Komparasi Algoritma Neural Network, K-Nearest Neighbor Dan Naive Baiyes Untuk Memprediksi Pendonor Darah Potensial

Wahyu Eko Susanto - AMIK BSI Yogyakarta, Dwiza Riana2 - STMIK Nusa Mandiri

Abstract


Abstrct – To be able to maintain a minimum stock of blood transfusion, donate their blood,potential pendonror returned must be known, since the blood results tranfusi can no longer be used after 42 days. During this time in predicting potential donors donate their blood again produces different accuracy on some algorithms of classification by using dataset are different. So it is not yet known where the dataset with algorithm suitable for predictions. Need to find out and distinguish between potential blood donors donate their blood again and what not, need to be built so that the blood donor unit can take the decision to keep the blood stock to keep it secure. In this study performed comparisons of Neural Network Algorithm, K-Nearest Neighbor and Naïve Bayes data is applied to the donors and blood donor transaction data with RFMTC dataset and PMI dataset. From the test results by measuring the performance of these three algorithms when applied to both of the dataset test using the Confusion Matrix and ROC Curves, it is known that neural network algorithm with dataset RFMTC has the value of the highest accuracy. Soobtained the use if neural network algorithm with dataset RFMTC which fits in this research to applied to the prediction of potential blood donors.

Keyword: Blood Donors, Neural Network, Naïve Bayes, K-NN, RFMTC.


Full Text:

Untitled

References


Abidin, T. F., & Subianto, M. (2015). Http://Www.Informatika.Unsyiah.Ac.Id/. Retrieved 12 5, 2014, From Http://Www.Informatika.Unsyiah.Ac.Id/: Http://Www.Informatika.Unsyiah.Ac.Id/Tfa/Dm/Dm-Praktikum-Naive-Bayesian.Pdf

Akthar, F., & Hahne , C. (2012). RapidMiner 5 Operator Reference. Dortmund: Rapid-I GmbH.

American Cancer Society. (7. Oktober 2014). Blood Transfusion and Donation. 20. January 2015: http://www.cancer.org.

Aviliani, Sumarwan, U., Sugema, I., & Saefuddin, A. (2011). Segmentasi Nasabah Tabungan Mikro Berdasarkan Recency, Frequency, Dan Monetary : Kasus Bank BRI. Finance and Banking Journal, 97.

Billett, H. (26. February 2015). Chapter 151 Hemoglobin and Hematocrit. 26 February 2015: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK259/

Bramer, M. (2007). Principles of Data Mining. Verlag London: Springer.

Darwiche, M., Feuilloy, M., Bousaleh, G., & Schang, D. (2010). Prediction of blood transfusion donation. IEEE , 978.

Dinkes Lumajang. (20 November 2013). berat-badan : dinkeslumajang.or.id. 3 Maret 2015: http://dinkeslumajang.or.id/berat-badan/

Eriyanto. (2007). Teknik Sampling Analisis Opini Publik. Yogyakarta:LKIS.

Fais A, S. N., Aditya D, M., & Mulya I, S. (2015). Klasifikasi Calon Pendonor Darah Dengan Metode Naive Bayes Clasifier. Malang: Universitas Brawijaya

Fa’rifah, R., & Purhadi. (2012). Analisis Survival Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Laju Kesembuhan Pasien Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya dengan Regresi Cox. Jurnal Sains Dan Seni Its, 271-276.

Gorunescu, F. (2011). Data Mining Concepts, Models and Techniques. Verlag Berlin Heidelrbeg: Springer.

Institut Tekhnologi Sepuluh November. (28 November 2014). Open Content. 18 January 2015 http://oc.its.ac.id/ambilfile.php?idp=77

Jain, T.R & Aggarwal, S.C . (2010). Statistics for BBA. New Delhi: VK Indiana Enterprises.

Jeffheaton. (2008, September 14). The Number Of Hidden Layers. Retrieved December 18, 2014, From Http://Www.Heatonresearch.Com/: Http://Www.Heatonresearch.Com/Node/707

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. (24 Juni 2014). Darah Untuk Menyelamatkan Ibu. 6 Desember 2014: http://www.depkes.go.id/article/print/201406250001/darah¬untuk¬menyelamatkan¬ibu.html

Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.

Maimon, O., & Rokach, L. (2010). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. New York: Springer.

Melati, E., Passarella, R., Primartha, R., & Murdiansyah, A. (2011). Desain dan Pembuatan Alat Pendeteksi Golongan Darah Menggunakan Mikrokontroler. Jurnal Generic, 48-54.

Moniaga, V., Pangemanan, D., & Rampengan, J. (2013). Pengaruh Senam Bugar Lansia Terhadap Tekanan Darah Penderita Hipertensi Di BPLU Senja Cerah Paniki Bawah. Jurnal e-Biomedik (eBM), 785-789.

Nofiansyah, & Rochmawati, D. H. (2014). Hubungan Antara Golongan Darah Dengan Perilaku Kekerasan pada Pasien Gangguan Jiwa di Rumah Sakit Jiwa Daerah Dr. Amino Gondohutomo Semarang. Prosiding Konferensi Nasional II PPNI Jawa Tengah 2014, 213-221.

Nugroho, W. (2006). Komunikasi Dalam Keperawatan Gerontik. Jakarta: EGC.

Nurfajar, L. (24. Januari 2015).Personal Interview.

Prasetyo, E. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.

Pusat Data dan informasi Kementrian Kesehatan RI. (2014). Situasi Donor Darah di Indonesia. Jakarta Selatan: Pusat Data dan informasi Kementrian Kesehatan RI.

Siang, J. J. (2009). Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.

Sihombing, M. (2010). Hubungan Perilaku Merokok, Konsumsi Makanan/Minuman, dan Aktivitas Fisik dengan Penyakit Hipertensi pada Responden Obes Usia Dewasa di Indonesia. Maj Kedokt Indon, 406-412.

Sudarma, M. (2008). Serologi Untuk Kesehatan. Jakarta: Salemba Medika.

Udau, U. (2013). Pemahaman Orang Tua Tentang Gender dalam Menerapkan Pola Asuk Kepada Anak Remaja di Desa Long Payau. eJournal sosiatri, 72-84.

Wadud , M. (2012). Hubungan Umur dan Pekerjaan Ibu Dengan Kejadian Hyperemesis Gravidarum di Instalasi Kebidanan Rumah Sakit Muhammadiyah Kota Palembang Tahun 2012. S. 1-16.

Widyasih, E., Mubin, M., & Hidyati, E. (2014). Persepsi Masyarakat Terhadap Pelayanan BPJS Di RSI Kendal. Prosiding Konferensi Nasional II PPNI Jawa Tengah 2014, (S. 274-279).

Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011).Data Mining: Practical Machine Learning and Tools. Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.

Yuniar, R. J., Rahadi S, D., & Setyawati, O. (2013). Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation. Jurnal EECCIS, 65-70.

Yunus, M., Dahlan, H. S., & Santoso , P. B. (2014). SPK Pemilihan Calon Pendonor Darah Potensial dengan Algoritma C4.5 dan Fuzzy Tahani. Jurnal EECCIS, 47-54.

Zailani, A. U. (2014). Pengujian Model Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penyakit Kanker Payudara. Pamulang: Http://Www.Unpam.Ac.Id/.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.