## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.1, Juli 2021, pp. 37~42 e-ISSN: 2548-6861

## Perbandingan Performa Teknik Sampling Data untuk Klasifikasi Pasien Terinfeksi Covid-19 Menggunakan Rontgen Dada
Akhmad Rezki Purnajaya 1 *, Fuad Dwi Hanggara 2 ** * Teknik Perangkat Lunak, Universitas Universal ** Teknik Industri, Universitas Universal rezki.purnajaya@uvers.ac.id 1 , fuaddh@uvers.ac.id 2
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 31-05-2021 Revised 17-06-2021 Accepted 29-06-2021 The COVID-19 virus became a virus that was deadly and shocked the world. One of the  consequences  caused  by  the  COVID-19  virus  is  a  respiratory  infection.  The solution put forward for this problem is with a prediction of the COVID-19 virus infection. This prediction was made based on the classification of chest X-ray data.
One challenging issue in this field is the imbalance on the amount of data between infected chest X-rays and uninfected chest X-rays. The result of imbalanced data is data classification that ignores classes with fewer data. To overcome this problem, the data sampling technique becomes a mechanism to make the data balanced. For this reason, several data sampling techniques will be evaluated in this study. Data sampling  techniques  include  Random  Undersampling  (RUS),  Random Oversampling  (ROS),  Combination  of  Over-Undersampling  (COUS),  Synthetic Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE),  and  Tomek  Link  (T-Link).  This study also uses the Support Vector Machines (SVM) data classification, because it has high accuracy. Furthermore, the evaluation is carried out by selecting the highest accuracy and  Area Under Curve  (AUC). The  best  sampling  technique  found  was SMOTE with an accuracy value of 99% and an AUC value of 99.32%. The SMOTE technique  is the  best data  sampling  technique  for the  classification of  COVID-19 chest x-ray data. Keyword: Covid-19, Klasifikasi, Rontgen Dada,
Sampling Data, SMOTE.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Di  penghujung  tahun  2019,  pemberitaan  tentang  virus mematikan yang dikenal dengan nama virus Corona (COVID- 19)  menghebohkan  dunia.  COVID-19  adalah  sekelompok virus  dalam  subfamili Orthocronavirinae dalam  famili Coronaviridae dan  nama  virusnya  adalah Nidovirales . COVID-19  dapat  menyebabkan  infeksi  saluran  pernapasan ringan, bahkan lebih mematikan. [1]. COVID-19 merupakan virus jenis baru yang menular dan diketahui muncul pertama kali  di  Wuhan,  Cina  [2].  Pandemi  tersebut  diawali  dengan sejumlah  kasus  pneumonia  di  Wuhan  mengancam  dunia dengan perkiraan 2% - 5% rata-rata kematian [3-4]. Penyebab dari  penyebaran  COVID-19  terjadi  akibat  adanya  kontak langsung  dengan  penderita  serta  melalui  wujud  cairan  [5]. Penyakit COVID-19 menyebabkan ribuan korban meninggal dunia diberbagai negara [6]. Organisasi kesehatan dunia atau World  Health  Organization (WHO)  mengumumkan  bahwa COVID-19  sebagai  pandemi  yang  membawa  risiko  yang
besar bagi negara, khususnya dengan sistem kekebalan tubuh yang rentan [7].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  sebuah  solusi dibutuhkan untuk klasifikasi pasien yang terkena COVID-19. Hal  tersebut  dilakukan  untuk  memprediksi  status  apakah pasien tersebut aman atau terinfeksi COVID-19 berdasarkan hasil data rontgen dada. Salah satu implementasi dari solusi tersebut adalah menggunakan data rontgen dada sebagai data input  untuk  klasifikasi  data.  Implementasi  yang  serupa dilakukan  oleh  Bergtholdt,  Wiemker  dan  Klinder  (2016) dalam  pembuatan  sistem  deteksi  nodul  paru-paru  dengan klasifikasi. Nilai Area Under Curve (AUC) yang didapatkan adalah sebesar 90% [8]. Klasifikasi data dalam penelitian ini akan dilakukan dengan menggunakan model Support Vector Machines (SVM).  Klasifikasi  data  SVM  dipilih,  karena sangat  unggul  dalam  hasil  yang  didapatkan  berdasarkan penelitian  mengenai  perbandingan  model  klasifikasi  data. Hasil  penelitian  Harefa  and  Pratiwi  (2016)  terkait  citra mammogram menunjukkan SVM mendapatkan keseluruhan
38
tingkat akurasi 93.98% dibandingkan dengan tingkat akurasi k-Nearest Neighbour (k-NN) sebanyak 63.86% [9].
