Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 282-289 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25836

## Penerapan  Random  Oversampling  dan  Algoritma  Boosting  untuk Memprediksi Kualitas Buah Jeruk
Imanuel Khrisna Ananda 1, * , Ahmad Zainul Fanani 1 , Dicky Setiawan 1 , Duta Firdaus Wicaksono 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
2 Program Studi  Sistem Informasi, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
* Correspondence: 111202013030@mhs.dinus.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 30 April 2024 | Revised: 2 Mei 2024 | Accepted: 17 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Data tahun 2019 menunjukkan produksi jeruk dunia meningkat menjadi 79 juta ton. Meskipun berbagai jenis  jeruk  dijual  di  pasar  Indonesia,  namun  masih  banyak  yang  menjual  jeruk  berkualitas  rendah. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  teknik  random  oversampling  dan  algoritma  boosting untuk  memprediksi  kualitas  buah  jeruk.  Dengan  sumber  data  dari  dataset  publik  Orange  Quality Analysis Dataset penelitian ini merupakan penelitian prediktif atau eksperimental dengan menggunakan teknik  random oversampling untuk  menangani  ketidakseimbangan data  dan menggabungkan dengan metode algoritma boosting seperti adaboost, gradient boosting, light GBM, dan catboost  dengan objek data yang diteliti ukuran, berat, tingkat kemanisan, tingkat keasaman, dan yang lainnya. Dengan melihat akurasi  dari  beberapa  algoritma  boosting  yang  dipakai  menunjukan  bahwa  algoritma  catboost mengasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 91,42%. Diharapkan produsen jeruk dapat menghasilkan produk  yang  berkualitas  tinggi  dan  meminimalkan  terjadinya  jeruk  berkualitas  rendah  sehingga konsumen mendapatkan jeruk berkualitas tinggi. Hal ini juga dapat membantu produsen memasarkan buah jeruk tidak hanya di dalam negeri tetapi juga ke luar negeri.
Kata kunci: algoritma boosting ; kualitas jeruk; random oversampling

## Abstract
According to the 2019 data, global orange production has increased significantly, reaching 79 million tons. However, despite the availability of various types of oranges in Indonesian markets, many vendors still  sell  low-quality  oranges.  To  address  this  issue,  researchers  have  applied  random oversampling and boosting algorithms to predict orange quality, using the public Orange Quality Analysis Dataset. This  study  uses  random  oversampling  to  address  data  imbalance  and  combines  it  with  boosting algorithms like Adaboost, Gradient Boosting, Light GBM, and CatBoost. The data features considered include size, weight, sweetness level, acidity level, and others. The accuracy of the boosting algorithms used varied, with CatBoost showing the highest accuracy rate of 91.42%. The hope is that this research can  help  orange  producers  create  high-quality  products  and  reduce  the  occurrence  of  low-quality oranges,  ultimately  providing  consumers  with  better  oranges.  Additionally,  this  can  help  producers market their oranges both domestically and internationally.

## Keywords: boosting algorithms; orange quality; random oversampling

## PENDAHULUAN
Industri  pertanian  dan  agribisnis  memegang  peranan  penting  dalam  menyediakan makanan bagi populasi dunia. Di dalamnya, prediksi kualitas produk menjadi salah satu aspek yang krusial untuk memastikan kepuasan pelanggan dan efisiensi produksi yang optimal(Sidik
et  al.,  2023).  Khususnya  dalam  kasus  buah  jeruk,  pemantauan  mutu  yang  tepat  dapat memengaruhi  proses  panen,  penyimpanan,  distribusi,  dan  akhirnya,  pengalaman  konsumen. Jeruk  yang  dijual  umumnya  jelek  dan  kusam  tampilannya  serta  bervariasi  dalam  rasa  dan kualitas. Oleh karena itu, seiring dengan meningkatnya produksi jeruk, sistem pemilihan mutu jeruk  masih  bersifat  tradisional  atau  hanya  berdasarkan  penglihatan  sehingga  tidak memberikan klasifikasi yang cukup baik (Ginting & Ginting, 2021). Memanen buah jeruk yang belum  matang  berdampak  pada  kualitas  buah  jeruk  yang  dipasarkan  karena  membuat  buah jeruk cepat busuk ketika dipasarkan ke konsumen (Bangun & Sihombing, 2021). Jeruk dengan mana  latin Citrus mempunyai  banyak  manfaat  untuk  kesehatan  dan  gizi  yang  tinggi  karena kandungan dari vitamin C dan gula yang baik (Manihuruk et al., 2019). Beberapa jenis buah yang sering dikembangkan oleh petani yaitu jeruk manis, jeruk limau dan jeruk siam. Jeruk dapat  dibudidayakan  dan  dibudidayakan  oleh  petani    dataran    rendah  hingga  dataran  tinggi dengan  menggunakan  berbagai  varietas/benih  komersial    dan  dapat  dikonsumsi  oleh masyarakat berpendapatan rendah hingga  tinggi (Abdullah & Sandy, 2021). Jeruk mempunyai banyak macam rasa sehingga pembeli hanya memanfaatkan informasi dari penjual buah saja. Terkadang informasi yang diberikan penjual tidak sesuai dengan apa yang diharapkan karena penjual  masih  melakukan  cara  yang  sangat  tradisional  sehingga  informasi  yang  diberikan bersifat subyektif dan tidak konsisten (Barkah, 2020).
