http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Implementasi Algoritma Synthetic Minority Over-Sampling Technique untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Dataset Klasifikasi
1 Mulia Sulistiyono*, 2 Yoga Pristyanto, 3 Sumarni Adi, 4 Gagah Gumelar
1,4 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
2,3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
Jl. Padjajaran, Ring Road Utara, Kel. Condongcatur, Kec. Depok, Kab. Sleman, Prop. Daerah Istimewa Yogyakarta  Indonesia *e-mail: muliasulistiyono@amikom.ac.id
( received : 23 Februari 2021, revised : 19 Maret 2021, accepted : 6 Mei 2021)

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  dilakukan  penangganan  ketidakseimbangan  kelas  terhadap  kelas  minoritas menggunakan teknik resampling yaitu oversampling. Algoritma oversampling yang digunakan adalah Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE).  Hasil  dari  penelitian  ini  dibandingkan dengan hasil klasifikasi tanpa resampling. Uji evaluasi yang digunakan ialah akurasi, Geometric Mean (g-mean),  dan  Confussion Matrix (CM).  Penanganan   distribusi    kelas  yang    tidak    seimbang    pada dataset  menggunakan  algoritma  SMOTE  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  maupun  g-mean  pada algoritma  Naïve  Bayes,  SVM,  KNN  dan  Decision  Tree.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  proses penanganan  terhadap  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang  pada  tahap  pra-pemrosesan  data memberikan pengaruh terhadap nilai akurasi maupun g-mean algoritma Naïve Bayes, SVM, KNN dan Decision Tree. Pada scenario percobaan yang telah dilakukan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi paling baik 96,43 %, SVM dengan 99,02 %, KNN dengan 97,29 % dan  Decision Tree dengan nilai 97,29  %    pada  dataset  ecoli  15,8  setelah  dilakukan  SMOTE  dengan  10  fold  cross  validation. Sedangkan  memiliki  nilai G-mean  paling  baik  96,42 %  untuk  algoritma  Naïve Bayes,  SVM  dengan 99,37  %,  KNN  dengan  99,53  %  dan  Decision  Tree  dengan  nilai  96,29  %  pada  dataset  ecoli  15,8 setelah dilakukan SMOTE dengan 10 fold cross validation.
Kata  Kunci :  Data  Mining,  Klasifikasi,  Imbalance  Ratio  (IR),  Oversampling,  Synthetic  Minority Over-sampling Technique (SMOTE)

## Abstract
In  this  research,  the  subscriber  of  class  imbalance  to  the  minority  class  was  carried  out  using  a resampling technique, namely oversampling. The oversampling algorithm used is Synthetic  Minority Over-sampling Technique (SMOTE). The results of this study were compared with the results of the classification without resampling. The evaluation tests used are accuracy, Geometric Mean (g-mean), and  Confusion  Matrix  (CM).  Handling  the  unbalanced  class  distribution  on  the  dataset  using  the SMOTE algorithm can increase the accuracy and g-mean values of the Naïve Bayes, SVM, KNN and Decision Tree algorithms. This shows that the handling process of the unbalanced class distribution at the pre-processing stage has an effect on the accuracy and g-mean values of the Naïve Bayes, SVM, KNN and Decision Tree algorithms. In the experimental scenario that has been carried out the Naïve Bayes algorithm has the best accuracy of 96.43%, SVM with 99.02%, KNN with 97.29% and Decision Tree with a value of 97.29% on the ecoli dataset of 15.8 after SMOTE with 10 fold cross validation. Meanwhile, it has the best G-mean value of 96.42% for the Naïve Bayes algorithm, SVM with 99.37%, KNN with 99.53% and Decision Tree with a value of 96.29% in the ecoli dataset of 15.8 after SMOTE with 10 fold cross validation.
Keywords: Data  Mining,  Classification,  Imbalance  Ratio  (IR),  Oversampling,  Synthetic  Minority Over-sampling Technique (SMOTE)

