Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 5 No. 1, Juni, 2021, Hal. 11-20 DOI: 10.29408/edumatic.v5i1.3125
Pengaruh Algoritma ADASYN dan SMOTE terhadap Performa Support Vector Machine pada Ketidakseimbangan Dataset Airbnb
Wahyu Hidayat* 1 , Mursyid Ardiansyah 2 , Arief Setyanto 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta email: wahyu.1181@students.amikom.ac.id* 1 , mursyid.27@students.amikom.ac.id 2 , arief_s@amikom.ac.id 3
(Received: 27 Januari 2021 / Accepted: 7 Maret 2021 / Published Online: 20 Juni 2021)

## Abstrak
Aktivitas travelling semakin banyak dilakukan oleh masyarakat di dunia. Beberapa tempat wisata sulit di  jangkau  oleh  hotel  karena  beberapa  lokasi  tempat  wisata  jauh  dari  pusat  kota,  Airbnb  merupakan platform  yang  menyediakan  penyewaan  berbasis  rumah  atau  apartemen.  Dalam  penawaran penginapan terdapat dua jenis host, yaitu non-super host dan super host, badge super host didapatkan apabila pemilik penginapan memiliki reputasi yang baik dan memenuhi persyaratan. Ada keuntungan menjadi  super host seperti memiliki  lebih banyak  visibilitas, meningkatkan potensi penghasilan, dan hadiah eksklusif. Proses klasifikasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan mengolah data kriteria tersebut. Dataset tidak seimbang, populasi host super jauh lebih kecil daripada non-super host. Mengatasi  ketidakseimbangan  maka  dilakukan  teknik  oversampling  menggunakan  ADASYN  dan SMOTE. Tujuan penelitian untuk mengetahui performa teknik oversampling ADASYN dan SMOTE pada  algoritma  SVM.  Teknik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  adalah  oversampling  yang bertujuan menangani dataset yang tidak seimbang, dan confusion matrik digunakan untuk pengujian Precision, Recall, dan F1-SCORE, serta Accuracy. Hasil temuan kami menunjukkan bahwa SMOTE SVM  meningkatkan  tingkat  akurasi  sebesar  1  persen  dari  80%  menjadi  81%  yang  dipengaruhi  dari kenaikan hasil pengujian label True (minoritas) dan terjadi penurunan pada hasil pengujian label False (mayoritas),  SMOTE  SVM  tersebut  paling  unggul  dibandingkan  ADASYN  SVM  dan  SVM  tanpa oversampling.
Kata Kunci: ADASYN, Klasifikasi, SMOTE, SVM, Travel

## Abstract
Traveling activities are increasingly being carried out by people in the world. Some tourist attractions are difficult to reach hotels because some tourist attractions are far from the city center, Airbnb is a platform  that  provides  home  or  apartment-based  rentals.  In  lodging  offers,  there  are  two  types  of hosts, namely non-super host and super host. The super-host badge is obtained if the innkeeper has a good  reputation  and  meets  the  requirements.  There  are  advantages  to  being  a  super  host  such  as having  more  visibility,  increased  earning  potential  and  exclusive  rewards.  Support  Vector  Machine (SVM) algorithm classification process by these criteria data. Data set is unbalanced. The super host population  is  smaller  than  the  non-super  host.  Overcoming  the  imbalance, this over  sampling technique is carried out using ADASYN and SMOTE. Research goal was to decide the performance of ADASYN and sampling technique, SVM algorithm.  Data analyses used over sampling which aims to handle unbalanced data sets, and confusion matrix used for testing Precision, Recall, and F1-SCORE, and Accuracy. Research shows that SMOTE SVM increases the accuracy rate by 1 percent from 80% to 81%, which is influenced by the increase in the True (minority) label test results and a decrease in the  False  label  test  results  (majority),  the  SMOTE  SVM  is  better  than  ADASYN  SVM,  and  SVM without over sampling.
