## Penerapan Metode Smote Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Gagal Jantung
Akhmad Syukron Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia akhmad.khy@bsi.ac.id
Eko Saputro Program Studi Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia eko.eto@bsi.ac.id
Sardiarinto Program Studi Sistem Informasi Akuntansi
Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia sardiarinto.sdo@bsi.ac.id
Pudji Widodo Program Studi Teknik Komputer Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia pudji.piw@bsi.ac.id
Abstract—Classification is a process carried out to find a model with the aim of estimating the class of an object whose class is unknown. One of the problems encountered in classification is about  class  imbalances  (class  imbalances)  in  which  a  dataset contains  a  number  of  classes  whose  data are  uneven  so  that  it has  an  adverse  impact  on  the  classification  results.  How  to overcome  class  imbalance  in  classification  by  applying  the SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique) method. Testing data on heart failure by applying the SMOTE method  can  improve  the  performance  accuracy  of  several classification  algorithms.  The  performance  results  obtained show  that  the  SMOTE  Random  Forest  classifier  model  has  a higher accuracy value compared to other models. The accuracy value is 0.881 or 88.1% and the AUC value is 0.947 or 94.7%. From this it can be concluded that the algorithm with the best performance is SMOTE Random Forest.
Keywords—Classification,  Class  Imbalance,  Smote,  Heart Failure
Abstrak—  Klasifikasi  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan untuk  menemukan  sebuah  model  dengan  tujuan  untuk memperkirakan    kelas  dari  suatu  objek  yang  kelasnya  tidak diketahui.  Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  pada klasifikasi adalah tentang ketidakseimbangan  kelas (imbalance Class)  yang mana  suatu  dataset  terdapat jumlah  jumlah kelas yang datanya tidak merata Sehingga memberikan dampak yang tidak baik pada hasil klasifikasi. Cara mengatasi ketidakseimbangan kelas pada klasifikasi dengan menerapkan metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Pengujian  data  penyakit  gagal  jantung  dengan  penerapan metode  metode  SMOTE  dapat  meningkatkan  permforma akurasi dari beberapa algoritma klasifikasi. Hasil kinerja yang didapatkan menunjukkan bahwa dengan model pengklasifikasi SMOTE Random Forest punya nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  model  yang  lain.  Untuk  nilai  accuracy sebesar 0,881 atau 88,1% dan nilai AUCnya sebesar 0.947 atau 94,7%.  Dari  sini  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  dengan performa terbaik yaitu SMOTE Random Forest.
Keywords—  Klasifikasi,  Ketidakseimbangan  Kelas,  Smote, Gagal Jantung

## PENDAHULUAN
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk menemukan  sebuah  model  yang  menjelaskan  serta membedakan  sebuah  konsep  atau  kelas  data  dengan  tujuan untuk memperkirakan  kelas dari suatu objek yang kelasnya tidak  diketahui[6].  Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi pada  klasifikasi  adalah  tentang  ketidakseimbangan    kelas ( imbalance  Class )  yang  mana  suatu  dataset  terdapat  jumlah kelas yang datanya memiliki perbedaan yang signifikan antara kelas  minor  dengan  kelas  mayor[3].  Sehingga  dapat mengakibatkan  klasifikasi  yang  dihasilkan  tidak  sesuai, karena  kelas  minoritas  sering  salah  diklasisifikasi  sebagai kelas  mayoritas.  [13].  Pada  penelitian  sebelumnya,  yang dilakukan  oleh  Laila,  Hikmah  dan  Megasari  tentang penerapan  teknik  oversampling,  underampling  dan  SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dengan menggunakan  dua  metode  klasifikasi  SVM  serta  Random forest  untuk  klasifikasi  bagi  penerima  bidikmisi  seprovinsi Jawa  Timur  pada  Tahun  2017[12].    Berdasarkan permasalahan yang ada pada ketidakseimbangan kelas, maka pada  penelitian  ini  akan  membahas  tentang  cara  mengatasi ketidakseimbangan kelas pada klasifikasi dengan menerapkan metode  SMOTE  pada  algoritma  klasifikasi.  Penerapan SMOTE  pada  algoritma  klasifikasi  dapat  mengurangi terjadinya overfitting yang merupakan salah satu kelemahan dari  teknik  oversampling.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dan untuk meningkatkan nilai akurasi pada algoritma klasisifikasi pada prediksi  penyakit  gagal  jantung  dengan  membandingkan  8 algoritma  klasifikasi  yang  terdiri  dari  algoritma  C45,  SVM, Naïve  Bayes,  K-NN,  Neural  Network,  Random  Forest, Adaboost,  Bagging  untuk  pemodelan  dan  pengujian  unuk menentukan algoritma klasifikasi terbaik pada prediksi gagal jantung.
