Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Penanganan Imbalance Data pada Klasifikasi Kabupaten/Kota di Kawasan Timur Indonesia
Handling of Data Imbalance in Classification of Regencies/Municipalities in Eastern Indonesia
1 Adham Malay Japany*, 2 Yuliagnis Transver Wijaya
1,2 Politeknik Statistika STIS Jalan Otto Iskandardinata No. 64C, Jatinegara, Jakarta Timur, Indonesia *e-mail: 211910817@stis.ac.id
( received : 2 Juni 2023, revised : 12 September 2023, accepted : 19 September 2023)

## Abstrak
Ketidakseimbangan  data  antar  kelas  dapat  menghasilkan  prediksi  yang  salah  dalam  klasifikasi, sehingga  dapat  menimbulkan  masalah  dalam  pengambilan  keputusan.  Kawasan  Timur  Indonesia (KTI)  adalah  salah  satu  daerah  yang  memiliki  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  bawah  IPM nasional,  sehingga  peningkatan  potensi  manusia  dalam  proses  produksi  di  KTI  harus  difokuskan. Dalam  pengkategorian  kabupaten/kota  di  KTI  terjadi imbalanced data.  Hal  ini  menunjukkan pembangunan  manusia  antar  wilayah  di  KTI  masih  belum  merata.  Untuk  itu,  dilakukan  klasifikasi kabupaten/kota berdasarkan IPM ke dalam kategori tertentu secara akurat dan cepat. Hasil klasifikasi diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  menentukan  langkah  strategis  kedepannya  untuk meningkatkan  kualitas  SDM  di  KTI.  Salah  satu  metode  yang  dapat  menangani  ketidakseimbangan data  adalah Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE), dengan  menggunakan  tiga algoritma  klasifikasi,  yaitu Support  Vector  Machine (SVM), K-Nearest  neighbors (KNN),  dan Random  Forest (RF).  Didapatkan  hasil  bahwa  dengan  adanya  penanganan imbalance data  dan diterapkannya  metode k-fold  cross  validation , ketiga  algoritma  menunjukkan  peningkatan  akurasi yang signifikan. Oleh karena itu, penanganan imbalance data terbukti mampu meningkatkan performa dari algoritma klasifikasi yang diterapkan.
Kata  kunci: Imbalance Data, Support  Vector  Machine, K-Nearest  neighbors , Random  Forest,

## Kawasan Timur Indonesia

## Abstract
Imbalance  of  data  between  classes  can  result  in  incorrect  predictions  in  classification,  which  can cause problems in decision making. Eastern Indonesia (KTI) is one of the regions that has a Human Development Index (HDI) below the national HDI, so increasing human potential in the production process in KTI must be focused on. In the categorization of regencies/municipalities in KTI there is imbalanced data. This shows that human development between regions in KTI is still uneven. For this reason,  a  classification  of  regencies/municipalities  based  on  HDI  into  certain  categories  is  carried out  accurately  and  quickly.  The  classification  results  are  expected  to  help  the  government  in determining future strategic steps to improve the quality of human resources in KTI. One method that can  handle  data  imbalance  is  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE),  using  three classification  algorithms,  namely  Support  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest  neighbors  (KNN),  and Random Forest (RF). It was found that with the handling of data imbalance and the application of the k-fold  cross  validation  method,  the  three  algorithms  showed  a  significant  increase  in  accuracy. Therefore, handling data imbalance is proven to be able to improve the performance of the applied classification algorithms.
Keywords: Imbalance Data, Support Vector Machine, K-Nearest neighbors, Random Forest, Eastern Indonesia
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719

