## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811

## Improvisasi Teknik Oversampling MWMOTE Untuk Penanganan Data Tidak Seimbang
Pramana Yoga Saputra, Moch Zawaruddin Abdullah * , Annisa Puspa Kirana
Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang, Malang, Indonesia Email: 1 pramana.yoga@polinema.ac.id, 2,* zawaruddin@polinema.ac.id, 3 puspakirana@polinema.ac.id Email Penulis Korespondensi: zawaruddin@polinema.ac.id
Abstrak− Data  tidak  seimbang  ( imbalance  data )  merupakan  keadaan  dimana  terjadi  perbedaan  jumlah  data  yang mengakibatkan terjadinya kelas mayoritas (kelas dengan anggota sangat banyak) dan kelas minoritas (kelas dengan anggota sangat  sedikit).  Hal  ini  dapat  menyulitkan  proses  klasifikasi  karena  metode  algoritma machine  learning dirancang  untuk melakukan  klasifikasi  pada  data  yang  sudah  seimbang.  Pendekatan  metode oversampling digunakan  untuk  mengatasi ketidakseimbangan data dengan menambahkan data sintetis pada kelas minoritas sehingga memiliki kuantitas data yang sama dengan  kelas  mayoritas.  MWMOTE  merupakan  metode oversampling yang  melakukan generate data  sintetis  berdasarkan anggota cluster kelas minoritas yang berdekatan dengan kelas mayoritas. Metode ini mampu mengasilkan data sintetis secara baik. Akan tetapi data sintetis yang dihasilkan masih terpaku pada area berdekatan dengan kelas mayoritas d an terlalu rapat densitasnya  pada  area  tepi  cluster,  sehingga  memungkinkan  data  sintetis  yang  dihasilkan  masuk  pada  klasifikasi  kelas mayoritas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan improvisasi proses generate data sintetis pada metode MWMOTE agar data yang dihasilkan tersebar luas dalam kelas minoritas. Hasil dari pengujian menunjukkan metode yang diusulkan mampu meningkatkan performa klasifikasi untuk klasifikasi KNN dan C4.5 Decision Tree sebesar 0.46% dan 0.96% dibandingkan dengan metode MWMOTE.
Kata Kunci: Improvisasi; Oversampling ; MWMOTE; Data Tidak Seimbang; Data Mining
Abstract− Imbalance data is a condition which there is a distinction in the quantity of data that results withinside the majority class (classes with very many members) and minority class (classes with very few members). It can complicate the classification process since the machine learning algorithm method is designed to classify already balanced data. The oversampling process technique is used to resolve data imbalance by applying synthetic data to the minority class in such a manner that it has the same volume of data as the majority class. MWMOTE is an oversampling technique that generates synthetic data based on members of the minority class clusters that are close to the majority class. This approach is capable of generating synthetic data well. The resulting synthesis data remains in the nearby majority region and too dense on the border of the cluster. It is hence permitting the resulting synthetic data to go into the majority class classification. This study is objectives to improve the process of generating synthetic data on MWMOTE so that the resulting data is extensively dispensed withinside the minority class. The outcomes of the test show that the proposed method is capable of enhancing the classification performance for KNN and C4.5 Decision Tree classification sequentially by 0.46% and 0.96% compared to MWMOTE.
Keywords : Improvising; Oversampling; MWMOTE; Imbalance Data; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Data tidak seimbang ( imbalance data ) merupakan keadaan dimana terjadi perbedaan jumlah data pada kelas data. Kelas data yang tidak seimbang dikelompokkan menjadi 2 yaitu data kelas minoritas dan data kelas mayoritas [1]. Data tidak seimbang dapat menyulitkan proses klasifikasi karena metode algoritma machine learning dirancang untuk melakukan klasifikasi pada data yang seimbang. Ketidakseimbangan data dapat menyebabkan pembuatan data  model  yang  tidak  sesuai  [2]  serta  menyebabkan overfitting dan  penurunan  akurasi  sebuah  klasifikasi  [3], sehigga dataset dianggap memiliki kuantitas data yang sama atau seimbang ( balance ). Apabila terdapat data pada kelas minoritas, maka akan dijadikan sebagai noise / outlier [4], [5].
Misklasifikasi menjadi suatu permasalahan yang sering terjadi dalam proses klasifikasi pada data yang tidak seimbang.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena classifier akan  cenderung  mengarah  ke  data  kelas  mayoritas  dan mengakibatkan  tingkat  akurasi  terhadap  data  kelas  minoritas  menjadi  rendah  [6].  Untuk  menangani  data  tidak seimbang, beberapa penelitian melakukan manipulasi sampel data (pembuatan data sintetis) dan mengaplikasikan suatu algoritma [7], [8].
