (5) +(, -) = ( / - + 1) 2 ,  > 0 (6) +(, -) = 567ℎ ( / - + 1) (7)
+(, -) = exp(−││ / -││ . ), ; > 0 (8)
Untuk  mendapatkan  hyperplana  terbaik  akan  didapatkan  dengan  cara  memaksimalkan jarak  hyperplana  ke  titik  data  terdekat.  Terdapat  pada  proses  pengklasifikasi  dengan menggunakan  algoritma  SvM  parameter-paramter  yang  dapat  diubah  untuk  mengasilkan pemisah  terbaik  yaitu  C  , gamma,  dan  degree.  Parameter  C  yaitu parameter regularisasi  untuk
1253 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
semua  karnel  yang  ada  di  SvM  dan  dinotasikan  dalam  bilangan  float  positif (….0.1 ,1.0 ,1.5,…).Parameter gamma merupakan parameter koefisian kernel poly dan rbf dan dinotasikan dalam bilangan flot positif (…0.01, 0.1 ,1,…). Parameter degree adalah hanya yang dimiliki  oleh  karnel  poly  ,  yang  sebagai  derajat  polynominal  dan  dinotasikan  dalam  bilang interjer (2,3,4,..).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini meneliti pendonor darah yang ada di UTD PMI Kota Jakarta Selatan, pengumpulan  data  pendonor  darah  secara  primer  yang  dilakukan  pada  bulan  Januari  2022 sebanyak  200  orang  yang  berkerja  di  Gedung  18  OFFICE  PARK.  Kemudian  mengolahnya sesuai  dengan  atribut.  Proses  selanjutnya  melakukan  preprocessing  data  yaitu  melakukan pengelohanan data mentah menghasilkan dataset akhir. Data mentah yang diproses pada tahap modeling untuk disesuaikan dengan  8 indicator atribut dan 1 atribut sebagai status pendonoran darah,  jika  berhasil  mendonorkan  darah  atau  tidak  dapat  mendonorkan  darahnya  dapat  dilihat seperti Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Calon Pendonor Darah Atribut Deskripsi Satuan Umur Umur Tahun Golongan Golongan Darah A, B, AB, O Gender Jenis Kelamin Pria, Wanita Sistole Tensi Darah Mmhg Diastole Tensi Darah Mmhg Berat Berat Badan Kg Obat Konsumsi Obat Ya, Tidak Hb Hemoglobin Gram
Selanjutnya setelah atribut kategori sudah ditentukan, maka dataset yang ada di proses validasi sesuai atribut yang sudah ditentukan untuk dilakukan proses selanjutnya yaitu dengan menggunakan  algoritma  KNN  dan  SVM  sebagai  pembandingnya.  Penelitian  ini  menghasilkan sebuah hasil dari proses pengelolahan yang telah dikumpulkan dengan perhitungan berdasarkan usulan  model.  Sebagaian  hasil  dari  proses  pengelolahan  data  validasi  data  set  dapat  dilihat seperti Tabel 2.
Tabel 2. DataSet Pendonor Darah UTD PMI Jakarta Selatan
UMUR  GENDER  GOLONGAN  BERAT HB TENSI  TENSI  OBAT  STATUS 32 Wanita B 64 14,4 120 80 Tidak LOLOS 41 Pria O 56 16,2 130 80 Tidak LOLOS 54 Pria O 81 15,6 130 80 Tidak LOLOS 48 Wanita B 56 14,3 120 80 Tidak LOLOS 49 Pria B 86 14,1 120 80 Tidak LOLOS 50 Wanita AB 84 13,9 120 80 Tidak LOLOS 50 Pria O 84 14,1 150 90 Tidak LOLOS 50 Pria AB 62 15,5 120 80 Tidak LOLOS
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN  2503- 2933 1254
33 Pria A 79 16,6 140 90 Tidak LOLOS 27 Pria O 60 17,0 120 80 Tidak LOLOS 40 Pria A 73 15,2 130 90 Tidak LOLOS 34 Wanita B 82 13,2 120 80 Tidak LOLOS 48 Pria B 115 16,5 130 90 Tidak LOLOS 48 Pria O 74 15,5 120 80 Tidak LOLOS 58 Pria B 85 17,9 120 80 Tidak TIDAK 54 Pria B 65 17,3 130 80 Tidak TIDAK 26 Wanita A 89 12,1 120 80 Tidak TIDAK 37 Pria AB 74 12,0 120 80 Tidak TIDAK 27 Wanita O 79 12,4 120 80 Tidak TIDAK 27 Wanita AB 86 13,3 120 80 Ya TIDAK

## 3. 1   Presentase Status Pendonor Darah
Informasi yang didapatkan dengan melakukan eksplorasi dataset. Status pendonor darah dikategori  dalam bentuk 1 yang diartikan sebagai layak untuk mendonorkan darah dan 0 yang diartikan  sebagai  tidak  layak  untuk  mendonorkan  darah.  Berdasarkan  Gambar  1,  status pendonor  darah  yang  layak  untuk  mendonorkan  darah  sebesar  71%  yaitu  sebanyak  142  orang dan yang tidak layak sebesar 29% yaitu sebanyak 58 orang.

