## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENGARUH KESEIMBANGAN DATA TERHADAP AKURASI MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE PADA DATA SET DONOR DARAH
Agung Widyanto 1 , Kusrini 2 , Kusnawi 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia 55281 agungwidyanto@students.amikom.ac.id, kusrini@amikom.ac.id, kusnawi@amikom.ac.id

## Abstract
In classification, unbalanced data is expected. Unbalanced data has an inequality ratio between the majority and minority classes.  Models  trained  with  unbalanced  data  tend  to  predict  the  minority  class  as  the  majority  class.  This  study  aims  to determine the effect of data balance on the accuracy of the Support Vector Machine (SVM) classification model. The data set used is the blood donor data set downloaded from the repository belonging to the University of California, Irvine (UCI). The Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) tool was chosen to present the results of training development and model testing. The research framework scheme is used as a reference for knowledge flow. In scenario 1, data pre-processing includes handling missing values using mean-impulse and normalizing MinMax scaling. With a data set that has an inequality ratio  of  1:3,  the  SVM  classifier  gets  an  accuracy  performance  of  76.7%.  In  scenario  2,  post-pre-processing  is  done  by balancing  the  data  using  the  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE).  SVM  classifier  gets  69.8%  accuracy performance. Model performance is evaluated using confusion metrics. The gap in recall values for each class is very high in scenario 1 (2.8% and 99.8%). Things are different in scenario 2 (75.6% and 64%). The test results of 748 samples obtained an accuracy of 76.7% for the scenario-1 model and 93.2% for the scenario-2 model.  This proves that the balance of data influences the accuracy of the SVM classification model.
Keywords: Data imbalance, Min-Max scaling, SMOTE, SVM, WEKA

## Abstrak
Pada  klasifikasi,  data  yang  tidak  seimbang  menjadi  hal  yang  umum  ditemukan.  Data  yang  tidak  seimbang  memiliki  rasio ketimpangan  kelas  mayoritas  dan  minoritas.  Model  yang  dilatih  dengan  data  yang  tidak  seimbang  mengakibatkan  model cenderung memprediksi kelas minoritas sebagai kelas mayoritas. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui pengaruh keseimbangan data terhadap akurasi model klasifikasi Support Vector Machine (SVM) . Data set yang digunakan adalah data set donor  darah  yang  diunduh  dari  repositori  milik University  of  California,Irvine  (UCI) .  Alat Waikato  Environment  for Knowledge Analysis (WEKA) dipilih untuk menyajikan hasil pengembangan pelatihan dan pengujian model. Skema kerangka kerja  penelitian  digunakan  sebagai  acuan Knowledge  Flow .  Pada  skenario-1,  pra-pemrosesan  data  mencakup  penanganan missing  value menggunakan mean-impulse dan  normalisasi MinMax  Scaling .  Dengan data  set yang  memiliki  rasio ketimpangan 1:3, pengklasifikasi SVM mendapatkan performa akurasi sebesar 76.7%. Sedangkan pada skenario-2, pasca pra- pemrosesan  dilakukan  penyeimbangan  data  menerapkan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE) . Pengklasifikasi SVM mendapatkan performansi akurasi 69.8%. Kinerja model dievaluasi menggunakan confusion metric . Gap nilai recall tiap kelas sangat tinggi pada skenario-1 (2.8% dan 99.8%). Hal yang berbeda pada skenario-2  (75.6% dan 64%). Hasil uji 748 sampel, didapatkan akurasi 76.7% model skenario-1, dan akurasi 93.2% model skenario-2. Hal ini membuktikan bahwa keseimbangan data memiliki pengaruh terhadap akurasi model klasifikasi SVM .
Kata kunci: Data imbalance , Min-Max scaling, SMOTE , SVM, WEKA

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  ketidakseimbangan  pada  kumpulan  data memberikan kecenderungan hasil latih pembelajaran mesin melakukan  prediksi  sering  kali  kelas  minoritas  di  salah klasifikasikan  sebagai  kelas  mayoritas.  Hal  ini  tentunya
mengakibatkan  penurunan  performa  akurasi  pada class yang diprediksi.