Keywords: ADASYN, Classification, SMOTE, SVM, Traveling

## PENDAHULUAN
Objek  wisata  selalu  meningkat  di  beberapa  negara, traveller tidak  hanya  datang  dari masyarakat  yang  tinggal  di  negara  yang  memiliki  wisata  tersebut,  akan  tetapi  banyak  juga traveller  yang  berasal  dari  luar  negeri  atau  biasa  disebut  turis  asing.  Biasanya  saat  traveller kesana  untuk  menginap  di  hotel  atau  homestay,  namun  ketika  saat  travelling  mengunjungi beberapa daerah yang tidak ada hotel sama sekali karena jauh dari pusat kota atau akses yang sulit  ke  lingkungan  wisata,  biasanya  para traveller tersebut  menggunakan  layanan  Airbnb yang  memfasilitasi  penggunanya  untuk  dapat  menyewa  penginapan  berupa  rumah  atau apartemen,  pada  dasarnya  Airbnb  dapat  menyediakan  sewa  rumah  secara  penuh  atau  hanya menyediakan layanan sewa kamar tidur yang satu rumah dengan pemilik rumah.
Penelitian ini menggunakan objek Airbnb karena layanan tersebut telah membuka dan memfasilitasi  berbagi  persewaan  rumah  hingga  jutaan  pasar  global  dan  menjadi sharing economy  superstar .  Layanan  tersebut  merupakan sharing  economy yang  dalam  artian teknologi layanan Airbnb digunakan oleh pengguna yang sangat besar dan memiliki layanan lokasi  dan  tempat  yang  memungkinkan  antar  kelompok  saling  bertransaksi  dengan  metode berbagi  atau stranger  sharing (Crommelin,  Troy,  Martin,  &  Pettit,  2018).  Airbnb  memiliki jangkauan penginapan yang luas karena terdiri dari penyedia tempat sewa yang flexibel tidak bergantung pada satu perusahaan seperti hotel namun mencakup penginapan skala kecil dan skala besar.
Pengguna layanan Airbnb sangat tinggi tercata pada website Airbnb https://news.airbnb.com/about-us/  pada  bulan  September  2020  lebih  dari  800  juta pengguna dan  lebih  dari  4  juta  daftar  penginapan.  Pengguna  tersebut  memilih  layanan  Airbnb dibandingkan  hotel  karena  terdapat  faktor  pendorong  seperti  interaksi  yang  lebih  baik, manfaat  rumah  yang  dapat  digunakan  sepenuhnya,  alasan  ekonomi  yang  flexibel,  serta keaslian  lokal  terhadap  lokasi  penyewaan  (Guttentag,  Smith,  Potwarka,  &  Havitz,  2018). Berdasarkan  dari  berbagai  faktor  pendorong  tersebut  terdapat  banyaknya  pengguna  layanan Airbnb dibandingkan dengan penyewaan hotel pada saat wisata karena terdapat alasan faktor tersebut.
Berdasarkan  banyaknya  pengguna  Airbnb,  maka  banyak  juga  jasa  persewaan  rumah pada  layanan  tersebut.  Secara  umum,  traveler  akan  mendapatkan  daftar  pencarian  sewa rumah terdekat dan diurutkan berdasarkan super host karena salah satu kelebihan super host adalah visibilitas yang baik. Jadi dapat direkomendasikan untuk persewaan rumah yang bagus berdasarkan penawaran yang diprioritaskan berdasarkan super host. Oleh karena itu penting untuk mengetahui apakah host tersebut sudah menjadi super host atau tidak karena jika sudah menjadi super host maka memiliki rating yang baik dan pelayanan yang baik.
Chen  &  Chang,  (2018)  meneliti  niat  pengguna  di  Airbnb  berdasarkan  faktor-faktor tertentu  berdasarkan  ulasan  konsumen,  kualitas  informasi,  dan  kekayaan  media. Menggunakan  analisis  ANOVA  didapatkan  hasil  bahwa  jumlah  dan  tipe  rating  sangat mempengaruhi  perhatian  pengguna  untuk  membuat  sebuah  kamar  /  rumah  kontrakan. Kualitas  informasi  pada  rating  ternyata  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kepuasan  rental.  Peringkat  pencarian  Airbnb  (Pucci  &  Rooman,  2017)  dengan  daftar embedding  yang  membandingkan  hasil  pencarian  Airbnb  dengan  personalisasi  real-time dapat  mengatasi  pencarian  tempat  persewaan  Airbnb  dengan  cepat  karena  bisa  dilakukan secara offline, tetapi daftar rekomendasi yang dihasilkan hanyalah daftar pencarian tersimpan yang serupa.
Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  algoritma  untuk  klasifikasi, menurut  penelitian  (Kusumawati,  D’Arofah,  &  Pramana,  2019)  dalam  penelitiannya  yaitu menguji algoritma klasifikasi SVM dan Naïve Bayes dengan tujuan untuk mengklasifikasikan layanan Tokopedia yang tersedia di Twitter menjadi dua klasifikasi positif dan negatif, hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Support  Vector  Machine  memiliki  performansi
klasifikasi  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes.  Dalam penelitiannya  SVM  memiliki  hasil  akurasi  83,34%  sedangkan  Naïve  Bayes  memiliki  hasil akurasi 75%.
Selain  SVM  dan  Naïve  Bayes,  terdapat  beberapa  algoritma  untuk  klasifikasi  lainnya (Alsmadi  &  Hoon,  2019)  yaitu  decision  tree,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  dan  Logistic Regression. Pada penelitian yang dilakukan oleh Alsmadi dengan membandingkan algoritma klasifikasi  yang  ada  dengan  kasus  pemrosesan  teks  di  Twitter  yang  diubah  menjadi  Term Weighting  menggunakan  Simple  Weighting,  diperoleh  hasil  bahwa  penerapan  algoritma SVM memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi dibandingkan algoritma lainnya. Penelitian terkait  SVM  lainnya  yaitu  (Rimal,  Rijal,  &  Kunwar,  2020)  dengan  membandingkan  SVM dan  Maximum  Likelihood  (ML)  untuk  klasifikasi  pemetaan  urbanisasi  menunjukkan  hasil bahwa  SVM  terbukti  efektif  dalam  menentukan  klasifikasi  tutupan  lahan  khususnya perkotaan / bangunan.
Algoritma  untuk  mengatasi  oversampling  menggunakan  algoritma  ADASYN,  pada penelitian sebelumnya (Fico et al., 2018) menggunakan model SVM Linear, RBF, ADASYN, Weighting, ADASYN + Weighting yang memiliki kesimpulan bahwa model SVM ADASYN mendapatkan  Mean  sebesar  0.946,  Median,  dan  IQR  0.919-0.985.  Dimana  SVM  dengan model  ADASYN  memiliki  nilai  Mean,  Median,  dan  IQR  terbaik  sehingga  dapat  mengatasi oversampling pada klasifikasi menggunakan algoritma SVM.
Evaluasi  yang  digunakan  untuk  menguji kualitas  hasil  klasifikasi  (Düntsch  &  Gediga, 2020)  adalah  Confusion  matrix,  banyak  hasil  statistik  yang  diperoleh  pada  penelitian selanjutnya  dikaitkan  dengan  Confusion  matrix,  seperti  sensitivitas  TP  /  (TP  +  FN), spesifisitas TN / (TN + FP) , presisi (TP) / (FP + TP). Pengujian pada algoritma SVM dapat dilakukan dengan Confusion Matrix (Rustam & Audia Ariantari, 2018) pengujian dilakukan untuk  menempati  peran  penting  bagi  kinerja  pengklasifikasi  karena  dari  hasil  model klasifikasi yang telah didapatkan jumlah prediksi benar dan salah dibandingkan  dengan hasil dataset  yang  sebenarnya  sehingga  dapat  ditunjukkan  tingkat  akurasi  dalam  pengujian algoritma SVM.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  pemilihan  algoritma  SVM  akan  diterapkan  untuk klasifikasi dalam mengidentifikasi host yang akan memiliki label superhost atau tidak, yang kemudian  menerapkan  algoritma  ADASYN  dan  SMOTE  untuk  mengatasi  oversampling sehingga dengan pengujian presisi, recall, Skor F1-Score dan akurasi berdasarkan Confusion Matrix  dapat  diketahui  hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan.  Tujuan  dari  penelitian  yang dilakukan  yaitu  untuk  mengetahui  performa  dari  penerapan  teknik  oversampling  dengan metode ADASYN dan SMOTE pada klasifikasi menggunakan algoritma SVM. Sehingga dari penerapan  teknik  oversampling  tersebut  dapat  diketahui  hasil  dan  perbandingan  antara penerapan  algoritma  SVM,  ADASYN  SVM,  SMOTE  SVM.  Sehingga  penelitian  ini  dapat bermanfaat  untuk  mengetahui  performa  dari  masing-masing  teknik  oversampling  pada algoritma klasifikasi SVM.