Pendekatan  metode oversampling digunakan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data  dengan menambahkan  data  sintetis  pada  kelas  minoritas  sehingga  memiliki  kuantitas  data  yang  sama  dengan  kelas mayoritas. Beberapa metode oversampling yang ada antara lain Synthetic Minoritasity Over-sampling Technique (SMOTE)  [7],  Borderline-SMOTE  [9], Adaptive  Synthetic (ADASYN)  [10], Majority  Weighted  Minoritasity Oversampling Technique (MWMOTE) [1], dan lain sebagainya. Oversampling merupakan suatu metode yang dilakukan untuk menangani permasalahan ketidakseimbangan data dengan melakukan  pembagian  data yang seimbang.  Pembagian  data dilakukan dengan cara  melakukan  replikasi  data  kelas  minoritas  secara  acak  dan  berulang-ulang  sampai  memiliki  kuantitas  yang sama  dengan  data  kelas  mayoritas  [6].  Mekanisme  pembuatan  data  sintetis  pada oversampling memiliki kekurangan dengan munculnya overfitting . Overfitting terjadi karena data sintetis yang dibuat terlalu fokus pada training dataset tertentu sehingga tidak bisa melakukan prediksi dengan tepat apabila diberikan dataset lain yang serupa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
MWMOTE  merupakan  metode  yang  men- generate data  sintetis  berdasarkan  anggota cluster kelas minoritas yang berdekatan dengan kelas mayoritas. Metode ini dapat menangani overfitting dengan men- generate data  sintetis  secara  baik  dan  mampu  menghindari  data  sintetis  yang  dihasilkan  menjadi  data noise .  Metode MWMOTE melakukan tiga tahapan dalam membuat data sintetis, yaitu 1) melakukan proses identifikasi sampel kelas minoritas dan kelas mayoritas pada dataset; 2) melakukan pembobotan pada kelas minoritas; 3) melakukan proses clustering . Tahapan proses tersebut mampu menghasilkan data sintetis dengan tingkat akurasi lebih baik dan menurunkan derajat bias ( noise ) pada klasifikasi [1].
Metode MWMOTE menghasilkan data sintetis dengan tingkat akurasi lebih baik, akan tetapi data sintetis yang dihasilkan masih terpaku pada area tepi cluster , sehingga data sintetis berada di area borderline minorities atau data anggota terluar kelas minoritas yang paling dekat dengan kelas mayoritas. Hal ini dapat menjadikan data sintetis yang dihasilkan terlalu rapat densitasnya pada area tepi cluster dibandingkan area lain pada satu cluster kelas minoritas. Akibatnya dapat terjadi pembiasan klasifikasi karena data sintetis untuk kelas minoritas dapat di- cluster -kan ke kelas mayoritas ataupun data sintetis dianggap sebagai noise/outlier . Berdasarkan permasalahan di atas munculah gagasan untuk meningkatkan (improvisasi) proses generate data  sintetis  pada  MWMOTE  agar  data  yang  dihasilkan  tersebar  luas  dalam  kelas  minoritas  dan  tidak  hanya tersebar pada area borderline minorities , sehingga meningkatkan hasil suatu klasifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Imbalance Data
Data tidak seimbang ( imbalance data ) adalah data yang memiliki  jumlah data  yang tidak  seimbang  antara data kelas satu dengan data kelas lainya, disebut juga imbalanced . Dalam data mining, imbalanced diartikan sebagai rasio jumlah data kelas mayoritas dengan kelas minoritas tidak sama. Kelas mayoritas memiliki jumlah data lebih banyak  dibandingkan  dengan  data  pada  kelas  minoritas.  Sebagai  contoh  terdapat  1000  data  profil  mahasiswa perguruan tinggi tertentu yang diklasifikasikan dengan dua kelas yaitu kelas jenis kelamin perempuan dan kelas jenis  kelamin  laki-laki.  Dimana  jumlah  data  kelas  jenis  kelamin  perempuan  adalah  775  data,  sedangkan  untuk kelas jenis kelamin laki-laki hanya 225 data. Sehingga kelas mahasiswa jenis kelamin perempuan mendominasi dan menjadi  kelas mayoritas dibandingkan dengan kelas mahasiswa jenis kelamin  laki-laki yang menjadi kelas minoritas.