Pada  penelitian  [1][2]  transfusi/donor  darah,  perilaku  data donor  dapat  dilihat  dari Recency adalah  berapa    bulan
80 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
dihitung  dari  sukarelawan  mendonorkan  darah  terakhir kalinya, Frequency adalah  berapa  kali  sukarelawan  telah mendonorkan darah, Monetary adalah berapakah jumlah(cc)  darah  yang  telah  sukarelawan  donorkan, Time adalah berapakah bulan akumulasi sukarelawan mendonor. Studi  kasus  donor  darah  ini  dipilih  dengan  pendekatan Recency ; Frequency;Monetary ; Time;Churn (RFMTC) sebagai modifikasi  dari Recency  of  purchase, Frequency of  purchase,  dan  Monetary  value  of  purchase  (RFM) yang    digunakan  untuk    memprediksi    perilaku  pendonor darah sehingga diperoleh formula yang dapat memperkirakan  probabilitas  pendonor  diklasifikasikan apakah akan mendonorkan darahnya atau tidak. Penelitian [2]  mendapatkan  akurasi  78.13%  dengan  menerapkan pengklasifikasi Naïve  Bayes ,  dan  kenaikan  akurasi  80.8% setelah  dilakukan  kombinasi Naïve  Bayes dan K-Mean . Perbandingan  kelas  mayoritas  dan  minoritas  pada  kelas biner mendonorkan atau tidak mendonorkan menunjukkan bahwa data set ini memiliki ketidakseimbangan data dengan rasio  ketimpangan  1  berbanding  3.  Ketimpangan  ini merupakan bentuk ketidakseimbangan pada kumpulan data dengan  kondisi  kelas  mayoritas  memiliki  jumlah  sampel yang tinggi   dibandingkan dengan kelas lainnya (minoritas) secara kuantitas[3].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  untuk mengidentifikasi  ketidakseimbangan  data.  Penelitian  [4] menggambarkan  hasil  deteksi  peristiwa  suara  ( SED )  lebih cenderung ke frame yang  tidak  aktif  daripada frame aktif. Hal ini didapatkan, karena perbedaan  durasi  waktu antar class    event suara    membuat    perbedaan    jumlah  secara signifikan sampel  data  antar class  event . Hasil latih yang tidak  seimbang  ini  memberikan  pengaruh  model  kinerja deteksi peristiwa suara ( SED) yang dihasilkan. Imbalanced ratio menunjukkan  ukuran  ketidakseimbangan data  set [5][6].
Dalam  penelitian  [7]  diterapkan  algoritma SMOTE untuk mendapatkan keseimbangan kumpulan data yang dipergunakan.  Penelitian  tersebut  menggunakan  beberapa data set. Data set pertama sebanyak 68 data, data set kedua sejumlah  180  data,  dan data  set ketiga  dengan  371  data. Pasca dilakukan SMOTE treatment , seluruh kumpulan data tersebut  menjadi balance data  set .  Teknik oversampling menunjukkan perbaikan terhadap akurasi [8][9][10].
Penelitian lainnya [11] memprediksi probabilitas pendonor darah  akan  berdonor  kembali  atau  tidak  dengan menggunakan algoritma Random Forest , SVM dan Regresi Logistik . Instance dari data set terdapat 9 fitur di antaranya memiliki kesamaan dengan pendekatan rfmt yakni tanggal terakhir  berdonor,  jumlah  akumulasi  berdonor,  tanggal pertama berdonor darah dan periodenya.
Dengan  demikian,  penelitian  yang  dilakukan  ini  adalah upaya  untuk  mendapatkan data  set donor  darah  yang seimbang yang tidak dilakukan pada penelitian sebelumnya[2].  Teknik  penambahan  data  sintesis SMOTE
pada  penelitian  [7]  dengan  pengaturan  standar  digunakan untuk mendapatkan data set dengan rasio ketimpangan 1:1. Upaya lainnya untuk mencapai tujuan penelitian ini adalah dengan  melakukan  perbandingan  hasil  evaluasi  model klasifikasi SVM yang diterapkan data set sebelum seimbang dan  sesudah  seimbang.  Pengukuran  performa  tiap  model mencakup  evaluasi  seluruh class dan  evaluasi  masing- masing class. Untuk  mendapatkan  kesimpulan  pengaruh keseimbangan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  simulasi prediksi  dengan  748  sampel  pada  model  yang  telah dihasilkan untuk mengetahui performa akurasinya.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Jenis,  sifat,  pendekatan  dan  pengumpulan  data penelitian
Jenis  penelitian  adalah  studi  kasus,  penelitian  dengan melakukan  pengamatan  pengaruh  keseimbangan  data dengan pengklasifikasi Support Vector Machine pada kasus probabilitas  pendonor  untuk  melakukan  donor  darah kembali atau tidak melakukan donor darah.
Sifat dari penelitian yang dilakukan adalah kausal, dengan sebab  keseimbangan  data  maka  didapatkan  akibat  dalam data  latih  pada  algoritma  klasifikasi  pendonor  darah. Variabel  bebas  yakni class variabel  adalah  variabel  yang dimanipulasi dalam kondisi terkontrol.
Pendekatan  penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif dengan  melakukan  penelitian  sesuai  dengan  tahap-tahap atau  alur  penelitian  yang  telah  dibuat.  Dilakukan  secara objektif  dan  verifikatif  terhadap  hasil  pengukuran  secara numerik.