## METODE
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  untuk  mengetahui  apakah  host merupakan super host atau non-super host. Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan, algoritma  ADASYN  dan  SMOTE  akan  digunakan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan dataset,  sedangkan  untuk  mengklasifikasikannya  menggunakan  SVM,  sedangkan  dalam pengujiannya akan dibandingkan penerapan SVM, ADSYN SVM dan SMOTE SVM. Berikut ditampilkan  diagram  alir  penelitian  untuk  membuat  penelitian  yang  dilakukan  lebih  tertuju untuk  menyelesaikan  masalah  dan  mencapai  tujuan  penelitian.  gambar  1  menampilkan diagram alir penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Diagram alir penelitian.
Berdasarkan  Gambar  1  terdapat  tahapan  penelitian  dari  tahap  akusisi  data,  penerapan teknik  oversampling,  penerapan  algoritma  klasifikasi,  pengujian  algoritma  serta  pemaparan hasil dan pembahasan. Berikut detail tahapan yang dilakukan berdasarkan Gambar 1 :

## Akuisisi Data
Dataset  yang  diperoleh  berasal  dari  https://www.kaggle.com/samyukthamurali/Airbnb- ratings-dataset  yang  merupakan  data  daftar  Airbnb.  Kriteria  yang  memengaruhi  host  untuk menjadi super host dijelaskan di situs web utama Airbnb yang mencakup reservasi, penilaian, tanggapan,  dan  pembatalan.  Berdasarkan  kriteria  tersebut  maka  digunakan  kolom  dataset yang  berhubungan  dengan  kriteria  yang  ada  yaitu  kolom Host  Response  Rate , Number  of reviews, Review Scores Rating , dan Host total listing count .

## Teknik Oversampling
Adaptive Synthetic (ADASYN) (He,  Bai,  Garcia, &  Li, 2008) adalah algoritma untuk menangani  dataset  yang  tidak  seimbang  dalam  klasifikasi  data.  ADASYN  dapat menghasilkan  sampel  secara  adaptif  dalam  data  sintetik  terhadap  kelas  minoritas  yang dibentuk  oleh  distribusi  data  untuk  mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  distribusi  data yang tidak merata pada data pada label lain yang memiliki kelas mayoritas.
Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE)  dapat  meningkatkan  akurasi pengklasifikasian  data  yang  memiliki  distribusi  label  yang  tidak  merata,  dan  terdapat  label data  minoritas.  SMOTE  ditujukan  untuk  mengelola  teknik  pengambilan  sampel  yang difokuskan pada pembelajaran terutama pada distribusi data minoritas dan memperkenalkan bias terhadap kelas minoritas (Chawla, Bowyer, Hall, & Kegelmeyer, 2002).
Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  atau  yang  dikenal  dengan  algoritma  SVM  merupakan algoritma  yang  berfokus  pada  masalah  klasifikasi  (Zubrinic,  Milicevic,  &  Zakarija,  2013). SVM  pada  awalnya  dikemukakan  oleh  Vapnik  untuk  pemecahan  masalah  klasifikasi  dan analisis  regresi,  algoritma  ini  telah  banyak  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  data  linier dan non linier (Ahmad, Basheri, Iqbal, & Rahim, 2018).