Sebelum  klasifikasi  data  dilakukan,  data  sampel  harus dijadikan  pertimbangan  terlebih  dahulu.  Dataset  dipastikan terlebih dahulu apakah jumlah setiap kategori data seimbang atau imbalanced . Apabila jumlah dataset imbalanced , maka kelas  minor  (dengan jumlah lebih  sedikit)  dalam  klasifikasi data akan diabaikan [10]. Hal tersebut menyebabkan rata-rata misklasifikasi  menjadi  lebih  tinggi  dalam  kelas  minor. Mekanisme  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah penggunaan  metode sampling .  Metode  tersebut  mengubah dataset  yang tidak seimbang dengan prosedur yang berbeda untuk  menghasilkan  persebaran  data  yang  seimbang.  Data yang  seimbang  dapat  meningkatkan  performa  keseluruhan proses  klasifikasi  dibandingkan  dengan  data  yang  tidak diproses  [10].  Untuk  itu,  penelitian  ini  dirumuskan  untuk mendapatkan pengetahuan mengenai performa yang dimiliki oleh  beberapa  teknik sampling data.  Hasil  evaluasi  dari perbandingan teknik sampling data akan diukur berdasarkan AUC serta tingkat akurasi sebagai parameter tambahan.

## II. M ETODE
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  perbandingan  performa setiap  teknik sampling data,  maka  data  rontgen  dada  akan digunakan pada setiap teknik tersebut. Perbandingan tersebut juga dilakukan terhadap data yang imbalanced dengan ke  5 teknik sampling data. Dalam penelitian ini, 5 teknik sampling data  yang  akan  dibandingkan  mencakup  Random Undersampling (RUS),  Random Oversampling (ROS), Combination  of  OverUndersampling (COUS), Synthetic Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE),  dan Tomek Link (T-Link).  Bagian  ini  akan  membahas  tahap  untuk mendapatkan hasil pengukuran performa dari teknik sampling data tersebut.

## A. Persiapan Data Rontgen Dada
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mempersiapkan  dataset  yang digunakan untuk sampling dan klasifikasi berdasarkan hasil rontgen  dada.  Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan dua kelompok data, yaitu data rontgen dada untuk pasien yang terinfeksi dan aman dari COVID-19. Data rontgen dada untuk infected menggunakan  data  yang  bersumber  dari  Cohen, Morrison and Dao (2020) [11]. Kemudian, data rontgen dada untuk uninfected menggunakan  sumber  dari  Wang  et  al. (2019) [12]. Kedua data tersebut memiliki format gambar jpg yang dikonversi dalam ukuran 50 x 50 pixel. Total data citra adalah sebanyak 402 dimana data infected sebanyak 282 dan data uninfected sebanyak 120.
B. Penggunaan Sampling
Sebelum memulai sampling data, persiapan juga dilakukan pada sampling yang  akan  digunakan  dalam  RStudio. Penjelasan dari sampling tersebut adalah sebagai berikut:
 EBImage merupakan  sebuah package atau toolbox yang  digunakan  untuk  pemrosesan  dan  analisis terhadap  citra  dalam  R  [13].  Fungsionalitas  yang
disediakan  EBImage  mempermudah  pemrosesan sinyal,  pemodelan  statistik, machine  learning ,  dan visualisasi dengan menggunakan data citra atau image [14]. Sampling ini akan digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan fitur dari citra.
 unbalanced merupakan package R  yang  memiliki beberapa  teknik sampling untuk  klasifikasi  data imbalanced . Teknik sampling yang dimiliki package ini mencakup ubOver, ubUnder, SMOTE, dan Tomek [15]. Sampling ini  akan  digunakan  untuk  teknik sampling data RUS, ROS, SMOTE, dan T-Link.  ROSE merupakan package yang menyediakan fungsi untuk  menyelesaikan  permasalahan  klasifikasi  biner dalam  kelas imbalanced [16]. Sampling ini  akan digunakan untuk teknik sampling data COUS.
 e1071 merupakan package yang  menyediakan fungsionalitas  untuk  analisis  kelas  laten  atau Latent Class  Analysis (LCA),  SVM  ( Support  Vector Machines ),  dan  lainnya  [17]. Sampling ini  akan digunakan untuk klasifikasi data menggunakan model SVM.