## Gambar 1. Presentase Status Pendonor Darah

## 3. 2   Presentase Jenis Kelamin Pendonor Darah
Informasi  yang  didapatkan  dengan  melakukan  eksplorasi  dataset.  Gender  pendonor darah  dikategori    dalam  bentuk  1  yang  diartikan  sebagai  Pria  dan  0  yang  diartikan  sebagai Wanita. Berdasarkan Gambar 2, gender pendonor darah yang  yang paling  mendonorkan darah adalah  Pria  sebesar  58%  yaitu  sebanyak  116  orang  dan  Perempuan  yang  mendonorkan  darah sebesar 42% yaitu sebanyak 84 orang.
71% 29% LOLOS TIDAK
1255 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 2. Presentase Jenis Kelamin

## 3. 3   Presentase Golongan Darah Pendonor
Informasi  yang  didapatkan  dengan  melakukan  eksplorasi  dataset.  Golongan  pendonor darah  dikategori    dalam  bentuk  1  yang  diartikan  sebagai  golongan  darah  A,  2  yang  diartikan sebagai golongan darah AB, 3 yang diartikan sebagai golongan darah B , dan 4 yang diartikan sebagai  golongan  darah  O.  Berdasarkan  Gambar  3,  Golongan  pendonor  darah  yang  paling mendonorkan darah  adalah yang bergolongan darah O sebesar 39,5% yaitu sebanyak 79 orang, disusul oleh golongan darah B pendonor mendonorkan darah sebesar 33,5% yaitu sebanyak 67 orang,  disusul  diposisi  ketiga  golongan  A  pendonor  yang  mendonorkan  darah  sebesar  13,5% yaitu  sebanyak  27  orang  dan  yang  terakhir  adalah  golongan  darah  AB  yang  mendonorkan darahnya sebesar 13,5 % yaitu sebanyak 27 orang.
Gambar 3. Presentase Golongan Darah Pendonor
Setelah  data  melewati  proses  preprocessing  data  secara  manual  dengan  excel,  data selanjutnya  akan  dilakukan  pengklasifikasikan  melalui  bahasa  pemograman  python  dengan jupyter notebook. Penelitian ini melakukan Klasifikasi status pendonor darah dan mengevaluasi akurasi dari kedua algoritma Knn dan SvM dengan dataset yang digunakan tertera pada Tabel 2 .  Hasil dari Klasifikasi    dengan  dua  metode  akan  dibadingkan  untuk  mengetahui  metode  yang paling tepat untuk digunakan mengklasifikasikan dataset status pendonor darah.
Implementasi  yang  akan  dilakukan  pada  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma metode  Knn  yaitu  akan  digunakan  beberapa  parameter-parameter  antara  lain  seperti  metric=[ euclidean,  manhattan,  dan  minkowski  ],  dan  digunakan  K-Neighbors  =[1,10,100].  Pada  saat proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  akan  digunakan
42 58 Jenis Kelamin Wanita Pria 13,50% 13,50% 33,50% 39,50% Golongan Darah A AB B O
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN  2503- 2933 1256
kernel  sebanyak  tiga  buah  yaitu  linear,  Radial  Basis  function,  dan  polynomial.  Ada  beberapa parameter-parameter yang akan digunakan antara lainnya seperti C=[1, 10, 100] , degree=[2, 3, 4], dan gamma=[1, 0.1, 0.01]. Pada penelitian ini komposisi perbandingan data traning dan data testing  dengan  menggunakan  algoritma    Knn    dan  SvM  akan  dilakukan  dengan  tiga  kali percobaan  perhitungan  yaitu  dengan  menentukan  nilai  data  testing  sebesar  =[0.2  ,  0.3  ,  dan 0.4][14]. Perbandingan tersebut adalah 80% data training dan 20% data testing, serta 70% data training  dan  30%  data  testing,  yang  terakhir  yaitu  60%  data  training  dan  40%  data  testing. Setelah pembangunan model Klasifikasi K-Nearest Neighbors [15] dan Support Vector Machine [16]  melalui fungsi  yang  ada  pada library  Sklearn,  hasil  pengujian    dimasukan  kedalam  tabel- tabel.