Sistem yang digunakan penjual masih sangat tradisional maka dari itu untuk memenuhi kebutuhan  akan  sistem  prediksi  yang  dapat  mengklasifikasikan  kualitas  buah  jeruk,  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  seperti  ukuran,  berat,  tingkat  kemanisan,  tingkat  keasaman, kelembutan buah, waktu panen, kematangan buah, warna, variasi dan cacat dapat dilakukan. dipertimbangkan.  digunakan  sebagai  parameter  dengan  teknik  kecerdasan  buatan.  Langkah pertama  melibatkan  pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber  untuk  mengidentifikasi keanekaragaman ciri-ciri jeruk. Data tersebut kemudian diproses melalui pembersihan dan pra- pemrosesan yang cermat untuk menghilangkan outlier dan mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut. Model pembelajaran mesin kemudian dipilih dan dilatih berdasarkan data yang dihasilkan untuk memahami pola yang mendasari kualitas buah jeruk. Melalui proses validasi dan  evaluasi  menyeluruh,  model  dapat  diuji  dan  kinerjanya  ditingkatkan.  Hasilnya  adalah sistem  prediksi  yang  memberikan  perkiraan  kualitas  buah  jeruk  yang  akurat,  sehingga membantu memantau dan mengendalikan kualitas buah jeruk secara efektif.
Masalah dengan ketidakseimbangan data pada dataset adalah hasil pembelajaran mesin cenderung  memprediksi,  seringkali  mengklasifikasikan  kelas  minoritas  sebagai  kelas mayoritas (Maulana et al., 2023). Hal ini mengurangi kemampuan kelompok minoritas untuk memprediksi secara akurat, yang sering kali memiliki pengaruh signifikan dalam pengambilan keputusan. Sesuai dengan penelitian sebelumnnya menunjukan  teknik random oversampling dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  ketidakseimbangan  data  (Aryanti  et  al.,  2023).  Untuk mengatasi  tantangan  ini,  teknik random  oversampling telah  muncul  sebagai  solusi  yang populer  dan efektif  (Wicaksono  et al.,  2024). Oversampling telah  banyak  digunakan  karena mempertahankan informasi asli kumpulan data dan mudah digunakan (Jiang et al., 2021)
Boosting adalah  teknik asamble yang  menonjol  dalam  pembelajaran  mesin  yang menggunakan  kombinasi  beberapa  pembelajar  lemah  secara  berurutan  untuk  meningkatkan kinerja prediksi atau klasifikasi (Kim et al., 2023). Pembelajaran ensemble adalah metode yang menggabungkan  berbagai  metode  pembelajaran  mesin  tradisional  untuk  meningkatkan performa model prediktif. Berbagai pendekatan telah diusulkan untuk pembelajaran kelompok. Algoritma  augmentasi  adalah  salah  satu  pendekatan  paling  efisien  dalam  kelompok pembelajaran  kelompok  (Ganie  et  al.,  2023).  Algoritma boosting ini  dapat  disebut  meta- algoritma untuk mengurangi bias dan variasi pembelajaran yang diawasi. Kami berpikir untuk membangun model ini untuk menentukan peringkat algoritma akselerasi mana yang tercepat dan paling akurat (Mane et al., 2023).