## 1 Pendahuluan
Machine learning merupakan suatu bidang studi yang  memberikan pembelajaran kepada  mesin atau  komputer  tanpa  diprogram  secara  eksplisit.  Tujuannya  yaitu  mengajari  mesin  dari  sekumpulan data  yang  ada,  lalu  hasil  pembelajaran  tersebut  digunakan  untuk  menangani  suatu  data  baru  agar pengerjaannya  lebih  efisien  [1]. Machine  learning membantu  kebutuhan  manusia  dalam  membuat keputusan berdasarkan pengetahuan dan pola yang didapat dari data. Salah satu teknik dalam machine learning adalah  klasifikasi.  Menurut  Elly  (2015)  dalam  [2],  klasifikasi  adalah  metode  pembentukan pola  untuk  mengkategorikan item berdasarkan  fitur  yang  digunakan.  Nilai  variabel  prediktor  dan variabel target diperlukan dalam algoritma klasifikasi untuk proses pembelajaran. Namun, data yang tidak  seimbang  atau imbalance data  menjadi  suatu  masalah  yang  sering  terjadi  selama  proses klasifikasi [3][4].
Ketidakseimbangan  jumlah  data  antar  kelas  dapat  menimbulkan  kesalahan  dalam  hasil klasifikasi.  Kesalahan  mengklasifikasi  dapat  menyebabkan  masalah  yang  serius  dalam  pengambilan keputusan  dan  kebijakan  yang  akan  diambil  selanjutnya.  Selain  itu,  di  berbagai  penelitian menunjukkan  performa  algoritma  klasifikasi  menggunakan  data  yang  tidak  seimbang  menjadi  tidak bagus.  Kelas  mayoritas  akan  lebih  akurat  dibandingkan  kelas  minoritas  [5],  sehingga pengklasifikasian  hanya  membahas  kelas  mayoritas  dan  mengabaikan  kelas  minoritas  [6].  Oleh karena  itu,  dalam  klasifikasi  dengan  data  yang  tidak  seimbang  sebagian  besar  akan  salah mengklasifikasikan  kelas  minoritas  dan  akan  menghasilkan  lebih  banyak  kesalahan  dari  sisi  biaya, waktu, dan evaluasi risiko [7].
Salah  satu  metode  yang  dapat  menangani imbalance data  adalah Synthetic  Minority  Over- sampling Technique (SMOTE). Dengan menggunakan nilai sintesis melalui sampling ulang dari data kelas  minoritas,  didapatkan  data  hasil  SMOTE  yang  lebih  seimbang  [8].  Adapun  algoritma pengklasifikasian  yang  memanfaatkan machine  learning dan  diterapkan  pada  penelitian  ini diantaranya Support Vector Machine (SVM), K-Nearest neighbors (KNN), dan Random Forest (RF) . Penggunaan  algoritma  tersebut  didasarkan  pada  algoritma  terbaik  yang  didapatkan  dari  peneliti terdahulu,  sehingga  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan  antar  algoritma  terbaik  untuk melengkapi  dari  penelitian  yang  telah  ada.  Tidak  sampai  disitu  saja,  karena  adanya  permasalahan dalam imbalance data,  maka  pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  tiga  algoritma  klasifikasi sebelum dan sesudah dilakukan SMOTE.
Penerapan  klasifikasi  dilakukan  berdasarkan  indikator  pembangunan  manusia.  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah alat untuk mengukur keberhasilan pembangunan manusia. IPM pertama kali diperkenalkan oleh United Nations Development Programme (UNDP) pada tahun 1990, dan dari waktu ke waktu dipublikasikan dalam laporan tahunan HDR [9]. IPM terdiri dari tiga aspek dasar  yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  pembangunan  manusia  [10],  diantaranya  aspek pendidikan, kehidupan yang layak, dan aspek kesehatan. Indikator Harapan Lama Sekolah (HLS) dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS) mencerminkan aspek pendidikan IPM. Kemampuan masyarakat untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  yang  diperlukan,  berdasarkan  rata-rata  pengeluaran  per  kapita disesuaikan,  menunjukkan  dari  aspek  kehidupan  yang  layak.  Terakhir  dari  aspek  kesehatan  diwakili oleh indikator Angka Harapan Hidup (AHH).
Akan  tetapi,  aspek  gender  juga  berpengaruh  untuk  mengukur  keberhasilan  daerah  dalam meningkatkan  kemampuan  manusianya  [2].  Gender  adalah  pembagian  kedudukan,  peran,  kerja,  dan pembagian  tanggung  jawab  antara  pria  dan  wanita.  Pembagian  ini  telah  dipandang  menurut kepribadian  alamiah  yang  melekat  dalam  diri  setiap  gender  dan  sejalan  dengan  adat  istiadat, kepercayaan, aturan, atau kebiasaan masyarakat [11]. Selain dari sisi gender, tingkat kemiskinan juga menjadi  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam  mengukur  pembangunan  manusia  [2].  Pada  dasarnya, kemiskinan  merupakan  kondisi  masyarakat  yang  tidak  mampu  menyanggupi  kepentingan  pokok manusia,  baik  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan  maupun  non  pangan,  yang  diukur  melalui pendekatan  pengeluaran.  Ketika  pengeluaran  menyebar  lebih  luas  di  kelompok  penduduk  miskin, akan lebih banyak ketimpangan yang terjadi di daerah tersebut [12]. Indikator yang dapat mengukur dimensi gender yaitu Indeks Pemberdayaan Gender (IDG), dan untuk mengukur dimensi kemiskinan dapat direpresentasikan melalui Indeks Keparahan Kemiskinan (IKK) [2].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  sudah  membagi  IPM  ke  dalam  empat  kelompok,  diantaranya  IPM yang berkategori rendah ( IPM < 60 ), kategori menengah ke bawah ( 60 ≤ IPM < 70) , kategori tinggi ( 70 ≤ 𝐼𝑃𝑀 < 80 ),  dan  berkategori  sangat  tinggi  ( 𝐼𝑃𝑀 ≥ 80 )  [13].  Pencapaian  suatu  daerah  di Indonesia  dalam  peningkatan  kemampuan  manusianya  juga  bergantung  dari  rancangan  kerja  dan kebijakan  yang  diambil  pemerintah.  Oleh  karena  itu,  kebutuhan  akan  data  menjadi  sangat  penting sebagai capaian dan evaluasi selanjutnya.
Sumber: BPS (2021), diolah

## Gambar 1. IPM Berdasarkan Pulau Tahun 2021
Berdasarkan  Gambar  1,  pembangunan  manusia  di  Indonesia  sudah  dapat  dikategorikan  tinggi yaitu  sebesar  72.29.  Namun,  jika  diliat  berdasarkan  keberadaan  penduduk  di  suatu  pulau,  tingkat pembangunan  manusianya  pun  berbeda-beda.  IPM  di  Pulau  Jawa  dan  Bali  tergolong  tinggi  di  atas IPM  nasional,  sedangkan  di  luar  selain  pulau  tersebut  masih  berada  di  bawah  IPM  nasional  seperti pada  Pulau  Sulawesi,  Maluku,  Nusa  Tenggara,  bahkan  Pulau  Papua,  yang  mana  wilayah  tersebut masuk ke dalam Kawasan Timur Indonesia (KTI).
Kemampuan  dan  potensi  penduduk  di  Indonesia  masih  perlu  untuk  ditingkatkan  dengan memfokuskan  pada  wilayah  yang  memiliki  IPM  jauh  di  bawah  nasional  seperti  pada  wilayah  KTI. Berbagai  program  untuk  mengedepankan  kualitas  manusia  harus  dilakukan  secara  tepat  dan berkelanjutan.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem  keputusan  yang  dapat  mengklasifikasikan  IPM  ke dalam kategori tertentu di masing-masing daerah secara akurat dan cermat.
Dengan demikian, dilakukannya penelitian ini untuk mengklasifikasikan kabupaten/kota di KTI tahun  2021  berdasarkan  indikator  pembangunan  manusia  dengan  membandingkan  hasil  evaluasi sebelum  dan  sesudah  diterapkannya  SMOTE  pada  algoritma  SVM,  KNN,  dan RF . Dengan  adanya penelitian  ini  dapat  mendukung  keputusan  pemerintah  dalam  menentukan  langkah  strategis kedepannya untuk meningkatkan kualitas SDM di KTI.