## 3. 4   Hasil Klasifikasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors(KNN)
Tabel 3. Akurasi KNN

## ACCURACY KNN
PARAMETER PERBANDINGAN DATA matrix K 80;20 70;30 60;40 minkowski 1 55% 60% 65% 10 70% 63% 70% 100 73% 73% 76% manhattan 1 60% 63% 65% 10 75% 73% 75% 100 73% 73% 76% eucliden 1 55% 60% 65% 10 70% 63% 70% 100 73% 73% 76%
Dari  hasil  percobaan  Klasifikasi  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbors    yang telah  dilakukan  dengan  menganti  berapa-berapa  parameter  metric=[euclidean,  manhattan,  dan minkowski]  dan  juga  menganti-ganti  K-Neighbors=[1,10,100],  didapatkan  hasil  accuracy sepertinya  terlihat  pada  Tabel  3.  Dari  beberapa  percobaan  dihasil  bahwa  pengujian menggunakan  parameter  minkoswki  dan  eucliden  dengan  nilai  K-Neighbors  yang  sama, menujukan  kesamaan  besarnya  hasil  akurasi  klasifikasi  dataset  stastus  pendonor  darah.  Dari semua penguji yang  menunjukan performa akurasi yang cukup baik dengan parameter mectric sama  dengan  minkowski  atau  Euclidean,  dan  nilai  K-Neighbors  sama  dengan  1,  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kinerja KNN Uji Data Presisi  Sensitifitas  Skor f1  Accuracy 80;20 0,73 1,00 0,84 0,73 70;30 0,73 1,00 0,85 0,73 60;40 0,76 1,00 0,87 0,76
Dari 3 kali percobaan pengujian , yaitu menentukan nilai perbandingan data testing dan data traning dengan komposisi 80% data training dan 20% data testing, serta 70% data training
1257 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
dan  30%  data  testing,  yang  terakhir  yaitu  60%  data  training  dan  40%  data  testing.  Klasifikasi menggunakan  K-Nearest  Neighbors    menghasilkan  akurasi  hampir  sama  besarnya  walapun dataset  yang  digunakan  pada  dataset  yang  berbeda,  ini  dikarenakan  kelemahan  metode  K- Nearest Neighbors  agar meningkatkan akurasi terhadap nilai  K-Neighbors yang tertinggi [8].

## 3. 4   Hasil Klasifikasi Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Tabel 5. Akurasi SVM Accuracy SVM Kernel Parameter Perbandingan Data linier C 80;20 70;30 60;40 1 85% 88% 90% 10 85% 88% 90% 100 85% 88% 90% poly Degree C 2 1 73% 73% 76% 10 73% 73% 76% 100 73% 73% 75% 3 1 73% 73% 76% 10 73% 73% 75% 100 85% 88% 90% 4 1 73% 73% 75% 10 73% 73% 75% 100 85% 88% 90% rbf Gamma C 1 1 73% 73% 76% 10 73% 73% 76% 100 73% 73% 76% 0,1 1 68% 68% 73% 10 68% 68% 73% 100 68% 68% 73% 0,01 1 68% 67% 71% 10 63% 63% 66% 100 60% 62% 64%
Dari  hasil  percobaan  Klasifikasi  menggunakan  algoritma  SvM  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  tiga  kernel  yaitu  liniear,  poly,  dan  rbf.  Dilanjutkan  menganti  berapa- berapa parameter C=[1, 10, 100] , degree=[2, 3, 4], dan gamma=[1, 0.1, 0.01] didapatkan hasil accuracy  sepertinya  terlihat  pada  Tabel  5.  Dari  berapa  percobaan  yang  telah  dilakukan    kenel linier dengan C sama dengan 1 menghasilkan performa akurasi yang cukup baik, dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kinerja SVM
Uji Data Presisi Sensitifitas Skor f1 Accuracy 80;20 0,83 1,00 0,91 0,85 70;30 0,86 1,00 0,93 0,88 60;40 0,88 1,00 0,94 0,90
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN  2503- 2933 1258
Dari 3 kali percobaan pengujian, yaitu menentukan nilai perbandingan data testing dan data traning dengan komposisi 80% data training dan 20% data testing, serta 70% data training dan  30%  data  testing,  yang  terakhir  yaitu  60%  data  training  dan  40%  data  testing.  Dihasilkan bawa perbandingan data traning 60% dan data testing 40% mengasilkan performa akurasi 90% yang cukup baik dan lebih besar dari lain.
