Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## KLASIFIKASI JENIS KEGAGALAN MESIN MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNNING SVM DAN LOGISTIC REGRESSION
Ibnu Alfarobi 1 , Sofian Wirahadi 2 ,
Kudiantoro Widianto 3 ,
Program Studi Teknologi Komputer 1
Program Studi Sistem Informasi 2
Program Teknologi Informasi 3
Fakultas Teknik dan Informatika 123
Universitas Bina Sarana Informatika 123
Email : ibnu.iba@bsi.ac.id , sofian.sod@bsi.ac.id kudiantoro.kdw@bsi.ac.id
Received: May 10, 2023 . Revised: June 15, 2023 . Accepted: July 3, 2023 .  . Issue Period: Vol.7 No.3 (2023), Pp.854-861
Abstrak: kegagalan  peralatan  atau  mesin  dari  suatu  proses  manufaktur  sering mengakibatkan  kerugian  finansial  yang  besar  bagi  bisnis.  Berdasarkan  tingkat  jenis kegagalan mesin, model dengan penurunan kinerja adalah sama untuk berbagai jenis tetapi  akan  berbeda  untuk  faktor  manusia,  mesin  dan  lingkungan.  Dengan mengevaluasi  efek  dan  penanganan  yang  berbeda,  menjadi  sangat  penting  untuk dapat memprediksi faktor – faktor yang menentukan jenis kegagalan mesin. Dengan memanfaatkan  model  machine  learning,  pengklasifikasi  diharapkan  mampu memprediksi  suatu  jenis  kegagalan  dari  mesin.  Pada  penelitian  ini,  memaksimalkan untuk mendapatkan hasil model dengan memanfaatkan hyerparameter yang di tuning pada  algoritma  Support  Vector  Machine  dan  Logistic  Regression.  Metode penanganan  data  seperti  teknik  Smote  dan  data  preprocessing  lainnya  digunakan. Model  menghasilkan  perbedaan  tingkat  akurasi  yang  cukup  besar  yaitu  23%. Sehingga dapat disimpulkan model dengan menggunakan algoritma SVM bisa lebih baik dalam memprediksi jenis kegagalan mesin pada tingkat keakuratan sebesar 90% dibandingkan dengan model menggunakan algoritma Logistic Regression yang hanya menghasilkan keakuratan sebesar 67%.
Kata  Kunci  :  SMOTE,  Kegagalan  Mesin,  Support  Vector  Machine,  Logistic Regression
Abstract: The  failure  of  equipment  or  machinery  of a  manufacturing process  often results  in  large  financial  losses  for  the  business.  Based  on  the  degree  of  engine failure  type,  models  with  performance  degradation  are  the  same  for  different  types but  will  be  different  for  human,  machine  and  environmental  factors.  By  evaluating the different effects and handling, it becomes very important to be able to predict the factors  that  determine  the  type  of  engine  failure.  By  utilizing  machine  learning models,  classifiers  are  expected  to  be  able  to  predict  a  type  of  failure  from  the machine.  In  this  study,  maximizing  to  get  model  results  by  utilizing  hyerparameters tuned  in  the  Support  Vector  Machine  and  Logistic  Regression  algorithms.  Data
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
handling methods such as Smote techniques and other data preprocessing are used. The model produces a considerable difference in accuracy rate of 23%. So it can be concluded that models using the SVM algorithm can be better at predicting the type of  machine  failure  at  an  accuracy  level  of  90%  compared  to  models  using  the Logistic Regression algorithm which only produces accuracy of 67%.