a) Gagal Jantung
Gagal  jantung  adalah  kondisi  dimana  jantung  tidak mampu  memompa  darah  sesuai  dengan  kebutuhan  jaringan. Gagal jantung kronis adalah masalah utama di seluruh dunia. Gagal  jantung  kronis  dapat  menyerang  siapa  saja,  tua  atau muda,  namun  lebih  sering  menyerang  orang  tua  [8].  Gagal
jantung merupakan penyakit yang mengakibatkan mortalitas dan  morbiditas  yang  tinggi[13].  Penyakit  kardiovaskular merupakan  sekelompok  penyakit  gangguan  jantung  dan pembuluh  darah  yang  merupakan  penyakit  jantung  koroner, jantung  rematik,  serebrofaskular,    dan  gangguan  jantung lainnya[5].
b) Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk menemukan  pola  untuk  menjelaskan  atau  membedakan konsep  atau  kelas  data.  Tujuannya  adalah  untuk  dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang pengenalnya tidak diketahui[6]. Klasifikasi merupakan teknik penambangan data yang  menetapkan  kelas  ke  kumpulan  data  untuk memungkinkan  prediksi  dan  analisis  yang  lebih  akurat[1]. Definisi  klasifikasi  oleh  para  ahli  data  mining  sangat bervariasi. Ini pada dasarnya melibatkan mendapatkan model atau  pola  dengan  memeriksa  proses  dan  menggunakan algoritma klasifikasi yang ada[2].
c) Ketidakseimbangan Kelas(Imbalance Class)
Ketidakseimbangan  kelas  adalah  jumlah  data  yang  tidak seimbang antar kelas. Adanya ketidakseimbangan kelas dapat membuat  metode  klasifikasi  cenderung  mengklasifikasikan kelas  yang  tidak  sesuai/kelas  mayoritas  terhadap  kelas  yang benar/kelas minoritas[7]. Beberapa metode yang diguanakan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas yaitu undersampling dan oversampling. Undersampling merupakan teknik  resampling  untuk  menyeimbangkan  dataset  dengan mengurangi data pada kelas mayor. Sedangkan Oversampling dalah  tenik  resampling  untuk  menyeimbangkan  dataset dengan  meningkatkan  ukuran  pada  kelas  minor.  Salah  satu teknik oversampling adalah teknik SMOTE[3].
d) SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)
Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE) algoritma preprocessing yang paling banyak digunakan dalam permasalahan data yang  tidak seimbang[14]. SMOTE bekerja dengan  memodifikasi  kumpulan  data  yang  tidak  seimbang dengan  membuat  kumpulan  data  sintetik  baru  dari  kelas minoritas  dengan  tujuan  meningkatkan  efisiensi  metode klasifikasi[4].
e) Random Forest
Random forest merupakan metode pembelajaran ansambel  yang  digunakan  untuk  klasifikasi    yang  bekerja dengan  membangun  beberapa  pohon  keputusan  dan menghasilkan keluaran berupa prediksi mode kelas atau rata- rata  pohon  individu[14].  Random  Forest  diartikan  sebagai prinsip  umum  dari  sekumpulan  pohon  keputusan  acak[10]. Random  forest  didefinisikan  sebagai  kombinasi  dari  pohon keputusan. Jumlah pohon keputusan mempengaruhi keakuratan struktur acak secara keseluruhan[9].

