## Penggunaan Feature Space SMOTE Untuk Mengurangi Overfitting Akibat Imbalance Dataset

## Utilization of Feature Space SMOTE to Reduce Overfitting Due to Imbalanced Dataset
Wira Adi Kurniawan 1 , Abu Salam 2 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 1 111202012966@mhs.dinus.ac.id, 2 abu.salam@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Pembuatan  model  klasifikasi  memerlukan  beberapa  hal  yang  penting  untuk  diperhatikan demi mendapatkan model yang memiliki performa terbaik. Indikator suatu model disebut baik dapat dilihat salah satunya dari tingginya nilai akurasi dan f1-score yang dihasilkan dari model tersebut.  Rendahnya  nilai loss juga  merupakan  salah  satu  indikator  model  tersebut  memiliki performa yang baik. Untuk dapat membuat model yang baik, diperlukan beberapa syarat seperti arsitektur  yang  tepat  dan  data  yang  berkualitas.  Pemilihan  model  yang  terlalu  sederhana  akan mengakibatkan  model  memiliki  performa  yang  buruk,  begitupun  jika  model  terlalu  kompleks tidak akan menghasilkan performa yang baik pula, oleh karena itu model yang dipilih haruslah model  yang  tepat    dan  sesuai  dengan  jenis  data  yang  digunakan.  Data  yang  berkualitas  juga merupakan  faktor  penting  agar  model  memiliki  performa  maksimal.  Data  dapat  dikatakan berkualitas jika memenuhi syarat seperti jumlahnya cukup, distribusi datanya seimbang tiap kelas, memiliki keanekaragaman dan memiliki kebersihan yang baik.  Pada penelitian ini, dilakukan pembuatan model klasifikasi CT Kidney Stone dengan dataset yang imbalance . Dataset diperoleh dari sumber publik yaitu Kaggle. Pembuatan model menggunakan algoritma CNN karena CNN merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terbaik  dalam  membuat  klasifikasi  gambar.  Pembuatan model menggunakan 3 cara untuk melihat model yang memiliki performa paling baik. Model pertama  dibuat  dengan  data train yang imbalance .  Model  kedua  dibuat  dengan  melakukan augmentasi  data  untuk  menambah  keragaman  data.  Model  ketiga  dibuat  dengan  SMOTE oversampling untuk menyeimbangkan distribusi data. Setelah itu ketiga model tersebut akan diuji dengan  menggunakan  data  privat  untuk  melihat  performa  pengujian  dan  melihat  tingkat overfitting yang  terjadi.  Penelitian  ini  menghasilkan  bahwa  model  yang  memiliki  performa terbaik adalah model ketiga yang menggunakan SMOTE.
Kata kunci: CNN, imbalance, smote, augmentation, overfitting

## Abstract
The creation of a classification model requires several important considerations to ensure the best performance. The effectiveness of a model can be indicated by high accuracy and F1-score values generated by the model. A low loss value is also an indicator of a well-performing model. To create a good model, several requirements such as the right architecture and quality data are needed. Selecting a model that is too simple will result in poor performance, and similarly, if the model is too complex, it will not yield good performance either. Therefore, the chosen model must be appropriate and suitable for the type of data used. Quality data is also a crucial factor for maximizing model performance. Data can be considered of high quality if it meets criteria such as  sufficient  quantity,  balanced  distribution  across  classes,  diversity,  and  cleanliness.  In  this study, a CT Kidney Stone classification model was created using an imbalanced dataset obtained from a public source, Kaggle. The model was built using CNN algorithm as CNN is one of the best algorithms for image classification. The model creation process involved three approaches to determine the best-performing model. The first model was built using the imbalanced training data. The second model was created by augmenting the data to increase data diversity. The third model was built using SMOTE oversampling to balance the data distribution. Subsequently, these three models were tested using private data to assess their testing performance and identify the
level of overfitting. The research findings indicate that the model with the best performance is the third model utilizing SMOTE
Keywords: CNN, imbalance, smote, augmentation, overfitting

## 1. PENDAHULUAN
Deep Learning merupakan evolusi dari jaringan syaraf tiruan menuju arsitektur jaringan syaraf  yang  semakin  mendalam  dengan  peningkatan  kemampuan  belajar  [1]. Deep  Learning banyak dipakai untuk pengenalan gambar karena memiliki kemampuan yang baik mempelajari pola pada gambar. Arsitektur utama deep learning untuk pemrosesan gambar yaitu Convolutional Neural  Network (CNN)  [2].  CNN  adalah  jenis  jaringan  syaraf  tertentu  yang  dirancang  untuk memproses data yang memiliki struktur seperti grid [3]. Arsitektur CNN banyak dipakai untuk mengenali dan mengklasifikasi berbagai gambar seperti: buah, MRI, USG, ataupun CT-Scan. CT- Scan adalah salah satu skema paling umum untuk mendeteksi penyakit dalam praktik klinis [4].