Pada penelitian yang dilakukan oleh Rahim et al. (2023) menunjukan bahwa penggunaan metode synthetic minority oversampling dan random forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 92%. Penelitian ini meningkat sebesar 2% dari penelitian sebelumnya. Penelitian selanjutnya Alif & Fahrudin (2024) dengan kombinasi oversampling dan undersampling dengan metode naïve bayes, SVM, dan random forest menunjukan kenaikan nilai yang signifikan. Pada metode random  forest  sebesar  78,53%,  naïve  bayes  sebesar  74,83%,  dan  SVM  73,41%.  selain  itu, penelitian  Diantika  (2023)  dengan  teknik oversampling dengan  teknik  light  GBM  pada klasifikasi website phising dengan nilai akurasi sebesar 96,9%, recall sebesar 96,9%, F1-score sebesar 96,9%, dan ROC 99,7% yang secara signifikan lebih baik daripada metode yang lain. Dan  penelitian  Zhu  et  al.  (2021)  dengan  kombinasi  motode oversampling dan  algoritma random forest meningkatkan akurasi dari 44% menjadi 78%.
Beberapa  penelitian  yang  sudah  ada  menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  teknik oversampling dan juga algoritma boosting dapat menyeimbangkan data, tetapi penelitian yang khusus membahas tentang kualitas jeruk dengan pengaplikasian teknik random oversampling dan  beberapa  algoritma boosting masih  jarang  ditemukan  dan  pasti  dapat  menjadi  peluang untuk digali. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan model prediksi kualitas buah jeruk dengan  menggabungkan  teknik random  oversampling dan  berbagai  algoritma boosting . Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memprediksi kualitas buah jeruk dengan lebih akurat dibandingkan tanpa teknik random oversampling . Oleh karena itu, penelitian ini dapat memberikan  informasi  berharga  dan  membantu  petani  jeruk  untuk  memproduksi  atau memasarkan buah dengan kualitas lebih baik.

## METODE
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  perkiraan  kualitas  buah  jeruk dengan  menghilangkan  ketidakseimbangan  data  dengan  menggabungkan  teknik  random oversampling dan algoritma boosting . Kumpulan data yang digunakan tidak seimbang, dengan jumlah sampel jeruk berkualitas tinggi yang jauh lebih sedikit. Oleh karena itu, pengambilan sampel berlebih secara acak digunakan untuk menghasilkan sampel sintetis jeruk berkualitas tinggi. Kemudian beberapa algoritma boosting yaitu adaboost, gradient boosting, catboost dan LightGBM diterapkan pada dataset oversample untuk membuat model prediksi kualitas buah jeruk yang akan dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan penelitian
Pembelajaran  mesin  adalah  pembuatan  model  prediktif  berdasarkan  data.  Proses pembelajaran  mesin  yang  digambarkan  pada  gambar  mencakup  beberapa  langkah  penting untuk membuat model klasifikasi yang akurat dan efisien. Pertama, data disiapkan melalui pra- pemrosesan,  Sebelum memasuki  tahap  yang  lebih  mendalam, memastikan  bahwa data telah bersih  merupakan  hal  yang  penting  dalam  pemrosesan  data  (Setiawan  et  al.,  2024),  setelah melakukan  pembersihan  data  kemudian encoding , encoding merupakan  salah  satu  tahap preprocessing .  Cara  ini  untuk  mengubah  value  dari  fitur  yang  berupa  teks  menjadi  angka (Kristiawan & Widjaja, 2021) dan dinormalisasi untuk memastikan kualitas data. Data tersebut kemudian dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian untuk pelatihan dan evaluasi model. Ketidakseimbangan kelas dalam data selanjutnya diatasi dengan menggunakan teknik random
oversampling ,  dimana  data  kelas  minoritas  direplikasi  untuk  menyeimbangkan  distribusi dengan  kelas  mayoritas.  Algoritma  peningkatan  kemudian  digunakan  untuk  membangun model klasifikasi secara iteratif. Algoritma ini bekerja dengan membangun model baru pada setiap iterasi, dengan fokus pada kesalahan yang dilakukan pada model sebelumnya. Algoritma peningkatan  yang  umum  digunakan  adalah Adaboost,  Gradient  Boosting,  Light GBM,  dan Catboost .  Terakhir,  model  yang  dilatih  dievaluasi  pada  set  pengujian  menggunakan  metrik seperti akurasi, presisi, dan perolehan untuk mengukur performanya.
