Perbandingan Klasifikasi Status Pendonor Darah dengan Menggunakan Regresi Logistik dan K-Nearest Neighbor

Penulis

  • Iut Tri Utami Universitas Tadulako image/svg+xml
  • Fadjryani Fadjryani
  • Diah Daniaty

DOI:

https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v12i1.217

Kata Kunci:

DDS, regresi logistik biner, k-Nearest Neighbor

Abstrak

Donor Darah Sukarela (DDS) adalah orang yang dengan sukarela mentranfusikan darahnya kepada orang lain. Banyaknya DDS yang rutin mendonorkan darahnya dapat memenuhi kebutuhan darah di Palang Merah Indonesia (PMI) setiap harinya. Syarat yang diberlakukan PMI menyebabkan calon pendonor darah dapat diklasifikasikan menjadi layak dan tidak layak dalam mendonorkan darahnya. Salah satu cara untuk menentukan pola prediksi status kelayakan calon pendonor darah di PMI adalah dengan menggunakan regresi logistik biner dan k-Nearest Neighbor (kNN). Peubah yang signifikan mempengaruhi kelayakan calon pendonor darah adalah kadar Haemoglobin. Akurasi yang dihasilkan oleh metode regresi logistik biner dan kNN pada penelitian ini adalah 93% dan 79%. 

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Unduhan

Diterbitkan

2020-06-30

Cara Mengutip

Perbandingan Klasifikasi Status Pendonor Darah dengan Menggunakan Regresi Logistik dan K-Nearest Neighbor. (2020). Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 12(1), 1-12. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v12i1.217

Artikel Serupa

1-10 dari 33

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.