## 1 Pendahuluan
Data  Mining  atau  sering  dikenal  dengan  istilah  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan  serangkaian  kegiatan  yang  menggabungkan  berbagai  cabang  ilmu  pengetahuan  menjadi satu  terdiri  atas  sistem  basis  data,  statistika, machine  learning , visualization ,  dan  informasi pengetahuan untuk menganalisis sebuah set data yang besar guna mendapatkan pola atau karakteristik data yang bermanfaat. Data Mining telah berhasil menyumbang manfaat dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan  seperti:  bisnis,  bioinformatika,  genetika,  kedokteran,  pendidikan  [1].  Pembelajaran Mesin  ( Machine  Learning )  merupakan  bidang  studi  ilmiah  yang  mampu  memberikan  kemampuan melakukan  tugas  tertentu  tanpa  diberikan  instruksi  secara  eksplisit,  dengan  mengandalkan  pola  dan inferensi.  Kemampuan  belajar  menjadi  dominan  ditentukan  oleh  algoritma  yang  dapat  dicapai  baik menggunakan  kaidah,  pendekatan  statistik  dan  pendekatan  fisiologis.  Algoritma  pembelajaran membangun  model  matematika  berdasarkan  data  sampel  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah  data training ,  untuk  membuat  prediksi  atau  keputusan  [2].  Aplikasi  pembelajaran  mesin  sangat  beraneka ragam,  seperti  penyaringan  spam  email, computer  vision ,  dan  sebagainya,  Dimana  program  yang semacam ini akan sulit dikembangan dengan pemrograman eksplisit. Supervised Learning merupakan bagian dari Machine Learning untuk jenis pembelajaran mesin memetakan data yang disertai dengan anotasi manusia biasa disebut dengan istilah label. Label merupakan target yang diinginkan dari data latih [3]. Kemudian algoritma mempelajari dari data latih biasanya berupa array atau vektor, kadang kadang disebut dengan vektor fitur dan menghasilkan sebuah model statistik yang mampu memetakan masukan  yang  baru  menjadi  keluaran  yang  tepat  [4].  Bisa  diasumsikan  bahwa supervised  learning belajar dari sebuah contoh. Salah satu metode supervised learning yang populer ialah klasifikasi. Klasifikasi  merupakan  teknik  pengalian  informasi  dari  data.  Klasifikasi  adalah  metode  untuk menyusun data secara sistematis atau menurut aturan atau kaidah atau kaidah yang telah ditetapkan. Sebuah kaidah atau aturan diperoleh dari pembelajaran sebuah himpunan data. Namun seringkali para peneliti  tidak  memperhatikan  keseimbangan  distribusi  kelas  yang  memicu  terjadi  misclassification sebagai contoh dalam dunia medis, sedikit pasien dideteksi menderita kanker ganas, daripada pasien menderita kanker jinak karena dominasi data kanker jinak, hal ini berpotensi kesulitan mendapatkan hasil  klasifikasi  yang  kuat  [5][6].  Selain  keberadaan  ketidakseimbangan  kelas  seringkali  dijumpai dataset yang memiliki dimensi yang tinggi, hal ini ditandai dengan banyaknya jumlah fitur, tentunya akan  memiliki  pengaruh  terhadap  proses  penerapan  teknik  data  mining  itu  sendiri  baik  klasifikasi, klasterisasi  maupun  prediksi,  permasalahan  yang  sering  timbul  adalah  kinerja  algoritma  klasifikasi baik dari sisi waktu komputasi maupun dari sisi akurasinya sebagai akibat beberapa attribute feature yang  tidak  memiliki  relevansi  dengan  attribute  class  [7].  Salah  satu  metode  klasifikasi  adalah supervised classification dimana batasan kelas ditentukan dari awal [8]. Akurasi didalam supervised classification  dapat  dikontrol  dengan  memperhatikan  kualitas  data  yang  digunakan  untuk  training terhadap algoritma. Permasalahan terhadap data mining klasifikasi adalah keadaan dataset yang tidak seimbang  untuk  data  training  terhadap  algoritma,  agar  menghasilkan  akurasi  yang  optimal. Ketidakseimbangan dataset adalah keadaan dimana distribusi kelas didalam dataset tidak seimbang.
Sebuah  kelas  dikatakan  tidak  seimbang  apabila  ada  suatu  kelas  yang  memiliki  data  yang  lebih banyak  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya  [9].  Kelompok  kelas  dengan  jumlah  data  yang  banyak disebut  dengan  kelas  mayoritas,  sedangkan  kelompok  kelas  dengan  jumlah  yang  sedikit  disebut dengan kelas minoritas. Perbandingan antara kelas minoritas dengan kelas mayoritas disebut dengan Imbalance Ratio (IR) atau rasio ketidakseimbangan. Semakin besar perbedaan antara kelas minoritas dengan kelas mayoritas maka nilai dari Imbalance Ratio (IR) atau rasio ketidakseimbangan semakin besar.  Ketidakseimbangan  dataset  pada  data  mining  adalah  masalah  yang  serius.  Dataset  yang  tidak seimbang menyebabkan misleading atau kesesatan dalam hasil klasifikasi dimana data kelas minoritas sering  diklasifikasikan  sebagai  kelas  mayoritas  [10].  Penerapan  algoritma  klasifikasi  tanpa memperhatikan keseimbangan kelas mengakibatkan prediksi yang baik bagi kelas mayoritas dan kelas minoritas diabaikan. Apabila algoritma klasifikasi di implementasikan langsung terhadap dataset yang imbalance maka akan mengalami penurunan performa [9].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  melakukan  penangganan  ketidakseimbangan  kelas  terhadap kelas  minoritas  menggunakan  teknik  resampling  yaitu  oversampling.  Teknik  oversampling  dipilih karena  tidak  menggurangi  dataset  akan  tetapi  menambah  dataset  yang  kurang  pada  kelas  minoritas.
Algoritma  oversampling  yang  digunakan  adalah  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE),  algoritma  ini  dipilih  dari  beberapa  algoritma  resampling  karena  SMOTE  menghasilkan akurasi  yang  baik  dan  efektif  dalam  menangani  kelas  yang  tidak  seimbang  karena  mengurangi overfitting [9].
Hal  ini  bertujuan  untuk  menyeimbangkan  kelas  pada  dataset  sehingga  dapat  meningkatkan kinerja dari algoritma klasifikasi. Hasil dari penelitian ini akan dibandingkan dengan hasil klasifikasi tanpa  resampling.  Uji  evaluasi  yang  digunakan  ialah  akurasi,  Geometric  Mean  (g-mean),  dan Confussion  Matrix  (CM)  [10].  Data  pengujian  yang  digunakan  adalah  data  public  yang  peneliti dapatkan  dari  situs  KEELS  data  mining  yang  menyediakan  dataset  dengan  angka  Imbalance  Rasio (IR)  yang  berbeda  –  beda.  Dataset  dari  KEELS  ini  digunakan  untuk  menguji  dan  membandingkan usulan peneliti dalam menangani masalah ketidakseimbangan kelas pada sebuah dataset klasifikasi.