Untuk  dapat  membuat  klasifikasi  data  gambar  menjadi  kelas-kelas  tertentu,  perlu  dibuat teknik  pengklasifikasian  yang  tepat  agar  memiliki  hasil  yang  akurat  dan  tingkat  kesalahannya rendah. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam membuat model pengklasifikasian seperti: jumlah data, kompleksitas model, keseimbangan data, dan sebagainya. Keseimbangan data adalah hal yang penting, jika jumlah data pada satu kelas memiliki jumlah lebih banyak dan pada kelas lain  terdapat  data  yang  lebih  sedikit  maka  data  tersebut  bisa  dikatakan  tidak  seimbang  atau imbalance [5]. Hal-hal tersebut dapat menjadi penyebab suatu model memiliki akurasi yang buruk bahkan mengalami overfitting . Overfitting adalah kondisi dimana model memiliki performa yang sangat bagus pada saat training , tetapi pada saat testing menghasilkan performa yang buruk [6]. Hal ini dapat terjadi karena model cenderung menghafal data train , termasuk noise yang tidak penting  pada  data train tersebut.  Seharusnya  model  mempelajari  pola  dari  data train tersebut bukan  menghafalnya.  Untuk  mengatasi  masalah  distribusi  kelas  tersebut  perlu  dilakukan oversampling atau undersampling . Oversampling yaitu  suatu  cara  menyeimbangkan  distribusi kelas dengan cara menyintesis kelas minoritas agar seimbang jumlahnya dengan kelas mayoritas [7], [8]. Oversampling biasanya menyintesis kelas baru berdasarkan tetangga terdekat (nearest neighbors) dari  kelas  minoritas. Oversampling memiliki  berbagai  metode,  contohnya  yaitu SMOTE, ADASYN, Random Oversampling (ROS), dan masih banyak pengembangan metode oversampling  lainnya.  SMOTE  adalah  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam menyeimbangkan distribusi data antar kelas. Ide pokok di balik SMOTE adalah mengambil secara acak sampel titik data minoritas buatan sepanjang segmen garis yang menghubungkan titik data minoritas di antara k dari tetangga terdekat kelas minoritas [9]. SMOTE merupakan contoh dari oversampling yang dilakukan pada feature-space . Bukan hanya pada feature-space , oversampling juga pada dilakukan pada input-space . Secara umum, oversampling ataupun undersampling dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu input-space dan feature-space [10]. Pada input-space oversampling , dilakukan manipulasi data asli  dari  kelas  minoritas  sebelum  adanya  ekstraksi  fitur  apapun.  Prinsip  kerja input - space oversampling yaitu  memperbanyak  data  dengan  proses  tranformasi  dan  augmentasi  langsung pada data itu sendiri sehingga tercipta data baru yang lebih beragam. Dengan data yang lebih beragam, diharapkan pelatihan model dapat memberikan hasil yang lebih baik. Contoh proses augmentasi  yaitu  rotasi, flip ,  dan zoom .  Sedangkan feature - space merupakan  ruang  yang digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur. Feature - space oversampling yaitu pendekatan untuk menangani imbalance class pada dataset. Feature - space ada bermacam tekniknya, yang paling umum dipakai yaitu SMOTE. SMOTE menciptakan sampel sintetis yang berasal dari tetangga terdekat.