Keywords:  SMOTE,  Machine  Failure,  Support  Vector  Machine,  Logistic Regression

## I. PENDAHULUAN
Industri manufaktur jadi lini prioritas dalam implementasi industri 4. 0, kalau pelaksanaan teknologi di bidang industri  manufaktur  dalam  melaksanakan  analisis  buat  memprediksi  pemeliharaan  perlengkapan  serta  mesin penciptaan  secara  pas  serta  responsif.  Strategi  serta  teknologi  predictive  maintenance  menolong  industri memperoleh keunggulan kompetitif. Masa gunakan perlengkapan pembedahan bisa dioptimalkan, pengurangan bayaran  perawatan,  pengurangan  downtimes,  kenaikan  pengetahuan,  kenaikan  keselamatan  kerja,  kenaikan keandalan pabrik industri, pemanfaatan sumber energi perawatan yang efektif, pelaksanaan strategi tanpa cacat, serta  perencanaan  proses  yang  fleksibel  serta  dimaksimalkan  yang  sanggup  berkontribusi  pada  keunggulan kompetitif jangka panjang [1].
Sistem  mekanis  memburuk  bersamaan  waktu,  oleh  sebab  itu  pemeliharaan  dibutuhkan  buat  membenarkan keandalan predictive maintenance bertujuan buat kurangi bayaran serta revisi yang memakan waktu, serta pula menjauhi  kegiatan  yang  tidak  butuh  menganjurkan  strategi  pemeliharaan  yang  diinformasikan  oleh  mesin pemantauan keadaan [2].
Kegagalan  perlengkapan  serta  waktu  henti  yang  pendek  dari  proses  manufaktur  kerap  menimbulkan  kerugian ekonomi  yang  besar  untuk  industri.  Bersumber  pada  tingkatan  keparahan  degradasi  kinerja  mesin  serta penggalian pengetahuan dari sebagian input, model penyusutan kinerja dari bermacam tipe perlengkapan yang sama,  namun  aspek  manusia,  mesin,  serta  area  yang  berbeda.  Dengan  penilaian  daya  guna  perawatan  pada kebijakan perawatan yang berbeda, bayaran relevan, sumber energi, serta strategi perawatan yang maksimal bisa didetetapkan [3].
Riset  yang  berfokus  pada  predictive  maintenance  dengan  pendekatan  analisis  klasifikasi  bersumber  pada perbandingan karakteristik mesin yang hadapi‘ kegagalan mesin’ dalam baris informasi spesial ini ataupun tidak hadapi kegagalan mesin. Dengan menggunakan bermacam model  machine learning, pengklasifikasi diharapkan sanggup memprediksi keadaan mesin apakah kandas mesin ataupun tidak kandas mesin sehingga bisa jadi input dalam mengestimasi bayaran pemeliharaan dan kenaikan masa gunakan mesin penciptaan [4].
Bersamaan dengan pertumbuhan ilmu pengetahuan serta teknologi data, kedatangan cabang ilmu baru di bidang pc informasi mining sudah menarik banyak atensi dalam dunia sistem data [5].
Klasifikasi  ialah  proses  informasi  mining  yang  bertujuan  buat  membagi  informasi  ke  dalam  kelas-  kelas  buat mempermudah pengambilan keputusan [6].
Algoritma  ataupun  tata  cara  klasifikasi  sangat  bermacam-  macam,  salah  satunya  merupakan  Support  Vector Machine( SVM). SVM merupakan sesuatu mesin linier dengan sebagian watak yang sangat baik, ilham utama dari  SVM  merupakan  buat  membangun  sesuatu  hyperline  selaku  pengambil  keputusan  sedemikian  rupa sehingga margin pembelahan antara kelas positif serta negatif dioptimalkan [6].
Algoritma  Support  Vector  Machine  mempunyai  kelebihan  antara  lain  merupakan  dalam  memastikan  jarak memakai  Support Vector Machine  sehingga proses komputasi jadi kilat. Ada pula  kekurangan Support Vector Machine( SVM) merupakan susah dipakai problem berskala besar [7].
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Logistic  Regression  ialah  klasifikasi  linier  yang  sudah  teruji  menciptakan  klasifikasi  yang  powerful  dengan statistik  probabilitas  serta  bisa  menanggulangi  permasalahan  klasifikasi  multi  kelas.  Kelemahan  dari  Logistic Regression  merupakan  rentan  terhadap  underfitting  pada  dataset  yang  kelasnya  tidak  balance,  sehingga mempunyai akurasi yang rendah [8].