Peristiwa  ketidakseimbangan  data  dapat  terjadi  pada machine  learning ,  sehingga  mengakibatkan misclassification dan berdampak pada penurunan  nilai akurasi prediksi [11]. Penurunan akurasi pada data tidak seimbang dapat  disebabkan karena banyaknya ditemukan noise / outlier pada dataset uji yang berasal  dari  kelas minoritas  [12].  Distribusi  data  yang  tidak  seimbang  menghasilkan  klasifikasi  yang  lebih  cenderung  ke  data mayoritas dibandingkan dengan data minoritas [13]. Salah satu cara dalam menangani data tidak seimbang adalah menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  mengaplikasikan  algoritma  [7],  [8].  Data  tidak  seimbang  dapat diselesaikan  dengan  penambahan  data  sintetis  pada  kelas  minoritas  dengan  metode oversampling ,  ataupun pengurangan data pada kelas mayoritas dengan metode undersampling .

## 2.2 MWMOTE
Majority Weighted Minoritasity Oversampling Technique (MWMOTE) [1] merupakan metode yang men- generate data  sintetis  berdasarkan  anggota cluster kelas  minoritas  yang  berdekatan  dengan  kelas  mayoritas.  Metode  ini mampu melakukan generate data sintetis secara baik dan mampu menghindari data sintetis yang telah dihasilakan menjadi data noise . Metode MWMOTE memiliki dua tujuan, yaitu: meningkatkan proses pemilihan sampel dan meningkatkan proses pembuatan sampel data sintetis. Metode MWMOTE memiliki tiga tahap dalam prosesnya seperti  ilustrasi  yang  ditunjukkan  Gambar  1  yaitu:  (1)  MWMOTE  melakukan  identifikasi  terhadap  data  kelas minoritas  yang  berada  di  dalam  area cluster data mayoritas,  data  kelas  minoritas  yang  berdekatan ( borderline ) dengan data mayoritas, serta data kelas mayoritas yang berada berdekatan ( borderline ) pada kelas minoritas. (2) Setiap anggota sampel informatif minoritas diberi bobot seleksi sample weight ( Sw ), sesuai dengan kepentingan data.  (3)  Proses clustering bertujuan  untuk  menjaga  sampel  data  sintetis  yang  dihasilkan  berada  dalam  satu kelompok cluster [6]. Terdapat enam data parameter yang ada pada MWMOTE yang digunakan untuk melakukan generate data sintetis, yaitu: 1. S maj : kumpulan data mayoritas 2. S min : kumpulan data minoritas 3. N : jumlah data sistetis yang akan di- generate 4. k1 : jumlah node tetangga yang digunakan untuk memprediksi noise pada kelas minoritas 5. k2 : jumlah node tetangga dari kelas mayoritas yang digunakan untuk membangun informasi mengenai kelas minoritas
6. k3 : jumlah node tetangga dari kelas minoritas yang digunakan untuk membangun informasi mengenai kelas minoritas.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
Gambar 1. Tahapan MWMOTE

## 2.3 Tahapan Penelitian
Data  sintetis  yang  dihasilkan  MWMOTE  masih  terdapat  di  sekitar  area borderline  minorities yaitu  area tepian kelas minoritas yang berdekatan dengan kelas mayoritas. Hal ini dapat menjadikan data sintetis yang dihasilkan terlalu rapat densitasnya pada area tepi cluster dibandingkan area lain pada satu cluster kelas minoritas. Sehingga dapat terjadi pembiasan klasifikasi karena data sintetis untuk kelas minoritas dapat dianggap sebagai noise bahkan dapat di- cluster- kan ke kelas mayoritas.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  improvisasi  proses generate data  sintetis  pada  MWMOTE berdasarkan  titik  tengah  ( centroid) dari cluster minoritas  dan borderline  minorities yang  disebut Centroid- Borderline MWMOTE (CB-MWMOTE). CB-MWMOTE diusulkan agar data yang dihasilkan tersebar luas dalam kelas minoritas dan tidak hanya tersebar pada area borderline minorities . Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah
2.3.1 Identifikasi Kelas Minoritas Yang Paling Penting S imin (paling dekat dengan kelas mayoritas)
Proses identifikasi kelas minoritas masih mengacu pada metode MWMOTE, dimana proses yang dilakukan adalah untuk mengidentifikasi S imin . Dalam melakukan pengidentifikasian S imin terdapat 3 variabel yang ditunjukan untuk 3 sub proses, yaitu variable k1, k2 , dan k3 .