Data set yang diunggah di repositori milik UCI ini adalah kumpulan data yang berasal dari Taiwan, di mana di Kota Hsin-Chu  saat  itu  menyelenggarakan  kegiatan  Layanan Transfusi Darah. Terdapat sebanyak 748 instances , dengan 5  atribut  (variabel)  lihat  Tabel  1,  yakni Recency adalah berapa    bulan  sejak    dihitung  dari    terakhir  sukarelawan mendonorkan  darah, Frequency adalah  berapa  kali sukarelawan  telah  mendonorkan  darah, Monetary adalah berapakah  jumlah  (cc)  darah  yang  telah  sukarelawan donorkan, Time adalah  berapakah  bulan  akumulasi sukarelawan  mendonor  dan  sebuah  kelas  biner  yang merepresentasikan  berdonor(2)  atau  tidak  berdonor(1) . Penelitian sebelumnya  menggunakan data set yang sama.
Tabel 1 . Deskripsi
No Nama Variabel Deskripsi Variabel 1 Recency adalah  berapa    bulan  sejak    dihitung  dari terakhir sukarelawan mendonorkan darah 2 Frequency adalah  berapa  kali  sukarelawan  telah mendonorkan darah 3 Monetary adalah  berapakah  jumlah  (cc)  darah  yang telah sukarelawan donorkan 4 Time
adalah berapakah bulan akumulasi sukarelawan mendonor
No Nama Variabel Deskripsi Variabel 5 Class representasi  mendornorkan  darah  di  bulan Maret  2007,  1  tidak  mendonorkan,  2 mendonorkan.
Tabel  2  menyajikan  isi  (sampel)  dari data  set yang dipergunakan . Variabel  fitur  bertipe  numerik,  sedangkan variabel target ( class ) bertipe nominal.
Tabel 2. Contoh Sampel Data set
Recency Frequency Monetary Time Class 2 50 12500 98 1 0 13 3250 28 1 1 16 4000 35 1 2 20 5000 45 1 1 24 6000 77 2

## 2.2 Tahapan penelitian
Tahapan  penelitian  terdiri  dari  beberapa  proses  yang ditunjukkan  Gambar  1.  Terdapat  dua  skenario.  Pada skenario  1,  dimulai  dengan  mengumpulkan data  set , penanganan missing  value, normalisasi,  validasi,  dan mengklasifikasikan menggunakan Support Vector Machine (SVM) . Hasilnya adalah model klasifikasi, yang dievaluasi menggunakan  akurasi,  presisi, recall dan F-Measure berdasarkan confusion matrix . Sedangkan pada skenario 2, yang  membedakan  sebelum  proses  normalisasi  data, dilakukan balancing data  set. Dilanjutkan  dengan  proses seperti  pada  skenario  1  untuk  mendapatkan  hasil  evaluasi skenario  2.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  perbandingan hasil  evaluasi  skenario  1  dan  skenario  2  dengan  melihat performa pada tiap class dan reratanya ( weighted average ).
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2.1 Data set
Di  awal  aliran  kerangka  kerja  penelitian  pada  gambar  1 adalah Data set. Data set yang telah didapatkan dieksplorasi untuk lebih mengenal karakter data. Dilakukan pengecekan terhadap  kesesuaian  deskripsi data  set dengan  data  yang diunduh. Dilakukan pemastian kesesuaian pada format type file  data  set (.data),    jumlah  (748  sampel),  identitas  fitur (rfmt),  atribut( class ).  Terdapat  sebanyak  748  sampel, dengan 5 atribut yakni Recency adalah berapa  bulan sejak dihitung  dari    terakhir  sukarelawan  mendonorkan  darah ( V1) , Frequency adalah  berapa  kali  sukarelawan  telah
mendonorkan  darah  ( V2) , Monetary adalah  berapakah jumlah  (cc)  darah  yang  telah  sukarelawan  donorkan  ( V3) , Time adalah  berapakah  bulan  akumulasi  sukarelawan mendonor ( V4) dan sebuah kelas biner yang merepresentasikan berdonor(2) atau tidak berdonor(1) ( V5) . Pada  Gambar  2,  adalah  visualisasi data  set yang dipergunakan.
Gambar 2. Visualisasi Data set
2.2.2 Penanganan Missing Value
Pada  penelitian  ini  jumlah  sampel data  set sebanyak  748, ditemukan  pada  V1  sebanyak  5  (~1%)  data dengan  status missing  value .  Yakni  pada record ke  2;12;68;107;5055. Penanganan missing  value ini  dilakukan  dengan  teknik impulse  mean [12].  Hasilnya,  pada  kelima record yang kosong  tersebut  di  V1,  telah  disesuaikan  dengan  nilai 9.570659 yakni nilai mean dari data V1.

## 2.2.3 Normalisasi Data set
Tahap  berikutnya  yang  dilakukan  pada  skenario-1  adalah melakukan normalisasi data. Normalisasi adalah bagian dari teknik  pra-pemrosesan  data.  Dengan  kumpulan  data  yang sudah  dinormalkan,  hal  tersebut  berkontribusi  dalam pembelajaran  mesin  untuk  mendapatkan  model  yang baik[11].  Metode  normalisasi  yang  digunakan  penelitian adalah Min-Max Scaling .
Dalam Min-Max Scaling data disesuaikan dalam jangkauan rentang  standar  antara  0-1.  Persamaan  (1)  merupakan formula untuk menghitung nilai yang diskalakan.