## Pengujian
Pengujian dilakukan dengan alat uji yaitu Confusion Matrix untuk mengetahui sebaran kebenaran  data  prediksi  terhadap  data  aktual.  Serta  pengujian  algoritma  klasifikasi  dapa dilakukan  menggunakan  pengujian  Precision,  Recall,  dan  F1-SCORE,  serta  Accuracy (Harianto,  Sunyoto,  &  Sudarmawan,  2020).  Model  pengujian  tersebut  dapat  dibandingkan dengan hasil pada beberapa skenario yang dilakukan (Sari, Firdausi, & Azhar, 2020).  Presisi adalah  rasio  prediksi  true  positif  dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  positif  secara keseluruhan.  Recall  adalah  rasio  true  positif  dibandingkan  dengan  semua  data  positif.  F1- SCORE  adalah  perbandingan  presisi  dan  perolehan  rata-rata  tertimbang  (Patil  &  Nemade, 2017). Confusion Matrix memberikan perbandingan antara hasil klasifikasi yang dibuat oleh model  dengan  hasil  klasifikasi  yang  sebenarnya.  Akurasi  adalah  rasio  true  prediksi  (positif dan negatif) terhadap keseluruhan data. Tabel Confusion Matrix ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Label Definisi True Positive (TP) Jumlah positif yang dianggap positif. True Negative (TN) Jumlah negatif yang dianggap negatif. False Positive (FP) Jumlah positif yang dianggap negatif. False Negatif (FN) Jumlah negatif yang dianggap positif. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝐹1 = 2∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 100% (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil yang diperoleh dari pengujian yang dilakukan menggunakan Confusion Matrix, Precision, Recall, dan F1-SCORE, serta Accuracy selanjutnya dilakukan perbandingan hasil terhadap  penerapan  algoritma  SVM,  penerapan  metode  ADASYN  pada  algoritma  SVM (ADASYN  SVM)  dan  penerapan  metode  SMOTE  pada  algoritma  SVM  (SMOTE  SVM). Berdasarkan  hasil  tersebut  akan  dibandingakan  dan  dibahas  hasil  performa  klasifikasi  yang paling  maksimal  dari  ketiganya.  Dari  dataset  Airbnb  yang  diperoleh  terdapat  1048575  data dengan beberapa kolom yang berisi nilai Nan (kosong). Data mentah ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2.  Data Mentah No Listing ID Host ID Host Response Rate …  Reviews per month 0 13588243 4386046 90% …  NaN 1 5534229 28697142 100% …  0 2 18417052 81453949 100% …  NaN … … … … …  … 1048574 11225183.0 42821904.0 100% …  0.38
Setelah  mendapatkan  data  mentahnya,  selanjutnya  data  yang  memiliki  nilai  kosong akan diabaikan dan data yang digunakan berasal dari kolom Host Response Rate , Number of reviews, Review Scores Rating , dan Host total listing count . Setelah dilakukan pemeriksaan data  diperoleh  data  latih  pada  2  label,  274911  label  data  false  dan  59571  label  data  true. Gambar 2 menunjukkan jumlah data pelatihan pada dua label tersebut.
Gambar 2. Jumlah data latih pada dua label.
Berikut  sebaran  data  setelah  dilakukan  pembersihan  data  pada  kolom  terpilih berdasarkan kriteria yang mempengaruhi apakah suatu host adalah super host atau non-super host  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Data  dibagi  menjadi  80%  untuk  data  latih  dan 20%  untuk  data  uji.  Dari  pembagian  data  tersebut  diolah  menjadi  algoritma  SVM  dengan kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)  dan  menerapkan  parameter  class_weight  =  'balanced' untuk menangani kelas yang tidak seimbang. Hasil Confusion Matrix dari klasifikasi tersebut dijelaskan untuk memberikan informasi tentang TP, FP, TN, dan FN. Gambar 3 menampilkan Confusion  Matrix  SVM.  Berikut  normalisasi  Confusion  Matrix  yang  ditunjukkan  pada gambar 4.
Tabel 3. Data Latih No Host Response Rate Number of reviews Review Scores Rating Host total listings count Host Is Super host 0 1 2 90 5 0 1 0.88 3 87 2 0 2 1 6 100 1 0 … … … … … … 33448 1 1 5 90 3 0
Karena  terjadi oversampling mengakibatkan  hasil  yang  tidak  seimbang  pada  kedua  label, maka  diterapkan  ADASYN  dan  SMOTE  untuk  mengatasi oversampling tersebut.  Setelah menerapkan ADASYN data latih menjadi 274911 data label false dan 261120 data label true . Distribusi  data  latih  pada  penerapan  ADASYN  ditunjukkan  pada  tabel  4.  Dalam penerapan SMOTE pada data latih tidak seimbang, diperoleh sebaran data 274911 data label false dan 274911 data untuk label true yang ditunjukkan pada tabel 5.