## 2 Tinjauan Literatur
Penerapan  metode  SVM  pernah  dilakukan  oleh  Yusharsah,  Dur,  dan  Cipta  [14]  dalam mengklasifikasikan  IPM  di  Sumatera  Utara  yang  disusun  dari  empat  indikator  IPM.  Penelitian  ini menerapkan k-fold  cross  validation yang  dibagi  berdasarkan  dua  set  data,  yaitu  data training dan testing . Selain itu juga menggunakan kernel Radial Basic Function (RBF) untuk mengklasifikasikan IPM  menjadi  kategori  rendah  dan  kategori tinggi.  Didapatkan hasil  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik sebesar 79.31%, dengan parameter C = 1,  = 0.25,  = 0.1,  = 0.5 dan  = 0.5. Penelitian serupa juga pernah  dilakukan  oleh  Darsyah  [15]  dengan  menggunakan  metode  KNN  untuk  mengklasifikasikan IPM  di  Jawa  Tengah.  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah  membandingkan  tingkat  akurasi  antar penggunaan nilai k yang berbeda. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa dengan k sebesar 5 dan 10 merupakan klasifikasi terbaik, karena memiliki tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesivitas yang paling tinggi.
Selain  itu,  Mauludiyah  [16]  menggunakan  algoritma random  forest untuk  klasifikasi  IPM  pada kabupaten/kota di Indonesia yang dibagi menjadi empat kategori, yaitu tinggi, sangat tinggi, rendah, dan sedang. Didapatkan hasil yaitu banyaknya pohon yang terbentuk ( ntree ) dan random sample yang
Indonesia : 72,29
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
terambil setiap percobaan ( mtry ) berturut-turut sebanyak 100 dan 2, karena memiliki nilai error yang paling  kecil.  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  93.69%,  dengan  variabel  yang  paling  penting dalam peningkatan IPM adalah Pendapatan Per Kapita.
Penggunaan  berbagai  metode  klasifikasi  pernah  dilakukan  oleh  Kemala  dan  Wijayanto  [2]. Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  IPM  di  Indonesia  menggunakan  empat  indikator  berbeda,  yaitu IDG,  IKK,  RLS,  dan  PPD.  Algoritma  klasifikasi  yang  diterapkan  antara  lain  RF  sebagai  metode Bagging , serta algoritma Naive Bayes , KNN , dan C4.5 Decision Tree sebagai metode non-ensemble . Didapat hasil dari pemodelan melalui data testing bahwa metode terbaik adalah RF dengan mtry = 2 dan  ntree  =  500.  Berbeda dengan  Polat  [17]  yang  membandingkan  sebelas  metode  klasifikasi  untuk mengklasifikasikan  100  negara  di  dunia  sesuai  dengan  indikator  dalam Human  Development  Index (HDI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi terbaik adalah Multilayer Perceptron dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  88%.  Selain  itu,  PDB  per  kapita  US$  ditemukan  sebagai variabel yang paling efektif dalam menentukan tingkat HDI suatu negara.
Beberapa  peneliti  telah  membandingkan  hasil  klasifikasi  dari  data  tidak  seimbang  dengan  data yang  telah  dilakukan  teknik resampling .  Seperti  dalam  penelitiannya  Haryawan  dan  Ardhana  [18] yang  menggunakan  model  klasifikasi  SVM  dengan  dilakukan  K-Means  SMOTE  dan  SMOTE  dan dibandingkan nilainya dengan aslinya. Didapatkan bahwa K-Means SMOTE menunjukkan performa nilai  spesifisitas,  sensitivitas,  dan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  SMOTE  dan  data  asli, namun hasil evaluasi SMOTE lebih mendekati data aslinya. Pertiwi [8] membandingkan kinerja KNN menggunakan SMOTE dan KNN tanpa SMOTE untuk  mengklasifikasi penyakit diabetes. Dari nilai akurasi yang didapat, penerapan SMOTE dapat meningkatkan akurasi tertinggi sebesar 8.25%. Hal ini juga  diperkuat  oleh  penelitannya  Mursianto  dkk  [19]  yang  mengklasifikasi  prediksi  hujan  dengan membandingkan antara metode RF, XGBoost, SMOTE RF, dan SMOTE XGBoost. Hasil penelitian membuktikan  bahwa  penggunaan  SMOTE  dapat  meningkatkan  tingkat  akurasi  dan recall dari  hasil klasifikasi.
Berdasarkan  penelitian  klasifikasi  IPM  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya,  hampir  semuanya menggunakan indikator pembentuk IPM, namun belum memasukkan indikator tambahan yang dapat memengaruhi  pembangunan  manusia.  Selain  itu,  lokus  penelitian  masih  dilakukan  secara  nasional atau  hanya  mengambil  satu  provinsi  saja,  untuk  level  provinsi  belum  memperhatikan  wilayah  yang memiliki  IPM  paling  rendah.  Selanjutnya  dari  penggunaan  metode  pengklasifikasian  secara  umum memiliki  hasil  metode  terbaik  yang  serupa,  perbandingan  hasil  SMOTE  hanya  menggunakan  satu metode klasifikasi, namun belum ada yang  membandingkan antar metode terbaik dan  menggunakan SMOTE di setiap penelitian.
Fokus  pada  penelitian  ini  terdapat  pada  penambahan  indikator  pembangunan  manusia  yang dilihat  dari  aspek  gender  dan  kemiskinan.  Lokus  penelitian  yang  diterapkan  yaitu  kabupaten/kota di wilayah KTI tahun 2021 dengan mempertimbangkan wilayah yang memiliki IPM di bawah nasional. Penggunaan  metode  klasifikasi  dilakukan  dengan  perbandingan  antar  metode  terbaik  dari  penelitian terdahulu  yaitu  metode  SVM,  KNN,  dan  RF,  serta  dibandingkan  juga  dengan  hasil  klasifikasi menggunakan SMOTE.

## 3 Metode Penelitian
Data  sekunder  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  sumber  data  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Periode  waktu  penelitian  ini  pada  tahun  2021,  menyesuaikan  dengan  data  terbaru  yang dipublikasikan  oleh  BPS.  Penelitian  ini  menganalisis  176  kabupaten/kota  di  Kawasan  Timur Indonesia,  yang  terdiri  dari  12  provinsi,  meliputi  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur,  Nusa  Tenggara Barat, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tengah, Gorontalo, Sulawesi Barat, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Utara, Maluku Utara, Maluku, Papua, dan Provinsi Papua Barat. Seluruh dataset, syntax R , dan hasil SMOTE  dapat  diakses  melalui https://github.com/Adhammalay16/DatasetSistemasi.git .  Tabel  1 berikut menunjukkan variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Variabel Tipe Data
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
IPM Indeks Pembangunan Manusia Kategorik RLS Rata-Rata Lama Sekolah Numerik PENG Pengeluaran Per Kapita Disesuaikan Numerik UHH Umur Harapan Hidup Numerik HLS Harapan Lama Sekolah Numerik IDG Indeks Pemberdayaan Gender Numerik IKK Indeks Keparahan Kemiskinan Numerik
Adapun Gambar 2 berikut menunjukkan diagram alur yang merupakan tahapan penelitian ini.
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian
A. Pre-Processing data Pre-processing data  adalah  proses  menyediakan  data sebelum  diproses  melalui metode  analisis yang  digunakan  dalam  data  mining  [20].  Berikut  ini  adalah  prosedur preprocessing data  dalam penelitian ini [21].
1. Data cleaning .  Pembersihan  data  yaitu  melakukan  pemeriksaan  apakah  terdapat missing value atau tidak pada setiap dataset yang digunakan.  Jika terdapat data yang kosong  maka dilakukan imputasi dengan menggunakan median atau mean dari atribut yang mengandung nilai yang hilang . Untuk data dengan sebaran normal dapat menggunakan mean, sedangkan jika menceng atau sebarannya tidak normal dapat menggunakan median.
2. Data integration .  Integrasi  yang  dilakukan  yaitu  menggabungkan  data  dari  sumber  dataset atau file yang berbeda menjadi satu dataset yang lengkap, sehingga dapat digunakan dalam pemodelan.
3. Data reduction . Setelah data yang digunakan lengkap, langkah selanjutnya yaitu memeriksa ada  tidaknya outlier yang berpengaruh  dalam  data.  Dalam  statistik, outlier adalah  amatan yang  jauh  dari  amatan  lainnya.  Outlier  dapat  terjadi  karena  adanya  variasi  dalam pengukuran atau dapat mengindikasikan kesalahan dalam proses imputasi data.
4. Data Transformation . Penggunaan atribut yang berbeda-beda  menjadikan satuan data yang diperoleh berbeda pula. Transformasi menggunakan z-score diperlukan untuk mendapatkan data  dengan  rentang  nilai  yang  sama. Z-score adalah  metode  normalisasi  yang  dihitung melalui nilai mean dan standar deviasi data.
Persamaan z-score dapat dituliskan pada persamaan (1) berikut.
𝑍 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = (𝑋 − 𝜇)/𝜎 (1)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dengan keterangan: 𝑋 : Nilai amatan 𝜇 : Rata-rata populasi 𝜎 : Standar deviasi populasi