## C. Pembuatan Fitur dan Kelas Citra
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  ekstrak  fitur berdasarkan  gambar  dari  rontgen  dada.  Fitur  dari  citra didapatkan  dengan  menggunakan sampling EBImage. Perulangan dilakukan untuk mengambil setiap data dari citra dalam  path  tempat  citra  tersimpan.  Kemudian,  citra  akan dilakukan proses pembacaan  oleh sampling dengan channel warna  abu-abu  ( gray ).  Proses  dari  perulangan  dengan sampling dilakukan  untuk  mengekstrak  fitur  dari  citra. Karena terdapat dua jenis citra, yakni uninfected dan infected , maka  perulangan  tersebut  akan  dilakukan  sebanyak  2  kali. Setelah  ekstrak  fitur  dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah memberi  kelas  pada  masing-masing  kategori  data  citra. Pemberian kelas pada data citra disesuaikan dengan sampling unbalanced dimana  0 untuk  kelas  mayor dan 1 untuk  kelas minor.  Kelas  mayor  berada  pada  data infected ,  karena memiliki  jumlah  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan data uninfected . Dengan kata lain, kelas data infected adalah 0 dan kelas data uninfected adalah 1 [18].

## D. Sampling Data
Tahap ini dilakukan untuk melihat efektivitas dari masing- masing  teknik sampling data.  Perbandingan  tersebut dilakukan pada data yang imbalanced serta 5 teknik sampling data. Dalam melakukan perbandingan, masing-masing teknik sampling data  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan sampling .  Penjelasan  dari  perbandingan  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
 Data Imbalanced
Sebuah  dataset  dikatakan imbalanced apabila distribusi  kelas  tidak  seimbang  dimana  terjadi  saat jumlah  salah  satu  kelas  lebih  rendah  dibandingkan kelas  lainnya.  Permasalahan  ini  dapat  menghambat performa  dari  klasifikasi  data  yang  membuat  kelas
Perbandingan Performa Teknik Sampling Data untuk Klasifikasi Pasien Terinfeksi Covid-19 Menggunakan Rontgen Dada (Akhmad Rezki Purnajaya, Fuad Dwi Hanggara)
39
minor  diabaikan  [10].  Data  citra  rontgen  dada menunjukkan  adanya  data  yang  tidak  seimbang dimana  jumlah  data  sampel  tidak  seimbang.  Jumlah data  citra infected (282  data)  lebih  banyak dibandingkan  dengan  jumlah  data  citra uninfected (120  data).  Dari  jumlah  tersebut,  data  citra  rontgen dada  dapat  dikatakan  sebagai  data imbalanced .  Data frame akan  dibuat  pada  tahap  ini  dengan mengkombinasikan fitur dan kelas citra. Fungsi table () dapat  dimanfaatkan  untuk  menampilkan  kelas  0 ( infected ) dan 1 ( uninfected ) agar  memastikan hanya ada 2 kelas dalam dataset.
 Random Undersampling (RUS) Random Undersampling (RUS) merupakan metode non-heuristik  yang  menyeimbangkan distribusi  kelas melalui penghapusan  kelas  mayor secara  acak  untuk mendapatkan  instance  set  yang  seimbang  [10].  RUS bekerja dengan menghapus sampel secara acak untuk menyeimbangkan  distribusi  skew  dalam  masing- masing dataset atau dengan sampel kelas minor [19]. Teknik sampling data  ini  akan  dilakukan  dengan menggunakan  fungsi ubUnder() dari sampling unbalanced [18]. Sampling data RUS dimulai dengan memasukkan  fitur  dan  kelas  citra  sebagai  parameter dari ubUnder(). Selanjutnya, data yang diolah melalui algoritma  RUS  dihasilkan  dan  dapat  dicek  dengan table()  untuk  mendapatkan  jumlah  dari  setiap  kelas citra.  Fitur  dan  kelas  data  citra  rontgen  dada dimasukkan sebagai argument dari fungsi ubUnder(). Selanjutnya,  dataset  citra  akan  diproses  dengan algoritma  RUS  dan  tabel  baru  dibuat  untuk menyimpan fitur dan kelas yang telah diproses RUS. Jumlah dataset berdasarkan kelas dapat dicek dengan fungsi table().