1) Sub proses hapus data noise pada kelas minoritas berdasarkan k1. k1 merupakan jumlah node tetangga yang digunakan  untuk  memprediksi noise pada  kelas  minoritas.  Gambar  2  menunjukkan  mengenai  proses  yang dilakukan, dimana data kelas minoritas  akan dicari  terlebih dahulu node tetangganya (contoh node tetangga terdekat  yang  dicari  sebanyak  5 node , k1 =  5),  dan  apabila node tetangga  tersebut  semuanya  adalah  kelas mayoritas, maka data tersebut diindikasikan noise , karena tidak ada informasi yang didapatkan dari satu data minoritas di dalam area mayoritas dan bisa dihapus data kelas minoritasnya.
Gambar 1. Data noise pada kelas minoritas
2) Identifikasi  borderline  majorities  (Sbmaj)  berdasarkan  k2.  k2  merupakan  jumlah  node  tetangga  dari  kelas mayoritas yang digunakan untuk membangun informasi mengenai kelas minoritas. Gambar 3 mengilustrasikan data  kelas  mayoritas  akan  dicari  berdasarkan node dari  kelas  minoritas  yang  berdekatan  dengan  kelas mayoritas.  Data-data  kelas  mayoritas  yang  paling  dekat  dengan  kelas  minoritas  akan  disimpan  dan  disebut borderline majorities (S bmaj )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
3) Identifikasi  borderline  minorities  (S imin )  berdasarkan  k3.  k3  merupakan  jumlah  node  tetangga  dari  kelas minoritas yang digunakan untuk membangun informasi mengenai kelas minoritas. Gambar 4 mengilustrasikan data kelas minoritas akan dicari berdasarkan node dari borderline majorities ( S bmaj ) pada kelas mayoritas yang berdekatan dengan kelas minoritas. Data-data kelas minoritas yang paling dekat dengan S bmaj akan disimpan dan disebut borderline minorities (S imin ).
Gambar 3. S imin untuk kelas minoritas
2.3.2 Identifikasi Kelas Minoritas S bmin (paling dekat dengan centroid cluster kelas minoritas)
MWMOTE menghasilkan data sintetis pada area S imin yang berada di borderline minorities . Proses ini merupakan proposal  improvisasi  metode  MWMOTE  dengan  menambahkan  informasi  data S bmin dengan  penambahan parameter k4 . S bmin merupakan mini-cluster dari cluster kelas minoritas, yaitu area antara centroid cluster minoritas dengan borderline minorities yang menjadi area generate data sintetis baru dan k4 merupakan jumlah note tetangga dari centroid cluster minoritas. Data S bmin menjadi kunci pada metode ini agar data sintetis yang dihasilkan tidak terlalu  merapat  ke  tepi  ( borderline  minorities )  akan  tetapi  menyebar  dalam  area cluster minoritas yang  seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 4. Penentuan S bmin
2.3.3 Generate Data Sintetis Berdasarkan S bmin
Generate data sintetis pada penelitian ini dilakukan dengan menambahkan parameter k4 pada MWMOTE untuk menentukan area generate data sintetis ( S bmin ). Tahapan generate dilakukan dengan cara: 1. Menentukan cluster - cluster minoritas ( L M ) dari kelas minoritas S min 2. Inisialisasi oversample data S omin → S omin = S min
3. Lakukan perhitungan sebanyak N data sintetis sampling , dengan mengacu pada Persamaan 1.
𝑆 = 𝑥 +  𝛼  × (𝑦 − 𝑥)
(1)
Dimana,
x : data sampel random dari S imin dalam cluster L k , 1 ≤ k ≤ M y : data sampel random dari S bmin pada cluster yang sama dengan x 𝛼 : nilai random [0, 1]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan 8 dataset dari UC Irvine Machine learning Repository untuk pengujian, yaitu dataset abalone, ecoli, glass, page blocks, pima, image segmentation, vehicle dan wine. Dataset yang didapat memiliki banyak  fitur  sehingga  perlu  dilakukan prepocessing untuk  mengubahnya  menjadi binary  dataset yaitu dataset yang hanya memiliki dua fitur, fitur kelas minoritas dan fitur kelas mayoritas.
