A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neural Network
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menjelaskan, sekitar 180 juta unit darah yang disumbangkan dikumpulkan secara global setiap tahunnya. Kebutuhan kantong darah di Indonesia sendiri sangat tinggi, sesuai standar WHO, jumlah kantong yang harus tersedia di suatu negara adalah 2% dari populasi nasional. Artinya, untuk Indonesia sendiri, dibutuhkan kantong darah sekitar 4,5 juta dalam setahun. Donor darah merupakan kegiatan memberikan sebagian darah untuk disumbangkan pada pasien yang membutuhkan. Untuk menentukan calon pendonor termasuk layak atau tidak layak nya terdapat kriteria yang harus terpenuhi. Sehingga dataset kriteria kelayakan donor darah yang didapat dari UDD PMI Kota Tasikmaya bisa digunakan sebagai tolak ukur untuk mengukur keakuratan dalam meprediksi layak atau tidak layaknya calon pendonor darah untuk mendonorkan darahnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan tools Rapid Miner 9.0 terhadap dataset kriteria kelayakan calon pendonor darah UDD PMI Kota Tasikmalaya dengan metode Neural network menghasilkan nilai accuracy sebesar 91.65%, precision sebesar 91.05, recall sebesar 99,75% dengan nilai AUC sebesar 0.806 yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasinya baik. Sehingga calon pendonor bisa di prediksi terhadap layak atau tidak layaknya bagi calon pendonor untuk mendonorkan darahnya.
Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neural Network
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menjelaskan, sekitar 180 juta unit darah yang disumbangkan dikumpulkan secara global setiap tahunnya. Kebutuhan kantong darah di Indonesia sendiri sangat tinggi, sesuai standar WHO, jumlah kantong yang harus tersedia di suatu negara adalah 2% dari populasi nasional. Artinya, untuk Indonesia sendiri, dibutuhkan kantong darah sekitar 4,5 juta dalam setahun. Donor darah merupakan kegiatan memberikan sebagian darah untuk disumbangkan pada pasien yang membutuhkan. Untuk menentukan calon pendonor termasuk layak atau tidak layak nya terdapat kriteria yang harus terpenuhi. Sehingga dataset kriteria kelayakan donor darah yang didapat dari UDD PMI Kota Tasikmaya bisa digunakan sebagai tolak ukur untuk mengukur keakuratan dalam meprediksi layak atau tidak layaknya calon pendonor darah untuk mendonorkan darahnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan tools Rapid Miner 9.0 terhadap dataset kriteria kelayakan calon pendonor darah UDD PMI Kota Tasikmalaya dengan metode Neural network menghasilkan nilai accuracy sebesar 91.65%, precision sebesar 91.05, recall sebesar 99,75% dengan nilai AUC sebesar 0.806 yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasinya baik. Sehingga calon pendonor bisa di prediksi terhadap layak atau tidak layaknya bagi calon pendonor untuk mendonorkan darahnya.
Analisis Kriteria Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neural Network
Muhammad Rifqi Firdaus (author) / Abdul Latif (author) / Windu Gata (author)
2020
Article (Journal)
Electronic Resource
Unknown
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
Perbandingan Fungsi Optimasi Neural Network Dalam Klasifikasi Kelayakan Calon Suami
| DOAJ | 2022
ANALISIS MUTU DAN KRITERIA KELAYAKAN DOKUMEN AMDAL DI KABUPATEN BOGOR DAN KOTA BOGOR
| BASE | 2015
ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN METODE INFORMATION ECONOMICS
| DOAJ | 2019