Beberapa penelitian telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya dan memiliki topik yang serupa  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Contohnya  yaitu  penelitian  [11].  Penelitian tersebut membandingkan klasifikasi berita dengan data yang imbalance dan klasifikasi dengan data yang sudah dilakukan oversampling dengan SMOTE. Penelitian tersebut menggunakan 200
data,  dengan  kelas  mayoritas  berjumlah  176,  dan  kelas  minoritas  berjumlah  24.  Teknik pengklasifikasian  pada  penelitian  tersebut  menggunakan  algoritma  KNN.  Hasil  penelitian tersebut  menemukan  bahwa  penggunaan oversampling dengan  metode  SMOTE  efektif  untuk menaikkan performa model dengan rata-rata peningkatan akurasi sebesar 3,36. Contoh penelitian yang lain yaitu [12]. Pada penelitian tersebut, data terdiri dari dua kelas dengan kelas 0 berjumlah 210 dan kelas 1 berjumlah 40. Untuk menyeimbangkan distribusi data, dilakukan oversampling menggunakan  SMOTE  dengan  memanfaatkan library imb-learn.  Dalam  penelitian  tersebut, digunakan 4 macam algoritma untuk membuat model, yaitu algoritma SVM, Naïve Bayes, KNN, dan Decision Tree. Hasilnya, 3 dari 4 algoritma menghasilkan model yang memiliki performa lebih  baik  dengan  menambahkan oversampling SMOTE.  Penggunaan  SMOTE  meningkatkan akurasi pada algoritma Naïve Bayes sebesar 24%, pada algoritma KNN sebesar 1%, dan pada algoritma  Decision  Tree  sebesar  2%.  Penelitian  [13]  juga  menyimpulkan  bahwa  teknik oversampling SMOTE dapat meningkatkan akurasi model yang dibuat, bahkan hingga 7,40% .
Selain tiga penelitian di atas, ada juga penelitian [14], yang meneliti tentang pengaruh penerapan  augmentasi  data  untuk  memperbaiki  performa  model.  Augmentasi  dilakukan  untuk meningkatkan keragaman data. Pada penelitian tersebut, arsitektur yang digunakan yaitu ResNet . Pelatihan  model  dilakukan  dengan  dua  metode,  yaitu mixup dan  tanpa mixup .  Hasil  penelitan tersebut  menyimpulkan  bahwa  augmentasi  data  terbukti  dapat  memperbaiki  performa  akurasi model, baik pada model mixup maupun tanpa mixup . Augmentasi data merupakan serangkaian strategi  untuk  memperbesar  dan  menyempurnakan  dan  bentuk  suatu  gambar  dengan  tetap mempertahankan  labelnya  [15].  Augmentasi  data  digunakan  untuk  meningkatkan  kemampuan pembelajaran model dan menggeneralisasi kinerjanya [16]. Saat ini augmentasi data adalah cara paling efektif untuk mengatasi permasalahan ketersediaan data berkualitas dalam jumlah besar [17].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  di  atas,  permasalahan  yang  dihadapi  yaitu  mengatasi imbalance dataset dengan berbagai metode. Pada penelitian ini akan dilakukan pembuatan model klasifikasi CT-Kidney stone dengan dataset yang imbalance . Model akan dibuat dengan 3 teknik berbeda kemudian diuji untuk mengklasifikasi data privat. Tujuan dari menguji dengan data privat yaitu  untuk  melihat  performa  dan overfitting pada  model.  Teknik  yang  pertama  yaitu menggunakan data yang imbalance untuk membuat model. Teknik yang kedua yaitu melakukan augmentasi data pada dataset minoritas agar data lebih beragam sehingga diharapkan performa model  lebih  baik.  