𝑋 𝑠𝑡𝑑 = (𝑋−𝑋.min(𝑎𝑥𝑖𝑠=0))
(X.max(axis=0) −𝑋.𝑚𝑖𝑛(𝑎𝑥𝑖𝑠=0)
𝑋 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 = 𝑋 𝑠𝑡𝑑 × (max − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛 (1)

## 2.2.4 Data balancing
Pada  skenario  2,  sebelum  dilakukan  normalisasi  data terlebih  dahulu  dilakukan  penyeimbangan  data.  Pada Gambar  2,  perbandingan  kelas  mayoritas  dan  minoritas pada  kelas  biner  mendonorkan  atau  tidak  mendonorkan menunjukkan  bahwa  himpunan  data  ini  memiliki ketidakseimbangan  data  dengan  rasio  ketimpangan  1:3. Ketimpangan kelas ini merupakan bentuk ketidakseimbangan  dengan  kondisi  kelompok  kelas mayoritas memiliki jumlah sampel berbeda , biasanya lebih
tinggi dibandingkan dengan kelas lainnya (minoritas) secara kuantitas [3].
Teknik yang digunakan untuk menyeimbangkan himpunan data  adalah  dengan  menerapkan random  over  sampling, Sythentic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE) [13][14].  Dengan  menambahkan  data  sintesis  melalui SMOTE maka didapatkan 570 sampel masing-masing class.
2.2.4 Distribusi data untuk training dan testing
Tahap  selanjutnya  data  dibagi  menjadi data training dan data testing . Data training digunakan untuk pemodelan dan data testing dilakukan untuk menguji kinerja dan kebenaran dalam model yang digunakan. Pada penelitian ini digunakan 10 fold CV(Cross  Validation) ,  data  dibagi  10 fold yang memiliki  ukuran  mendekati  sama,  terdapat  10 subset data untuk mengevaluasi model. Dalam prosesnya tiap 10 subset , digunakan 9 training fold dan  1 testing fold oleh Cross Validation .
Pengklasifikasi  menggunakan  algoritma SVM untuk mendapatkan hyperplane sebagai  sebuah  fungsi  untuk mengoptimalkan    separasi  pada  observasi  dengan  nilai variabel  target  yang  berbeda  [15].  Disebut  h yperplane karena berupa line pada dua dimensi dan  disebut flatplane pada multiple dimensi.  Hasil  prediksi  dari  model ditabulasikan ke dalam confusion matrix ditunjukkan pada Tabel  3.  Evaluasi  akurasi  didapatkan  menggunakan persamaan  (2).  Evaluasi  presisi  didapatkan  menggunakan persamaan  (3).  Evaluasi recall didapatkan  menggunakan persamaan (4), dan F-1 Score dengan persamaan (5).
Tabel 3 . Confusion Matrix Aktual Class 1 Class 2 Prediksi Class 1 True Positive (TP) False Negative (FN) Class 2 False Positive (FP) True Negative (TN)

## Akurasi dihitung menurut Persamaan (2).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (2)
Presisi dihitung menurut Persamaan (3).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(3)
Recall dihitung menurut Persamaan (4).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(4)
F-Measure dihitung menurut Persamaan 5.
𝐹𝑀 = 2  × 𝑃𝑟 ∗ 𝑆𝑛 𝑃𝑟 +𝑆𝑛
(5)
Tabel evaluasi confusion  matrix pada  Tabel  3  adalah sebagai metrik untuk mendapatkan performa model sebagai hasil latih pembelajaran mesin. Dilakukan perhitungan dan pengamatan akurasi menggunakan persamaan (2), precision
menggunakan persamaan (3), nilai hasil recall menggunakan persamaan (4), dan F-Measure menggunakan persamaan  (5).  Secara  spesifik  dengan  mengamati  nilai yang  dihasilkan  pada precision dan recall ,  pembelajaran yang dihasilkan digunakan untuk meningkatkan nilai recall tanpa mempengaruhi nilai precision, dan hal ini didapatkan melalui penerapan keseimbangan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyiapan lingkungan pengembangan dan pengujian model dilakukan dengan memanfaatkan tool Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) - licensed under the GNU General  Public  License . WEKA menerapkan  berbagai algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  melakukan  beberapa proses yang berkaitan dengan penambangan data.
Gambar 3 . WEKA Knowledge Flow
Kerangka kerja penelitian pada Gambar 1,
ditransformasikan  pada  sebuah layout Knowledge  Flow WEKA seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  3.  Hal  ini membuat tahapan penelitian yang dilakukan menjadi runut, utuh  dan  jelas.  Penyiapan data  set ditunjukkan  pada  blok “A. Load Data set IR 1:3”. Imbalanced Ratio ( IR ) atau rasio ketimpangan  kelas  didapatkan  dari  perbandingan  jumlah sampel minor 178 terhadap jumlah sampel mayor 570 (lihat Gambar 4).