Tabel 1. Deskripsi Dataset Dataset Kelas Minoritas Kelas Mayoritas Jumlah Fitur Total Data Data Minoritas Data Mayoritas Rasio (%) Abalone ‘18’ ‘9’ 7 731 42 689 06 : 94 Ecoli ‘im’ kelas lainnya 7 336 77 259 23 : 77

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
Dataset Kelas Minoritas Kelas Mayoritas Jumlah Fitur Total Data Data Minoritas Data Mayoritas Rasio (%) Glass ‘5’, ‘6’, ‘7’ kelas lainnya 9 214 51 163 24 : 76 Page Blocks ‘Graphic’, ‘vertical line’, ‘picture’ kelas lainnya 10 5476 231 5245 04 : 96 Pima ‘1’ ‘0’ 8 768 268 500 35 : 65 Image Segmentation ‘Grass’ kelas lainnya 19 2310 330 1980 14 : 86 Vehicle ‘1’ ‘0’ 18 940 219 721 23 : 77 Wine ‘3’ kelas lainnya 13 178 48 130 27 : 73
Tabel  1 menunjukkan karakteristik dari dataset yang akan digunakan dalam pengujian.  Penentuan kelas minoritas dan mayoritas mengacu pada penelitian [1]. Dataset yang diperoleh akan dilakukan normalisasi sebelum dilakukan proses pengujian. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan skala data yang sama yaitu rentang nilai antara 0-1. Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi The Waikato Environment for Knowledge Analysis atau WEKA dengan versi 3.8. WEKA merupakan kumpulan algoritma machine learning dan tools untuk prepocessing data  [14].  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  adalah  algoritma  klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dan C4.5 decision tree . K-Nearest Neigbour (K-NN) adalah metode yang dikenal paling sederhana dan merupakan metode yang memiliki akurasi sangat tinggi [15]. K-NN melakukan klasifikasi data berdasarkan tingkat kemiripan yang dihitung berdasarkan  jarak  terdekat.  Parameter k pada  K-NN  merupakan  parameter  ketetanggaan  dan  digunakan  untuk menunjukkan jumlah tetangga terdekat yang berperan dalam memprediksi label kelas pada data yang diuji [16]. Pada pengujian ini nilai ketetanggaan yang digunakan adalah 3, yaitu k = 3. Salah  satu  metode  lain  dapat  digunakan  dalam  klasifikasi data  mining adalah decision  tree (pohon keputusan). Decision  Tree digunakan  untuk  mempelajari  klasifikasi  dan  prediksi  pola  dari  data,  dan menggambarkan relasi dari variabel attribut x dan variabel target y dalam bentuk pohon [17]. Salah satu algoritma decision tree yang sering digunakan adalah C4.5 decision tree. Algoritma C4.5 merupakan algoritma turunan dan hasil  pengembangan  dari  algoritma  ID3  dengan  peningkatan  seperti  penanganan  untuk  atribut-atribut  numerik, missing value, dan noise pada dataset ; dan aturan-aturan yang dihasilkan dari model pohon ( tree ) yang terbentuk [18].
Tabel 1. Performa akurasi MWMOTE dan metode usulan (CB-MWMOTE) Dataset Metode Total Data k-NN (k = 3) C4.5 Decision Tree Klasifikasi Minoritas Klasifikasi Mayoritas Akurasi (%) Klasifikasi Minoritas Klasifikasi Mayoritas Akurasi (%) Abalone MWMOTE 1378 655/689 601/689 91.15 627/689 589/689 88.24 CB-MWMOTE 1378 658/689 632/689 93.61 645/689 644/689 93.54 Ecoli MWMOTE 518 249/259 230/259 92.47 249/259 233/259 93.05 CB-MWMOTE 518 254/259 229/259 93.24 243/259 233/259 91.89 Glass MWMOTE 326 162/163 155/163 97.24 158/163 153/163 95.40 CB-MWMOTE 326 162/163 154/163 96.93 161/163 149/163 95.09 Page Block MWMOTE 10484 5206/5242  5015/5242 97.49 5187/5242  5101/5242  98.13 CB-MWMOTE 10484 5220/5242  5024/5242 97.71 5200/5242  5127/5242  98.50 Pima MWMOTE 1000 427/500 355/500 78.20 388/500 339/500 72.70 CB-MWMOTE 1000 427/500 348/500 77.50 408/500 352/500 76.00 Image Segment MWMOTE 3960 1978/1980 1980/1980 99.95 1980/1980 1978/1980 99.95 CB-MWMOTE 3960 1977/1980  1980/1980 99.92 1976/1980 1980/1980 99.90 Vehicle MWMOTE 1268 592/634 456/634 82.65 549/634 486/634 81.62 CB-MWMOTE 1268 599/634 465/634 83.91 553/634 500/634 83.04 Wine MWMOTE 260 130/130 125/130 98.08 127/130 124/130 96.54

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