## B. Penanganan Imbalance Data
Ketika  penyebaran  data  antar  kategori  memiliki  jumlah  yang  berbeda  jauh  atau  timpang,  maka akan  terjadi  ketidakseimbangan  data.  Hal  ini  akan  memberikan  pengaruh  buruk  dalam  pemodelan menggunakan  algoritma  klasifikasi,  dimana  kelas  minoritas  seringkali  diklasifikasikan  sebagai  kelas mayoritas dan menyebabkan salah klasifikasi [5]. Untuk menangani hal ini, dapat diterapkan metode SMOTE.  Metode  ini  membangkitkan  data  untuk  menambah  dan  menyeimbangkan  kelas  minoritas dengan melakukan resampling dari kelas minoritas menggunakan nilai tetangga terdekat. Persamaan untuk menghitung data sintesis tersebut terdapat pada persamaan (2) berikut [22]. 𝑥 𝑠𝑦𝑛 = 𝑥 𝑖 + (𝑥 𝑘𝑛𝑛 − 𝑥 𝑖 ) × 𝛿 (2)
Dengan keterangan: 𝑥 𝑖 : data yang akan di replikasi 𝑥 𝑘𝑛𝑛 : data dengan jarak terdekat dari 𝑥 𝑖 𝛿 : nilai acak berkisar antara 0 dan 1

## C. Pemodelan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembagian  data  seluruh  observasi  menjadi  dua  bagian,  untuk pembentukan  model  menggunakan  data training ,  sedangkan  untuk  menguji  performa  model  yang dibentuk menggunakan data testing [20]. Metode k-fold cross validation digunakan dalam pembagian data dengan persentase sebanyak 80 persen untuk data pelatihan dan 20 persen untuk data pengujian.
K-fold  cross  validation merupakan  teknik  untuk  memangkas  data  menjadi  k  subset  dengan ukuran yang sama [23]. Setiap subset digunakan untuk pengujian data testing dan diulang sebanyak k kali, hasil akhir pengukuran adalah rata-rata dari k kali pengujian. Penelitian ini menetapkan jumlah k sebanyak 10, hal ini dilandaskan oleh temuan dari berbagai penelitian dan pembenaran teoritis yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa metode cross validation dengan sepuluh perulangan merupakan metode  yang  paling  efektif  untuk  mendapatkan  performa  terbaik  [23][24][25].  Setelah  kedua  jenis dataset  tersebut  terbentuk,  dilakukan center dan scale untuk  mengurangi  keragaman  dalam  data, kemudian  dilanjutkan  dengan  pemodelan  menggunakan  tiga  algoritma  yang  telah  ditetapkan  pada tujuan penelitian.
1. Support Vector Machine (SVM)
SVM  merupakan  algoritma  klasifikasi supervised untuk  mencari hyperplane (fungsi pemisah) dengan margin terbesar. Hyperplane terbaik adalah yang berada di tengah-tengah dua objek dari kedua kelas [26]. Persamaan hyperplane dapat dituliskan dalam persamaan (3) berikut. 𝑊. 𝑋 + 𝑏 = 0
(3)
Dengan keterangan:
𝑊 : bobot vektor {𝑤 1 , 𝑤 2 , … , 𝑤 𝑛 } 𝑛 : jumlah atribut 𝑏 : skalar (bias)
Algoritma SVM umumnya diterapkan dalam klasifikasi data linear, akan tetapi SVM dapat juga  diterapkan  dalam  kasus  nonlinier  secara  efisien  dengan  memanfaatkan kernel  trick untuk memperoleh hyperplane yang optimal dari dataset yang berbeda  [27]. Secara matematis, fungsi kernel dituliskan pada persamaan (4).
𝐾(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) = 𝜙(𝑋 𝑖 ) × 𝜙(𝑋 𝑗 ) (4)
Dalam  pelaksanaannya,  terdapat  banyak  keuntungan  menggunakan kernel  trick, salah satunya  ketika  menetapkan support  vector cukup  mengidentifikasi  dari  fungsi  kernelnya  saja, tanpa  melihat  bentuk  fungsi  dari  non  linear ϕ .  Pada  Tabel  2  terdapat  macam-macam  bentuk fungsi kernel beserta persamaannya [25].
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Fungsi Kernel Jenis Fungsi Kernel Persamaan Kernel polinomial degree ke-h 𝐾(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) = (𝑋 𝑖 . 𝑋 𝑗 + 1) ℎ Kernel fungsi basis radial gaussian
𝐾(𝑋_𝑖, 𝑋_𝑗) = 𝑒 −||𝑋 𝑖 −𝑋 𝑗 || 2 /2𝜎 2 Kernel Sigmoid 𝐾(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝜅𝑋 𝑖 . 𝑋 𝑗 − 𝛿)
Setiap  fungsi  kernel  menghasilkan  pengklasifikasi  nonlinier  yang  berbeda  di  ruang  input. Namun dalam praktiknya, hasil dari akurasinya cenderung tidak berbeda signifikan antar kernel yang digunakan.