Buat  menanggulangi  kasus  dataset  tidak  balance  merupakan  dengan  menyeimbangkan  distribusi  kelas  tidak seragam di antara kelas- kelas memakai tata cara SMOTE serta biar jumlahnya balance dari kelas kebanyakan ataupun kelas minoritas [9]
Tata  cara  klasifikasi  yang  digunakan  buat  mencari  nilai  akurasi  yang  memakai  machine  learning,  setelah  itu dataset  tersebut  diuji  serta  di  penilaian  yang  hendak  diseleksi  tata  cara  yang  menciptakan  nilai  akurasi  sangat besar [10] [11].

## II. METODE DAN MATERI

## 1. Data Exploration
Data exploration dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan pemahaman tentang data yang digunakan. Yaitu dengan cara melakukan pengecekan dimensi data, isi data, type data, missing values , duplicated data, unik data yang  menjadi feature target  model  klasifikasi  dengan  nama feature ‘Failure  Type’,  distribusi  jumlah  data berdasarkan label kelas dari feature ‘Failure Type’. Kemudian melakukan pengecekan terkait data outlier pada features Air  temperature  [K],    Process  temperature  [K],  Rotational  speed  [rpm],  Torque  [Nm],  dan  Tool  wear [min]. Feature ‘Failure Type’ merupakan label kelas dari suatu jenis kegagalan mesin yang terjadi, dan feature ‘Type’ merupakan sebagai varian kualitas produk dan nomor seri khusus varian.
2. Data Preprocessing
Data preprocessing yaitu  melakukan  penanganan  dengan  menggunakan  metode  -  metode machine  learning untuk mengatasi permasalahan – permasahan yang ada pada data sehingga mendapatkan hasil model klasifikasi dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik.  Yaitu  melakukan features  selection dengan  menghapus features UDI dan Product ID karena feature UDI merupakan hanya Unique Id dan feature Product ID merupakan ID product pada  sebuah  mesin  yang  tidak  dapat  memberikan  informasi  penting  terhadap  suatu  jenis  kegagalan  mesin. Sehingga jumlah feature yang digunakan untuk membuat model menjadi 7 features diantaranya features Type, Air  temperature  [K],  Process  temperature  [K],  Rotational  speed  [rpm],  Torque  [Nm],  Tool  wear  [min],  dan Failure  Type.  Kemudian  melakukan label  encoder pada features yang  bertipe  data string yaitu  ‘Type’  dan ‘Failure  Type’  menggunakan  fungsi Label  Encoder dari scikit  learn .  Untuk  menangani  data outlier dilakukan penghapusan  data  outlier  menggunakan  rumus  statistik  IQR=Q3-Q1.  Pembagian  data  dilakukan  dengan persentase 80:20 yiatu 80%  menjadi data train dan 20% menjadi data test. Data train digunakan untuk melatih model  klasifikasi  machine learning, dan data test digunakan untuk evaluasi  model  klasifikasi. Data input pada data train dan data test dilakukan feature scaling menggunakan fungsi MinMaxScaler dari scikit learn, dengan tujuan membuat data menjadi skala standar dengan menskalakan setiap fitur ke rentang nilai antara 0 dan 1.

## 3. Smote
Smote  ( Synthetic  Minority  Oversampling  Technique )  digunakan  untuk  mengatasi  ketidak  seimbangan  kelas yang terjadi pada data dengan membuat data sintesis pada kelas minoritas yang mengikuti berdasarkan jumlah data pada kelas  mayoritas. Smote  yang dilakukan hanya  pada data  train sebelum dilakukannya training model klasifikasi.