Dataset Metode Total Data k-NN (k = 3) C4.5 Decision Tree Klasifikasi Minoritas Klasifikasi Mayoritas Akurasi (%) Klasifikasi Minoritas Klasifikasi Mayoritas Akurasi (%) CB-MWMOTE 260 130/130 124/130 97.70 125/130 121/130 94.61
Tabel 2 menunjukkan tingkat akurasi yang diperoleh MWMOTE dan metode usulan CB-MWMOTE. Nilai akurasi merupakan persentase jumlah data yang diklasifikasikan secara benar oleh sebuah algoritma [19]. Total data  pada  Tabel  2  merupakan  jumlah  total  data  pada dataset yang  sudah  dilakukan oversampling untuk  kelas minoritas  baik  menggunakan  metode  MWMOTE  maupun  metode  yang  diusulkan.  Nilai  yang  ditebalkan merupakan  hasil  yang  terbaik  diantara  kedua  metode  pada  tiap dataset .  Akurasi  yang  diperoleh  menunjukkan bahwa  metode  CB-MWMOTE  unggul  pada dataset abalone,  page  blocks,  vehicle dan  bersaing  ketat  dengan metode MWMOTE pada dataset lainnya. Metode yang diusulkan memiliki rata-rata akurasi klasifikasi K-NN (k =  3)  sebesar 92.57% dan  C4.5 decision  tree sebesar 91.57%, sedangkan  metode  MWMOTE  memiliki  rata-rata akurasi klasifikasi KNN (k = 3) sebesar 92.15% dan C4.5 decision tree sebesar 90.70%. Metode yang diusulkan memperoleh  peningkatan  klasifikasi  dibandingkan  dengan  metode  MWMOTE  sebesar 0.46% untuk  KNN  dan 0.96% untuk C4.5 decision tree .
Tabel 3 menunjukkan detail akurasi pada metode MWMOTE dan metode CB-MWMOTE. Detail akurasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Precision / confidence, Recall / true positive rate (TPR) / sensitivity , F-Measure , dan receiver operating characteristic ( ROC) Area atau yang sering disebut juga AUC (Area Under the ROC Curve). ROC Area atau AUC digunakan untuk merangkum akurasi diagnostik keseluruhan dari suatu pengujian. ROC Area bernilai antara 0 hingga 1, di mana nilai 0 menunjukkan pengujian yang sangat tidak akurat dan nilai 1 mencerminkan pengujian yang sangat akurat [20], [21].
Tabel 2 . Detail akurasi MWMOTE dan metode usulan (CB-MWMOTE)
Dataset Metode k-NN (k = 3) C4.5 Decision Tree Precision  Recall  F-measure  ROC Precision  Recall  F-measure  ROC Abalone MWMOTE 0.914 0.911 0.911 0.952 0.884 0.882 0.882 0.914 Proposed 0.937 0.936 0.936 0.973 0.935 0.935 0.935 0.944 Ecoli MWMOTE 0.927 0.925 0.925 0.963 0.932 0.931 0.930 0.934 Proposed 0.936 0.932 0.932 0.960 0.920 0.919 0.919 0.931 Glass MWMOTE 0.973 0.972 0.972 0.982 0.954 0.954 0.954 0.959 Proposed 0.970 0.969 0.969 0.979 0.953 0.951 0.951 0.962 Page Block MWMOTE 0.976 0.975 0.975 0.986 0.981 0.981 0.981 0.988 Proposed 0.978 0.977 0.977 0.987 0.985 0.985 0.985 0.985 Pima MWMOTE 0.788 0.782 0.781 0.843 0.729 0.727 0.726 0.761 Proposed 0.782 0.775 0.774 0.839 0.763 0.760 0.759 0.794 Image Segment MWMOTE 0.999 0.999 0.999 1.000 0.999 0.999 0.999 1.000 Proposed 0.999 0.999 0.999 1.000 0.999 0.999 0.999 1.000 Vehicle MWMOTE 0.842 0.826 0.824 0.876 0.819 0.816 0.816 0.839 Proposed 0.855 0.839 0.837 0.887 0.833 0.830 0.830 0.845 Wine MWMOTE 0.981 0.981 0.981 0.993 0.966 0.965 0.965 0.959 Proposed 0.978 0.977 0.977 0.985 0.947 0.946 0.946 0.952
Tabel 3 menunjukkan metode yang diusulkan CB-MWMOTE unggul dalam klasifikasi dataset abalone, page blocks , dan vehicle baik pada algoritma klasifikasi K-NN maupun C4.5 decision tree . Metode yang diusulkan unggul  dengan  rata-rata precision,  recall,  f-measure, dan ROC  area secara  berurut  adalah 0.921, 0.917, 0.917, 0.937. Pada metode MWMOTE nilai rata-rata yang didapat adalah 0.903, 0.899, 0.898, 0.926. Pada dataset ini, metode CB-MWMOTE meningkatkan proses klasifikasi rata-rata sebesar 1.825% . CB-MWMOTE juga bersaing  ketat dengan metode MWMOTE dalam klasifikasi  pada dataset ecoli dan pima. CB-MWMOTE unggul dalam klasifikasi pada dataset ecoli dengan algoritma K-NN dan pada dataset pima dengan algoritma C4.5 decision tree, sedangkan MWMOTE unggul dalam klasifikasi pada dataset ecoli dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
