Komparasi Naive Bayes, C4.5 Dan SVM Untuk Klasifikasi Pendonor Darah Di PMI Kabupaten Grobogan - Puput Rismawati; Eko Supriyadi; Dhika Malita Puspita Arum (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AUB - Indonesia, 2025)
Kebutuhan darah di Indonesia masih tinggi dan sering tidak sebanding dengan jumlah pendonor yang tersedia. Untuk memastikan kualitas donor, PMI menerapkan kriteria kesehatan tertentu. Namun, proses seleksi masih dilakukan secara manual sehingga memerlukan metode analisis yang lebih efektif. Perkembangan teknik data mining memungkinkan penerapan algoritma klasifikasi untuk menentukan kelayakan pendonor darah secara akurat. Penelitian ini menggunakan dataset pendonor darah dari PMI Kabupaten Grobogan. Menggunakan tiga algoritma klasifikasi, yaitu Naïve Bayes, Decision Tree C4.5, dan Support Vector Machine (SVM), diimplementasikan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki performa terbaik dengan akurasi sebesar 96,77%. Naïve Bayes menghasilkan akurasi 75,47% dengan AUC, sedangkan SVM memperoleh akurasi 72,38%. Algoritma C4.5 paling efektif untuk klasifikasi kelayakan pendonor darah, karena akurat sekaligus mudah diinterpretasi. Ini bisa menjadi dasar pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data mining guna membantu proses seleksi pendonor secara lebih cepat dan objektif.