4. Hyperparameter Tunning
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Algoritma Support  Vector  Machine yaitu  menggunakan hyperparameter kernel,  gamma,  dan  nilai  C.  Ketiga hyperparameter tersebut  di tunning dengan  beberapa  nilai  menggunakan  GridsearchCV.  Nilai  dari hyperparamter tersebut disajikan pada Tabel 1. dibawah ini:
Tabel 1. Hyperparameter SVM Hyperparameter Nilai Kernel RBF dan Linear Gamma 1, 0.1, dan 0.01 C 1, 10, dan 100
Kemudian  algoritma Logistic  Regression yaitu  menggunakan  hyperparameter  penalty,  dan  hyperparameter  C. Kedua  hyperparameter  tersebut  di  tunning  dengan  beberapa  nilai  menggunakan  GridsearchCV.  Nilai  dari hyperparamter tersebut disajikan pada Tabel 2. dibawah ini:
Tabel 2. Hyperparameter Logistic Regression Hyperparameter Nilai Penalty L1 dan L2 C 1, 10, dan 100

## 5. Support Vector Machine
Algoritma Support  Vector  Machine digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi  machine  learning  yang  dapat memprediksi sebuah jenis kegagalan mesin. Model menggunakan data train yang sudah dilakukan teknik smote. Model  di  training  dengan  10-fold  cross  validation  pada  refit  True,  dan  verbose  2.  Model  dibuat  dengan melakukan  penambahan  metode  OneVsOneClassifier.  Metode  ini  bekerja  berdasarkan  bahwa  pada  dasarnya algoritma support vector machine yang hanya khusus digunakan untuk klasifikasi dua kelas, kemudian pada saat digunakan  pada  klasifikasi  multiclass  maka  metode  OneVsOneClassifier  melakukan  proses  training  dengan metode heuristic  yaitu membangun sejumlah model SVM biner yang membandingkan satu kelas dengan kelas lainnya. Terakhir model dievaluasi menggunakan data test yang sebesar 20%.

## 6. Logistic Regression
Algoritma Logistic  Regression digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi  machine  learning  yang  dapat memprediksi  sebuah  jenis  kegagalan  mesin  .  Model  menggunakan  data  train  yang  sudah  dilakukan  teknik smote. Model di training dengan 10-fold cross validation pada refit True, dan verbose 2. Model dibuat dengan melakukan  penambahan  metode  OneVsOneClassifier.  Terakhir  model  dievaluasi  menggunakan  data  test  yang sebesar 20%.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 1. Hasil Data Exploration
Berdasarkan  hasil  dari  melakukan  data exploration terdapat  sebanyak  10 features dan  10.000 instances ,  serta tidak  adanya  indikasi  data  yang  mengandung  nilai duplicated dan missing  values .  Kemudian  dari  hasil pengecekan  isi  data  dan  tipe  data  telah  terdapat  adanya  kesesuaian  antara  isi  data  dengan  jenis  tipe  data  dari setiap features . Yaitu 3 features bertipe data string yaitu Product ID, Type, dan Failure Type. 3 features bertipe data float yaitu Air temperature [K], Process temperature [K], dan Torque [Nm]. 4 features bertipe data interger
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
yaitu UDI, Rotational speed [rpm], Tool wear [min], dan Target.
Jumlah  data  berdasarkan  label  kelas  target  model  klasifikasi  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Terindikasi  adanya jumlah  data  yang  tidak  seimbang,  artinya  dimana  pada  satu  kelas  terdapat  jumlah  data  yang  mayoritas  yaitu sebanyak 9.652 data dengan label No Failure atau data  yang tidak di identifikasi jenis kegagalannya  dan pada label lain terdapat jumlah data yang minoritas yaitu sebanyak 18 data dengan label Random Failures.
Tabel 3. Feature Failure Type Label Jumlah Heat Dissipation Failure 112 No Failure 9.652 Overstrain Failure 78 Power Failure 95 Random Failures 18 Tool Wear Failure 45
Data outlier pada  pengecekan  kelima features tersebut,  telah  terindikasi  adanya  data outlier pada features Rotational Speed [rpm] Gambar 1 dan Torque [Nm] pada gambar 2.