## 2 Tinjauan Literatur
Dalam  melakukan  penelitian  ini  peneliti  merujuk  kepada  beberapa  penelitian  ilmiah  yang  telah dilakukan  sebelumnya  sebagai  bahan  acuan  pada  penerapan  algoritma  Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique (SMOTE)  untuk  mengangani  ketidakseimbangan  kelas  pada  dataset  klasifikasi. Berikut ini beberapa penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya mengenai Synthetic Minority Over- sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan data.
Rimbun  Siringoringo  (2018)  dengan  judul  penelitiannya  “Klasifikasi    Data  Tidak  Seimbang Menggunakan  Algoritma  Smote  Dan  K-Nearest  Neighbor”  dalam  penelitian  ini  dilakukan perbandingan  antara  klasifikasi  dengan  algoritma  k-NN  pada  dataset  Credit  Card  Fraud  yang  tidak seimbang  secara  langsung  tanpa  implementasi  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE),  dan  implementasi  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  sebelum dilakukan klasifikasi terhadap dataset Credit Card Fraud yang tidak seimbang menggunakan algoritma k-NN. Dataset yang digunakan memiliki Imbalance Ratio (IR) sebesar 3,521 dan memiliki 25 atribut data. Pengujian hasil penelitian dilakukan dengan skema 10-fold cross validation, g-mean, f-measure, dan  confusion  matrix.  Hasil  penerapan  algoritma  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE) dapat  meningkatkan  rata-rata  G-Mean  dari 53,4%  ke  81,0% dan rata-rata  F-Measure dari 38,7 ke 81,8% [10].
Hairani,  Noor  Akhmad  Setiawan,  Teguh  Bharata  Adji  (2016)  dengan  judul  penelitiannya “Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Dan  Teknik  Sampling  Smote  Menangani  Class  Imbalance  Untuk Segmentasi  Customer  Pada  Industri  Perbankan”  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  penanganan imbalanced  class  atau  ketidak  seimbangan  kelas  menggunakan  Synthetic  Minority  Over-sampling Technique  (SMOTE)  kemudian  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi yaitu  J48+,  SVM,  dan  Naïve  Bayes.  Hasil  penanganan  dataset  yang  tidak  seimbang  dibandingkan dengan dataset yang tidak dilakukan penganganan. Dataset yang digunakan memiliki 17 atribut data. Pengujian hasil  penelitian dilakukan  dengan  30  Cross  Validation  dan  Confusion  Matrix  (CM).  hasil penerapan algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) metode J48+ Synthetic Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  memiliki  tingkat  akurasi  dan  sensitivity  paling  tinggi yaitu  sebesar  0,93%  dan  0,93%.  Sedangkan  metode  SVM  memiliki  nilai  specificity    yang  paling tinggi  sebesar  0.99%  dan  metode  Naive  Bayes  memiliki  waktu  komputasi  yang  paling  cepat dibandingkan  ketiga  metode  lainnya  sebesar  0.38  seconds.  Kombinasi,  metode  J48  +  Synthetic Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)    mampu  menangani  class  imbalance  dataset  Bank Direct Marketing pada industri perbankan dibandingkan dengan metode SVM dan Naive Bayes [11].
Mustaqim  Mustaqim,  Budi  Warsito,  Bayu  Surarso  (2019)  dengan  judul  penelitiannya “Kombinasi  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE)  dan  Neural  Network Backpropagation  untuk  menangani  data  tidak  seimbang  pada  prediksi  pemakaian  alat  kontrasepsi implan”  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  terhadap  penanganan  imbalance  class  atau ketidakseimbangan kelas pada dataset pemakaian alat kontrasepsi implan dengan 300 data, terdiri dari 285  data  mayoritas  (tidak  hamil)  dan  15  data  minoritas  (hamil).  Dari  300  data  dibagi  menjadi  dua bagian,  270  digunakan  untuk  data  training  dan  30  data  uji  akurasi.  Dari  270  data  yang  digunakan untuk  data  training,  terdapat  13  data  training  pada  kelas  minoritas  dan  257  data  training  pada  kelas mayoritas. Data training pada kelas minoritas diduplikasi sebanyak data pada kelas mayoritas. Dataset terdiri dari 257 data pada kelas mayoritas, 13 data pada kelas minoritas asli, dan 244 data pada kelas
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
minoritas  buatan  sehingga  jumlah  data  training  menjadi  514.  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan NN, DT, SVM, dan LR. Pengujian hasil penelitian dilakukan dengan  confusion  matrix dan 10-fold cross  validation.  Penerapan  metode  kombinasi  SMOTE  dan  NN  Backpropagation  untuk  prediksi pemakaian  alat  kontrasepsi  implan  menghasilkan  akurasi  prediksi  96,1%.  Implementasi  kombinasi SMOTE dan NN Backpropagation mampu mengatasi imbalance class dengan akurasi 96,1% [9].
Ah-Pine dalam penelitian yang berjudul “ A study of synthetic oversampling for twitter imbalanced sentiment analysis ”, melakukan penelitian terhadap ketidakseimbangan kelas menggunakan 3 dataset binary class menggunakan teknik oversampling SMOTE, Borderline-SMOTE dan Adaptive Synthetic (ADASYN),  dan  klasifikasi  menggunakan  CART  dan  Logistic  Regression.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  ketiga  metode  mampu  mengatasi  masalah imbalance  dataset ,  dengan meningkatnya kemampuan mendeteksi kelas minoritas dan peningkatan nilai g – mean [12].
N. A. Verdikha dkk, dalam penelitian “Komparasi Metode Undersampling Untuk Klasifikasi Teks Ujaran Kebencian” dilakukan penanganan terhadap ketidak seimbangan kelas menggunakan metode oversampling  SMOTE,  Borderline  -  SMOTE  versi  1  dan  2,  SMOTE-SVM,  ADASYN  dataset  yang digunakan  bersumber  dari data tweet (multi class)  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  kelima metode oversampling mampu meningkatkan kinerja klasifikasi ditandai dengan meningkatnya nilai g – mean pada saat evaluasi [13]. Perbandingan lebih lengkap mengenai perbandingan penelitian bisa dilihat di tabel 1.
Tabel 1 Matrik Literatur Review dan Posisi Penelitian No  Judul Peneliti Pokok Penelitian Perbandingan 1. Klasifikasi    Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma  Smote dan K-Nearest Neighbor Rimbun Siringoringo (2018) Menguji  implementasi algoritma SMOTE untuk  mengatasi  data tidak  seimbang  dengan Imbalance  ratio  pada dataset credit card fraud klasifikasi menggunakan algoritma KNN . Penelitian yang dilakukan menggunakan  lebih  dari  1 algoritma  klasifikasi,  yaitu  : C45,  Naïve  Bayes,  K-NN,  dan SVM.  selain  itu  dataset  yang digunakan  menggunakan  level imbalance  ratio  yang  berbeda-
beda untuk mengetahui perbedaan  akurasi  pada  setiap level imbalance ratio. 2. Metode  Klasifikasi Data  Mining  dan Teknik  Sampling Smote  Menangani Class Imbalance untuk  Segmentasi Customer pada Industri Perbankan Akhmad Setiawan, Teguh Bharata Adji (2016) Menguji  implementasi algoritma SMOTE untuk  mengatasi  data tidak  seimbang  pada Segmentasi  Customer pada Industri Perbankan klasifikasi menggunakan algoritma  J48+,  SVM, dan Naïve Bayes. Penelitian yang dilakukan menggunakan algoritma klasifikasi,  yaitu  :  C45,  Naïve Bayes, K-NN, dan SVM. selain itu  dataset  yang  digunakan menggunakan  level  imbalance ratio  yang  berbeda-beda  untuk mengetahui  perbedaan  akurasi pada  setiap  level  imbalance ratio. 3. Kombinasi Synthetic  Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Neural Network Backpropagation untuk  menangani data tidak seimbang pada prediksi pemakaian alat kontrasepsi implan Mustaqim Mustaqim, Budi Warsito, Bayu Surarso (2019) Menguji  implementasi algoritma SMOTE untuk  mengatasi  data tidak  seimbang    pada prediksi pemakaian alat kontrasepsi implan menggunakan algoritma klasifikasi algoritma NN, DT, SVM dan LR. Penelitian  yang  akan  dilakukan menggunakan algoritma klasifikasi,  yaitu  :  C45,  Naïve
Bayes, K-NN, dan SVM. selain itu  dataset  yang  digunakan menggunakan  level  imbalance ratio  yang  berbeda-beda  untuk mengetahui  perbedaan  akurasi pada  setiap  level  imbalance ratio.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4. A study of synthetic oversampling  for twitter  imbalanced sentiment analysis J. Ah-Pine and  E.  P.  S. Morales (2016) Membahas perbandingan kemampuan handling imbalance dataset dengan metode oversampling  SMOTE, Borderline SMOTE, dan ADASYN Penelitian  yang  akan  dilakukan akan  dilakukan  transformasi data,  dan  fitur  seleksi  sebelum memasuki tahap klasifikasi 5. Komparasi Metode Undersampling Untuk  Klasifikasi Teks Ujaran Kebencian N. A. Verdikha, T. B. Adji, and A. E. Permanasari (2017) Menguji  perbandingan hasil resampling dengan  menggunakan metode, SMOTE, Borderline SMOTE V1, Borderline SMOTE  V2,  SMOTE- SVM,  dan  ADASYN yang  di  klasifikasi oleh metode SVM, dan dilakukan evaluasi dengan skor matrik berdasarkan  hasil  G- Means Pada  paper  ini  hanya  di  ujikan dalam  satu  dataset,  dan  tidak ditemukan adaya proses tranformasi data dimana metode ADASYN membutuhkan distance  untuk  sintesis  data baru, dalam penelitian ini dilibatkan  proses  transormasi data dan seleksi fitur serta hasil yang ditampilkan memiliki variasi  dataset  dengan  rasio berbeda.
Pada  penelitian  ini  setelah  implementasi  algoritma  Synthetic  Minority  Over-sampling Technique  (SMOTE)  terhadap  dataset  yang  tidak  seimbang  selanjutnya  akan  dilihat    akurasi  model sebelum  dilakukan  implementasi  dan  sesudah  dilakukan  implementasi  algoritma  Synthetic  Minority Over-sampling  Technique  (SMOTE)  menggunakan  algoritma  klasifikasi.  Algoritma  klasiikasi  yang digunakan  untuk  penggujian  adalah  C45,  Naïve  Bayes,  KNN  dan  SVM.  Kelas  minoritas  dataset imbalance  akan  menjadi  input  dari  sistem,  sebelum  masuk  kedalam  system  kelas  minoritas  harus diubah  dulu  ke  data  numerik.  kemudian  sistem  akan  memproses  kelas  minoritas  dengan  Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).
Untuk  mengukur  untuk  mengukur  kinerja  dari  model  yang  dihasilkan  salah  satunya menggunakan  Confusion  Matrix. confusion  matrix yang  juga  dikenal dengan  error  matrix , error matrix adalah  tata  letak  tabel  spesifik  yang  memungkinkan  visualisasi  dari  sebuah  algoritma  [14]. Presisi atau confidence adalah proporsi kasus yang diprediksi positif yang juga positif benar pada data sebenarnya.  Recall  atau  sensitivity  adalah  proporsi  kasus  positif  yang  sebenarnya  diprediksi  positif secara benar [15].
Tabel 2 Model Confusion Matrix Predicted Class Actual Class + - + True Positives(TP) False Positives (FP) - False Negatives (FN) True Negatives (TN)
Perhitungan akurasi  dengan  tabel  Confusion  Matrix adalah  seperti  terdapat  pada  persamaan  (1) sebagai berikut.
(1)
Presisi didefinisikan sebagai rasio item relevan yang  dipilih terhadap semua item  yang terpilih. Presisi  dapat  diartikan  sebagai  kecocokan  antara  permintaan  informasi  dengan  jawaban  terhadap permintaan tersebut. Rumus  presisi seperti terdapat pada persamaan (2) adalah:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Recall  didefinisikan  sebagai  rasio  dari  item  relevan  yang  dipilih  terhadap  total  jumlah  item relevan yang tersedia. Recall dihitung dengan rumus seperti terdapat pada persamaan (3):