algoritma C4.5 decision tree dan pada dataset pima dengan algoritma K-NN. Namun secara rata-rata precision, recall,  f-measure, dan ROC  area untuk dataset ecoli dan pima ,  metode  CB-MWMOTE  sedikit  lebih  baik dibandingkan  MWMOTE  dengan  perolehan  secara  berurut 0.851,  0.847,  0.846,  0.882 dan  untuk  MWMOTE sebesar 0.845, 0.842, 0.841, 0.876. Pada dataset ecoli dan pima ini, metode CB-MWMOTE meningkatkan proses klasifikasi rata-rata sebesar 0,646% .
Metode CB-MWMOTE menghasilkan data sintesis yang hampir sama dengan metode MWMOTE sehingga pada proses klasifikasi K-NN dan C4.5 decision tree untuk dataset image segmentation tidak terlihat perbedaanya. Akan tetapi metode yang diusulkan yaitu CB-MWMOTE masih kurang baik pada klasifikasi untuk dataset glass dan wine dibandingkan  dengan metode  MWMOTE.  Nilai  rata-rata precision,  recall,  f-measure, dan ROC  area yang dihasilkan oleh metode CB-MWMOTE adalah 0.962, 0.961, 0.961, 0.97 lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata  yang  dihasilkan  metode  MWMOTE,  yaitu 0.969,  0.969,  0.969,  0.974 .  Metode  CB-MWMOTE mengalami penurunan hasil klasifikasi rata-rata sebesar 0,696% untuk dataset glass dan wine . Dari  kedelapan dataset yang  telah  dilakukan  perngujian,  metode  CB-MWMOTE  memiliki  keunggulan dalam  klasifikasi  dibeberapa dataset dan  begitu  pula  dengan  metode  MWMOTE.  Dalam  ringkasan  akhir percobaan didapatkan bahwa secara global metode CB-MWMOTE sedikit  lebih baik dalam men- generate data sintetis  sehingga  meningkatkan  hasil  klasifikasi  yang  didapat.  Dimana  metode  CB-MWMOTE  secara  rata-rata memberikan peningkatan hasil klasifikasi untuk K-NN sebesar 0.431% dan C4.5 decision tree sebesar 0.989% .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  improvisasi  metode oversampling MWMOTE  untuk  menangani  data  yang  tidak seimbang. Data set yang digunakan adalah 8 dataset yaitu dataset abalone, ecoli, glass, page blocks, pima, image segmentation,  vehicle dan wine . Preprocessing dilakukan  pada  seluruh dataset sehingga  fitur  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  2  fitur  yaitu  fitur  kelas  minoritas  dan  fitur  kelas  mayoritas.  Berdasarkan  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  yaitu  CB-MWMOTE  unggul  dalam  klasifikasi dataset abalone, page blocks , dan vehicle baik pada algoritma klasifikasi K-NN maupun C4.5 decision tree . Pada ketiga dataset tersebut,  metode  CB-MWMOTE  meningkatkan  proses  klasifikasi  rata-rata  sebesar  1.825%.  CB- MWMOTE juga bersaing ketat dengan metode MWMOTE dalam klasifikasi pada dataset ecoli dan pima . Metode CB-MWMOTE menghasilkan data sintesis yang hampir sama dengan metode MWMOTE sehingga pada proses klasifikasi K-NN dan C4.5 decision tree untuk dataset image segmentation tidak terlihat perbedaanya. Akan tetapi metode  yang  diusulkan  CB-MWMOTE  masih  kurang  baik  pada  klasifikasi  untuk dataset glass dan wine dibandingkan  dengan  metode  MWMOTE.  Metode  CB-MWMOTE  secara  rata-rata  keseluruhan dataset , memberikan peningkatan hasil klasifikasi  untuk K-NN sebesar 0.431% dan C4.5 decision  tree sebesar 0.989% . Dari  kedelapan dataset yang  telah  dilakukan  perngujian,  metode  CB-MWMOTE  memiliki  keunggulan  dalam klasifikasi dibeberapa dataset dan begitu pula dengan metode MWMOTE. Metode CB-MWMOTE yang diusulkan terbukti  mampu  memberikan  peningkatan  untuk  penanganan  hasil  klasifikasi  data  yang  tidak  seimbang.  Akan tetapi, perlu penelitian lebih lanjut untuk mengetahui performa dan tingkat konsistensi metode yang diusulkan jika menggunakan data yang berukuran besar atau dengan jumlah fitur yang banyak. Selain itu perlu juga dilakukan perbandingan  performa  dengan  beberapa  teknik oversampling lainya  sehingga  bisa  mendapatkan  metode  yang paling efisien untuk menangani data tidak seimbang.

