Rahmania, Aulia Fitri (2017) Perbandingan Metode Decision Tree Dan Naive Bayes untuk klasifikasi calon pendonor darah: Studi kasus PMI Kota Bekasi. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (179kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (102kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (138kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (256kB) | Preview |
|
![[img]](https://etheses.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (437kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (888kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (104kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (234kB) | Request a copy |
Abstract
Donor darah adalah proses pengambilan darah dari seseorang secara sukarela untuk disimpan di bank darah untuk kemudian dipakai pada transfusi darah. Seleksi donor darah dilakukan dengan tujuan untuk melindungi kesehatan donor dengan memastikan bahwa donasi tersebut tidak berbahaya bagi kesehatannya, dan melindungi pasien dari resiko penyakit menular atau efek merugikan lainnya. Selama ini PMI seringkali mengalami kondisi kritis, yaitu minimnya persediaan darah aman yang dibutuhkan masyarakat. Tujuan yang ingin dicapai dari tugas akhir ini adalah mendapatkan hasil perbandingan antara metode Decision Tree dan Naïve Bayes berupa tingkat akurasi, serta menentukan metode mana yang lebih baik. Metodologi penelitian yang digunakan untuk pengumpulan data yaitu studi kepustakaan dan studi lapangan, teknik yang digunakan adalah klasifikasi dan metode Data Mining yang digunakan adalah metode perbandingan, yaitu membandingkan algoritma Decision Tree dan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan calon pendonor darah. Kesimpulan yang didapat setelah dilakukan proses analisa adalah Algoritma Naïve Bayes lebih baik dalam melakukan pengklasifikasian calon pendonor darah.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Decision Tree; Naïve Bayes; donor darah; PMI |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science > Systems Analysis and Computer Design |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Aulia Fitri Rahmania |
| Date Deposited: | 24 Jan 2018 06:40 |
| Last Modified: | 24 Jan 2018 06:40 |
| URI: | https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/5613 |
Actions (login required)
 |
View Item |