Pada penelitian ini menggunakan rumus akurasi saja untuk mengetahui nilai dari kualitas buah jeruk untuk mengevaluasi model klasifikasi dengan mendeskripsikan proporsi prediksi yang benar dalam kumpulan data tertentu, Terdapat beberapa singkatan dari rumus persamaan metrik akurasi TP yaitu true positive, FN yaitu false positive, TN yaitu true negative, FN yaitu false  negative yang dijabarkan pada persamaan (1).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) X 100% (1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Dataset  yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  kualitas  buah  jeruk  diambil  dari laman  Kaggle. Orange  Quality  Analysis  Dataset digunakan  sebagai  bahan  utama  untuk penelitian ini. Dataset  ini memiliki jumlah data sebanyak 241 dengan 11 fitur yang merupakan penunjang untuk mengetahui apakah kualitas jeruk yang diteliti mempunyai kualitas yang baik atau  tidak  sesuai  dengan  rentang  nilai  yang  ada.  Dataset  ini  memberikan  informasi  yang berharga untuk penelitian tentang kualitas jeruk. Dengan fitur-fitur seperti size (ukuran dalam cm), weight (berat  dalam  gram), brix (tingkat  kemanisan),  pH  (tingkat  keasaman), softness (tingkat  kelembutan  dalam  rentang  1-5), harvest  time (hari  pasca  panen), ripeness (tingkat kematangan dalam rentang 1-5), color (warna buah), variety (jenis varietas jeruk), blemishes (cacat/tidak), dan sebagai target adalah quality (kualitas buah jeruk dalam rentang 1-5). Dengan memanfaatkan dataset ini, diharapkan penelitian dapat menghasilkan wawasan yang mendalam tentang bagaimana faktor-faktor ini berinteraksi untuk menentukan kualitas jeruk.
Tahapan  selanjutnya  adalah data  cleaning (pembersihan  data)  meliputi  pengecekan missing value (nilai yang hilang atau kosong) dan duplicate value (nilai yang duplikat). Dalam dataset ini, hasil menunjukkan bahwa tidak terdapat adanya data yang hilang atau duplikat. Hal ini  memberikan  keyakinan  bahwa  dataset  telah  siap  untuk  analisis  lanjutan  tanpa  perlu melakukan tindakan tambahan terkait dengan data yang hilang atau terduplikat.
Tahapan selanjutnya yaitu oversampling, karena masih ada dataset yang belum seimbang oleh  karena  itu  dilakukan  tahap random  oversampling . Random  oversampling merupakan langkah  penting  dalam  penelitian  ini  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data  dan meningkatkan  akurasi  prediksi  kualitas  buah  jeruk.  Teknik  ini  membantu  model  prediktif belajar  lebih  efisien  dan  membuat  klasifikasi  lebih  akurat,  terutama  untuk  kategori  jeruk premium yang sebelumnya kurang terwakili. Hasil oversampling dapat dilihat pada gambar 2.
Terlihat  pada  gambar  2,  sebelum  dilakukan oversampling data  pada  buah  jeruk  masih belum  seimbang.  data  paling  banyak  berada  pada  kualitas  4  diikuti  kualitas  5,  kemudian kualitas 3, kualitas 2, dan kualitas 1. tetapi setelah dilakukannya oversamlpling membuat data kualitas 1 - 5 menjadi seimbang. dalam hal ini menunjukan bahwa oversampling efektif dalam menyelesaikan masalah ketidakseimbangan data, yang pada akhirnya meningkatkan keandalan model prediksi.. Tahap selanjutnya adalah melakukan splitting data untuk membagi 2 bagian, yaitu bagian pertama digunakan untuk melatih data dan bagian yang kedua untuk menguji data.