## 2. K-Nearest neighbors (KNN)
Pengklasifikasi  dengan nearest-neighbors (tetangga  terdekat)  berlandaskan  pada  analogi pembelajaran, melalui perbandingan antara data training dan testing yang serupa. Data training dijelaskan oleh n atribut. Setiap data training mewakili dan disimpan dalam sebuah titik di ruang n-dimensi. Ketika terdapat data yang baru, pengklasifikasi KNN mencari ruang pola untuk k data training dengan  jarak  terpendek  dari  data  yang  baru.  Dalam  hal  ini  k  data training adalah  k “tetangga terdekat” dari data yang baru atau tidak diketahui [25].
Perhitungan  jarak  merupakan  hal  yang  esensil  dalam  KNN  untuk  mengetahui  objek  mana saja  dalam  data training yang  menjadi  tetangga  terdekat.  Terdapat  berbagai  jenis  jarak  yang dapat  digunakan,  diantaranya  yaitu  jarak Euclidean , Manhattan ,  dan  jarak Minkowski .  Jarak dapat dihitung dengan rumus pada persamaan (5) berikut.
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √|𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 | 𝑔 + |𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 | 𝑔 + ⋯ + |𝑥 𝑖𝑛 − 𝑥 𝑗𝑛 | 𝑔 𝑔 (5)
Dengan keterangan: 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 : dua set data yang akan dihitung jaraknya 𝑔 = 1 , untuk menghitung jarak Manhattan
𝑔 = 2 , untuk menghitung jarak Euclidean 𝑔 = ∞ , untuk menghitung jarak Chebysev
Penentuan nilai k yang baik dapat dilakukan melalui eksperimen. Dimulai dengan k = 1, lalu dihitung  tingkat  kesalahan  pengklasifikasinya  menggunakan  data testing .  Proses  ini  akan  terus diulang  setiap  kali  ada  penambahan  jumlah  k  untuk  memungkinkan  satu  tetangga  lagi.  Nilai  k terbaik yaitu ketika tingkat kesalahan yang dihasilkan paling kecil [25].
3. Random Forest (RF)
Random  forest merupakan  suatu  algoritma  klasifikasi  yang  berasal  dari  gabungan  pohon klasifikasi ( Classification and Regression Tree ) yang saling independen dan berasal dari sebaran yang sama melalui proses voting (jumlah terbanyak) [16]. Metode ini merupakan penyempurnaan metode bagging . Bagging atau bootstrap  aggregating adalah  metode  dengan  merata-ratakan suatu set prediktor (menggabungkan beberapa decision trees ) untuk mendapatkan model terbaik. Adapun rumus untuk metode bagging terdapat dalam persamaan (6) [28].
𝑓(𝑥) = ∑ 1 𝑀 𝑓 𝑚 (𝑋) 𝑀 𝑚=1 (6)
Dengan keterangan: 𝑓 𝑚 : pohon ke-m
Namun, ketika mengulang kembali algoritma yang sama pada himpunan data yang berbeda dapat menghasilkan prediktor yang sangat berkorelasi, selain itu tingkat keragaman data menjadi sulit  untuk  dikurangi.  Untuk  itu  digunakan  metode  RF  untuk  meningkatkan  akurasi.  Pada algoritma RF , variabel dipilih secara acak untuk masuk ke dalam pohon. Dengan begitu, bentuk pohon  dalam  RF  antar  satu  dan  lainnya  akan  bervariasi,  sehingga  antar  pohon  semakin independen dan akurasinya pun akan meningkat. Korelasi yang kecil juga menyebabkan varians RF lebih kecil dari metode bagging .
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## D. Evaluasi
1. Confusion  Matrix, adalah  metode  untuk  mengevaluasi  kebaikan  dari  sebuah  model klasifikasi  menggunakan  bantuan  tabel.  Dengan  menggunakan confusion  matrix dapat diperoleh  berbagai  kriteria  model  klasifikasi  diantaranya  akurasi,  presisi,  recall,  dan f- measure [29].  Karena  terdapat  4  kategori  maka confusion  matrix yang  dihasilkan  akan berukuran 4x4.
Adapun komponen yang terdapat dalam confusion matrix adalah sebagai berikut.
a. True Positive (TP)
Sebuah nilai diperkirakan bernilai positif dan pada kenyataannya benar positif
b. False Positive (FP)
Sebuah nilai diperkirakan bernilai positif namun pada kenyataannya bernilai negatif
c. True Negative (TN)
Sebuah nilai diperkirakan bernilai negatif dan pada kenyataannya benar negatif
d. False Negative (FN)
Sebuah nilai diperkirakan bernilai negatif namun pada kenyataannya bernilai positif
2. Accuracy, adalah  metode  evaluasi  kualitas  model  klasifikasi  yang  paling  umum  dan sederhana,  yaitu  dengan  menilai  kinerja  model  dalam  mengkorelasikan  hasil  pemodelan dengan  atribut  data  yang  digunakan.  Nilai  akurasi  didapatkan  dari  proporsi  antara  jumlah observasi yang terklasifikasi secara benar dengan jumlah seluruh observasi [17]. Persamaan (7) adalah rumus untuk menghitung tingkat akurasi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁)/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁) (7)
3. Kohen  kappa ,  adalah  alternatif  untuk  mengukur  tingkat  klasifikasi  yang  nilainya  berkisar antara −1 hingga 1. Kappa digunakan sebagai ukuran yang sangat berguna untuk  masalah multiclass karena  lebih  sederhana,  dan  untuk  mengukur  keakuratan  pengklasifikasi  sambil mengkompensasi keberhasilan acak [21].
Untuk menghitung Kohen kappa adalah dengan menggunakan confusion matrix yang didapatkan  dari  hasil  klasifikasi.  Secara  khusus,  ukuran  kappa  Cohen  dapat  diperoleh dengan menggunakan rumus pada persamaan (8) berikut [15].
𝑘𝑎𝑝𝑝𝑎 = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖𝑖 𝐶 𝑖=1 −∑ 𝑥 𝑖. 𝑥 .𝑖 𝐶 𝑖=1 𝑛 2 −∑ 𝑥 𝑖. 𝑥 .𝑖 𝐶 𝑖=1 (8)
Dengan keterangan: 𝑥 𝑖𝑖 : jumlah sel pada diagonal utama
𝑛 : jumlah sampel pada data
𝐶 : jumlah kategori 𝑥 𝑖. : jumlah baris 𝑥 .𝑖 : jumlah kolom
4. F-Measure, adalah  rata-rata  harmonis  dari  presisi  dan recall .  Hal  ini  karena  presisi  dan recall tidak  cukup  untuk  menggambarkan  hasil  perbandingan  secara  substansial  [17]. Berikut adalah rumus untuk menghitung f-measure pada persamaan (9) .
𝐹 = 2×𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (9) Dengan keterangan yaitu persamaan (10) dan (11): 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃)/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (10) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃)/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (11)
5. ROC/AUC ,  adalah  kurva  untuk  memvisualisasikan  perbandingkan  antar  model-model klasifikasi.  Di  dalam  kurva  ROC  terdapat  sumbu  vertikal,  sumbu  horizontal,  dan  garis diagonal.  Sumbu  vertikal  menggambarkan true  positive  rate ,  sedangkan  sumbu  horizontal menggambarkan false positive rate . Ukuran akurasi model ditentukan dari luas daerah yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
berada  di  bawah  kurva  ROC.  Model  klasifikasi  dikatakan  semakin  akurat  apabila  luas daerah yang dihasilkan mendekati 1 [29].
Berikut adalah kriteria untuk klasifikasi AUC.
● 0.90 - 1.00 = klasifikasi yang sangat baik
● 0.80 - 0.90 = klasifikasi yang baik
● 0.70 - 0.80 = klasifikasi yang wajar
● 0.60 - 0.70 = klasifikasi yang buruk
● 0.50 - 0.60 = klasifikasi yang gagal