Pada penerapan ADASYN dan SMOTE pada dataset imbalanced , dilakukan penerapan SVM pada data latih ADASYN dan SMOTE yang dibentuk untuk mengklasifikasikan apakah suatu  host  merupakan  super host atau  non-super host .  Untuk  menghasilkan  perbandingan antara presisi, recall, F1-Score dan akurasi pada setiap implementasi, berikut hasil pengujian pada setiap implementasi ditunjukkan pada  tabel 6. Hasil ini menunjukkan bahwa pengujian dari  implementasi  SVM,  ADASYN  SVM,  dan  SMOTE  SVM  dan  akurasi  terbaik  diperoleh pada SMOTE SVM dengan akurasi 0.812.
Gambar 3. Confusion Matrix dari SVM

## Gambar 4. Normalisasi Confusion Matrix dari SVM
Tabel 4. Training Data dari ADASYN No Host Response Rate Number of reviews Review  Scores Rating Host total listings count Host Is Super host 0 1 2 90 5 0 1 0.88 3 87 2 0 2 1 6 100 1 0 … … … … … … 53603 0 1 82 99.64 3 1
Tabel 5. Training Data dari SMOTE No Host Response Rate Number of reviews Review Scores Rating Host total listings count Host Is Super host 0 1 2 90 5 0 1 0.88 3 87 2 0 2 1 6 100 1 0 … … … … … … 54982 1 1 44 95 2 1

## Tabel 6. Perbandingan Hasil Pengujian dari SVM, ADASYN SVM dan SMOTE SVM
Algoritma Label Precision Recall F1-Score Accuracy SVM False 0.953 0.810 0.871 0.804 True 0.470 0.817 0.597 ADSYN SVM False 0.795 0.728 0.760 0.764 True 0.737 0.802 0.768 SMOTE SVM False 0.819 0.802 0.810 0.812 True 0.806 0.823 0.815

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  implementasi  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)  yang  diaplikasikan  pada  klasifikasi  super  host  Airbnb diperoleh  hasil  pengujian  yang  tidak  seimbang,  pada  Tabel  6  pengujian  nilai  presisi  untuk label  false  0.953  sedangkan  untuk  label  true  0.470,  dan  nilai  F1-Score  untuk  label  false adalah 0.871 sedangkan untuk label true 0.597, namun hasil recall memiliki nilai yang baik pada  kedua  label  dengan  nilai  0.810  untuk  label  false  dan  0.817  untuk  label  true  dan Confusion  Matrix  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  0.804.  Ketidakseimbangan  hasil  pengujian disebabkan dataset yang tidak seimbang, maka diterapkan algoritma ADASYN dan SMOTE.
ADASYN  mempengaruhi  hasil  pengujian  persamaan  pada  Tabel  6.  Hasil  pengujian pada nilai presisi mendapatkan nilai 0.795 untuk label false dan 0.737 untuk label true, hasil nilai recall pada label false 0.728 dan 0.802 untuk label true, dan hasil nilai  F1-Score 0.760 untuk label false dan 0.768 untuk label true. Berdasarkan Confusion Matrix didapatkan nilai akurasi  sebesar  0.764,  hasil  yang  didapatkan  membuat  persamaan  hasil  pada  kedua  label tetapi menurunkan nilai akurasinya dibandingkan tidak menggunakan algoritma ADASYN.
Algoritma  SMOTE  diterapkan  untuk mengetahui  perbandingan  penggunaan  algoritma ADASYN  dan  SMOTE,  penerapan  algoritma  ADASYN  memiliki  hasil  pengujian ditunjukkan pada tabel 6, hasil presisi mendapatkan 0.819 untuk label false dan 0.806 untuk label true, recall untuk label false 0.819 dan label true 0.823 dan F1-Score 0.810 untuk label false dan 0.815 untuk label true. Hasil akurasi Confusion Matrix yang didapat yaitu 0.812.