Ada beberapa model yang dipakai dalam penelitian ini. Yang pertama adalah Adaboost Classifier yaitu  teknik  untuk  menggabungkan  beberapa  pembelajaran  lemah  menjadi pembelajar  yang  kuat  untuk  meningkatkan  kinerja  model  prediksi. Adaboost memberikan bobot yang berbeda pada setiap instance data. Hal ini memungkinkan model untuk fokus pada instance yang sulit diprediksi oleh model sebelumnya, sehingga meningkatkan kinerja secara bertahap dengan memperbaiki kesalahan prediksi sebelumnya. Dengan pendekatan ini, setiap langkah  dalam  proses  pembelajaran adaboost berusaha  untuk  memperbaiki  area  yang  sulit diprediksi  oleh  model  sebelumnya,  sehingga  secara  keseluruhan,  model  yang  dihasilkan menjadi lebih kuat dan mampu menangani variasi yang lebih kompleks dalam data. Hasil dari beberapa teknik yang telah dicoba dapat dilihat dari tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Metrik evaluasi sebelum oversampling
Tabel 3. Metrik evaluasi setelah oversampling
Pada tabel 2 diperlihatkan hasil metriks evaluasi beberapa metode sebelum dilakukannya oversampling dengan  hasil  yang  kurang  nilai  tertinggi  pada  akurasi  hanya  diangka  67,34% dengan metode gradient boosting. Sedangkanpada tabel 3 diperlihatkan hasil metriks evaluasi dari  beberapa  metode  setelah  dilakukan oversampling menunjukkan  nilai  akurasi  tertinggi diangka 91,42% dengan metode yang dipakai adalah Catboost .

## Pembahasan
Penelitian ini menggunakan data dari Orange Quality Analysis Dataset , dataset publik sebanyak 241 dataset. Setelah dilakukan seleksi ulang, jumlah data bertambah menjadi 525. Variabel  yang  diamati  adalah  ukuran  buah  jeruk,  berat,  rasa  manis,  keasaman,  keempukan, waktu panen, kematangan, waktu, varietas, kecacatan dan mutu. Teknik random oversampling dan  empat  algoritma  berbeda  digunakan  dalam  percobaan: Adaboost,  Gradient  Boosting,
Metode Akurasi Presisi Recall F1-Score AdaBoost 42,85% 58,50% 42,85% 45,09% Gradient Boosting 67,34% 69,00% 67,34% 67,09% Light GBM 65,30% 66,98% 65,30% 65,76% CatBoost 61,22% 68,20% 61,22% 59,93% Metode Akurasi Presisi Recall F1-Score AdaBoost 54,28% 55,12% 54,28% 53,07% Gradient Boosting 87,61% 87,42% 87,61% 87,36% Light GBM 88,57% 88,46% 88,57% 88,33% CatBoost 91,42% 91,53% 91,42% 91,37%
LightGBM  dan  Catboost .  Tujuan  utamanya  adalah  memprediksi  kualitas  buah  jeruk  dan mengevaluasi tingkat akurasi yang dihasilkan oleh masing-masing algoritma.
Hasil dari metode adaboost terlihat sebelum oversampling mempunyai akurasi sebesar 42,85%,  setelah  dilakukannya  oversampling  metode adaboost mempunyai  akurasi  sebesar 54,28%. dalam hal ini terjadi peningkatan nilai akurasi sebesar 11,43%. pada metode gradient boosting  terlihat  sebelum  oversampling  mempunyai  niali  akurasi  sebesar  67,34%,  setelah oversampling  terjadi  peningkatan  sebesar  20,27%  yaitu menjadi  87,61%.  pada metode light GBM sebelum oversampling mempunyai nilai akurasi sebesar 65,30%. setelah dilakukannya oversampling  nilai  akurasinya  menjadi  88,57%,  nilai  akurasi  tersebut  meningkat  sebesar 23,27%. kemudian metode catboost nilai akurasi yang dihasilkan sebelum oversampling adalah 61,22%,  namun  setelah oversampling terjadi  peningkatan  sebesar  30,2%  yaitu  menjadi 91,42%.  Peningkatan  ini  disebabkan  karena  data  yang  tersedia  tidak  seimbang  sebelum dilakukan oversampling , yang mana hasilnya hanya mencakup sebagian besar data. Dengan oversampling ini, data mayoritas dan minoritas menjadi seimbang, sehingga hasilnya konsisten dan meningkatkan keakuratan data yang diuji.
