Analisis Performa Algoritma Naïve Bayes Untuk Penentuan Kelayakan Pendonor Darah

Funny Farady Coastera, Mochammad Yusa, Nadiza Lediwara, Julia Purnama Sari

Sari


Donor darah merupakan proses tranfusi darah dari pendonor ke dalam bank darah. Dalam proses pendonoran darah, calon pendonor harus dalam kondisi yang benar-benar masuk dalam kondisi paling aman. Jika salah menentukan kriteria indikator calon pendonor darah maka akan berakibat fatal bahkan dapat menimbutkan kematian. Dalam era kecanggihan, data mining sangat bermanfaat bagi untuk beberapa bidang termasuk dalam membantu pendonoran darah. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kinerja dari algoritma Naive Bayes yang diimplementasikan pada dataset pendonoran darah. Penelitian dimulai dengan pengumpulan sample pendonor darah baik kriteria yang boleh atau tidak boleh. Kemudian dilanjutkan dengan proses pembersihan data (data prepocessing). Setelah didapatkan dataset yang memenuhi kriteria, tahapan selanjutnya adalah mengimplementasi algoritma supervised learning Naive Bayes. Dalam penelitian ini juga lebih mengeksplor data atribut yang bersifat kontinyu. Atribut-atribut yang dipertimbangkan dalam penelitian ini adalah berat badan, kadar hemoglobin, umur, tekanan darah sistolik, distolik. Metode validasi pengukuran kinerja model yang digunakan dalam penelitian ini adalah k-fold cross validation dengan nilai k=10. Akurasi, Presisi, dan Nilai Recall menjadi parameter kinerja model algoritma yang diukur dalam penelitian ini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model algoritma Naive Bayes tergolong excellent yaitu sebesar 80%, nilai recall  rata-rata kedua label adalah  80,61%, dan nilai precision dari algoritma ini sebesar 80,401%.

Kata Kunci


Donor Darah, Algoritma Naive Bayes, Akurasi, Precisi, Recall

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


R. Dewi, M. Kartasurya and A. Mawarni, "Analisis Kebijakan Donor Darah Dan Implementasi Program Rekrutmen Donor Di Unit Donor Darah (UDD PMI) Kota Pontianak," Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia, vol. 4, no. 2, pp. 109-117, 2017.

K. RI, "Permenkes RI Nomor 83 Tahun 2014 tentang Unit Transfusi Darah, Bank Darah Rumah Sakit, dan Jejaring Pelayanan Transfusi Darah," Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta, 2014.

Admin, "Pemerintah Kota Medan," Pemerintah Kota Medan, 16 Desember 2018. [Online]. Available: https://pemkomedan.go.id/artikel-18369-dampak-buruk-transfusi-darah.html. [Accessed 03 Agustus 2019].

M. Ridwan, H. Suyono and M. Sarosa, "enerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier," Jurnal EECCIS, vol. 7, no. 1, pp. 59-64, 2013.

A. Jananto, "Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa," Jurnal Dinamik, vol. 18, no. 1, 2013.

A. Mukminin and D. Riana, "Komparasi Algoritma C4. 5, Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah," Jurnal Informatika, vol. 4, no. 1, 2017.

B. Bustami, "Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi," TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, vol. 5, no. 2, 2013.

D. S. Hidayatullah, R. B. Widhakdo, A. Arivianto, M. L. Taqwim and M. Yusa, "Evaluasi Performa Algoritma Decision Tree C4. 5 Pada Dataset Bank Marketing Dengan Telepon Langsung," Technomedia Journal, vol. 3, no. 2, pp. 185-196, 2018.

A. M. Zamani, B. Amaliah and A. Munif, "Implementasi Algoritma Genetika pada Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara," Jurnal Teknik ITS, vol. 1, no. 1, pp. A222-A227, 2012.

A. Saleh, "Implementasi metode klasifikasi naive bayes dalam memprediksi besarnya penggunaan listrik rumah tangga," Creative Information Technology Journal, vol. 2, no. 3, pp. 207-217, 2015.

M. Yusa, and E. Utami, "Classifiers evaluation: Comparison of performance classifiers based on tuples amount," in 2017 4th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), Yogyakarta, 2017.

A. A. M. Syarli, "Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi)," Jurnal Ilmu Komputer, vol. 2, no. 1, 2016.

A. P. Fadillah and B. Hardiyana, "PENERAPAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MATA KULIAH," Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI) , vol. 8, no. 2, pp. 1-9, 2018.

J. Han and M. P. J. Kamber, Data Mining:Concept and Techniques, Burlington: Elsevier, 2012.

Mitchell, Machine Learning, 1Ed, Indian: Mcgraw Hill, 2013.

P. Mittal and N. S. Gill, "A Comparative Analysis Of Classification Techniques On Medical Data Sets," JRET: International Journal of Research in Engineering and Technology, vol. 3, no. 6, pp. 454-460, 2014.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STMIK Tasikmalaya

Copyright © 2019 Jurnal VOI (Voice Of Informatics)

E-ISSN : 2579-3489

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.