83 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
Tahapan pre-processing pada  blok  “B. Missing  Handling Value (Impulse Mean) ”, Pada penelitian ini jumlah sampel sebanyak  748,  pada filter yang  dipilih  gunakan weka.filters.unsupervised.attribute.NumericCleaner dengan pengaturan minDefault adalah NaN dan minThreshold 0.1E-7.  Ditemukan  pada  V1  sebanyak  5 sampel  (~1%)  lihat  Gambar  5,  data dengan  status missing value . Yakni pada baris ke 2;12;68;107;5055.
Gambar 5 . Status Missing Value
Untuk  penanganan missing  value dengan mean-impulse, weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues.
Gambar 6 . Sampel Data Hasil Impulse Mean
Hasilnya, pada kelima record yang kosong tersebut di V1, telah disesuaikan dengan nilai 9.570659. Lihat pada Gambar 6 terdapat 12 baris sampel data. Pada data ke 2 dan 12 telah dilakukan penanganan missing value dengan impulse mean.
Gambar 7 . Distribusi monetary terhadap recency
Gambar  7  memvisualkan  sebaran  data  yang  digunakan memiliki  jangkauan  distribusi  nilai  sangat  jauh,  dapat dicermati skala yang digunakan pada monetary(V3) sumbu- y  adalah  ribuan  dan recency(V1) sumbu-x  dengan  skala satuan. Proses normalisasi yang digambarkan pada blok “C. Normalisasi ( MinMax Scaling )”, menghasilkan fitur berada dalam skala distribusi dengan rentang yang sama, gunakan weka.filters.unsupervised.attribute.Normalize. Hasilnya
tanpa  mengubah  “makna  data”  himpunan  data  ini diskalakan pada setiap variabel input , lihat Gambar 8.
Gambar 8 . Hasil Normalisasi
Pada  Gambar  8,  selain  dari  atribut class dilakukan normalisasi dengan menggunakan MinMax Scaling. Atribut V1-V4 memiliki rentang antara 0 hingga 1 setelah dilakukan normalisasi. Data  set hasil  normalisasi  digunakan  pada pembelajaran mesin model skenario-1.
Tahap  penyeimbangan  data  digambarkan  pada  Gambar  9 layout Knowledge  Flow label  “D. Balancing  Method (SMOTE) ”.
Gambar 9 . Knowledge Flow Balancing Method
SMOTE meningkatkan  kuantitas  sampel  minoritas  dalam suatu  himpunan  data.  Untuk  mendapatkan  rasio  1:1, gunakan  pengaturan  tetangga  terdekat  =5  dan  persentase duplikasi =220. ( weka.filters.supervised.instance.SMOTE)
Gambar 10 . Visualisasi Data set Hasil SMOTE
Algoritma SMOTE bekerja  menggunakan  sampel  pada setiap  kelas  target  dan  tetangga  terdekatnya    untuk menghasilkan  contoh  data  baru  dengan  menggabungkan fitur  kasus  target  dan  fitur  tetangganya.  Pendekatan  ini meningkatkan  fitur  yang  tersedia  untuk  setiap  kelas  dan membuat sampel sintesis menjadi lebih mirip. Data set hasil SMOTE dipergunakan  pada  pembelajaran  mesin  model skenario-2.
Klasifikasi  dengan SVM yang  dipergunakan  pada WEKA library(weka.classifiers.functions.SMO) adalah  dengan menerapkan Sequential Minimum Optimation ( SMO ) [16]. Pengaturan standar dilakukan proses normalisasi pada data latih.  Karena  sudah  dilakukan  tahap  pra-pemrosesan  pada himpunan  data  yang  dipergunakan  maka  pilihan  ini diabaikan seperti ditunjukkan pada Gambar 11. Kernel yang dipergunakan
adalah
polynomial
kernel (weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel) dengan  nilai  eksponen  adalah  2  yang  memperhitungkan Persamaan (6) dan Persamaan (7)
𝐾 (𝑥,𝑦) = < 𝑥, 𝑦 > 𝑝 (6) 𝐾 (𝑥,𝑦) =   (< 𝑥, 𝑦 > +1) 𝑝 (7) Gambar 11 . Kernel SMO
Gambar 12 . Layout P embelajaran Mesin Model A
Pada skenario-1 penyiapan pembelajaran mesin divisualkan pada  Gambar  12, data  set dengan  rasio  ketimpangan  1:3 dipergunakan sebagai data latih dan uji. Pada penelitian ini digunakan 10 fold CV(Cross Validation) . Dalam prosesnya tiap 10 subset , digunakan 9 training fold dan 1 testing fold oleh Cross Validation . Hasilnya didapatkan performa model seperti  pada  Tabel  4,  dengan  akurasi  76.7%, precision 78.3%, recall 76.7% F score 67.4%.