## (3)
Presisi  dan  Recall  dapat  diberi  nilai  dalam  bentuk  angka  dengan  menggunakan  perhitungan persentase  (1-100%)  atau  dengan  menggunakan  bilangan  antara  0-1.  Sistem  rekomendasi  akan dianggap baik jika nilai presisi dan recallnya tinggi.
(4)

## √ (5)
G-Mean  adalah  Indeks  yang  digunakan  untuk  mengukur  keseluruhan  performa  dari  klasifikasi atau overall classification performance seperti terdapat pada persamaan (4) dan persamaan (5) [14].
Hasil  akhir  dari  sistem  adalah  data  replikasi  dari  data  minoritas.  Sebelum  diklasifikasikan  data kelas  minoritas  +  data  replikasi,  hasil  smote  digabung  dengan  data  mayoritas  sehingga  membentuk data  yang  balance.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dan  jupyter notebook untuk visualisasinya. Sistem dibangun dengan bahasa pemrograman python, dan visualisasi menggunakan  jupyter  notebook.  Sistem  hanya  digunakan  untuk  implementasi  algoritma  Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).

## 3 Metode Penelitian

## 3.1 Analisa Data
Data  yang  akan  dianalisa  ada  2  yaitu  data  imbalance  yang  belum  dilakukan  preprocessing menggunakan  algoritma  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  dan  dengan  data yang sudah dilakukan preprocessing dengan algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).  Dataset  akan  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  data  untuk  training  dan  data  untuk  testing. Besar data untuk training 80 % sedangkan data untuk testing sebesar 20%.
Jumlah  dataset  yang  digunakan  sebanyak  4  yaitu  dataset  ecoli  dengan  IR  3,3  memiliki  jumlah 336  Instance    dengan  jumlah  kelas  mayoritas  259  instance  sedangkan  jumlah  kelas  minoritas  77 instance,  ecoli  dengan  IR  5,4  memiliki  jumlah  336  Instance  dengan  jumlah  kelas  mayoritas  284 instance  sedangkan  jumlah  kelas  minoritas  52  instance,  ecoli  dengan  IR  8,6  memiliki  jumlah  336 Instance dengan jumlah kelas mayoritas 301 instance sedangkan jumlah kelas minoritas 35 instance, dan ecoli dengan IR 15, 4 memiliki jumlah 336 Instance dengan jumlah kelas mayoritas 316 instance sedangkan jumlah kelas minoritas 20 instance. seperti ilustrasi pada gambar 1.