## METODE PENELITIAN
Untuk  memudahkan  dalam  melaksanakan  penelitaian, maka dibuatlah alur penelitian mulai dari pengumpulan data, preprocessing,  pemodelan,  pengujian,  serta  evaluasi.  Untuk tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Usulan
Dari  gambar  1  dapat  dilihat  alur  penelitian  yang  akan dilakukan  ,  dimulai  dari  pengumpulan  dataset  yang  diambil dari data sekunder yang ada di website kaggle.com. Data yang digunakan adalah dataset Heart Failure dengan jumlah atribut 12  dengan  atribut  kelas,  dan  jumlah  data  299  instance. Kemudian dilakukan proses resampling dengan menggunakan metode SMOTE ( Synthetic Minority Oversampling Technique )  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  pada dataset Heart Failure. Dari dataset baru yang telah dilakukan resampling, kemudian dilakukan pemodelan menggunakan 8 algoritma klasifikasi, yaitu Naive Bayes, C45, SVM, Random Forest, Neural Network, KNN, Adabost dan Bagging. Dengan evaluasi  pengujian  menggunakan  10 Fold  Crosvalidation untuk menghitung nilai akurasi, F-Measure serta Area under Roc Curve (AUC).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan membahas tentang hasil eksperimen yang  sudah  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Weka  3.8.1 dengan  membuat  pemodelan  tanpa  menggunakan  teknik resampling dan yang menggunakan teknik SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) dengan menggunakan 8 algoritma  klasifikasi  untuk  pemodelan  dan  pengujian. Kemudian  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  akan dibandingkan  untuk  menentukan  algoritma  dengan  nilai akurasi terbaik.

## A. Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang diambil  dari  website  kaggle.com  yaitu  dataset  Heart  Failure Prediction. Yang terdiri dari 12 Atribute utama(age, anaemia, creatinine  phosphokinase,  Diabetes,  ejection  fraction, high_blood_pressure,  platelets,  serum  creatinine,  serum sodium,  sex,  Smoking,  time)  dan  1  Atribut  kelas  binner (death_event)  dan  jumlah  instance  299  yang  terdiri  dari  96 kelas yes, dan 203 instance kelas no.

## B. Klasifikasi Random Forest
Pada  tahapan  ini  dilakukan  experiment  untuk  membuat pemodelan dan pengujian terhadap algoritma random forest pada  prediksi  gagal  jantung  tanpa  menggunakan  proses resampling.  Hasil  Pengujian  akan  dibandingkan  dengan  7 algoritma klasifikasi yang lain untuk menentukan model yang
menghasilkan nilai akurasi yang paling baik. Untuk hasil uji klasifikasi tanpa resampling tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Kinerja Akurasi Pemodelan Tanpa Resampling
N o Algorit m Preci - ssion Recal l Accurac y F- Measur e AUC 1 C45 0,80 3 0,806 0,806 0,804 0,75 0 2 SVM 0,83 3 0,836 0,836 0,831 0,78 9 3 Naïve Bayes 0,77 0 0,776 0,776 0,761 0,85 2 4 Random Forest 0,84 7 0,849 0,849 0,848 0,91 6 5 Neural Networ k 0,73 8 0,742 0,742 0,740 0,79 2 6 KNN 0,68 9 0,709 0,709 0,663 0,65 5 7 Adabost 0,83 3 0,836 0,836 0,833 0,87 6 8 Bagging 0,83 3 0,836 0,831 0,836 0,88 9 Berdasarkan hasil yang diperoleh dari tabel 1, memperlihatkan bahwa nilai akurasi terendah pada algoritma K-NN dengan nilai akurasi 0,709 atau 70,9% dan nilai AUC sebesar 0,655 atau 65,5%. Sedangkan Nilai akurasi tertinggi yaitu  pada  algoritma  random  forest  denga  nilai  akurasi sebesar 0,849 atau 84,9% dan nilai AUC sebesar 0,916 atau 91,6%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  random forest  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  yaitu sebesar,  0,849  dan  nilai  F-Measure:0,848,  dan  AUC:  0,916 untuk memprediksi gagal jantung. Untuk gambar Area Under Roc Curve klasifikasi dengan Algoritma Random forest dapat di lihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Area Under Roc Curve Random Forest

