Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E- ISSN 2503-2933 29

## Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas Pada Level Data
Gagah Gumelar* 1 , Kusrini 2 , Hanif Al Fatta 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia, (0274) 884201
e-mail: * 1 gagahgumelar@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id,
3 hanif.alfatta@amikom.ac.id

## Abstrak
Imbalance  data  merupakan  masalah  yang  harus  diselesaikan  pada  klasifikasi  data mining,  karena  dapat  mengakibatkan  menurunnya  performa  klasifikasi.  salah  satu  cara  untuk mengatasi masalah imbalance data adalah dengan metode sampling. metode sampling sendiri dibagi  menjadi  tiga  yaitu  under  sampling,  over  sampling,  dan  hybrid.  metode  over  sampling dipilih  karena  tidak  menghilangkan  informasi  penting  dari  sebuah  data.  algoritma  smote merupakan  salah  satu  contoh  dari  algoritma  oversampling.  dalam  perkembangannya algoritma  smote  memiliki  kelemahan  yaitu  data  sintesis  yang  dihasilkan  mengalami overgeneralize  dan  noise  sehingga  ditemukan  algoritma  k  means  smote  pada  penelitian  ini membandingkan  antara  dataset  tanpa  resampling  dengan  yang  telah  dilakukan  resampling. Pengukuran  hasil  penelitian  menggunakan  algoritma  klasifikasi  yaitu  logistic  regression, decision  tree,  naïve  bayes  dan  svm  confusion  matrix  dan  gmean  sebagai  penguji  performa klasifikasi. Hasil dari penelitian penerapan metode oversampling pada dataset dengan nilai IR yang  berbeda  -  beda  pada  dataset  yang  imbalance  menghasilkan  kombinasi  algoritma oversampling  dan  algoritma  klasifikasi  paling  signifikan  terdapat  pada  dataset  ecoli  dengan imbalance ratio 9.28 algoritma Naive Bayes dengan algoritma k means SMOTE memiliki nilai akurasi 76,9 % dan nilai g mean 0.866 dimana jika dibandingkan dengan implementasi dataset yang  langsung  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  Naive  bayes  yang  memiliki  nilai akurasi 44,2 % dan nilai g mean sebesar 0.629 selisih nilai akurasi sebesar 32,7 % dan g mean 0,237.
Kata kunci — imbalance data, resampling, SMOTE, K Means SMOTE

## Abstract
Data imbalance is a problem that must be solved in data mining classification, because it can result in a decrease in classification performance. One way to solve the problem of data imbalance  is  by  sampling  method.  The  sampling  method  itself  is  divided  into  three,  namely under sampling, over sampling, and hybrid. The over sampling method was chosen because it does not remove important information from a data. The smote algorithm is an example of an oversampling  algorithm.  In  its  development,  the  smote  algorithm  has  a  weakness,  namely  the synthesis  data  produced  is  overgeneralized  and  noise  so  that  the  k  means  SMOTE  algorithm was  found  in  this  study  comparing  the  dataset  without  resampling  with  the  one  that  has  been resampling.  Measurement  of  research  results  using  classification  algorithms,  namely  logistic regression, decision tree, naïve bayes and svm, confusion matrix and g mean as a classification performance tester. The results of the research on the application of the oversampling method
30 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E-ISSN 2503-2933
Gagah , et., al [ Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Level Data]
IJCCS Vol. x,
to datasets with different IR values - the difference in the imbalance dataset resulted in the most significant  combination  of  oversampling  algorithm  and  classification  algorithm  found  in  the ecoli dataset with an imbalance ratio of 9.28 Naive Bayes algorithm with the k means SMOTE algorithm has an accuracy value of 76.9% and a mean g value of 0.866 which when compared to the implementation of the dataset which is directly classified using the Naive bayes algorithm which has an accuracy value of 44.2% and a mean g value of 0.629 the difference between an accuracy value of 32.7% and a g mean of 0.237.
Keywords — imbalance data, resampling, SMOTE, K means SMOTE