Hasil  pengujian  dari  keempat  algoritma  boosting  tersebut  menandakan  bahwa  dengan melakukan oversampling pada dataset dapat meningkatkan nilai akurasi yang didapat. Hal ini konsisten  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  random oversampling , seperti  yang  dijelaskan  dalam  penelitian  Lindawati  et  al.  (2023).  Sebelum  dilakukan oversampling, data menunjukkan terdapat 773 record yang tepat, sedangkan yang tidak tepat hanya 70. Namun, setelah terpilih kembali, jumlah entri  tepat dan tidak tepat sama, masing- masing  773.  Selain  itu,  algoritma  boosting  khususnya  algoritma random  forest memberikan hasil yang baik dengan presisi 90,04%, recall 90,04%, dan presisi 89,05%. Penelitian ini juga merupakan model pengembangan dari penelitian sebelumnya oleh Bahari & Latifa (2023) yang menujukan  hasil  temuan  yaitu  tentang  kalsifikasi  buah  untuk  mendeteksi  kualitas  dan kesegaran  buah  menggunakan  teknik computer  vision .  Berdasarkan  temuan  mereka  masih terdapat kekurangan dikarenakan deteksi tersebut masih general tentang banyak buah. Namun hasil  prediksi  yang  kami  dilakukan  mendapatkan  nilai  yang  baik  sebesar  98,17%  untuk klasifikasi kualitas buah - buahan.

## SIMPULAN
Hasil  temuan  kami  yang  memprediksi  kualitas  buah  jeruk  dengan  teknik  random oversampling  dan  4  algoritma boosting didapatkan  hasil  terbaik  dalam  melakukan  prediksi yaitu  algoritma boosting  catboost yang  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  sebesar 91,42%.  Dengan  adanya  sistem  prediksi  kualitas  buah  jeruk  dengan  menggunakan  random oversampling dan algoritma boosting ini diharapkan produsen buah jeruk dapat menghasilkan produk  dengan  kualitas  yang  tinggi  dan  meminimalisir  adanya  buah  jeruk  yang  kualitasnya buruk, sehingga konsumen dapat mendapatkan buah jeruk dengan kualitas yang baik. Dan juga dapat  membantu  produsen  untuk  memasarkan  buah  jeruk  tidak  hanya  di  dalam  negeri  saja namun dapat dipasarkan ke luar negeri juga.

## REFERENSI
Abdullah , A., & Sandi, K. (2021). Sistem Prediksi Rasa Buah Jeruk Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor. METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 7 (2), 7-13. https://doi.org/10.46880/mtk.v7i2.457
Alif,  M.  D.  N.,  &  Fahrudin,  N.  F.  (2024).  Performance  Analysis  of  Oversampling  and Undersampling  on  Telco  Churn  Data  Using  Naive  Bayes,  SVM  And  Random  Forest Methods. E3S Web of Conferences , 484, 1-13. EDP Sciences.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202448402004
Aryanti,  R.,  Misriati,  T.,  &  Hidayat,  R.  (2023).  KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan Komputer Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random Oversampling Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Data. Media Online , 3 (5), 409–416. Bahari, S. D. P., & Latifa, U. (2023). Klasifikasi Buah Segar Menggunakan Teknik Computer Vision  Untuk  Pendeteksian  Kualitas  Dan  Kesegaran  Buah. JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (3), 1567-1573. https://doi.org/10.36040/jati.v7i3.6871
Bangun, P., & Sihombing, M. (2021). Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Kematangan Buah Jeruk Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Berdasarkan Nilai HSV. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 5 (1), 85-91. Barkah , M. F. (2020). Klasifikasi Rasa Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Warna Kulit Buah Jeruk  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor. Coding  Jurnal  Komputer  dan Aplikasi , 8 (1), 55-66
Diantika ,  S.  (2023).  Penerapan  Teknik  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi  Imbalance Class  Dalam  Klasifikasi  Website  Phishing  Menggunakan  Algoritma  Lightgbm. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (1), 19-25.