Tabel 4 . Confusion Matrix SVM Skenario 1 Aktual 1 Aktual 2 Prediksi 1 569 1 Prediksi 2 173 5
WEKA menampilkan output hasil  perhitungan  pada  tiap class dan  reratanya,  lihat  Gambar  13.  Terdapat  gap  yang
sangat  jauh  pada  performa recall atau  s ensitivity ( True Positive Rate). Bahwa class 1, memiliki recall 99.8% dan class 2  yang  hanya  memiliki recall 2.8%.  Meskipun weighted  average yang  dihasilkan  cukup  tinggi  sebesar 76.6%,  namun  model  ini  akan  cenderung  menghasilkan klasifikasi  pada class 1  (tidak  mendonorkan  darah). Sementara class 2  (mendonorkan  darah)  cenderung diabaikan, karena recall pada class 2 ini sangat kecil 2.8%.
Gambar 13 . Hasil Evaluasi Model A
Pada  skenario-2, data  set dengan  rasio ketimpangan 1:1 dipergunakan  untuk  melatih  dan  menguji  model  yang dihasilkan, lihat  Gambar 14.
Gambar 14 . Layout Pembelajaran Mesin Model A
Data  set tersebut  dihasilkan  melalui  proses  penambahan data sintesis pada class minor. Menerapkan teknik Synthetic Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE) salah  satu varian Random Over Sampling (weka.filters.supervised.instance.SMOTE) [17]. Dengan
pengaturan  standar  menggunakan  nilai  5  pada  jumlah tetangga  terdekat  ( nearestNeighbors) dan peningkatan populasi  minor  570  maka  diberikan  nilai  220  pada
85 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
pengaturan  label  prosentase.  Diterapkan CrossValidation dengan  10 fold .    Hasilnya  didapatkan  performa  model, dengan akurasi 69.8%, presisi 70.1%, recall 69.8%, F score 69.7%. Nilai tersebut dengan memperhitungkan pada metrik error yang diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Confusion Matrix SVM Skenario 2 Aktual 1 Aktual 2 Prediksi 1 365 205 Prediksi 2 139 431
Sepintas  terlihat  penurunan  akurasi  ~6%  dibandingkan skenario 1. Namun jika dilihat lebih dalam pada Gambar 15, class 1 menunjukkan recall 64.0% dan class 2 dengan recall 75.6% Hal yang sangat berbeda pada skenario 1 adalah  di mana class 1, memiliki recall 99.8% dan class 2 yang hanya memiliki recall 2.8%.  Gap  yang  terlalu  jauh  ini  (~97%) adalah fakta performa metrik recall pada skenario 1.  Pada skenario  2,  gap  antar class pada  metrik recall cenderung berimbang  dan  ketimpangannya  tidak  terlalu  jauh  seperti pada skenario 1.
Gambar 15 . Hasil evaluasi model B
Gambar  16  menampilkan  perbandingan  performa  model klasifikasi yang dihasilkan oleh SVM dengan menggunakan data set dengan variasi imbalanced ratio (IR) yang berbeda. Untuk  memudahkan  penyebutan  selanjutnya  maka IR 1:3 adalah model A, IR 1:1 adalah model B. Dari 5 parameter performa, nilai model A lebih unggul ~6-8% di 3 parameter (akurasi,  presisi  dan recall ).  Namun  pada  2  parameter lainnya F-Score dan ROC Area nilai model B lebih unggul.
Weka menyediakan  fitur load/save setelah  model didefinisikan.  Konfigurasi  yang  telah  diatur  di  awal  dapat dipanggil  secara  cepat  tanpa  melalui  proses  tahapan pengaturan  awal  untuk  penyiapan  model.  Dalam  simulasi diberikan  data  lokal  pada  kedua  model  tersebut  dengan populasi  748  data  sukarelawan  yang  telah  memiliki  label. Dalam  simulasi  pengujian,  label  dihilangkan  untuk diprediksi oleh model A dan model B. Label sebagai fakta sekaligus  pembanding  terhadap  hasil  prediksi  masing- masing model.
Gambar 17 . Performa Model A
Lihat pada Gambar 17, hasilnya terdapat 174 hasil prediksi keliru  terhadap  data uji  pada model  A di  mana  173 keliru memprediksi mendonorkan darah (faktanya tidak mendonor)  dan  1  tidak  mendonorkan  darah  (faktanya mendonor).
Gambar 18 . Grafik Plot Hasil Prediksi Model A
Visualisasi plot distribusi hasil prediksi diperlihatkan pada Gambar  18.  Terdapat  1 outlier label  1  yang  diprediksi sebagai  label  2.  Namun  pada  label  2, outlier didominasi prediksi  label  1  sebagai  label  2,  artinya  lebih  banyak kekeliruan hasil prediksi pada label 2.
86 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
Tabel 6 . Hasil Pengujian Model A
Aktual 1 Aktual 2 Prediksi 1 569 173 Prediksi 2 1 5
Dengan menggunakan persamaan (2) maka didapatkan nilai akurasi untuk model A sebagai berikut,
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 569 + 5 569 + 1 + 5 + 173 𝑥100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 574 748 𝑥100% = 76.7%
Terhadap  data  tes  ini  model  A  memiliki  prediksi  benar 76.7%, sesuai dengan output pengklasifikasi pada Gambar 17.