Berdasarkan  tabel  6  diperoleh  hasil  terbaik  dengan  menerapkan  algoritma  SMOTE pada  SVM,  terjadi  kenaikan  pada  label  True  (minoritas)  pada  pengujian  presisi  dari  0.470 menjadi  0.806,  pada recall dari  0.817  menjadi  0.823,  pada  F1-Score  dari  0.597  menjadi 0.815.  Namun  terjadi  penurunan  pada  label  False  (mayoritas)  pada  pengujian  presisi  dari 0.953  menjadi  0.819,  pada recall dari  0.810  menjadi  0.802  dan  pada  F1-Score  dari  0.871 menjadi  0.810.  Sehingga  pada  perhitungan  akurasi  mengalami  kenaikan  dari  0.804  menjadi 0.812 atau menambahkan tingkat akurasi sebesar 0.008. Pada penelitian ini didapatkan bahwa penerapan  SMOTE  pada  SVM  lebih  baik  dibandingkan  dengan  penerapan  ADASYN  pada SVM karena sebaran data yang diperoleh setelah penerapan SMOTE memiliki distribusi data
yang seimbang, data latih false label sebanyak 274911 data dan true label sebanyak 274911 data.  Sedangkan  dengan  penerapan  ADASYN  dapat  menyeimbangkan dataset pada  kedua label  tetapi  tidak  memiliki  jumlah  yang  sama  pada  data  latih,  label false memiliki  data 274911 sedangkan label true memiliki data 261120.

## SIMPULAN
Temuan  paling  jelas  yang  muncul  dari  penelitian  ini  adalah  algoritma  SVM  dengan mengolah  imbalanced  dataset  menghasilkan  ketepatan  dan  F1-score  yang  tidak  seimbang untuk setiap label. Penerapan algoritma ADASYN dan algoritma SMOTE dapat memberikan hasil  keseimbangan  yang  lebih  baik  dari  pengujian  sebelumnya,  penerapan  algoritma ADASYN  pada  algoritma  SVM  memperoleh  kesetaraan  hasil  pengujian  dari  label  true  dan false  tetapi  pada  label  false  menyebabkan  penurunan  presisi  dan  hasil  uji  F1-Score dibandingkan  tanpa  menggunakan  algoritma  ADASYN.  Penerapan  algoritma  SMOTE  pada algoritma SVM memberikan hasil pengujian presisi, recall, F1-Score, dan akurasi yang lebih baik  dibandingkan  dengan  ADASYN-SVM.  Dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma ADASYN  dan  algoritma  SMOTE  dapat  memberikan  kesetaraan  hasil  pengujian  antar  label klasifikasi, namun penerapan algoritma tersebut berpengaruh pada penurunan hasil pengujian terutama pada label yang memiliki dataset paling banyak tetapi memberikan hasil yang baik untuk  label  yang  memiliki  dataset  terkecil.  Penerapan  algoritma  SMOTE  pada  SVM meningkatkan  tingkat  akurasi  didapatkan  dari  kenaikan  pada  hasil  perhitungan  pada pengujian label True (minoritas) pada pengujian presisi dari 0.470 menjadi 0.806, pada recall dari  0.817  menjadi  0.823,  pada  F1-Score  dari  0.597  menjadi  0.815  dan  berdasarkan penurunan  label False (mayoritas)  pada  pengujian  presisi  dari  0.953  menjadi  0.819,  pada recall dari 0.810 menjadi 0.802 dan pada F1-Score dari 0.871 menjadi 0.810. Sehingga pada perhitungan  akurasi  mengalami  kenaikan  dari  0.804  menjadi  0.812  atau  menambahkan tingkat akurasi sebesar 0.008.

