KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DI UTD PMI KOTA SURABAYA - Elfaretta, Syifa Saskia; Arifiyanti, Amalia Anjani; Fitri, Anindo Saka (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Darah merupakan komponen yang vital dalam tubuh manusia. Kurangnya jumlah darah pada tubuh akan memengaruhi kerja dari organ lain. Oleh karena itu, PMI berperan aktif dalam menyediakan kebutuhan stok darah nasional. Untuk memastikan bahwa darah yang diterima oleh resipien aman dan berkualitas baik, maka perlu dilakukan klasifikasi calon pendonor darah potensial. Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma Decision Tree dalam proses klasifikasi data. Algoritma yang digunakan adalah CART, C4.5, dan Random Forest. Hasil perbandingan dari tiga algoritma menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai terbaik dibandingkan algoritma lainnya. Algoritma Random Forest mendapatkan akurasi dengan nilai 97% dan AUC ROC dengan nilai 99%. Oleh karena itu, algoritma Random Forest diimplementasikan dalam sistem klasifikasi calon pendonor darah potensial berbasis web. Hasil uji validasi sistem menunjukkan akurasi dengan angka 97%.