## 4 Hasil dan Pembahasan
A. Gambaran Umum Pembangunan Manusia
Untuk  melihat  gambaran  umum  dari  pembangunan  manusia  di  KTI,  dilakukan  pengkategorian variabel IPM ke dalam empat kategori, yaitu kategori rendah, menengah, tinggi, dan sangat tinggi.
Sumber: BPS, 2021 (diolah)

## Gambar 3. Distribusi Tingkat Pembangunan Manusia
Berdasarkan  Gambar  3,  tingkat  pembangunan  manusia  di  KTI  masih  didominasi  oleh kabupaten/kota  yang  memiliki  IPM  berkategori  menengah,  yaitu  sebanyak  107  kabupaten/kota. Terdapat  22  kabupaten/kota  yang  masih  memiliki  tingkat  pembangunan  manusia  yang  rendah,  44 kabupaten/kota  yang  berkategori  tinggi,  dan  sedikit  sekali  berkategori  sangat  tinggi  yang  hanya sebanyak 6 kabupaten/kota. Hal ini menunjukkan pemerataan pembangunan manusia antar wilayah di KTI masih dirasakan oleh kabupaten/kota tertentu saja.
Dari hasil pengkategorian menunjukkan bahwa terjadi imbalanced pada dataset yang digunakan. Oleh  karena  itu,  peneliti  memutuskan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  dengan  algoritma SMOTE.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sumber: Hasil Pengolahan

## Gambar 4. Distribusi Pembangunan Manusia Setelah Dilakukan SMOTE
Berdasarkan Gambar 4 menunjukkan bahwa kelas dalam pembangunan manusia telah seimbang dengan rasio  imbalance 100  persen.  Dengan  demikian,  data  yang  digunakan  sudah  layak  untuk dianalisis dengan algoritma klasifikasi. Untuk melihat keakuratan dari masing-masing algoritma akan dilakukan perbandingan antara data yang masih imbalance dengan data yang sudah balance melalui proses SMOTE.

## B. Support Vector Machine (SVM)
Klasifikasi  IPM  yang  pertama  menggunakan  SVM  dengan  parameter  kernel Radial  Basis Function (RBF).  Tuning  parameter  (sigma)  yang  digunakan  untuk  data imbalance yaitu  sebesar 0.2441, sedangkan untuk data yang sudah balance sebesar 0.4155. Parameter cost (C) yang digunakan untuk  kedua  data  sebanyak  10,  yaitu  0.25,  0.5,  1,  2,  4,  8,  16,  32,  64,  dan  128.  Adapun  hasil  yang didapat sebagai berikut.

## Sumber: Hasil Pengolahan
Gambar 5. Perbandingan Tingkat Akurasi SVM
Berdasarkan  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  untuk  data  yang  sudah balance memiliki  tingkat akurasi yang lebih tinggi di setiap parameter C daripada data yang masih imbalance . Untuk balance data,  tingkat  akurasi  tertinggi  terjadi  saat  C  sama  dengan  32  yaitu  sebesar  98.76  persen,  sedangkan untuk imbalance data,  tingkat  akurasi  tertinggi  terjadi  saat  C  sama  dengan  2  yaitu  sebesar  94.31 persen.  Oleh  karena  itu,  dengan  dilakukannya  penanganan imbalance data  dapat  meningkatkan akurasi untuk klasifikasi pembangunan manusia menggunakan SVM kernel RBF.
Dari  Gambar  5  juga  menunjukkan  bahwa  setiap  adanya  penambahan  pada  nilai  C  akan menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  sama  (konstan),  sehingga  dengan  C  sebesar  32  dan  2  sudah
menunjukkan  hasil  yang  paling  optimal.  Setelah  didapatkan  hasil  pemodelan,  dilanjutkan  dengan memprediksi data testing dari model yang memiliki kriteria terbaik.
Tabel 3. Confusion Matrix Hasil Prediksi Model SVM Data Prediksi Data Testing Rendah Menengah Tinggi Sangat Tinggi Imbalance Rendah 4 0 0 0 Menengah 0 21 0 0 Tinggi 0 0 8 0 Sangat Tinggi 0 0 0 1 Balance Rendah 21 0 0 0 Menengah 0 19 0 0 Tinggi 0 2 21 0 Sangat Tinggi 0 0 0 21
Sumber: Hasil Pengolahan
Berdasarkan hasil prediksi yang disajikan pada Tabel 3, menunjukkan bahwa dari 34 data testing imbalance , seluruhnya terklasifikasi dengan tepat sesuai kategorinya. Hal ini dapat dilihat dari semua nilai  berada  pada  diagonal  utama  dan  nilai  di  luar  diagonal  utama  memiliki  angka  0.  Dari  84  data testing  balance ,  hanya  2  nilai  yang  kurang  tepat  hasil  klasifikasinya  yaitu  pada  nilai  kategori  IPM menengah yang diprediksi masuk ke dalam kategori IPM yang tinggi.

## C. K-Nearest neighbors (KNN)
Hasil klasifikasi IPM dengan KNN menggunakan jumlah tetangga atau neighbors (k) sebanyak 10, yaitu 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, dan 23. Adapun hasil yang didapat sebagai berikut.

