KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH POTENSIAL MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5

Dalam proses pemeriksaan kualifikasi pendonor darah, ada persyaratan tertentu yang harus dipenuhi sebelum mendonorkan darah. Ketika permintaan darah meningkat, atau jumlah pendonor darah banyak, tentunya akan menimbulkan antrian yang sangat panjang dan akan memakan waktu yang lama untuk mengecek kualifikasi pendonor. Berdasarkan uraian tersebut, agar dapat memberikan pelayanan yang seluas-luasnya dan memenuhi kebutuhan darah dengan lebih cepat, dalam memprediksi kelayakan pendonor darah untuk mendonorkan darah, dapat dihitung dari variabel dengan nilai kontinu atau diskrit seperti berat badan, usia, hemoglobin, tekanan darah (sistolik dan diastolik), dan minum obat, sehingga dapat menentukan hubungan antar atribut untuk menentukan atribut yang memiliki pengaruh besar dalam menentukan kualifikasi. peneliti menggunakan Decision Tree C4.5 untuk menghitung secara lebih rinci rumus algoritma yang memungkinkan untuk menghasilkan nilai yang efektif dan lebih akurat. Hasil dari sistem ini adalah prediksi keputusan calon pendonor darah dari PMI (Palang Merah Indonesia) Bangkalan. Peneliti menguji total 300 data menggunakan k-fold. Dari setiap pengujian k-fold 3, k-fold 6, k-fold 10 menghasilkan rule yang berbeda sehingga dapat dilihat bahwa parameter yang sangat berpengaruh untuk menentukan kelayakan pada sistem adalah hemoglobin, tekanan darah, dan konsumsi obat. Pada pengujian yang membandingkan data latih dan data uji pada k-fold 10 dengan perbandingan 270 data latih dan 30 data uji menghasilkan tingkat akurasi tertinggi yaitu mencapai 96,99%