Gambar 19 . Plot ROC Model A
Diperlihatkan  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC) pada  Gambar  19.  Distribusi ROC cenderung mendekati garis baseline . Nilai Area Under Curve (AUC) = 0.5132, sesuai dengan perhitungan pada Gambar 17.
Skenario yang sama disimulasikan pada model B.
Gambar 20 . Performa Model B
Dan hasil uji pada model B pada Gambar 20 didapatkan 51 prediksi  keliru,  yakni  sebanyak  49  kejadian  mendonorkan
darah (seharusnya tidak mendonorkan) dan 2 kejadian tidak mendonorkan darah (seharusnya mendonorkan).
Gambar 21 . Grafik Plot Hasil Prediksi Model B
Hasil visualisasi plot distribusi prediksi diperlihatkan pada Gambar  21.  Terdapat  2 outlier label  1  yang  diprediksi sebagai label 2. Pada label 2, prediksi pada label  2 sebagai label  1    jauh  lebih  sedikit  (49)  dibandingkan dengan  hasil pada simulasi model A. Lihat pada Gambar 20 Nilai r ecall pada  kelas  2  ini  nilainya  75%.  Jauh  lebih  baik  dibanding dengan model A , lihat Gambar 17 dengan nilai recall 2.8%.
Tabel 7 . Hasil Pengujian Model B Aktual 1 Aktual 2 Prediksi 1 568 49 Prediksi 2 2 129
Dengan menggunakan persamaan (2) maka didapatkan nilai akurasi untuk model B sebagai berikut,
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 568 + 129 568 + 2 + 129 + 49 𝑥100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 697 748 𝑥100% = 93.2%
Terhadap data uji ini model B memiliki prediksi benar 93.2% sesuai dengan output pengklasifikasi model B pada Gambar 20.
Gambar 22 . Plot ROC Model B
Diperlihatkan  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC) pada  Gambar  22.  Distribusi ROC cenderung menjauh di atas dari garis baseline . Nilai Area Under Curve (AUC) = 0.8606, sesuai dengan perhitungan pada Gambar 20.

## 4. KESIMPULAN
Terhadap tujuan penelitian, telah didapatkan data set yang seimbang  dengan  rasio  ketimpangan  1:1.  Himpunan  data sebanyak  1.440  sampel,  lihat  Gambar  4  dan  Gambar  10. Namun ini hanya digunakan untuk kebutuhan analisa, tidak untuk menggantikan data set donor darah sebelumnya pada repositori UCI .
Perbandingan  evaluasi  masing-masing  model  klasifikasi SVM telah  dilakukan,  lihat  Gambar  13  dan  Gambar  15. Mendasari  atas  hasil  dari  percobaan  berulang,  performa hasil  latih  yang  didapatkan  dengan data  set yang  tidak seimbang  memang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan performa  hasil  latih  setelah  diterapkan data  set yang seimbang. Performa tersebut lebih tinggi 6 hingga 8 persen pada metrik akurasi, presisi, dan recall .
Namun  simulasi  prediksi  dengan  748  sampel  pada  model yang  telah  dihasilkan,  lihat  Tabel  6  dan  Tabel  7, menunjukkan  hal  yang  berbeda  dalam  performa  akurasi prediksinya  .  Setelah  dilakukan  simulasi    prediksi  dengan populasi 748 sampel, terlihat akurasi dari model yang dilatih dengan data seimbang faktanya lebih tinggi 15.8%. Model hasil pembelajaran mesin yang dihasilkan melalui pelatihan dengan rasio ketimpangan 1:1  memiliki akurasi 93.2%. Dan model  yang  dilatih  dengan  data  tidak  seimbang  memiliki akurasi  76.7%. Area  Under  Curve  (AUC) pada  model  B (lihat  Gambar  22)  dengan ROC =0.8606  lebih  baik dibandingkan dengan model A dengan ROC= 0.5132 (lihat Gambar 19).
Hal  ini  menjelaskan  bahwa  keseimbangan  data memiliki pengaruh  terhadap  prediksi  yang  dihasilkan  dari  suatu model.  Pengaruh  ini  hendaknya  diberikan  perhatian  di tahapan pra-pemrosesan data guna melatih mesin sehingga
menghasilkan prediksi dengan akurasi yang baik di masing- masing  kelas.  Teknik SMOTE  dan normalisasi Min-Max Scaling turut  berkontribusi  positif  dalam  menunjang  data latih yang baik dalam pembelajaran mesin.