## C. Klasifikasi Smote dengan Random Forest
Eksperimen dilakukan dengan penerapan metode SMOTE pada algoritma klasifikasi random forest. Dimana dataset yang sebelunya tidak seimbang, dengan penerapan smote maka data akan menjadi lebih seimbang dengan melakukan
oversampling  pada  data  minoritas.  Jumlah  instace  pada dataset heart failure prediction berubah menjadi 395 instance, dengan jumlah kelas yes pada atribut death_event menjadi 192 dan kelas no 203. Dari hasil pemodelan dan pengujian pada algoritma klasifikasi dapat dirangkum dalam tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Kinerja Akurasi Pemodelan Dengan
Resampling No Algoritm Prec- ission Recall Accura cy F- Measure AUC 1 Smote+C45   0,821 0,820 0,820 0,820 0,842 2 Smote+SVM  0,823 0,823 0,823 0,823 0,823 3 Smote+Naïv e Bayes 0,789 0,782 0,780 0,780 0,868 4 Smote+Ran dom Forest 0,881 0,881 0,881 0,881 0,947 5 Smote+Neu ral Network 0,752 0,752 0,752 0,752 0,841 6 Smote+KNN 0,740 0,739 0,739 0,739 0,804 7 Smote+Ada bost 0,832 0,830 0,830 0,830 0,915 8 Smote+Bag ging 0,861 0,861 0,861 0,861 0,918
Berdasarkan  tabel  2,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  metode  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over- sampling Technique) dapat meningkatkan permforma akurasi dari  6  algoritma  klasifikasi.  Penerapan  SMOTE  pada algoritma C45 mengalami peningkatan akurasi sebesar 0,014. Penerapan  SMOTE  pada  algoritma  naïve  Bayes  mengalami peningkatan akurasi sebesar 0,004. Penerapan SMOTE pada Algoritma  Neural  Network  mengalami  peningkatan  sebesar 0,010.  Sedangkan  pada  algoritma  K-NN  mengalami peningkatan akurasi sebesar 0,030. Penerapan SMOTE pada algoritma  Bagging  mengelami  peningkatan  akurasi  sebesar 0,030. Pada algoritma Random Forest mengalami peningkatan akurasi sebesar 0,032. Sedangkan pada algoritma SVM  dan  Adaboost  mengalami  penurunan  akurasi  setelah penerapan SMOTE sebesar 0,013 dan 0,006. Dari 8 algotitma klasifikasi  yang  digunakan,  peningkatan  akurasi  tertinggi pada  algoritma  random  forest.  Berikut  adalah  gambar  dari Area Under Roc Curve klasifikasi dengan Algoritma Random forest dengan penerapan SMOTE.

## Gambar 3. AUC SMOTE Random Forest

## KESIMPULAN
Dengan  menerapkan  metode  SMOTE  ini  dapat meningkatkan  permforma  akurasi  dari  beberapa  algoritma klasifikasi  kecuali  metode  SVM  dan  adabost.  Maka disimpulkan  bahwa  metode  SMOTE  dapat  meningkatkan performa  akurasi  secara  efektif  pada  klasifikasi    tidak seimbang untuk prediksi penyakit gagal jantung. Hasil kinerja yang  diperoleh  menunjukan  bahwa  model  pengklasifikasi SMOTE  Random Forest memiliki nilai  accuracy yang lebih tinggi dibandingkan dengan  beberapa model lainnya dengan nilai accuracy sebesar 0,881 atau 88,1% yang dan nilai AUC sebesar  0.947  atau  94,7%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma  yang  memiliki  performa  terbaik  adalah  adalah SMOTE  Random  Forest.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah pada klasifikasi penentuan penyakit gagal jantung.

## PENGHARGAAN
Ucapan  terima  kasih  kepada  Universitas  Bina  Sarana Informatika, serta rekan-rekan dosen yang telah memberikan kontribusinya  dalam  penelitian  ini.  Sehingga  Penelitian  ini dapat terlaksana dan diselesaikan dengan baik.
