Klasifikasi Kelayakan Calon Pendonor Darah Di PMI mengunakan Decision Tree

Arina Abrilian Pulung (Institut Teknologi Batam)
Rebeka Mentari (Institut Teknologi Batam)
Taufiq Denny Wicaksono (Institut Teknologi Batam)
Enjelika Rosan (Institut Teknologi Batam)
Ir. Aulia Agung Dermawan (Institut Teknologi Batam)

IESM
Vol. 5 No. 2 (2024): Vol 5 No 2 Agustus 2024

Data UDD PMI menunjukkan bahwa banyak pendonor yang wajib memenuhi persyaratan guna dijadikan pendonor darah. Selama ini, calon pendonor dipilih secara manual untuk mendonorkan darah. Sistem informasi sekarang belum menggali lebih banyak informasi dari banyak data guna menjadi pengetahuan. Wajib ada konsolidasi organisasi serta penilaian yang berkelanjutan mengenai kinerja PMI guna menangani permasalahan sosial kemanusiaan. Guna mengidentifikasi individu layak ataupun tidak guna mendonorkan darahnya, pengimplementasian data mining melalui metode klasifikasi mempergunakan Algoritma Decision Tree C4.5 dapat mempergunakan hasil variable yang bernilai kontinu ataupun dikrit, misalnya umur, BB, serta tekanan darah (sistolik serta diastolik). Dengan mempergunakan data mining Algoritma Decision Tree C4.5, calon kelayakan pendonor darah bisa diklasifikasikan berdasar umur, BB, hemoglobin, serta tekanan darah. Variabel yang paling menentukan yaitu hemoglobin dengan nilai gain tertinggi