## Sumber: Hasil Pengolahan

## Gambar 6. Perbandingan Tingkat Akurasi KNN
Gambar 6 menunjukkan bahwa tingkat akurasi untuk balance data lebih tinggi di setiap tetangga (k) yang digunakan daripada imbalance data. Pada balance data, tingkat akurasi tertinggi terjadi saat jumlah k sama dengan 5 yaitu sebesar 95.17 persen, sedangkan untuk imbalance data tingkat akurasi tertinggi juga terjadi saat k sama dengan 5, namun akurasi yang didapat hanya sebesar 87.13 persen. Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  dengan  dilakukannya  penanganan imbalance data  meningkatkan akurasi untuk klasifikasi pembangunan manusia menggunakan KNN.
Dari  kedua  data  yang  digunakan  sama-sama  menunjukkan  bahwa,  setiap  adanya  penambahan jumlah k akan menghasilkan tingkat akurasi yang semakin menurun, sehingga penggunaan jumlah k sebesar  5  sudah  menunjukkan  hasil  yang  paling  optimal.  Setelah  didapatkan  hasil  pemodelan, dilanjutkan dengan memprediksi data testing dari model yang memiliki kriteria terbaik.
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4. Confusion Matrix Hasil Prediksi Model KNN Data Prediksi Data Testing Rendah Menengah Tinggi Sangat Tinggi Imbalance Rendah 4 0 0 0 Menengah 0 21 1 0 Tinggi 0 0 7 0 Sangat Tinggi 0 0 0 1 Balance Rendah 21 0 0 0 Menengah 0 14 0 0 Tinggi 0 7 18 0 Sangat Tinggi 0 0 3 21
Sumber: Hasil Pengolahan
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  dari  hasil  prediksi  menggunakan  34  data testing  imbalance , sebanyak  33  data  yang  terklasifikasi  dengan  tepat  dan  hanya  1  yang  terjadi  salah  klasifikasi,  yaitu diprediksi  masuk  ke  kategori  menengah  seharusnya  masuk  ke  dalam  kategori  tinggi.  Sementara  itu, dari 84 data testing balance terdapat sebanyak 74 nilai yang terklasifikasi dengan tepat dan 10 nilai prediksi yang terjadi salah klasifikasi, yaitu sebanyak 7 nilai yang diprediksi masuk ke kategori tinggi seharusnya  masuk  ke  dalam  kategori  menengah,  dan  terdapat  3  nilai  yang  diprediksi  masuk  ke kategori sangat tinggi namun sebenarnya masuk ke kategori tinggi.

## D. Random Forest (RF)
Algoritma  terakhir  yaitu  menggunakan random  forest untuk  mengklasifikasikan  IPM  dengan mtry sebanyak  5,  yaitu  2,  3,  4,  5,  dan  6.  Peneliti  tidak  menggunakan  10- fold seperti  algoritma  lain dikarenakan default grid  pada  algoritma  RF  hanya  sampai  5  parameter  kompleksitas  yang  unik. Adapun hasil yang didapat sebagai berikut.

## Sumber: Hasil Pengolahan Gambar 7. Perbandingan Tingkat Akurasi RF
Tingkat  akurasi  RF  yang  disajikan  dalam  Gambar  7  menunjukkan  perbedaan  yang  cukup signifikan antara imbalance data dengan balance data. Tingkat akurasi yang lebih baik di setiap mtry dimiliki oleh balance data, dengan akurasi tertinggi sebesar 97.74 persen yang terjadi pada saat mtry sama dengan 2. Berbeda dengan imbalance data yang hanya memiliki akurasi tertinggi sebesar 88.73 persen dan terjadi pada mtry sama dengan 4.
Saat mtry melewati 2 untuk balance data dan melewati 4 untuk imbalance data, terjadi penurunan yang  signifikan.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai  akurasi  yang  terus  mengalami  penurunan  ketika  terjadi penambahan mtry ,  sehingga  masing-masing mtry yang  digunakan  sudah  menunjukkan  hasil  yang paling optimal. Setelah didapatkan hasil pemodelan, dilanjutkan dengan memprediksi data testing dari model yang memiliki kriteria terbaik.
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 1-15                                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 5. Confusion Matrix Hasil Prediksi Model RF Data Prediksi Data Testing Rendah Menengah Tinggi Sangat Tinggi Imbalance Rendah 4 0 0 0 Menengah 0 21 0 0 Tinggi 0 0 7 1 Sangat Tinggi 0 0 1 0 Balance Rendah 21 0 0 0 Menengah 0 20 0 0 Tinggi 0 1 20 0 Sangat Tinggi 0 0 1 21
Sumber: Hasil Pengolahan
Hasil  prediksi  model  RF  pada  Tabel  5,  menunjukkan  bahwa  dari  34  data testing  imbalance , hanya sebanyak 2 nilai yang terjadi salah klasifikasi, yaitu 1 nilai yang diprediksi masuk ke kategori tinggi, seharusnya masuk ke dalam kategori sangat tinggi. Sama halnya dengan imbalance data, pada data  yang  sudah balance terdapat 1  nilai  yang  diprediksi  masuk  ke  kategori tinggi,  seharusnya  nilai tersebut masuk ke dalam kategori menengah, selain itu terdapat 1 nilai diprediksi masuk ke kategori sangat tinggi yang seharusnya masuk ke dalam kategori tinggi.

## E. Evaluasi dan Perbandingan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan menggunakan ketiga metode, dilakukan evaluasi dengan melihat dari nilai akurasi, kappa, f-measure , dan AUC . Berikut adalah ringkasan hasil evaluasi dari ketiga metode.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Model Data Testing Metode Evaluasi Imbalance Balance SVM KNN RF SVM KNN RF Akurasi 1.0000 0.9706 0.9412  0.9762 0.8810 0.9762 Kappa 1.0000 0.9452 0.8927  0.9683 0.8413 0.9683 F-Measure 1.0000 0.9775 0.7188  0.9761 0.8790 0.9762 AUC 1.0000 0.9896 0.9062  0.9603 0.8452 0.9760
Sumber: Hasil Pengolahan
Pada Tabel 6 terlihat bahwa dengan menggunakan data imbalance menunjukkan algoritma SVM memiliki  tingkat  akurasi,  kappa, f-measure ,  dan  AUC  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  100  persen. Sementara  itu,  dengan  data  yang balance menunjukkan  algoritma  SVM  dan  RF  memiliki  tingkat akurasi dan kappa yang sama, tetapi dari hasil f-measure dan AUC yang paling tinggi terdapat pada algoritma  RF. Jika  dilihat  dari  proses  pembentukan  model  dengan  data training ,  ketiga  algoritma menunjukkan peningkatan tingkat akurasi yang signifikan, sehingga penanganan dari imbalance data terbukti  mampu  meningkatkan  performa  dari  algoritma  klasifikasi  yang  diterapkan.  Peningkatan tertinggi  dari  hasil  prediksi  terdapat  pada  pengukuran f-measure di  algoritma  RF  yang  meningkat sebesar 25.74 persen.

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah,  dengan  adanya penanganan  dari imbalance data  dan  diterapkannya  metode k-fold  cross  validation didapatkan pemodelan  yang  paling  optimum  dari  ketiga  algoritma  dan  menunjukkan  peningkatan  akurasi  yang signifikan.  Hasil  evaluasi  performa  ketiga  algoritma  untuk  data imbalance menghasilkan  bahwa algoritma SVM memiliki tingkat akurasi, kappa, f-measure , dan AUC yang paling tinggi, sedangkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
ketika dilakukan penanganan dengan SMOTE menunjukkan bahwa algoritma random forest memiliki tingkat f-measure dan AUC yang paling tinggi. Oleh karena itu, penanganan imbalance data terbukti mampu meningkatkan performa dari algoritma klasifikasi yang diterapkan dan algoritma RF melalui SMOTE mampu menghasilkan klasifikasi kabupaten/kota di KTI berdasarkan indikator pembangunan manusia dengan sangat baik daripada algoritma SVM dan KNN.
Adapun  saran  yang  dapat  diterapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  dapat  melakukan perbandingan  dengan  algoritma  lainnya,  agar  didapatkan  hasil  evaluasi  yang  lebih  baik  dan  akurat. Selain itu, dapat pula dibandingkan untuk klasifikasi pembangunan manusia dengan dua kategori.