 Random Oversampling (ROS) Random  Oversampling (ROS)  merupakan  metode non-heuristik  yang  menyeimbangkan distribusi  kelas melalui  penambahan  data  pada  kelas  minor  secara acak. Teknik sampling data ini akan dilakukan dengan menggunakan  fungsi ubOver() dari sampling unbalanced [10]. Penelitian Johnson dan Khoshgoftaar (2019) mendapatkan hasil bahwa teknik ini  memiliki performa  yang lebih baik dibandingkan dengan  RUS  [20].  Pang  et  al.  (2019)  menjelaskan bahwa  teknik  ROS  dapat  menyebabkan  terjadinya permasalahan overfitting selama proses learning [21]. Selanjutnya, data yang diolah melalui algoritma ROS dihasilkan  dan  dapat  dicek  dengan  table()  untuk mendapatkan jumlah dari setiap kelas citra. Fitur dan kelas  data  citra  rontgen  dada  dimasukkan  sebagai argument  dari  fungsi ubOver(). Selanjutnya,  dataset citra  akan  diproses  dengan  algoritma  ROS  dan  tabel baru  dibuat  untuk  menyimpan  fitur  dan  kelas  yang telah diproses ROS. Jumlah dataset berdasarkan kelas dapat dicek dengan fungsi table().
 Combination of Over-Undersampling (COUS)
Combination  of  Over-Undersampling (COUS) merupakan kombinasi dari algoritma teknik sampling ROS dan RUS. Dengan kata lain, teknik ini terbentuk secara  hybrid  yang  menggabungkan  metode over - sampling dan under - sampling .  Algoritma  teknik gabungan ini adalah dengan melakukan over - sampling terhadap  kelas  minor  dan under - sampling terhadap kelas  mayor  hingga  kelas  memiliki  jumlah  sampel yang  sama  [20].  Teknik sampling data  ini  akan dilakukan dengan menggunakan fungsi ovun.sample() dari sampling ROSE. Argumen method dalam fungsi tersebut  harus  menggunakan  parameter both agar menggabungkan ROS dan RUS dalam sampling [16]. Berbeda  dengan sampling unbalanced ,  tabel  akan langsung  menyimpan  data  yang  telah  diproses  dan diseimbangkan dengan COUS. Dengan kata lain, tabel baru  untuk  menyimpan  data  yang  telah  diproses COUS tidak perlu dibuat. Jumlah dataset berdasarkan kelas dapat dicek dengan fungsi table().
 Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)
Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE)  merupakan  metode  over sampling yang paling banyak digunakan (Raghuwanshi and Shukla, 2020)  serta  diperkenalkan  oleh  Chawla  et  al.  (2002) [22-23].  Teknik  SMOTE  melakukan  over sampling tanpa  duplikasi  atau  penambahan  berdasarkan  k-NN ( k-Nearest Neighbors ) dari kelas minor [24]. SMOTE bertujuan  untuk  memperkaya  batas  kelas  minor dengan  membuat  contoh  buatan  dalam  kelas  minor dadripada  menambah  contoh  yang  sudah  ada  untuk menhindari  permasalahan  overfitting  [25].  Cara pembuatan data sampel baru dalam teknik ini adalah dengan  memilih  baris  yang  matching  secara  acak, kemudian  mempersiapkan  kombinasi  konveks  untuk sampel  baru  [19].  Teknik sampling data  ini  akan dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi ubSMOTE() dari sampling unbalanced [18].  Fitur  dan  kelas  data citra rontgen dada dimasukkan sebagai argument dari fungsi ubSMOTE(). Selanjutnya,  dataset  citra  akan diproses  dengan  algoritma  SMOTE  dan  tabel  baru dibuat  untuk  menyimpan  fitur  dan  kelas  yang  telah diproses  SMOTE.  Jumlah  dataset  berdasarkan  kelas dapat dicek dengan fungsi table().
 Tomek Link (T-Link) Tomek Link (T-Link) dianggap sebagai peningkatan  dari Nearest-Neighbor  Rule (AT  et  al. 2016).  Dalam  dataset,  terdapat instance yang merupakan  data  tetangga  terdekat  dan  berada  pada kelas  yang  berbeda.  Teknik  T-Link  ini  mencari instance tersebut  menggunakan 1-NN  ( One-Nearest- Neighbor ) dalam dataset. Untuk mengatasi imbalanced ,  pada  kelas  mayor instance tersebut dihapus [18]. Teknik sampling data ini akan dilakukan dengan menggunakan fungsi ubTomek() dari sampling unbalanced [18].  Fitur  dan  kelas  data  citra  rontgen
40
dada  dimasukkan  sebagai  argument  dari  fungsi ubTomek(). Selanjutnya,  dataset  citra  akan  diproses dengan algoritma T-Link dan tabel baru dibuat untuk menyimpan fitur dan kelas yang telah diproses T-Link. Jumlah dataset berdasarkan kelas dapat dicek dengan fungsi table().

