Penerapan Decision Tree dalam Perancangan Sistem Prediksi Jenis Golongan Darah

1703015196 - Febrilia Kamila Ahmad; Mia Kamayani, S.T., M.T.;

Golongan darah merupakan hal yang melekat pada diri manusia. Oleh karena itu, jenis golongan darah dapat diprediksi melalui beberapa hal dari diri seseorang seperti tekstur kulit dan kepribadian. Setiap orang memiliki tekstur kulit berbeda. Hal ini dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk menentukan jenis golongan seseorang. Metode yang digunakan untuk mengolah data indikator tekstur kulit yaitu Decision Tree dan Naïve Bayes. Golongan darah ditentukan melalui tekstur kulit berdasarkan referensi jurnal internasional What is the Role of Blood Group in Skin Texture? Sedangkan golongan darah ditentukan melalui kepribadian berdasarkan referensi jurnal Rancang Bangun Aplikasi Pendeteksi Jenis Golongan Darah Berdasarkan Konsep Kepercayaan Rakyat Jepang (Minkan Shinkō) dan Analisis Sikap Matematis Berdasarkan Golongan Darah. Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu Waterfall. Temuan dari penelitian ini adalah Rule Induction dan operator Bagging pada RapidMiner menghasilkan nilai akurasi yang terbaik jika dibandingkan dengan Decision Tree dan Naïve Bayes. Kesimpulan dari penelitian, kurva hasil eksperimen menunjukka performa Rule Induction lebih baik daripada Decision Tree dan Naïve Bayes karena Rule Induction memiliki aturan keputusan yang sederhana. Sehingga Rule Induction menghasilkan Accuracy 76.93%, Precision 79.93%, Recall 90.78%, F-Measure 84.00%, dan RMSE 0.398. Decision Tree menghasilkan Accuracy 75.38%, Precision 79.83%, Recall 87.49%, F-Measure 83.02%, dan RMSE 0.401. Naïve Bayes menghasilkan Accuracy 55.88%, Precision 79.07%, Recall 58.38%, F-Measure 62.84%, dan RMSE 0.524. Atribut yang paling efektif untuk menentukan golongan darah yaitu, jenis kulit, jenis kelamin, jenis kepribadian.