Teknik  yang  ketiga  yaitu  melakukan oversampling dengan  SMOTE  untuk menyeimbangkan distribusi data. Penelitian ini bertujuan untuk mencari metode terbaik dalam membuat modelling dengan data CT- Kidney yang memiliki distribusi data imbalance . Tolok ukur dalam menilai hasil modelling yaitu dengan tingkat akurasi dan tingkat overfitting dari pengujian dengan  data  privat.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  referensi  untuk  pembuatan model klasifikasi dengan karakteristik data yang mirip dengan CT- Kidney dan dengan distribusi yang imbalance . Selain itu, penelitian ini dapat dikembangkan lebih jauh lagi untuk menemukan metode yang lebih baik daripada metode yang digunakan pada penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  model  dengan  algoritma  yang  sama  tetapi dengan pre - processing yang berbeda. Pre - processing dilakukan dengan 3 metode berbeda, yaitu original ,  augmentasi,  dan  SMOTE.  Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  yang  memiliki imbalance class .  Perbedaan  distribusi  kelas  antara  kelas  mayoritas  dan  kelas  minoritas  cukup besar  sehingga  kemungkinan  akan  mengakibatkan  terjadinya overfitting .  Untuk  melihat perbandingan overfitting yang  terjadi  pada  tiap  model,  digunakan  data  privat  untuk  menguji model sehingga hasilnya bisa dibandingkan. Berikut alur dari penelitian yang dilakukan.

## 2.1 Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian
2.2 Dataset
Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  2  jenis,  dataset  publik  dan  dataset  privat.  Dataset publik digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model. Dataset privat digunakan untuk pengujian model dan melihat tingkat overfitting pada model.
1. Dataset Publik
Dataset  publik  diambil  dari  Kaggle  ( https://www.kaggle.com/datasets/nazmul0087/ct- kidney-dataset-normal-cyst-tumor-and-stone ).  Data  tersebut  dikumpulkan  dari  PACS (Picture  Archiving  and  Communication  System)  dari  berbagai  rumah  sakit  di  Kota Dhaka, Bangladesh. Data tersebut juga telah diverifikasi kebenarannya oleh ahli radiologi dan  teknolog  medis.  Sebelum  digunakan,  data  terlebih  dahulu  dipilah  untuk  diambil gambar yang bagian spesifik pada ginjal. Data yang digunakan hanyalah kelas normal dan stone. Jumlah data setelah dipilah yaitu data normal 3274 gambar dan data stone 848 gambar.  Setelah  itu,  data  dibagi  menjadi  3  yaitu  data train ,  data val ,  dan  data test . Pembagian dilakukan dengan rasio data train =80%, val =10%, test =10%.
2. Dataset privat
Dataset privat berguna untuk menguji model yang telah dibuat menggunakan data publik. Data tersebut merupakan data asli dari pasien yang berasal dari Indonesia. Data tersebut didapatkan  dari  tenaga  medis  dan  kebenaran  datanya  dapat  dipertanggungjawabkan, tetapi untuk menjaga privasi, identitas dari pasien dirahasiakan. Dengan pengujian data privat dapat dilihat perbandingan dari 3 model yang telah dibuat. Dataset privat terdiri dari 540 gambar dengan kelas normal dan 446 gambar dengan kelas stone .