## E. Membuat Data Uji
Tahap  ini  dilakukan  untuk  membuat  data  uji  yang digunakan dalam klasifikasi data.  Data uji atau testing data set merupakan  data  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian. Penelitian ini  menggunakan 100 buah sampel data  uji  yang dipilih secara acak. Selanjutnya, data aktual atau hasil asli dari dataset disimpan didalam tabel terpisah untuk pengujian.

## F. Klasifikasi Data
Setelah  melakukan sampling data,  tahap  ini  dilakukan untuk klasifikasi terhadap data tersebut. Metode yang dipilih untuk  klasifikasi  data  dalam  penelitian  ini  adalah Support Vector  Machines (SVM).  Model  klasifikasi  SVM  pertama kali diperkenalkan oleh Cortes dan Vapnik (1995) [26]. SVM merupakan  metode  klasifikasi  yang  banyak  digunakan, karena  akurasi  klasifikasi  yang  sangat  dipengaruhi  oleh pengaturan  parameter  kernel  dan  seleksi  fitur  [27].  SVM digolongkan  sebagai  teknik Supervised  Machine  Learning yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi.  SVM mengelompokkan  data  dengan  mencari hyperplane cocok yang  dapat  memisahkan  data  berdasarkan  margin  tertinggi [28-29].  Pembuatan  model  SVM  dilakukan  dengan memanfaatkan fungsi svm() dalam package e1071. Fungsi ini digunakan  untuk  melakukan  pelatihan  data  terhadap  model SVM  [17].  Argumen  yang  digunakan  dalam  fungsi svm() adalah  kelas  dan  dataset  yang  telah  diproses  berdasarkan setiap teknik sampling data.

## G. Evaluasi Teknik Sampling
Tahap  ini  dilakukan  untuk  membandingkan  hasil  dari performa  setiap teknik sampling data serta data imbalanced setelah klasifikasi data dilakukan. Evaluasi dilakukan dengan menghitung akurasi, spesifisitas, sensitivitas, dan AUC untuk setiap  teknik sampling data.  Untuk  mengukur  kriteria tersebut, maka prediksi akan dilakukan dengan menggunakan data imbalanced dan  yang  telah  melalui  proses sampling . Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi predict () dalam  R.  Argumen  dalam  fungsi  tersebut  adalah menggunakan  model  SVM  dari  setiap  teknik sampling dan data  pengujian.  Selanjutnya,  dataframe  dibuat  untuk membandingkan  hasil  prediksi  dengan  aktual.  Hasil  yang didapatkan  dari  proses  prediksi  adalah confussion  matrix . Hasil confussion  matrix digunakan  untuk  menghitung Akurasi,  Spesifisitas,  Sensitivitas,  dan  AUC.  Menurut Apostolopoulos  and  Mpesiana  (2020)  serta  (Purnajaya  and Kusuma,  2019),  persamaan  yang  akan  digunakan  kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒) (1)
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒) (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒) (3) 𝐴𝑈𝐶 = 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 + 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 2 (4)
Persamaan  tersebut  diterapkan  pada confussion  matrix yang  didapatkan  untuk  setiap  prediksi  yang  dilakukan. Kemudian,  teknik sampling dan  kriteria  tersebut  disajikan dalam  sebuah  tabel.  Tabel  tersebut  menjadi  tabel  untuk evaluasi  terhadap  kriteria  performa  yang  didapatkan  oleh setiap teknik sampling agar dapat dibandingkan [30-31].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian ini akan  membahas hasil evaluasi  yang diperoleh dengan  kriteria  akurasi,  spesifisitas,  sensitivitas,  dan  AUC. Hasil  evaluasi  dari  teknik sampling data  dengan  data imbalanced dan teknik sampling data untuk data citra infected dan uninfected dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I P ERBANDINGAN P ERFORMA D ATA I MBALANCED DAN T EKNIK S AMPLING D ATA Teknik Sampling Data Akurasi (%) Spesifisitas (%) Sensitivitas (%) AUC (%) Imbalanced 95,00 95,89 92,59 94,24 RUS 92,00 89,04 100 94,52 ROS 98,00 98,63 96,30 97,46 COUS 92,00 93,15 88,89 91,02 SMOTE 99,00 98,63 100 99,32 T-Link 94,00 95,89 88,89 92,39