## Gambar 1 ilustrasi dataset ecoli dengan IR 3,3
Ecoli dengan IR 5,4 memiliki jumlah 336 Instance dengan jumlah kelas mayoritas 284 instance sedangkan jumlah kelas minoritas 52 instance seperti pada ilustrasi gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2 ilustrasi dataset ecoli dengan IR 5,4
Ecoli dengan IR 8,6 memiliki jumlah 336 Instance dengan jumlah kelas mayoritas 301 instance sedangkan jumlah kelas minoritas 35 instance seperti pada ilustrasi gambar 3.

## Gambar 3 ilustrasi dataset ecoli dengan IR 8,6
Ecoli dengan IR 15,4 memiliki jumlah 336 Instance dengan jumlah kelas mayoritas 316 instance sedangkan jumlah kelas minoritas 20 instance seperti ilustrasi pada gambar 4.

## Gambar 4 ilustrasi dataset ecoli dengan IR 15,4 3.2 Proses Sistem
Dataset imbalance akan menjadi input dari sistem, kemudian sistem akan memproses data tidak seimbang  dengan  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE).  Hasil  akhir  dari  sistem adalah  dataset  yang  seimbang  kemudian  dilakukan  klasifikasi  dengan  algoritma  klasifikasi  Naïve Bayes  ,SVM,  K-NN,  dan  dan  Decision  Tree.  Gambaran  proses  sistem  dan  alur  data  yang  dibuat seperti terdapat pada gambar 5.

## Gambar 5 Gambaran proses sistem

## 3.3 Alur Penelitian
Secara  lebih  jelas  alur  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  seperti  terdapat  pada gambar 7 .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7 Alur penelitian yang dilakukan

## 3.4 Proses SMOTE
Pada saat implementasi algoritma SMOTE, tahap ini akan menambahkan jumlah instance kelas minoritas  agar  seimbang  terhadap  kelas  mayoritasnya.Peningkatan  jumlah  instance  pada  kelas minoritas,  mengacu  kepada  jumlah  presentase  SMOTE  serta  kelas  terdekat  dari  nilai  k  nearest neighbor  agar  menghasilkan  data  sintesis  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Presentase  dari  SMOTE merupakan  jumlah  presentase  dari  kelas  minoritas  awal  yang  akan  dibangkitkan  menjadi  instance sintesis.  Secara  umum  fungsi  dari  algoritma  SMOTE  ditulis  dengan  SMOTE  (X,  N,  k)  ,  dimana  X merupakan  data  minoritas,  N  merupakan  presentase  jumlah  instance  yang  akan  diciptakan,  dan  k merupakan jumlah instance terdekat dari instance yang dicari dengan rumus jarak euclidean distance dapat dihitung dengan persamaan (6).
√( ) ( ) ( ) (6)
Misalkan  atribut  dengan  data  2,  maka  jarak  euclidean  distance  seperti  dalam  persamaan  (7) yaitu :
√( ) ( ) (7)
Setelah dilakukan perhitungan jarak terdekat dari instance  menggunakan Euclidean distance, setelah itu membuat data replikasi dari instance terdekat seperti dalam persamaan (8).
( ) (8)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dimana  Xsyn  merupakan  data  sintesis  hasil  replikasi,  Xi  merupakan  data  ke-i  pada  kelas minoritas,  Xknn  merupakan  data  kelas  minoritas  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  data  Xi, Sedangkan σ merupakan bilangan random antara 0 dan 1.
Tabel 3 Contoh dataset sebelum dilakukan proses SMOTE
No Atribut 1 Atribut 2 Kelas 1. 1 2 1 2. 2 3 1 3. 4 3 1 4. 6 2 2 5. 6 4 2 6. 5 4 2 7. 4 4 2 8. 5 6 2 9. 6 3 2 10. 4 5 2 11. 6 7 2 12. 5 3 2
Pada  tabel  3  diketahui  bahwa  kelas  minoritas  memiliki  3  instance,  sedangkan  9  instance berada pada kelas mayoritas. Berikut tahapan untuk mereplikasi data jumlah instance kelas minoritas (kelas  1).  Langkah  pertama,  setiap  instance  kelas  minoritas  (kelas  1)  dihitung  jaraknya  dengan menggunakan euclidean distance, untuk mendapatkan instance tetangga terdekat Xknn dengan nilai k = 3 untuk direplikasi sebagai berikut :
Data ke-1 dari kelas minoritas, dengan setiap data pada kelas minoritas :
(* +   * +)     √(     ) (     ) √
(* +   * +)     √(     ) (     ) √
(* +   * +)     √(     ) (     ) √
Jarak  dari  setiap  data  diurutkan  dari  yang  terkecil  = √ , √ , √ .  Data  ke-2  dari  kelas minoritas, dengan setiap data pada kelas minoritas :
(* +   * +)     √(     ) (     ) √ (* +   * +)     √(     ) (     ) √ (* +   * +)     √(     ) (     ) √
Jarak  dari  setiap  data  diurutkan  dari  yang  terkecil  = √ , √ , √ .  Data  ke-3  dari  kelas minoritas, dengan setiap data pada kelas minoritas :
(* +   * +)     √(     ) (     ) √
(* +   * +)     √(     ) (     ) √
(* +   * +)     √(     ) (     ) √
Jarak  dari  setiap  data  diurutkan  dari  yang  terkecil  = √ , √ , √ .  Jumlah  data  kelas minoritas (kelas 1) yang semula berjumlah 3 maka untuk memperoleh keseimbangan kelas, data pada kelas minoritas harus direplikasi sebanyak dua kali (200%) N dari SMOTE = 200.
Langkah  kedua  adalah  membangkitkan  data  sintesis,  menggunakan  persamaan  (3).  Berikut perhitungan  data  sintesis  pada  kelas  minoritas  (Kelas  1),  dengan  replikasi  N  =  200  Xknn  yang digunakan adalah acak data dari banyak N.
Data ke-1 :
[   ]   ([   ]   [   ])            [   ] [   ]   ([   ]   [   ])            [           ]
Data ke-2 :
[   ]   ([   ]   [   ])            [        ] [   ]   ([   ]   [   ])            [           ]
Data ke-3 :
[   ]   ([   ]   [   ])            [           ] [   ]   ([   ]   [   ])            [        ]
Tabel  distribusi  sebelum  dilakukan  proses  SMOTE  dapat  dilihat pada  tabel  3,  perbandingan komposisi  data  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Sedangkan  contoh  data setelah dilakukan proses SMOTE, dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4 Contoh komposisi dataset sebelum dan setelah dilakukan proses SMOTE
Kelas Data Awal Replikasi Data Baru Kelas Mayoritas 9 - - Kelas Minoritas 3 200 % 6 Tabel 5 Contoh dataset setelah dilakukan proses SMOTE No Atribut 1 Atribut 2 Kelas 1. 1 2 1 2. 2 3 1 3. 4 3 1 4. 6 2 2 5. 6 4 2 6. 5 4 2 7. 4 4 2 8. 5 6 2 9. 6 3 2 10. 4 5 2 11. 6 7 2 12. 5 3 2 13.* 1 2 1 14. * 2.26 3.26 1 15. * 2.62 3 1 16. * 1.79 2.79 1 17. * 2.98 2.66 1 *) data sintesis baru