## REFERENSI
Ahmad,  I.,  Basheri,  M.,  Iqbal,  M.  J.,  &  Rahim,  A.  (2018).  Performance  Comparison  of Support Vector Machine, Random Forest, and Extreme Learning Machine for Intrusion Detection. IEEE Access , 6 , 33789–33795.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2841987
Alsmadi,  I.,  &  Hoon,  G.  K.  (2019).  Term  weighting  scheme  for  short-text  classification: Twitter  corpuses. Neural  Computing  and  Applications , 31 (8),  3819–3831. https://doi.org/10.1007/s00521-017-3298-8
Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., & Kegelmeyer, W. P. (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16 , 321– 357. https://doi.org/10.1002/eap.2043
Chen, C. C., & Chang, Y. C. (2018). What drives purchase intention on Airbnb? Perspectives of  consumer  reviews,  information  quality,  and  media  richness. Telematics  and Informatics , 35 (5), 1512–1523. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.03.019
Crommelin,  L.,  Troy,  L.,  Martin,  C.,  &  Pettit,  C.  (2018).  Is  Airbnb  a  Sharing  Economy Superstar? Evidence from Five Global Cities. Urban Policy and Research , 36 (4), 429– 444. https://doi.org/10.1080/08111146.2018.1460722
Düntsch, I., & Gediga, G. (2020). Indices for rough set approximation and the application to confusion  matrices. International  Journal  of  Approximate  Reasoning , 118 ,  155–172. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.008
Fico,  G.,  Montalva,  J.,  Medrano,  A.,  Liappas,  N.,  Cea,  G.,  &  Arredondo,  M.  T.  (2018). EMBEC &amp; NBC 2017. IFMBE Proceedings , 65 , 1089–1090. https://doi.org/10.1007/978-981-10-5122-7
Guttentag, D., Smith, S., Potwarka, L., & Havitz, M. (2018). Why Tourists Choose Airbnb: A Motivation-Based  Segmentation  Study. Journal  of  Travel  Research , 57 (3),  342–359. https://doi.org/10.1177/0047287517696980
Harianto,  H.,  Sunyoto,  A.,  &  Sudarmawan,  S.  (2020).  Optimasi  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  untuk  Mendeteksi  Anomaly  dengan  Univariate  Fitur  Selection. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 40–49.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2433
He,  H.,  Bai,  Y.,  Garcia,  E.  A.,  &  Li,  S.  (2008).  ADASYN:  Adaptive  synthetic  sampling approach for imbalanced learning. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks , (3), 1322–1328. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2008.4633969 Kusumawati, R., D’Arofah, A., & Pramana, P. A. (2019). Comparison Performance of Naive Bayes Classifier and Support Vector Machine Algorithm for Twitter’s Classification of Tokopedia  Services. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1320 (1),  0–10. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1320/1/012016
Patil, N. M., & Nemade, M. U. (2017). Music Genre Classification Using MFCC , K-NN and SVM Classifier. International Journal of Computer Applications , 4 (2), 43–47.
Pucci, F., & Rooman, M. (2017). Airbnb recsys. Kdd , 311–320. https://doi.org/10.1145/3219819.3219885
Rimal,  B.,  Rijal,  S.,  &  Kunwar,  R.  (2020).  Comparing  Support  Vector  Machines  and Maximum  Likelihood  Classifiers  for  Mapping  of  Urbanization. Journal  of  the  Indian Society of Remote Sensing , 48 (1), 71–79. https://doi.org/10.1007/s12524-019-01056-9 Rustam,  Z.,  &  Audia  Ariantari,  N.  P.  A.  (2018).  Support  Vector  Machines  for  Classifying Policyholders  Satisfactorily  in  Automobile  Insurance. Journal  of  Physics:  Conference Series , 1028 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1028/1/012005
Sari,  V.,  Firdausi,  F.,  &  Azhar,  Y.  (2020).  Perbandingan  Prediksi  Kualitas  Kopi  Arabika dengan  Menggunakan  Algoritma  SGD,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 1–9. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2202 Thanh  Noi,  P.,  &  Kappas,  M.  (2017).  Comparison  of  Random  Forest,  k-Nearest  Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery. Sensors (Basel, Switzerland) , 18 (1). https://doi.org/10.3390/s18010018 Zubrinic,  K.,  Milicevic,  M.,  &  Zakarija,  I.  (2013).  Comparison  of  Naïve  Bayes  and  SVM Classifiers  in  Categorization  of  Concept  Maps. International  Journal  of  Computers , 7 (3), 109–116.