Gambar 1. Perbandingan Performa Data Imbalanced dan Teknik Sampling Data
Pada  Tabel  1  dan  Gambar  1  dapat  dilihat  mengenai informasi  mengenai  kriteria  yang  didapatkan  oleh  setiap teknik sampling data.  Akurasi  yang  didapatkan  oleh  data
82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 Akurasi (%) Spesifisitas (%) Sensitivitas (%) AUC (%)
Perbandingan Performa Teknik Sampling Data untuk Klasifikasi Pasien Terinfeksi Covid-19 Menggunakan Rontgen Dada (Akhmad Rezki Purnajaya, Fuad Dwi Hanggara)
41
imbalanced , RUS, ROS, COUS, SMOTE, dan T-Link adalah sebanyak  95%,  92%,  98%,  92%,  99%,  dan  94%  secara berurutan. Akurasi tertinggi berada pada teknik sampling data SMOTE  sebanyak  99%  dibandingkan  dengan  teknik sampling lainnya.  Spesifisitas  yang  diperoleh  data imbalanced , RUS, ROS, COUS, SMOTE, dan T-Link adalah sebanyak  95.89%,  89.04%,  98.63%,  93.15%,  98.63%,  dan 95.89%  secara  berurutan.  Spesifisitas  tertinggi  berada  pada teknik sampling data  ROS  dan  SMOTE  sebanyak  98.63%. Kemudian, sensivisitas data imbalanced , RUS, ROS, COUS, SMOTE, dan T-Link adalah sebanyak 92.59%, 100%, 96.3%, 88.89%,  100%,  dan  88.89%  secara  berurutan.  RUS  dan SMOTE  memiliki  tingkat  sensitivitas  tertinggi  sebanyak 100%.  AUC  yang  diperoleh  data imbalanced ,  RUS,  ROS, COUS,  SMOTE,  dan  T-Link  adalah  sebanyak  94.24%, 94.52%,  97.46%,  91.02%,  99.32%,  dan  92.39%  secara berurutan  AUC  tertinggi  yang  didapatkan  adalah  sebanyak 99.32% oleh teknik sampling data SMOTE.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini, evaluasi data imbalanced dan teknik sampling data telah dilakukan. Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  citra  rontgen  dada infected dan uninfected . Penelitian ini juga membandingkan performa data imbalanced dengan 5 teknik sampling data, yakni RUS, ROS, COUS,  SMOTE,  dan  T-Link.  Hasil  yang  didapatkan  oleh setiap teknik sampling data berbeda-beda. Berdasarkan hasil evaluasi  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa teknik sampling data  SMOTE  paling  unggul  dibandingkan dengan  teknik  lainnya.  Hal  tersebut  diukur  dari  kriteria perhitungan  AUC  yang  didapatkan  oleh  data imbalanced , RUS,  ROS,  COUS,  SMOTE,  dan  T-Link  adalah  94.24%, 94.52%,  97.46%,  91.02%,  99.32%,  dan  92.39%  secara berurutan. SMOTE mendapatkan nilai AUC tertinggi sebesar 99.32%  dan  akurasi  tertinggi  sebesar  99%.  Selain  itu, SMOTE  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  pada  data imbalanced sebanyak 4% dan meningkatkan nilai AUC pada data imbalanced sebanyak 5.08%. Dengan kata lain, SMOTE merupakan  teknik sampling yang  paling  unggul  dalam menangani  permasalahan imbalanced dengan  data  citra rontgen  dada  ( infected dan uninfected )  untuk  prediksi COVID-19.
Untuk penelitian selanjutnya, harapannya adalah penelitian dengan  jumlah  dataset  yang  lebih  banyak  disertai  dengan ukuran  citra  yang  lebih  besar  agar  dapat  mengetahui perubahan  pada  kriteria  evaluasi.  Hal  tersebut  diharapkan dapat  menunjukkan  adanya  peningkatan  pada  performa klasifikasi data. Harapan lainnya adalah perbandingan dengan metode  teknik sampling data  lainnya  diluar  dari  5  teknik sampling ini  agar  dapat  mengetahui  teknik  yang  lebih  baik dari teknik yang dibandingkan..