## 2.3 Arsitektur CNN
Algoritma yang dipakai untuk pelatihan model yaitu CNN. CNN telah berhasil digunakan untuk  mengenali  wajah,  objek,  rambu  jalan,  serta  meningkatkan  penglihatan  robot  dan  mobil tanpa pengemudi [18]. CNN bekerja dengan mengambil gambar input dan menentukan tolok ukur tertentu (bobot dan bias yang dapat dipelajari) pada berbagai objek dalam gambar tersebut untuk membedakan satu objek dengan objek lain [19]. Arsitektur CNN terdiri dari convolutional layer , pooling layer , dan fully connected layer [20]. Setiap layer memiliki fungsi yang berbeda-beda. Convolutional layer berfungsi untuk mendeteksi pola tertentu. Pooling layer berfungsi mereduksi dimensi  spasial,  mengurangi  beban  komputasi  dan  jumlah  parameter  dalam  jaringan. Fully connected  layer berfungsi  menghubungkan  setiap  neuron  dalam  satu  lapisan  ke  setiap  neuron dalam lapisan berikutnya.
Arsitektur yang digunakan pada penelitian ini yaitu custom, dengan 7 layer konvolusi, 9 layer batch normalization , 4 layer average pooling , 5 layer dropout , dan 2 layer dense . Optimizer yang  digunakan  yaitu  Adam  dengan learning  rate =0.0001. Epochs yang  digunakan  yaitu  100 tetapi dilengkapi dengan early stopping . Berikut gambar dari arsitektur yang digunakan.
Gambar 2. Arsitektur CNN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini berfokus pada pre-processing sebelum data dipakai untuk melatih model. Pre-processing dilakukan  dengan  3  cara  yang  berbeda  yaitu original ,  augmentasi,  dan smote oversampling .  Digunakannya  3  cara  berbeda  tersebut  untuk  melihat  cara  mana  yang menghasilkan  performa  paling  baik.  Sebelum  pembuatan  model,  data  terlebih  dahulu  dibagi menjadi 3 yaitu train , val , dan test . Data train berjumlah 3297 gambar, terdiri dari 2619 kelas normal dan 678 kelas stone . Data val berjumlah 411 gambar dengan 327 merupakan kelas normal dan 84 merupakan kelas stone . Data test berjumlah 414 gambar yang terdiri dari 328 kelas normal dan 86 kelas stone . Penelitian ini menggunakan epoch =100 tetapi tetapi pelatihan dapat berhenti sebelum itu dikarenakan menggunakan fungsi early stopping . Early stopping adalah fungsi untuk menghentikan  pelatihan  apabila  tidak  terdapat  peningkatan  kinerja  pada  pelatihan  tersebut. Pelatihan model menggunakan 3 metode yang berbeda dan memiliki hasil yang berbeda pula, berikut pembahasannya.

## 1. Metode Original
Pada  metode original ,  data train yang  masih imbalance langsung  digunakan untuk pelatihan model. Pelatihan metode original ini berlangsung dengan 14 epoch . Pada testing model dengan data publik menghasilkan akurasi 100% dengan loss =0.0024 dan f1-score =1.0. Berikut merupakan classification report- nya.
Gambar 3. Classification report data publik metode original
Pada testing data privat dengan metode original menghasilkan akurasi 53,65% dengan loss =2.3637 dan f1 - score =0.5090. Berikut classification report -nya.
Gambar 4. Classification report data privat metode original
2. Metode Augmentasi Data
Pada metode augmentasi, data minoritas diperbanyak dengan augmentasi agar jumlahnya  sama  dengan  data  mayoritas  sehingga  tercipta  dataset  yang  seimbang  dan dapat menghasilkan performa model yang lebih baik. Augmentasi data dilakukan dengan operasi rotate , flip left - right , flip top-bottom . Hasil augmentasi kemudian dipakai untuk pelatihan model. Pelatihan model pada metode augmentasi data berlangsung dengan 6 epoch . Hasil dari testing model dengan menggunakan data publik didapat akurasi 100% dan f1 - score =1.0 dengan nilai loss =0.0027. Berikut hasil classification report data publik dengan metode augmentasi data.
Gambar 5. Classification report data publik metode augmentasi data
Pada testing metode augmentasi data dengan data privat, didapat hasil akurasi 58,62% dengan loss=1.2333 dan f1-score=0.5756. Berikut classification report-nya.