Gambar 1. Indikasi Data Outlier feature Rotational Speed [rpm]
Gambar 2. Indikasi Data Outlier feature Torque [Nm]
2. Hasil Data Preprocessing
Hasil label encoder dari feature ‘Type’ dan ‘Failure Type’ masing  – masing disajikan pada Tabel 4. dan Tabel 5.
Tabel 4. Label Encoder Feature Type Sebelum Label Encoder  Sesudah Label Encoder
H 0
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
L 1 M 2 Tabel 5. Label Encoder Feature Failure Type Sebelum Label Encoder Sesudah Label Encoder Heat Dissipation Failure 0 No Failure 1 Overstrain Failure 2 Power Failure 3 Random Failures 4 Tool Wear Failure 5
Setelah dilakukan penghapusan data outlier sebanyak 465 data, jumlah data menjadi berkurang sehingga jumlah data  menjadi 9.535 data. Jumlah distribusi data berdasarkan label  feature  Failure Type  pada Tabel  6. dibawah ini. Dan hasil pembagian data yaitu data train sebanyak 7.628 data, dan data test sebanyak 1.907 data.
Tabel 6. Feature Failure Type Label Jumlah Heat Dissipation Failure 111 No Failure 9.223 Overstrain Failure 78 Power Failure 64 Random Failures 18 Tool Wear Failure 41

## 3. Hasil Smote
Tabel  7.  merupakan  Hasil  dari  pada  proses  melakukan  teknik  Smote  pada  data  train  sebelum  training  model klasifikasi multiclass data dengan label yang sedikit yaitu label 0 (Heat Dissipation Failure) sebanyak 93 data, 2 (Overstrain  Failure)  56  data,  3  (Power  Failure)  49  data,  4  (Random  Failures)  sebanyak  16,  dan  5  (Tool  Wear Failure)  33  data,  distribusi  menjadi  sebanyak  7.381 data  pada  setiap  masing  –  masing  label  mengikuti  jumlah distribusi data terbanyak dengan label 1 (No Failure), sehingga jumlah data input dan output model data training menjadi sebanyak 44.286 data.
Tabel 7. Hasil Smote Label Sebelum Smote   Setelah Smote Heat Dissipation Failure (0) 93 7.381 No Failure (1) 7.381 7.381 Overstrain Failure (2) 56 7.381 Power Failure (3) 49 7.381 Random Failures (4) 16 7.381 Tool Wear Failure (5) 33 7.381

## 4. Hasil Evaluasi Model SVM
Hasil evaluasi model klasifikasi machine larning dengan menggunakan algoritma support vector machine untuk memprediksi  jenis  kegagalan  mesin  dengan  label  data  multiclass,  model  terbaik  yang  dihasilkan  yaitu  pada kernel RBF, nilai C=100, dan nilai gamma=1 dengan nilai best score untuk training sebesar 99%. Dari hasil nilai
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
hyperparameter  terbaik  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi  machine  learning menggunakan  data  test  yang  sudah  dilakukan  sampai  pada  tahap  feature  scalling.  Hasil  evaluasi  model mendapatkan  nilai akurasi sebesar 90%, f1-score 58%, precision 56%, dan recall 64%. Dimana pada f1-score, precision dan recall menggunakan pembobotan everage macro.