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Direktorat Riset dan  Pengabdian  Masyarakat,  Kementerian  Riset  dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional atas dukungan
yang  diberikan  kepada  peneliti  berupa  bantuan  dana penelitian  yang  menunjang  berlangsungnya  penelitian  ini dengan baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Yunus, N. R. and Rezki, A. (2020) ‘Kebijakan Pemberlakuan Lock  Down  Sebagai  Antisipasi  Penyebaran  Corona  Virus Covid-19’,  SALAM:  Jurnal  Sosial  dan  Budaya  Syar-i,  7(3). doi: 10.15408/sjsbs.v7i3.15083.
[2] Shi, H. et al. (2020) ‘Radiological findings from 81 patients with  COVID-19  pneumonia  in  Wuhan,  China:  a  descriptive study’,  The  Lancet  Infectious  Diseases.  Elsevier  Ltd,  20(4), pp. 425–434. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30086-4.
[3] Guo, H. et al. (2020) ‘The impact of the COVID-19 epidemic on  the  utilization  of  emergency  dental  services’,  Journal  of Dental  Sciences.  Elsevier  B.V.,  (xxxx),  pp.  0–3.  doi: 10.1016/j.jds.2020.02.002.
[4] Pastor, C. K. L. (2020) ‘Sentiment Analysis on Synchronous Online  Delivery  of  Instruction  due  to  Extreme  Community Quarantine  in  the  Philippines  caused  by  COVID-19 Pandemic’, Asian Journal of Multidisciplinary Studies, 3(1).
[5] Li, Q. et al. (2020) ‘Early Transmission Dynamics in Wuhan, China,  of  Novel8  Coronavirus– Infected Pneumonia’,  New England  Journal  of  Medicine,  pp.  1199–1207.  doi: 10.1056/nejmoa2001316.
[6] Mahase,  E.  (2020)  ‘Coronavirus  covid-19  has  killed  more people than SARS and MERS combined, despite lower case fatality  rate’,  BMJ  (Clinical  research  ed.),  368(February),  p. m641. doi: 10.1136/bmj.m641.
[7] Sohrabi, C. et al. (2020) ‘World Health Organization declares global  emergency:  A  review  of  the  2019  novel  coronavirus (COVID-19)’,  International  Journal  of  Surgery.  Elsevier, 76(February), pp. 71–76. doi: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034.
[8] Bergtholdt,  M.,  Wiemker,  R.  and  Klinder,  T.  (2016) ‘Pulmonary  nodule  detection  using  a  cascaded  SVM classifier’,  Medical  Imaging  2016:  Computer-Aided Diagnosis, 9785, p. 978513. doi: 10.1117/12.2216747.
[9] Harefa,  J.  and  Pratiwi,  M.  (2016)  ‘Comparison  Classifier: Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (K- NN) In Digital Mammogram Images’, Juisi, 02(02), pp. 35– 40. Available at: http://peipa.essex.ac.uk/pix/mias/.
[10] Fernández, A. et  al. (2018) Learning from Imbalanced Data Sets, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3- 319-98074-4.
[11] Cohen,  J.  P.,  Morrison,  P.  and  Dao,  L.  (2020)  ‘COVID-19 Image Data Collection’. Available at: http://arxiv.org/abs/2003.11597.
[12] Wang, X. et al. (2019) ‘ChestX-ray: Hospital-Scale Chest X- ray  Database  and  Benchmarks  on  Weakly  Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases’, Advances  in  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition,  pp. 369–392. doi: 10.1007/978-3-030-13969-8_18.
[13] Kim, S. et al. (2018) ‘Time-resolved fractal dimension analysis in  ferroelectric  copolymer  thin  films  using  R-based  image processing’,  Materials  Letters.  Elsevier  B.V.,  230,  pp.  195– 198. doi: 10.1016/j.matlet.2018.07.125.
[14] Ole´s, A. et al. (2020) ‘Image processing and analysis toolbox for  R’,  R package version  4.30.0,  pp.  1–52.  Available  at: http://bioconductor.org/ package s/release/bioc/html/EBImage. html.
42
[15] Zhu,  B.  et  al.  (2019)  ‘IRIC:  An  R sampling for  binary imbalanced classification’,  SoftwareX.  Elsevier  B.V.,
10(October), p. 100341. doi: 10.1016/j.softx.2019.100341.