Gambar 6. Classification report data privat metode augmentasi

## 3. Metode SMOTE
Pada  metode  SMOTE  data train yang  imbalance  diatasi  dengan  cara  SMOTE yang disediakan oleh library imb-learn . Distribusi data yang awalnya kelas normal=2619 dan stone =678  diseimbangkan  menjadi  sama  2619.  Pelatihan  model  pun  dilakukan dengan  data  hasil  SMOTE  tersebut, epoch yang  dijalankan  yaitu  sebanyak  6.  Ketika dilakukan testing dengan menggunakan data publik didapat hasil akurasi 100% dan f1 - score =1.0 dengan loss=0.0006. Ini merupakan hasil akurasi tertinggi dan loss terendah pada pengujian data publik dari dua pelatihan sebelumnya. Berikut classification report dari metode SMOTE data publik.

## Gambar 7. Classification report data publik metode smote
Pada pengujian metode SMOTE dengan data privat didapatkan hasil akurasi 65,72% dan f1 - score =0.6267  dengan  nilai loss =1.3615.  Hasil  metode  SMOTE  memiliki  akurasi paling tinggi pada pengujian data privat. Berikut classification report -nya.
Gambar 8. Classification report data privat metode smote
Berikut sajian perbandingan hasil dari pengujian model.
Gambar 9. Grafik akurasi hasil pengujian 0% 50% 100% 150% Pengujian Data PublikPengujian Data Privat

## Akurasi Pengujian model
Original Input Space Feature Space

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan 3 metode yang berbeda, didapat hasil yang terbaik yaitu metode yang ketiga. Pada metode ketiga dataset yang imbalance dilakukan  SMOTE oversampling dengan  menggunakan library imb - learn sehingga distribusi  data  bisa  seimbang.  Metode  ketiga  terbukti  memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi dibanding  dua  metode  lainnya  dengan  selisih  akurasi  yang  cukup  signifikan,  tingkat  akurasi metode  ketiga  yaitu  65,72%  berbanding  dengan  metode  kedua  58,62%  dan  metode  pertama 53,65%.  Dengan  tingginya  akurasi  pada  metode  ketiga  menunjukkan  bahwa  metode  ketiga merupakan  model  yang  paling  baik  dalam  mengatasi  adanya overfitting yang  terjadi  pada pembuatan model dengan data imbalance .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. Janiesch, P. Zschech, and K. Heinrich, “Machine learning and deep learning,” Electron. Mark. , vol. 31, no. 3, pp. 685–695, 2021, doi: 10.1007/s12525-021-00475-2.
[2] J.  Naranjo-Torres,  M.  Mora,  R.  Hernández-García,  R.  J.  Barrientos,  C.  Fredes,  and  A. Valenzuela, “A review of convolutional neural network applied to fruit image processing,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 10, p. 3443, May 2020, doi: 10.3390/app10103443.
[3] E. MUGABO and D. W. M. (PhD), “Develop an Extended Model of CNN Algorithm in Deep Learning for Bone Tumor Detection and its Application,” Int. J. Innov. Sci. Res. Technol. , vol. 8, no. 10, 2023, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.10040584.
[4] O.  Joseph  and  W.  O.  Apena,  “Development  of  Segmentation  and  Classification Algorithms  for  Computed  Tomography  Images  of  Human  Kidney  Stone,” J.  Electron. Res. Appl. , vol. 5, no. 5, pp. 1–10, 2021, doi: 10.26689/jera.v5i5.1196.
[5] A. Indrawati, “Penerapan Teknik Kombinasi Oversampling Dan Undersampling Hybrid Oversampling  and  Undersampling  Techniques  To  Handling  Imbalanced  Dataset,” JIKO(Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 38–43, 2021, doi: 10.33387/jiko.
[6] X. Ying, “An Overview of Overfitting and its Solutions,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1168, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.