Tabel 7. Perbandingan Kinerja Antara KNN dan SVM
Kinerja Knn SVm Akurasi 0,76 0,90 Presisi 0,76 0,88 Sensitifitas 1,00 1,00 Skor f1 0,87 0,94
Model  Klasifikasi  pendonor  menggunakan  algoritma  SvM  lebih  unggul  performanya dibandingan Knn dengan  menghasilkan akurasi sebesar 90%, presisi sebesesar 88%, sensitifitas sebesar  100%  dan  Skor  f1  sebesar  94%.  Sedangkan  Knn  menghasilkan  akurasi  sebesar  76%, presisi  sebesesar  76%,  sensitifitas  sebesar  100%  dan  Skor  f1  sebesar  87%.  Bisa  dilihat  pada tabel diatas.

## 4. KESIMPULAN
Dari percobaan yang telah dikakukan menggunakan dua buah algoritma Knn dan SvM untuk mengklasifikasikan dataset status pendonor darah dari beberapa atribut, nilai data testing sebesar  =[0.2,  0.3,  dan  0.4].  Percobaan  ini  mencari  siapa  algoritma  yang  paling  cocok  untuk digunankan dalam proses berikutnya.
Dari pengujian-pengujian yang dilakukan dengan menganti parameter di algoritma Knn dengan metric=[ euclidean, manhattan, dan minkowski ] dan juga menganti-ganti K-Neighbors =[1,10,100].  Menghasilkan  hasil  yang  cukup  bagus  dari  beberapa  percobaan  dihasil  bahwa pengujian  menggunakan  parameter  minkoswki  dan  eucliden  dengan  nilai  K-Neighbors  yang sama , menujukan kesamaan besarnya hasil akurasi klasifikasi dataset stastus pendonor darah . Dan dari semua penguji yang menunjukan performa akurasi yang cukup baik dengan parameter mectric  sama  dengan  minkowski  atau  Euclidean  ,  nilai  K-Neighbors  sama  dengan  100    dan perbandingan data uji 60:40 menghasilkan performa akurasi sebesar 76%, presisi sebesar 76%, sensitifitas sebesar 100 %, dan Skor f1 sebesar 87%.
Pada  pengujian  menggunakan  algoritma  SvM    dengan  menggunakan  kernel  sebanyak tiga  buah  yaitu  linear,  Radial  Basis  function,  dan  polynomial.  Ada  beberapa  parameter- parameter  yang  akan  digunakan  antara  lainnya  seperti  C=[1,  10,  100]  ,  degree=[2,  3,  4],  dan gamma=[1, 0.1, 0.01]. Hasil dari berapa percobaan yang telah dilakukan  kenel linier dengan C sama  dengan  1  dan  data testing  0,4  mengasilkan  performa  akurasi 90 %  yang  cukup  baik  dan lebih besar dari Hasil KNN. Dan menghasilkan presisi sebesar 88%, sensitifitas sebesar 100% , dan Skor f1 sebesar 94%.
Terakhir  Perbandingan  antar  metode  algoritma  untuk  mengklasifikasikan  status pendonor  darah  di  ungguli  oleh  SVM  dengan  akurasi  sebesar  90%  lebih  besar  dari  Knn  yang akurasinya sebesar 76%.