https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6006
Ganie,  S.  M.,  Pramanik,  P.  K.  D.,  Mallik,  S.,  &  Zhao,  Z.  (2023).  Chronic  kidney  disease prediction  using  boosting  techniques  based  on  clinical  parameters. PLoS  ONE , 18 (12 December). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295234
Ginting , D., & Ginting, D. G. (2021). Perananan Keagenan Kapal Dalam Melayani Pengisian Air  Bersih  Untuk  Kebutuhan  Km.  Amrta  Vii  Pada  Pt.  Gesuri  Lioyd  Cabang  Kuala Tanjung. Journal of Maritime and Education (JME) , 3 (2), 245-249. https://doi.org/10.54196/jme.v3i2.47
Jiang, Z., Pan, T., Zhang, C., & Yang, J. (2021).  A new oversampling method based on the classification
contribution degree. Symmetry , 13 (2), 1–13. https://doi.org/10.3390/sym13020194
Kim, Y., Lee, T., Hyun, Y., Coatanea, E., Mika, S., Mo, J., & Yoo, Y. (2023). Self-supervised representation  learning  anomaly  detection  methodology  based  on  boosting  algorithms enhanced  by  data  augmentation  using  StyleGAN  for  manufacturing  imbalanced data. Computers
in
Industry , 153 ,
104024.
https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.104024
Kristiawan,  K.,  &  Widjaja,  A.  (2021).  Perbandingan  Algoritma  Machine  Learning  dalam Menilai Sebuah  Lokasi  Toko  Ritel. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 7 (1), 35-46. https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3182
Lindawati, L., Fadhli, M., & Wardana, A. S. (2023). Optimasi Gaussian Naïve Bayes dengan Hyperparameter Tuning  dan  Univariate  Feature  Selection  dalam  Prediksi  Cuaca. Edumatic: Jurnal
Pendidikan Informatika , 7 (2), 237–246. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.21179
Mane, V., Belgaonkar, P., Dabhade, H., & Gandhe, A. (2023). Classification Comparison of Different Boosting Algorithms to Predict and Classify Conditions of Heart Disease. In Data  Science  and  Intelligent  Computing  Techniques ,    869–876.  Soft  Computing Research Society. https://doi.org/10.56155/978-81-955020-2-8-74
Manihuruk , D. S. B. H., Darwin, D., & Munawar, A. A. (2019). Penentuan Kualitas Buah Jeruk (Citrus  Sinensis  L)  Menggunakan  Teknologi  Laser  Photo-Acoustics  (LPAS)  Dengan Metode  Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Pertanian , 4 (2), 377-386. https://doi.org/10.17969/jimfp.v4i2.10945
Maulana, M. D., Hadiana, A. I., & Umbara, F. R. (2023). Algoritma Xgboost Untuk Klasifikasi Kualitas  Air  Minum. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 7 (5),  3251-3256. https://doi.org/10.36040/jati.v7i5.7308
Rahim ,  A.  M.  A.,  Pratiwi,  I.  Y.  R.,  &  Fikri,  M.  A.  (2023).  Klasifikasi  Penyakit  Jantung Menggunakan  Metode  Synthetic  Minority  Over-Sampling  Technique  Dan  Random Forest  Clasifier. Indonesian  Journal  of  Computer  Science , 12 (5),  2995-3011. https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i5.3413
Setiawan ,  D.,  Nugraha,  A.,  &  Luthfiarta,  A.  (2024).  Komparasi  Teknik  Feature  Selection Dalam Klasifikasi Serangan IoT Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Media Informatika Budidarma , 8 (1), 83-93.
Sidik , A. P., Amin, M., & Wilana, A. (2023). Implementasi Perancangan Klasifikasi Kualitas Buah Jeruk Berdasarkan Warna. JOURNAL ZETROEM , 5 (1), 72-76.
Wicaksono , D. F., Basuki, R. S., & Setiawan, D. (2024). Peningkatan Performa Model Machine Learning  XGBoost  Classifier  melalui  Teknik  Oversampling  dalam  Prediksi  Penyakit AIDS. Jurnal Media Informatika Budidarma , 8 (2), 736-747.
Zhu, L., Zhou, X., & Zhang, C. (2021). Rapid identification of high-quality marine shale gas reservoirs  based  on  the  oversampling  method  and  random  forest  algorithm. Artificial Intelligence in Geosciences , 2 , 76–81. https://doi.org/10.1016/j.aiig.2021.12.001