[7] Y. Yan et al. , “Oversampling for imbalanced data via optimal transport,” 33rd AAAI Conf. Artif. Intell. AAAI 2019, 31st Innov. Appl. Artif. Intell. Conf. IAAI 2019 9th AAAI Symp. Educ.  Adv.  Artif.  Intell.  EAAI  2019 ,  vol.  33,  no.  1,  pp.  5605–5612,  2019,  doi: 10.1609/aaai.v33i01.33015605.
[8] T. Wongvorachan, S. He, and O. Bulut, “A Comparison of Undersampling, Oversampling, and  SMOTE  Methods  for  Dealing  with  Imbalanced  Classification  in  Educational  Data Mining,” Inf. , vol. 14, no. 1, 2023, doi: 10.3390/info14010054.
[9] S.  Bej,  N.  Davtyan,  M.  Wolfien,  M.  Nassar,  and  O.  Wolkenhauer,  “LoRAS:  an oversampling approach for imbalanced datasets,” Mach. Learn. , vol. 110, no. 2, pp. 279– 301, 2021, doi: 10.1007/s10994-020-05913-4.
[10]  C.  Supriyanto,  A.  Salam,  J.  Zeniarja,  and  A.  Wijaya,  “Two-Stage  Input-Space  Image Augmentation  and  Interpretable  Technique  for  Accurate  and  Explainable  Skin  Cancer Diagnosis,” Computation ,  vol.  11,  no.  12,  p.  246,  Dec.  2023,  doi: 10.3390/computation11120246.
[11]  A. N. Kasanah, M. Muladi, and U. Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 196–201, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.945.
[12]  G. Gumelar, Q. Ain, R. Marsuciati, S. Agustanti Bambang, A. Sunyoto, and M. Syukri Mustafa,  “Kombinasi  Algoritma  Sampling  dengan  Algoritma  Klasifikasi  untuk Meningkatkan  Performa  Klasifikasi  Dataset  Imbalance,” SISFOTEK    Sist.  Inf.  dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 250–255, 2021.
[13]  A. Nugroho and E. Rilvani, “Penerapan Metode Oversampling SMOTE Pada Algoritma
Random Forest Untuk Prediksi Kebangkrutan Perusahaan,” Techno.Com , vol. 22, no. 1, pp. 207–214, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i1.7527.
[14]  J.  Sanjaya  and  M.  Ayub,  “Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[15]  K.  Maharana,  S.  Mondal,  and  B.  Nemade,  “A  review:  Data  pre-processing  and  data augmentation techniques,” Glob. Transitions Proc. , vol. 3, no. 1, pp. 91–99, 2022, doi: 10.1016/j.gltp.2022.04.020.
[16]  D. Alzu’Bi et al. , “Kidney Tumor Detection and Classification Based on Deep Learning Approaches:  A  New  Dataset  in  CT  Scans,” J.  Healthc.  Eng. ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/3861161.
[17]  A.  Mumuni  and  F.  Mumuni,  “Data  augmentation:  A  comprehensive  survey  of  modern approaches,” Array ,  vol.  16,  no.  November,  p.  100258,  2022,  doi: 10.1016/j.array.2022.100258.
[18]  R. Setya Nugraha and A. Hermawan, “Optimasi Akurasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Kualitas Buah Apel Hijau,” J. Mnemon. , vol. 6, no. 2, pp. 149– 156, 2023, doi: 10.36040/mnemonic.v6i2.6730.
[19]  D.  Bhatt et  al. ,  “Cnn  variants  for  computer  vision:  History,  architecture,  application, challenges  and  future  scope,” Electron. ,  vol.  10,  no.  20,  pp.  1–28,  2021,  doi: 10.3390/electronics10202470.
[20]  M. Resa Arif Yudianto, P. Sukmasetya, R. Abul Hasani, and D. Sasongko, “Pengaruh Data Preprocessing terhadap Imbalanced Dataset pada Klasifikasi Citra Sampah menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1367–1375, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2575.