## 3.5 Pengujian Akurasi
Hasil  dari  output  sistem  digunakan  untuk  uji  akurasi  penerapan  algoritma  Synthetic  Minority Over-sampling Technique (SMOTE), dengan membandingkan dataset yang imbalance dengan dataset  yang  sudah  dilakukan  sampling  menggunakan  algoritma  Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique  (SMOTE)  masing  –  masing  data  diklasifikasikan  dengan  algoritma klasifikasi  kemudian  hasil  dari  klasifikasi  diukur  akurasinya  dengan  confusion  matrix. Sehingga  didapat  akurasi  antara  klasifikasi  data  sebelum  diimplementasikannya  algoritma Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  dengan  data  yang  sudah
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
diimplementasikan  algoritma  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE).  Hasil akurasi  dari  masing  –  masing  data  tersebut  kemudian  dibandingkan  untuk  mengetahui perbedaan  sebelum  dan  sesudah  implementasi  algoritma  Synthetic  Minority  Over-sampling Technique (SMOTE).
4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Pra Pemrosesan Data
Proses  implementasi  SMOTE  pada  setiap  dataset  ecoli  dengan  IR  3,3,  IR  5,4,  IR  8,6  dan  IR 15,4  ialah  sebagai  berikut.  Jumlah  awal  kelas  minoritas  untuk  IR  3,3  sebanyak  77  Instance, untuk IR 5,4 sebanyak 52 Instance, untuk IR 8,6 sebanyak 35 Instance dan 20 Instance untuk IR  15,4  maka  setiap  instance  dapat  memiliki  5  tetangga  terdekat.  Oleh  karena  itu  instance tersebut  dapat  melihat  tetangganya  dengan  faktor  k=3,  dengan  N%=200  untuk  IR  3,3  5,4, faktor  k=5,  dengan  N%=400  untuk  IR  5,4,  faktor  k=7,  dengan  N%=700  untuk  IR  8,6,  dan faktor k=15, dengan N%=1400 untuk IR 15,4 maka jumlah instance hasil dari proses SMOTE data  replikasi  yang  dihasilkan  sebanyak  154  instance,  208  instance,  245  instance  dan  280 instance.  Sehingga  hasil  akhir  oversampling  menggunakan  SMOTE  adalah  jumlah  instance awal ditambahkan dengan jumlah instance hasil repilkasi. Berikut Tabel 6 merupakan ilustrasi proses SMOTE pada setiap dataset ecoli.
Tabel 6 Contoh dataset setelah dilakukan proses SMOTE
Dataset Kondisi Awal SMOTE Kondisi Akhir Kelas Minoritas K N% Kelas Minoritas Ecoli IR 3,3 77 Instance 3 200 % 231 Instance Dari 77 Instance dinaikan menjadi (→) 231 Instance Ecoli IR 5,4 52 Instance 5 400 % 260 Instance Dari 52 Instance dinaikan menjadi (→) 260 Instance Ecoli IR 8,6 35 Instance 7 700 % 280 Instance Dari 35 Instance dinaikan menjadi (→) 280 Instance Ecoli IR 15,4 20 Instance 15 1400 % 300 Instance
Dari 20 Instance dinaikan menjadi (→) 300 Instance
Setelah  dilakukan  proses  oversampling  dengan  SMOTE  pada  setiap  dataset,  jumlah  instance kelas  minoritas  maupun  menjadi  relatif  seimbang  [3].  Apabila  selisih  antara  kelas  minoritas dengan  kelas  mayoritas  tidak  lebih  dari  35%  atau  perbandingan  kelas  mayoritasnnya  kurang dari  dua  kali  ditambah  satu  dari  kelas  minoritasnya,  sehingga  dapat  diasumsikan  distribusi kelasnya relatif seimbang.

## 4.2 Implementasi Algoritma Klasifikasi
Untuk  melihat  perbedaan  antara  dataset  sebelum  dilakukan  prapemrosesan    teknik  sampling SMOTE dengan dataset yang sudah dilakukan langkah prapemrosesan dengan teknik sampling SMOTE  maka  diimplementasikan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes,  SVM,  K-NN,  dan Decision  Tree  pada  dataset  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  langkah  prapemrosesan  dengan teknik sampling SMOTE.
a. Pengujian akurasi algoritma klasifikasi Naïve Bayes, SVM, K-NN, dan dan Decision Tree pada setiap dataset ecoli sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE. Perhitungan  akurasi  dilakukan  menggunakan  persamaan  (1)  dengan  mengambil  data  dari actual  classification  dan  prediction  classification  confusion  matrix  klasifikasi  naïve  bayes pada  dataset  ecoli  dengan  IR  3,3  seperti  terdapat  pada  tabel  7  sebelum  dilakukan prapemrosesan SMOTE seperti .
Tabel  7  Confusion  matrix  klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan  Cross-validation  fold  10 pada Dataset ecoli IR 3,3
Actual Classification Prediction Classification Positive (kelas Negative) Negative ( kelas Positive) Positive ( kelas Negative) 229 30 Negative ( kelas Positive) 20 57
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
=