## 5. Hasil Evaluasi Model Logistic Regression
Hasil  evaluasi  model  klasifikasi  machine  larning  dengan  menggunakan  algoritma  logistic  regression  untuk memprediksi  jenis  kegagalan  mesin  dengan  label  data  multiclass,  model  menghasilkan  nilai  hyperparameter terbaik  pada  algoritma  logistic  regression  untuk  klasifikasi  multiclass  yaitu  pada  nilai  C=100,  dan  nilai Penalty=L2 dengan nilai best score untuk training sebesar 88%. Dari hasil nilai hyperparameter terbaik tersebut yang akan digunakan untuk mengevaluasi model machine learning menggunakan data test yang sudah dilakukan sampai pada tahap feature scalling. Hasil evaluasi model mendapatkan nilai akurasi sebesar 67%, f1-score 46%, precision 42%, dan recall 71%. Dimana pada f1-score, precision dan recall menggunakan pembobotan everage macro.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  bahwa  diantara  algoritma  support  vector  machine  dan  logistic  regression yang digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi  machine learning dalam  memprediksi suatu jenis  kegagalan mesin,  model  terbaik  yang  dihasilkan  yaitu  ketika  pada  saat  menggunakan  algoritma  support  vector  machine karena  menghasilkan  tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu  sebesar  90%  jika  dbandingkan  dengan  logistic regression yang hanya menghasilkan akurasi sebesar 67%, dimana selisi ini cukup besar yaitu 23%. Kemudian hasil  model  terbaik  ini  dapat  dipertanggung  jawabkan  karena  menggunakan  average  macro  yang  tidak  dapat mengabaikan  kelas  minoritas  pada  data  yang  diprediksi  yaitu  data  test  dengan  score  precision  sebesar  56%, recall 64%, dan f1-score 58%. Dengan hasil ini model SVM mampu mengenerate data multiclass dengan baik.

## REFERENASI
[1] A. Bousdekis, D. Apostolou, and G. Mentzas, “Predictive Maintenance in the 4th Industrial Revolution: Benefits, Business Opportunities, and Managerial Implications,” IEEE Eng. Manag. Rev. , vol. 48, no. 1, pp. 57–62, 2020.
[2] S. Keartland and T. L. Van Zyl, “Automating predictive maintenance using oil analysis and machine learning,” 2020 Int. SAUPEC/RobMech/PRASA Conf. SAUPEC/RobMech/PRASA 2020 , 2020.
[3] J. Yan, Z. Zhang, L. Xie, and Z. Zhu, “A unified framework for decision tree on continuous attributes,” IEEE Access , vol. 7, pp. 11924–11933, 2019.
[4] K. Y. Nazara, “Perancangan Smart Predictive Maintenance untuk Mesin Produksi,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2022, no. 1, pp. 691–702, 2022.
[5] I. Irmawati, K. Widianto, F. Aziz, A. Rifai, and A. Rahmawati, “Implementasi artificial neural network dalam mendeteksi penyakit hati (liver),” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 1, pp. 193–198, 2022.
[6] Y. Alkhalifi, A. Fazriansyah, M. S. Azis, and K. Widianto, “Deep learning untuk pendeteksian penyakit kanker payudara dengan optimasi Adam,” vol. 7, no. 1, pp. 124–136, 2023.
[7] A. Desiani, M. Akbar, Irmeilyana, and A. Amran, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine ( SVM ) Pada Klasifikasi Penyakit Kardiovaskular,” J. Tek. Elektro dan Komputasi , vol. 4, no. 2, pp. 207–214, 2022.
[8] H. Rianto and R. S. Wahono, “Resampling Logistic Regression untuk Penanganan Ketidakseimbangan Class pada Prediksi Cacat Software,” J. Softw. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 46–53, 2015.
[9] W. Feng, W. Huang, and W. Bao, “Imbalanced Hyperspectral Image Classification with an Adaptive Ensemble Method Based on SMOTE and Rotation Forest with Differentiated Sampling Rates,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , vol. 16, no. 12, pp. 1879–1883, 2019.
[10] B. Jonathan, P. H. Putra, and Y. Ruldeviyani, “Observation Imbalanced Data Text to Predict Users
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Selling Products on Female Daily with SMOTE, Tomek, and SMOTE-Tomek,” Proc. - 2020 IEEE Int. Conf. Ind. 4.0, Artif. Intell. Commun. Technol. IAICT 2020 , pp. 81–85, 2020.
[11] F. Y. Pamuji, S. Dwi, and A. Putri, “Komparasi Metode SMOTE dan ADASYN Untuk Penanganan Data Tidak Seimbang MultiClass,” pp. 331–338, 2021.