[16] Lunardon,  N.,  Menardi,  G.  and  Torelli,  N.  (2015)  ‘ROSE: Random Over- Sampling Examples’, R package version 0.0-3, pp. 1–19. doi: 10.1007/s10618-012-0295-5.
[17] Meyer, D. et al. (2019) ‘Misc Functions of the Department of Statistics, Probability  Theory  Group  (Formerly:  E1071),  TU Wien’,  R package version  1.7-3,  pp.  1–63.  Available  at: https://cran.r-project.org/ package =e1071.
[18] Andrea,  A.  et  al.  (2015)  ‘Racing  for Unbalanced Methods Selection’,  R package version  2.0,  pp.  1–18.  Available  at: https://cran.r-project.org/ package = unbalanced .
[19] Mehmood,  R.  and  Selwal,  A.  (2020)  Proceedings  of  ICRIC 2019, Lecture Notes in Electrical Engineering. Edited by P. K. Singh et al. Cham: Springer International Publishing (Lecture Notes  in  Electrical  Engineering).  doi:  10.1007/978-3-030- 29407-6.
[20] Johnson, J. M. and Khoshgoftaar, T. M. (2019) ‘Deep learning and data sampling with imbalanced big data’, Proceedings  - 2019  IEEE  20th  International  Conference  on  Information Reuse and Integration for Data Science, IRI 2019, (July), pp. 175–183. doi: 10.1109/IRI.2019.00038.
[21] Pang,  Y.  et  al.  (2019)  ‘A  signature-based  assistant  random over sampling method  for  malware  detection’,  Proceedings  - 2019 18th IEEE  International Conference on Trust, Security and  Privacy  in  Computing  and  Communications/13th  IEEE International  Conference  on  Big  Data  Science  and Engineering,  TrustCom/BigDataSE  2019,  pp.  256–263.  doi: 10.1109/TrustCom/BigDataSE.2019.00042.
[22] Raghuwanshi,  B.  S.  and  Shukla,  S.  (2020)  ‘SMOTE  based class-specific  extreme  learning  machine  for imbalanced learning’, Knowledge-Based Systems. Elsevier B.V., 187, p. 104814. doi: 10.1016/j.knosys.2019.06.022.
[23] Chawla, N. V et al. (2002) ‘SMOTE: Synthetic minor ity over- sampling technique’,  Journal  of  Artificial  Intelligence Research, 16, pp. 321–357. doi: 10.1613/jair.953.
[24] Komori,  O.  and  Eguchi,  S.  (2019)  Statistical  Methods  for Imbalanced Data  in  Ecological  and  Biological  Studies.  doi: 10.1007/978-4-431-55570-4.
[25] AT, E. et al. (2016) ‘Classification of Imbalance Data using Tomek  Link  (T-Link)  Combined  with  Random  Under- sampling (RUS) as a Data Reduction Method’, Global Journal of Technology and Optimization, 01(S1). doi: 10.4172/2229- 8711.S1111.
[26] Cortes, C. and Vapnik, V. (1995) ‘Support-vector networks’, Machine Learning, 20(3), pp. 273–297. doi: 10.1007/BF00994018.
[27] Wang, M. and Chen, H. (2020) ‘Chaotic multi-swarm whale optimizer  boosted  support  vector  machine  for  medical diagnosis’,  Applied  Soft  Computing  Journal.  Elsevier  B.V., 88, p.105946. doi: 10.1016/j.asoc.2019.105946.
[28] Vluymans,  S.  (2019)  Dealing  with imbalanced and  weakly labelled data in machine learning using fuzzy and rough set methods,  Studies  in  Computational  Intelligence.  doi: 10.1007/978-3-030-04663-7_1.
[29] Jain,  M.  et  al.  (2020)  ‘Speech  Emotion  Recognition  using Support  Vector  Machine’,  International  Journal  of  Smart Home, 6(2), pp. 101–108. doi: 10.1109/kst.2013.6512793.
[30] Apostolopoulos, I. D. and Mpesiana, T. A. (2020) ‘Covid-19: automatic  detection  from  X-ray  images  utilizing  transfer learning  with  convolutional  neural  networks’,  Physical  and Engineering  Sciences  in  Medicine.  Springer  International Publishing, (0123456789), pp. 1–6. doi: 10.1007/s13246-020- 00865-4.
[31] Purnajaya, A. R. and Kusuma, W. A. (2019) Prediksi Interaksi pada Jejaring Bipartite Senyawa dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang. Institut Pertanian Bogor. doi:
10.13140/RG.2.2.28328.52484.
.