## =
Hasil  lebih  lengkap  untuk  Hasil  pengujian  akurasi  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes sebelum  dan  setelah  dilakukan  prapemrosesan  SMOTE  dengan  Cross-validation  fold  10 dan 80% data training pada setiap dataset ecoli seperti terdapat pada tabel 8, 9, 10, 11 .
Tabel 8 Hasil pengujian akurasi algoritma klasifikasi Naïve Bayes sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80%
data training pada setiap dataset ecoli No Dataset Naïve Bayes Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 85,12 % 85,53 % 85,51 % 86,77 % 2. Ecoli IR 5,4 91,67 % 90,88 % 89,70 % 90,81 % 3. Ecoli IR 8,6 85.71 % 86.35 % 89,84 % 90,15 % 4. Ecoli IR 15,4 95,83 % 93,85 % 96,43 % 96,42 %
Tabel 9 Hasil pengujian akurasi algoritma klasifikasi SVM sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80% data
training pada setiap dataset ecoli No Dataset SVM Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 91,67 %   90,68 % 91,02 % 91,24 % 2. Ecoli IR 5,4 96,13 %   95,70 % 95,95 % 95,98 % 3. Ecoli IR 8,6 92,86 %   92,79 % 93,80 % 93,48 % 4. Ecoli IR 15,4 98,81 %   98,97 % 99,02 % 98,81 %
Tabel 10 Hasil pengujian akurasi algoritma klasifikasi K-NN sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80% data training pada setiap dataset ecoli
No Dataset K-NN Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 90,47 % 90,5 % 92,04 % 92,20 % 2. Ecoli IR 5,4 96,13 % 95.68 % 90,07 % 94,81 % 3. Ecoli IR 8,6 92,86 % 92,35 % 94,15 % 93,35 % 4. Ecoli IR 15,4 99,10 % 98,94 % 99,02 % 98,93 %
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 11 Hasil pengujian akurasi algoritma klasifikasi Decision Tree sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80%
data training pada setiap dataset ecoli No Dataset Decision Tree Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 89,28 % 93,42 % 92,04 % 93 % 2. Ecoli IR 5,4 94,05 % 93 % 92,46 % 92,11 % 3. Ecoli IR 8,6 91,67 % 91,38 % 92,60 % 91,26 % 4. Ecoli IR 15,4 96.43 % 97,29 % 96,27 % 96,06 %
b. Pengujian G-Mean algoritma klasifikasi Naïve Bayes, SVM, K-NN, dan dan Decision Tree pada setiap dataset ecoli sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE
Untuk  perhitungan  g-mean  dilakukan  setelah  sebelumnya  menghitung  presisi,  recall  atau sensitivity serta specificity seperti terdapat pada persamaan (2)(3)(4). Contoh perhitungan seperti terdapat di bawah ini
=
= =
=
=
=

## √ √                   √
Hasil  lebih  lengkap  untuk  Hasil  pengujian  G-Mean  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes sebelum  dan  setelah  dilakukan  prapemrosesan  SMOTE  dengan  Cross-validation  fold  10 dan 80% data training pada setiap dataset ecoli seperti terdapat pada tabel 12, 13, 14, 15  .
Tabel 12 Hasil G-Mean algoritma klasifikasi Naïve Bayes sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80% data training pada setiap dataset ecoli
No Dataset Naïve Bayes Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 82,51 % 78,54 % 86,11 % 86,69 % 2. Ecoli IR 5,4 80,85 % 80,89 % 91,14 % 90,77 % 3. Ecoli IR 8,6 61,45 % 62,92 % 89,98 % 90,24 % 4. Ecoli IR 15,4 76,92 % 96,40 % 96,42 % 96,40 %
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 13 Hasil G-Mean algoritma klasifikasi SVM sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80% data training pada setiap dataset ecoli
No Dataset SVM Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 89,69 % 88,32 % 91,17 % 91,31 % 2. Ecoli IR 5,4 92,77 % 92,27 % 95,98 % 96,04 % 3. Ecoli IR 8,6 79,88 % 79,93 % 93,87 % 93,54 % 4. Ecoli IR 15,4 99,37 % 99,17 % 98,99 % 98,80 %
Tabel 14 Hasil G-Mean algoritma klasifikasi K-NN sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80% data training pada
setiap dataset ecoli No Dataset K-NN Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 87,41 % 87,73 % 92,03 % 92,20 % 2. Ecoli IR 5,4 91,61 % 91,02 % 95,55 % 94,76 % 3. Ecoli IR 8,6 79,88 % 78,58 % 94,35 % 93,58 % 4. Ecoli IR 15,4 99,53 % 98,08 % 99,01 % 98,92 %
Tabel 15 Hasil G-Mean algoritma klasifikasi Decision Tree sebelum dan setelah dilakukan prapemrosesan SMOTE dengan Cross-validation fold 10 dan 80% data training pada setiap dataset ecoli
No Dataset Decision Tree Sebelum SMOTE Setelah SMOTE 10-fold 80 % 10-fold 80 % 1. Ecoli IR 3,3 84.43 % 83,96 % 91,98 % 92,42 % 2. Ecoli IR 5,4 91,43 % 89,20 % 92,43 % 92,07 % 3. Ecoli IR 8,6 75,89 % 74,77 % 92,57 % 91,26 % 4. Ecoli IR 15,4 84,04 % 89,95 % 96,29 % 96,05 %