REFERENSI
[1]Apriliah,  W.,  Kurniawan,  I.,  Baydhowi,  M.,  &  Haryati,  T.  (2021). Prediksi  Kemungkinan  Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest. Jurnal Sistem Informasi , 10 (1), 163–171. http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[2]  Arhami,  M.,  &  Nasir,  M.  (2020). Data  Mining  -  Algoritma  dan Implementasi . Andi.
[3]Astuti, Dwi, F., & Lenti, Nova, F. (2021). Implementasi SMOTE Untuk mengatasi  Imbalance  Class  Pada  Klasifikasi  Car  Evolution Menggunakan K-NN. Jurnal Jupiter , 13 (1), 89–98.
[4]Cahyaningtyas,  C.,  Nataliani,  Y.,  &  Widiasari,  I.  R.  (2021).  Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision
Tree Berbasis SMOTE. Aiti , 18 (2), 173–184. https://doi.org/10.24246/aiti.v18i2.173-184
[5]Falbanyo,  Alvian,  R.  (2022). Ilmu  Keperawatan  Komunitas .  Nasya Expanding Management.
[6]Fitriani,  Dwi,  R.,  Yasin,  H.,  &  Tarno.  (2021).  Penanganan  Klasifikasi Kelas  Data  Tidak  Seimbang  Dengan  Random  Over  Sampling  Pada Naive Bayes. Jurnal Gausian , 10 , 11–20.
[7]Hairani,  H.,  Suweleh,  A.  S.,  &  Susilowaty,  D.  (2020).  Penanganan Ketidak  Seimbangan  Kelas  Menggunakan  Pendekatan  Level  Data. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer , 20 (1), 109–116. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i1.846
[8]Lumi, A. P., Joseph, V. F. F., & Polii, N. C. I. (2021). Rehabilitasi Jantung pada Pasien Gagal Jantung Kronik. Jurnal Biomedik:JBM , 13 (3), 309. https://doi.org/10.35790/jbm.v13i3.33448
[9]Mu’Alim, F., & Hiday, R. (2022). Implementasi Metode Random Forest Untuk  Penjurusan  Siswa di Madrasah  Aliyah  Negeri  Sintang. Jupiter , 14 (1),
116–125.
https://www.neliti.com/publications/441871/implementasi-metode- random-forest-untuk-penjurusan-siswa-di-madrasah-aliyah-nege#cite
[10]Normah,  Rifai,  B.,  Vambudi,  S.,  &  Maulana,  R.  (2022).  Analisa Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine Berbasis  SMOTE. Jurnal  Teknik  Komputer AMIK  BSI , 8 (2),
174–180. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
[11]Nursita,  H.,  &  Pratiwi,  A.  (2020).  Peningkatan  Kualitas  Hidup  Pada Pasien Gagal Jantung: A Narrative Review Article. Jurnal Berita Ilmu Keperawatan , 13 (1), 11. https://doi.org/10.23917/bik.v13i1.11916
[12]Qadrini,  L.,  Hikmah,  H.,  &  Megasari,  M.  (2022).  Oversampling, Undersampling,  Smote  SVM  dan  Random  Forest  pada  Klasifikasi Penerima  Bidikmisi  Sejawa  Timur  Tahun  2017. Journal  of  Computer System and Informatics (JoSYC) , 3 (4), 386–391. https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2154
[13]R,  &  Siringoringo.  (2018).  Klasifikasi  Data  Tidak  Seimbang Menggunakan Algoritma SMOTE dan KNearest Neighbor. Jurnal ISD , 3 (1).
[14]Ramadhan,  N.  G.,  & Adhinata, F.  D.  (2021).  Teknik  Smote  Dan  Gini Score Dalam Klasifikasi Kanker Payudara. RADIAL : Jurnal Peradaban Sains,
Rekayasa Dan Teknologi , 9 (2), 125–134.
https://doi.org/10.37971/radial.v9i2.229