## REFERENCES
[1] S. Barua, M. M. Islam, X. Yao, and K. Murase, “MWMOTE - Majority weighted minority oversampling technique for imbalanced data set learning,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 26, no. 2, pp. 405–425, 2014.
[2] J. Gong and H. Kim, “RHSBoost: Improving classification performance in imbalance data,” Comput. Stat. Data Anal. , vol. 111, pp. 1–13, 2017.
[3] I. Fakhruzi, “An artificial neural network with bagging to address imbalance datasets on clinical prediction,” 2018 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2018 , vol. 2018-Janua, no. 1, pp. 895–898, 2018.
[4] K. Napierała, “Improving Rule Classifiers For Imbalanced Data,” Poznan University of Technology, 2012.
[5] P. Phoungphol, “A Classification Framework for Imbalanced Data,” Georgia State University, 2013.
[6] M. C. Untoro and 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, p. 23, 2018.
[7] Nitesh V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 16, no. Sept. 28, pp. 321–357, 2002.
[8] C. Seiffert, T. M. Khoshgoftaar, and J. Van Hulse, “Hybrid sampling for imbalanced data,” Integr. Comput. Aided. Eng. , vol. 16, no. 3, pp. 193–210, 2009.
[9] H. Han, W. Wang, and B. Mao, “Borderline-SMOTE : A New Over-Sampling Method in,” Int. Conf. Intell. Comput. ICIC 2005, Hefei, China, August 23-26, 2005, Proceedings, Part I , pp. 878–887, 2005.
[10]  H. He, Y. Bai, E. A. Garcia, and S. Li, “ADASYN: Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , no. 3, pp. 1322–1328, 2008.
[11]  S. Guo, D. Guo, L. Chen, and Q. Jiang, “A centroid-based gene selection method for microarray data classification,” J. Theor. Biol. , vol. 400, pp. 32–41, 2016.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2811
[12]  J. A. S. Almeida, L. M. S. Barbosa, A. A. C. C. Pais, and S. J. Formosinho, “Improving hierarchical cluster analysis: A new method with outlier detection and automatic clustering,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 87, no. 2, pp. 208–217, 2007.
[13]  J. A. Sáez, B. Krawczyk, and M. Woźniak, “Analyzing the oversampling of different classes and types of examples in multi-class imbalanced datasets,” Pattern Recognit. , vol. 57, pp. 164–178, 2016.
[14]  E. Frank, M. A. Hall, and I. H. Witten, The WEKA Workbench. Online Appendix for “Data Mining: Practical Machine learning Tools and Techniques,” Fourth Edi. Morgan Kaufmann, 2016.
[15]  H. Brawijaya, S. Samudi, and S. Widodo, “Komparasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naiive Bayes Pada Pengobatan Penyakit Kutil Menggunakan Cryotheraphy,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 93, 2019.
[16]  S.  Sukamto,  Y.  Adriyani,  and  R.  Aulia,  “Prediksi  Kelompok  UKT  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 121, 2020.
[17]  N. YE, Data Mining Theories, Algorithms, and Examples , vol. 16, no. 4. 2013.
[18]  I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 217, 2018.
[19]  G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 05, no. 01, pp. 49–56, 2019.
[20]  J. N. Mandrekar, “Receiver operating characteristic curve in diagnostic test assessment,” J. Thorac. Oncol. , vol. 5, no. 9, pp. 1315–1316, 2010.
[21]  M. E. Rice and G. T. Harris, “Comparing effect sizes in follow-up studies: ROC area, Cohen’s d, and r,” Law Hum. Behav. , vol. 29, no. 5, pp. 615–620, 2005.