## 4.3 Evaluasi
Penanganan  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang  pada  dataset  menggunakan  algoritme SMOTE  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  maupun  g-mean  pada  algoritma  Decision  Tree.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  proses  penanganan  terhadap  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang pada  tahap  pra-pemrosesan  data  memberikan  pengaruh  terhadap  nilai  akurasi  maupun  g-mean algoritme Decision Tree. Pada scenario percobaan yang telah dilakukan algoritma SVM memiliki akurasi paling baik 97,29 % pada dataset ecoli 15,8 sebelum dilakukan SMOTE dengan 80% data training, dan memiliki nilai G-mean paling baik 96,29 % pada dataset ecoli 15,8 setelah dilakukan SMOTE dengan 10 fold cross validation.
Nilai  akurasi  dan  nilai  G-mean  algoritma  Naïve  Bayes  konsisten  dengan  performanya  pada setiap level imbalance ratio, sebelum implementasi SMOTE memiliki performa yang tidak baik, sedangkan  setelah  diimplementasikan  SMOTE  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  peningkatan akurasi  yang  konsisten.  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  kombinasi  SMOTE  +  Naïve Bayes  paling  efektif  digunakan  pada  dataset  imbalance  dengan  level  yang  berbeda-beda  pada skema 10 fold cross validation maupun 80% data testing yang diujikan sebanyak 50 kali.
Implementasi  dari  algoritma    SMOTE  membantu  dalam  pengklasifikasian  terhadap  data kelas minoritas yang menjadi masalah pada latarbelakang penelitian ini, hal tersebut dapat dilihat pada tabel confusion matrix bagian nilai FN atau false negative dimana jika dibandingkan dengan tabel confusion matrix sebelum dan sesudah implementasi SMOTE terdapat penurunan dari nilai
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
FN  atau  false  negative.  Selain  itu  dapat  dilihat  pada  perbandingan  nilai  g-mean  sebelum implementasi SMOTE dan setelah implementasi SMOTE.

## 5 Kesimpulan
Penanganan distribusi kelas yang tidak seimbang pada dataset menggunakan algoritma SMOTE dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  maupun  g-mean  pada  algoritma  Naïve  Bayes,  SVM,  KNN  dan Decision  Tree.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  proses  penanganan  terhadap  distribusi  kelas  yang tidak seimbang pada tahap pra-pemrosesan data memberikan pengaruh terhadap nilai akurasi maupun g-mean algoritma Naïve Bayes, SVM, KNN dan Decision Tree. Pada scenario percobaan yang telah dilakukan  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  paling  baik  96,43  %,  99,02  %  untuk  SVM, sedangkan  KNN  dan  Decision    Tree  memiliki  akurasi  paling  baik  97,29  %  pada  dataset  ecoli  15,8 setelah  dilakukan  SMOTE  dengan  10  fold  cross  validation,  dan  memiliki  nilai  G-mean  paling  baik 96,42  %  untuk  Naïve  Bayes,  99,37  %    untuk  SVM,  99,53  %  untuk  KNN  serta  96,29  %  untuk Decision Tree pada dataset ecoli 15,8 setelah dilakukan SMOTE dengan 10 fold cross validation.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  Lembaga  Penelitian  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta yang telah memberikan pendanaan dengan skema Internal Pemula untuk kegiatan penelitian ini.

## Referensi
[1] Han, Jiawei. Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition. 3rd ed. Waltham, Mass.: Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
[2] C.  M.  Bishop,  “Bishop  -  Pattern  Recognition  and  Machine  Learning  -  Springer  2006,” Antimicrob. Agents Chemother. , 2014, doi: 10.1128/AAC.03728-14.
[3] S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition . 2010.
[4] M.  Mohri,  A.  Rostamizadeh,  and  A.  Talwalkar, Foundations  of  Machine  Learning  (Adaptive Computation and Machine Learning series) . 2012.
[5] Y. Sun, A. K. C. Wong, and M. S. Kamel, “Classification of imbalanced data: A review,” Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell., 2009, doi: 10.1142/S0218001409007326.
[6] M. Bach, A. Werner, J. Żywiec, and W. Pluskiewicz, “The study of under- and over-sampling methods’ utility in analysis of highly imbalanced data on osteoporosis,” Inf. Sci. (Ny)., 2017, doi: 10.1016/j.ins.2016.09.038.
[7] Y.  Pristyanto,  S.  Adi,  and  A.  Sunyoto,  “The  effect  of  feature  selection  on  classification algorithms  in  credit  approval,”  2019  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICOIACT  2019,  pp. 451–456, 2019, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938523.
[8] Septiani,  I.  P.  A.  Citra,  and  A.  S.  A.  Nugraha,  “JURNAL  GEOGRAFI  Perbandingan  Metode Supervised  Classification  dan  Unsupervised  Classification  terhadap  Penutup  Lahan  di Kabupaten Buleleng,” vol. 16, no. 196, pp. 90–96, 2019, doi: 10.15294/jg.v16i2.19777.
[9] M.  Mustaqim,  B.  Warsito,  and  B.  Surarso,  “Kombinasi  Synthetic  Minority  Oversampling Technique  (SMOTE)  dan  Neural  Network  Backpropagation  untuk  menangani  data  tidak seimbang  pada prediksi pemakaian  alat  kontrasepsi  implan,”  Regist. J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf., vol. 5, no. 2, p. 128, 2019, doi: 10.26594/register.v5i2.1705.
[10] A. Smote and D. A. N. Neighbor, “Klasifikasi Data Tidak Seimbang Menggunakan,” vol. 3, no. 1, pp. 44–49.
[11] Hairani,  N.  A.  Setiawan,  and  T.  B.  Adji,  “Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Teknik Sampling Smote ... (Hairani dkk.),” Semin. Nas. Sains dan Teknol., pp. 168–172, 2016.
[12] J.  Ah-Pine  and  E.  P.  S.  Morales,  “A  study  of  synthetic  oversampling  for  twitter  imbalanced sentiment analysis,” CEUR Workshop Proc., vol. 1646, pp. 17–24, 2016.
[13] N. A. Verdikha, T. B. Adji, and  A. E. Permanasari, “Komparasi Metode Oversampling Untuk Klasifikasi Teks Ujaran Kebencian,” Semant. 2017 Komparasi, pp. 195–202, 2018.
[14] M. Bekkar, H. K. Djemaa, and T. A. Alitouche, “Evaluation Measures for Models Assessment over  Imbalanced  Data  Sets,”  J.  Inf.  Eng.  Appl.,  vol.  3,  no.  10,  pp.  27–38,  2013,  [Online]. Available: http://www.iiste.org/Journals/index.php/JIEA/article/view/7633.
[15] A. Ilham, “Komparasi Algoritma Kasifikasi dengan Pendekatan Level Data Untuk Menangani Data  Kelas  Tidak  Seimbang,”  J.  Ilm.  Ilmu  Komput.,vol.3,  no.1,  pp.1–6,2017,doi: 10.35329/jiik.v3i1.60