## Ucapan Terima Kasih
Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada Bapak Yuliagnis Transver Wijaya  S.ST, M.Sc.,  selaku  dosen  mata  kuliah  data mining  atas  segala  waktu, bimbingan,  dan  ilmu yang diberikan kepada penulis sampai kepada penulisan dalam penelitian ini.

## Referensi
[1] M.  Batta,  “Machine  Learning  Algorithms  -  A  Review,” Int.  J.  Sci.  Res. ,  vol.  18,  no.  8,  hal. 381–386, 2018, doi: 10.21275/ART20203995.
[2] I. Kemala dan A. W. Wijayanto, “Perbandingan Kinerja Metode Bagging dan Non-Ensemble Machine  Learning  pada  Klasifikasi  Wilayah  di  Indonesia  menurut  Indeks  Pembangunan Manusia,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  hal.  269–275,  2021,  doi: 10.26418/justin.v9i2.44166.
[3] M. C. Untoro dan J. L. Buliali, “Penanganan Imbalance Class Data Laboratorium Kesehatan dengan  Majority  Weighted  Minority  Oversampling  Technique,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, hal. 23–29, 2018.
[4] S. Mutmainah, “Penanganan Imbalance Data Pada Klasifikasi Kemungkinan Penyakit Stroke,” J. SNATi , vol. 1, no. 1, hal. 10–16, 2021.
[5] R.  Siringoringo,  “Klasifikasi  Data  Tidak  Seimbang  Menggunakan  Algoritma  SMOTE  dan KNN,” J. Inf. Syst. Dev. , vol. 3, no. 1, hal. 44–49, 2018.
[6] H. Ali, M. Najib, M. Salleh, R. Saedudin, dan K. Hussain, “Imbalance class problems in data mining : A review Imbalance class problems in data mining : a review,” no. April, hal. 1552– 1563, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v14.i3.pp1552-1563.
[7] M.  R.  Longadge,  M.  S.  S.  Dongre,  dan  D.  L.  Malik,  “Class  Imbalance  Problem  in  Data Mining : Review,” Int. J. Comput. Sci. Netw. , vol. 2, no. 1, 2013.
[8] A. G. Pertiwi, “Perbandingan Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor Menggunakan SMOTE dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  tanpa  SMOTE  dalam  Diagnosis  Penyakit  Diabetes  pada Data Tidak Seimbang.” Semarang, 2019.
[9] D.  Programme, Human  Development  Report  1990 .  United  Nations  Development  Programme (UNDP), 1990.
[10] BPS,  “Indeks  Pembangunan  Manusia,”  2022.  https://www.bps.go.id/subject/26/indeks- pembangunan-manusia.html
[11] BPS, “Gender,” 2022. https://www.bps.go.id/subject/40/gender.html
[12] BPS,  “Kemiskinan  dan  Ketimpangan,”  2022.  https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan- dan-ketimpangan.html
[13] BPS, Indeks  Pembangunan  Manusia  2020 .  Jakarta:  Badan  Pusat  Statistik,  2020.  [Daring]. Tersedia
pada:
https://www.bps.go.id/publication/2021/04/30/8e777ce2d7570ced44197a37/indeks- pembangunan-manusia-2020.html
[14] A.  Yusharsah,  S.  Dur,  dan  H.  Cipta,  “Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  dalam Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia di Sumatera Utara,” Math Educ. J. , vol. 06, no. 01, hal. 12–19, 2022.
[15] M.  Y.  Darsyah,  “Klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Dengan  Pendekatan  K- Nearset  Neighbor  (KNN),”  in Seminar  Nasional  Pendidikan,  Sains  dan  Teknologi  Fakultas
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Muhammadiyah  Semarang ,  2020,  no. October 2017, hal. 29–35.
[16] K.  Mauludiyah,  “Klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di  Indonesia Menggunakan Metode Random Forest,” 2020.
[17] E. Polat, “The Classification of Countries’ Human Development Index Level Under Economic Inequality by Using Data Mining Classification Algorithms,” Rom. Stat. Rev. , no. 4, hal. 27– 44, 2021.
[18] C. Haryawan dan Y. M. K. Ardhana, “Analisa Perbandingan Teknik Oversampling SMOTE pada  Imbalanced  Data,” JIRE  (Jurnal  Inform.  Rekayasa  Elektron. ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  73–78, 2023.
[19] G. A. Mursianto, I. M. Falih, M. Irfan, T. Sakinah, dan D. S. Prasvita, “Perbandingan Metode Klasifikasi  Random  Forest  dan  XGBoost  Serta  Implementasi  Teknik  SMOTE  pada  Kasus Prediksi Hujan,” Senamika , vol. 2, no. 2, hal. 41–50, 2021.
[20] M.  Fathurrahman  dan  N.  Qisthi,  “Klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Pulau Sumatera  Pada  Dataset  Multi-Class  Dengan  Metode  Artificial  Neural  Network  (ANN),”  in Prosiding Seminar Nasional Fisika 7.0 , 2021, hal. 377–384.
[21] S. García, J. Luengo, dan F. Herrera, Data Preprocessing in Data Mining . Springer, 2015. doi: 10.1007/978-3-319-10247-4.
[22] A.  N.  Kasanah,  Muladi,  dan  U.  Pujianto,  “Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, hal. 196–201, 2019.
[23] D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  dan  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  Untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma KNN,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 1, hal. 78–82, 2019.
[24] I.  A.  Nikmatun  dan  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, hal. 421–432, 2019.
[25] J.  Han  dan  M.  Kamber, Data  Mining  Concepts  and  Techniques  -  Second  Edition .  San Francisco: Morgan Kaufmann, 2006.
[26] C.  A.  Pamungkas  dan  W.  W.  Widiyanto,  “Klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia Tahun 2022 dengan Support Vector Machine,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, hal. 139–145, 2022.
[27] F. Fauzi, “K-Nearset Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah,” J. MIPA , vol. 40, no. 2, hal. 118–124, 2017.
[28] K.  P.  Murphy, Machine  Learning:  A  Probabilistic  Perspective .  London:  Massachusetts Institute of Technology, 2012.
[29] S.  Pramana,  B.  Yuniarto,  S.  Mariyah,  I.  Santoso,  dan  R.  Nooraeni, Data  Mining  dengan  R Konsep Serta Implementasi . Jakarta: In Media, 2018.