1259 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 5. SARAN
Data  UTD  PMI  Jakarta  Selatan  yang  digunakan  tidak  mengandung  missing  value. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk fokus memperhatikan pada data missing value, dengan harapan mendapatkan analisis yang lebih tepat dan memberikan akurasi yang lebih baik di masa mendatang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Rien Isti P dan Jajaran Karyawan UTD PMI Jakarta Selatan yang telah memberi dukungan pemberian data terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Infodatin Kemenkes  RI, “Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  Pusat  Data  dan Informasi  (Profil  Kesehatan  Indonesia).” pp.  1–6,  2014,  Accessed:  Dec.  22,  2021. [Online].  Available:  https://pusdatin.kemkes.go.id/article/view/18091000001/pelayanan- darah-di-indonesia-2018.html.
[2] I.  C.  Yeh,  K.  J.  Yang,  and  T.  M.  Ting, “Knowledge  Discovery  on  RFM  Model  Using Bernoulli Sequence,” Expert Syst. Appl. , Vol. 36, No. 3 PART 2, pp. 5866–5871, Apr. 2009, doi: 10.1016/j.eswa.2008.07.018.
[3] Wahono,  H.,  &  Riana,  D.  2020. Prediksi  Calon  Pendonor  Darah  Potensial  Dengan Algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors  dan  Decision  Tree  C4.,”  JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , Vol. 7, No. 1, p. 7, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1953.
[4] W.  E.  Susanto  and  D.  Riana, “Komparasi  Algoritma  Neural  Network,  K-Nearest Network  dan  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Pendonor  Darah  Potensial,”  J.  Speed , Vol. 8, No. 3, pp. 18–27, 2016.
[5] B. Yulianto, “Penentuan Calon Pendonor Darah Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Classification (Studi Kasus Pmi Semarang),” Provider , Vol. 12, No. 1, pp. 4982–4987, 2010, Accessed: Jan. 17, 2022. [Online]. Available: http://os.ibds.kit.edu/downloads/sa_2010_braehler-stefan_android-
architecture.pdf%5Cnhttp://www.ijarcce.com/upload/2014/january/IJARCCE3B__A_un mesh_Location.pdf%5Cnhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22055.
[6] W. E. Susanto and C. Agustina, “Komparasi Akurasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Untuk Prediksi Pendonor Darah Potensial Dengan Dataset RFMTC,” Semin. Nas. Ilmu Komput. , 2016.
[7] 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,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , Jun. 2019, Vol. 293, No. 1, doi: 10.1088/1755-1315/293/1/012042.
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1250-1260 E-ISSN  2503- 2933 1260
[8] I.  T.  Utami,  F.  Fadjryani,  and  D.  Daniaty, “View  of  Perbandingan  Klasifikasi  Status Pendonor  Darah  Dengan Menggunakan  Regresi  Logistik  dan  K-Nearest  Neighbor,”  J. Apl.  Stat.  Komputasi  Stat. ,  Vol.  12,  No.  1,  p.  1,  Jun.  2020,  doi: 10.34123/jurnalasks.v12i1.217.
[9] E.  B.  Nugroho,  M.  T.  Furqon,  and  N.  Hidayat, “Klasifikasi  Pendonor  Darah Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 10, pp. 3860–3864, 2018.
[10] “Give Blood Save Life. ” http://ayodonor.pmi.or.id/about.php (accessed Jan. 31, 2022).
[11] L. Y. Hu, M. W. Huang, S. W. Ke, and C. F. Tsai, “The Distance Function Effect On K- Nearest Neighbor Classification For Medical Datasets,” Springerplus , Vol. 5, No. 1, pp. 1–9, Dec. 2016, doi: 10.1186/s40064-016-2941-7.
[12] A.  T.  Umum, “Pendahuluan  Latar  Belakang  Deskripsi  Pelatihan  Materi  ini  Berisi Penjelasan  Mengenai  Persiapan  Pemodelan  dan  Proses  Pemodelan  Klasifikasi Kompetensi Dasar.”
[13] S. Vijayakumar and S. Wu, “Sequential Support Vector Classifiers and Regression,” in Proceedings  of  International  Conference  on  Soft  Computing  (SOCO  ‘99) ,  1999,  vol. 619, pp. 610–619.
[14] S. A. Naufal, A. Adiwijaya, and W. Astuti, “ Analisis Perbandingan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN) Untuk Deteksi Kanker Dengan Data Microarray,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , Vol. 7, No. 1, p. 162, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014.
[15] “sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier — scikit-learn 1.0.2 documentation.”
https://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html
(accessed Jan. 31, 2022).
[16] “sklearn.svm.SVC
— scikit-learn
1.0.2 documentation.” https://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html (accessed Jan. 31, 2022).