Abstrak

Donor darah merupakan kegiatan kemanusiaan dimana seseorang dengan sukarela menyumbangkan darahnya untuk disimpan di bank darah yang kemudian digunakan untuk transfusi darah. UDD (Unit Donor Darah) PMI Kota Pontianak merupakan tempat pelayanan donor darah dari masyarakat Kota Pontianak. Dalam prakteknya, tidak semua masyarakat yang ingin mendonorkan darah dapat berhasil mendonorkan darahnya. Dalam memprediksi layak atau tidaknya masyarakat untuk mendonorkan darahnya dapat dilakukkan dengan klasifikasi data mining untuk mengetahui faktor yang paling mempengaruhi prediksi donor darah. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi algoritma C4.5 dan Naïve Bayes kemudian dilakukan perbandingan dua metode tersebut menggunakan confusion matrix, AUC dan uji beda t-test dengan analisa software rapidminer berdasarkan umur, jenis kelamin, berat badan, tekanan darah, dan hemoglobin. Dari hasil penelitian ini, hemoglobin adalah variabel paling menentukan kelayakan donor darah kemudian tekanan darah. Algoritma terbaik dalam kasus ini adalah Naïve Bayes dengan akurasi 93,26%, sedangkan tingkat akurasi C4.5 93,22%. Naïve Bayes termasuk dalam predikat good classsification dengan AUC sebesar 0.833, sedangkan C4.5 termasuk dalam predikat fair classsification dengan AUC sebesar 0.758. Dari hasil uji beda t-test diperoleh hasil 0.841 yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan dalam penentuan klasifikasi status kelayakan donor darah untuk kedua algoritma.