Untuk  mendukung  lebih  dalam  optimasi  keseimbangan data,  variasi  pelatihan  dan  pengujian  dapat  dilakukan dengan  rasio  ketimpangan  yang  lebih  variatif.  Kombinasi SMOTE dengan    varian ROS lainnya  berpotensi mendapatkan  data  sintesis  yang  lebih  baik  pada pembelajaran mesin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. C. Yeh, K. J. Yang, and T. M. Ting, “Knowledge discovery  on  RFM  model  using  Bernoulli sequence,” Expert  Syst  Appl ,  vol.  36,  no.  3,  pp. 5866–5871, Apr. 2009, doi: 10.1016/J.ESWA.2008.07.018.
[2] C. Kurniawan Putra Rukma, “Increase Accuracy of Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm  with  K-Means Clustering  for  Prediction  of  Potential  Blood Donors,” Journal  of  Advances  in  Information Systems  and  Technology ,  vol.  4,  no.  1,  2022,
[Online].
Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/jaist
[3] K.  Akbar  and  M.  Hayaty,  “Data  Balancing  untuk Mengatasi  Imbalance  Data  set  pada  Prediksi Produksi  Padi  Balancing  Data  to  Overcome Imbalance Data set on Rice Production Prediction,”
Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information  Technology Journal of UMUS , vol. 2, no. 02, pp. 1–14, 2020.
[4] K.  Imoto,  S.  Mishima,  Y.  Arai,  and  R.  Kondo, “Impact  of  data  imbalance  caused  by  inactive frames  and  difference  in  sound  duration  on  sound event  detection  performance,” Applied  Acoustics , vol. 196, p. 108882, Jul. 2022, doi: 10.1016/J.APACOUST.2022.108882.
[5] S.  Mutmainah,  “PENANGANAN  IMBALANCE DATA  PADA  KLASIFIKASI  KEMUNGKINAN PENYAKIT STROKE,” 2021. [Online]. Available: https://library.uii.ac.id/osr
[6] F.  Yulian  Pamuji,  “Pengujian  Metode  SMOTE Untuk Penanganan Data Tidak Seimbang Pada Data set  Binary,” Seminar  Nasional  Sistem  Informasi , vol. 2022, 2022.
[7] R. Kembang Hapsari and T. Surabaya, “SNESTIK Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi,  dan  Teknik  Informatika  Implementasi Algoritma SMOTE Sebagai Penyelesaian Imbalance  Hight  Dimensional  Data  sets,”  p.  427, doi: 10.31284/p.snestik.2022.2868.
[8] E. Sutoyo, M. Asri Fadlurrahman, J. Telekomunikasi  Jl  Terusan  Buah  Batu,  K.
Dayeuhkolot,  K.  Bandung,  and  J.  Barat,  “JEPIN (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika) Penerapan  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance Class  dalam  Klasifikasi  Television  Advertisement Performance Rating Menggunakan Artificial Neural Network”.
[9] R.  Siringoringo,  “KLASIFIKASI  DATA  TIDAK SEIMBANG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA SMOTE DAN k-NEAREST NEIGHBOR,” 2018.
[10] E. Erlin, Y. Desnelita, N. Nasution, L. Suryati, and F.  Zoromi,  “Dampak  SMOTE  terhadap  Kinerja Random  Forest  Classifier  berdasarkan  Data  Tidak seimbang,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik
Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 3,
pp. 677–690, Jul. 2022,
doi:
10.30812/matrik.v21i3.1726.
[11] A.  S.  Alkahtani  and  M.  Jilani,  “Predicting  return donor  and  analyzing  blood  donation  time  series using  data  mining  techniques,” International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications , vol. 10, no. 8, 2019.
[12] T.  Emmanuel,  T.  Maupong,  D.  Mpoeleng,  T. Semong, B. Mphago, and O. Tabona, “A survey on missing data in machine learning,” J Big Data , vol.
8,  no.  1,  Dec.  2021,  doi:  10.1186/s40537-021- 00516-9.
[13] Y.  A.  Sir  and  A.  H.  H.  Soepranoto,  “Pendekatan Resampling  Data  Untuk  Menangani  Masalah Ketidakseimbangan  Kelas,” Jurnal  Komputer  dan Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 31–38, Mar. 2022, doi: 10.35508/jicon.v10i1.6554.
[14] A.  Arafa,  N.  El-Fishawy,  M.  Badawy,  and  M. Radad,  “RN-SMOTE:  Reduced  Noise  SMOTE based on DBSCAN for enhancing imbalanced data classification,” Journal  of  King  Saud  University  - Computer and Information Sciences , vol. 34, no. 8,
pp. 5059–5074, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2022.06.005.
[15] N.  Sekar  Ramadhanti  and  W.  Ananta  Kusuma, “OPTIMASI  DATA  TIDAK  SEIMBANG  PADA INTERAKSI DRUG TARGET DENGAN SAMPLING DAN ENSEMBLE SUPPORT VECTOR  MACHINE,”  vol.  7,  no.  6,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202072857.
[16] J.  Platt,  “Sequential  minimal  optimization:  A  fast algorithm  for  training  support  vector  machines,” 1998.
[17] N. V Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. S. Philip  Kegelmeyer,  “synthetic  minority  over- sampling Technique,” J Artif Intell Res , p. 16, 2018.