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  adalah  suatu  kegiatan  pengumpulan  data,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan  pengetahuan  dari  sebuah  data  [1].  Salah  satu  cabang  dari data  mining adalah klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  teknik  penggalian  informasi  dari  sebuah  data.  Klasifikasi merupakan  bagian  dari supervised  classification yaitu  kelas  sudah  diketahui  dari  awal  [8]. Permasalahan  pada  saat  data  mining  dengan  metode  klasifikasi  adalah  keadaan  kelas  pada dataset yang tidak seimbang. Ketidakseimbangan dataset adalah keadaan dimana distribusi kelas di dalam dataset tidak seimbang [2] .
Sebuah  data  dapat  dikatakan  sebagai  tidak  seimbang  apabila  ada  suatu  kelas  yang memiliki  data  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya.  Kelompok  dari  kelas dengan jumlah  yang  lebih  banyak  disebut  dengan  kelas  mayoritas,  sedangkan  kelompok  kelas dengan  jumlah  yang  lebih  sedikit  disebut  dengan  kelas  minoritas  [10]  .  Perbandingan  antara kelas  mayoritas  dengan  kelas  minoritas  disebut  dengan Imbalance  Ratio  (IR) atau  rasio ketidakseimbangan  [2]  .  Ketidakseimbangan  dataset  pada  data  mining  adalah  masalah  yang serius dan harus ditangani.
Dataset yang  tidak  seimbang  menyebabkan  misleading  atau  kesesatan  dalam menentukan hasil kualifikasi dimana data kelas minoritas sering diklasifikasikan sebagai kelas mayoritas  [10].  Penerapan  algoritma  klasifikasi  secara  langsung  tanpa  memperhatikan keseimbangan distribusi kelas dapat mengakibatkan prediksi yang baik bagi kelas mayoritas dan tidak baik pada kelas minoritas.
Apabila  algoritma  klasifikasi  diimplementasikan  tanpa  algoritma resampling terhadap dataset  yang  memiliki  kelas imbalance maka  akan  mengalami  penurunan  performa  dalam klasifikasinya  [10].   Pada  implementasinya resampling terdapat  3  teknik resampling yaitu  1. under  sampling 2. over  sampling ,  dan  3. hybrid (  gabungan  ke  antara undersampling dan oversampling )  [9]  .  Teknik  oversampling  dipilih  karena  seperti  undersampling  yang  dapat menghilangkan  informasi  penting  dari  dataset.  Algoritma  oversampling  yang  digunakan Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE), algoritma  ini  dipilih  dari  beberapa algoritma resampling karena Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE) menghasilkan akurasi yang baik dan efektif dalam menangani kelas yang tidak seimbang karena dapat mengurangi overfitting [10].
Hal ini bertujuan untuk menyeimbangkan distribusi kelas pada dataset yang imbalance sehingga dapat meningkatkan kinerja dari algoritma klasifikasi. Hasil dari penelitian kombinasi ini  akan  dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  tanpa resampling dan  kombinasi  antara  teknik resampling + clustering dengan  algoritma  klasifikasi.  Uji  evaluasi  yang  digunakan  adalah akurasi, G Mean (g-mean) , dan Confusion Matrix (CM). Data yang digunakan untuk pengujian adalah data public ecoli yang dapat diakses secara bebas di KEELS imbalance dataset. namun pada implementasinya SMOTE memiliki kekurangan yaitu data sintesis yang tumpang tindih.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E- ISSN 2503-2933 31
rt and clear, implies research results (First Author)
Peneliti lain melakukan penelitian dengan mengkombinasikan antara algoritma SMOTE dengan algoritma Naive Bayes pada penentuan potensi kredit di koperasi guru rawamerta pada data  yang  tidak  seimbang.  Hasil  dari  kombinasi  antara  algoritma SMOTE dengan  algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 94,015 % dan G mean sebesar 0,948 [5].
Peneliti  lain  mengusulkan  kombinasi  antara  algoritma  SMOTE  dengan  algoritma klasifikasi Naive  Bayes, SVM,  KNN,  DT yang  menghasilkan  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  yang  telah  dilakukan  implementasi  algoritma 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  yang  telah  dilakukan  implementasi  algoritma SMOTE dengan 10 fold cross validation [10]. P eneliti  lain  melakukan  penelitian  dengan  metode SMOTE pada AODE dapat meningkatkan  nilai  kinerja  akurasi  dengan  efektif  pada  klasifikasi  imbalance  class  atau  kelas tidak seimbang yang digunakan untuk credit scoring atau penilaian kredit pada datasets German Credit [6].
Peneliti  lain  mengusulkan  kombinasi  antara  algoritma  SMOTE  dengan  algoritma clustering yaitu K-means . Pada paper ini disebutkan bahwa SMOTE memiliki kelemahan yaitu hasil  dari  data  sintesis  yang noise karena  tidak  membedakan  area  kelas  yang  tumpang  tindih. Hasil  dari  kombinasi  kedua  algoritma  ini  membuat  akurasi  menghasilkan  klasifikasi  SVM memiliki akurasi dan sensitivitas lebih baik, yaitu 82 % dan 77 % [4].
Peneliti  lain  mengusulkan  kombinasi  antara  algoritma  genetika  dengan  algoritma SMOTE , pada paper ini dijelaskan bahwa SMOTE memiliki kelemahan yaitu overgeneralization karena hasil dari data sintesis merupakan data yang sama dari data asli, sehingga kombinasi dari kedua  algoritma  ini  digunakan  untuk  mengatasi  hal  tersebut.  Penerapan  dari  usulan  ini menghasilkan nilai G-mean yang lebih baik daripada SMOTE tanpa algoritma genetika [11]  . Dari  referensi  yang  sudah  disajikan  peneliti  ingin  mencoba  membandingkan  antara algoritma klasifikasi terhadap dataset tanpa oversampling , algoritma SMOTE dengan algoritma klasifikasi,  dan  algoritma k  means  SMOTE dengan  algoritma  klasifikasi  dengan  dataset  yang memiliki nilai imbalance ratio yang berbeda - beda.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dimulai  dengan  merumuskan  masalah,  studi  literatur  dari  jurnal, buku,  serta  berbagai  sumber  di  internet  yang  menunjang  jalannya  penelitian.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset ecoli , yang diambil dari repository keels dataset yang  menyediakan  dataset  imbalance  dengan  berbagai  ukuran  imbalance  atau  sering  disebut dengan imbalance  ratio ( IR )  detail  dari  dataset  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel  2. Dataset  yang  didapat  dari  keels  dataset  dilakukan  preprocessing  untuk  mengubah  kelas  dari string menjadi nilai numeric . setelah dilakukan preprocessing pada dataset, ada 3 skenario yang dilakukan pada penelitian ini yaitu:
1. Implementasi dataset dengan algoritma klasifikasi
2. Implementasi  dataset  kemudian  dilakukan  sampling  dengan  algoritma  smote,  kemudian dilakukan klasifikasi dengan algoritma klasifikasi
3. Implementasi  dataset  kemudian  dilakukan  sampling  dengan  algoritma  k  means  smote, kemudian dilakukan klasifikasi dengan algoritma klasifikasi
32 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E-ISSN 2503-2933
Gagah , et., al [ Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Level Data]
IJCCS Vol. x,
Kemudian  dilakukan  evaluasi  hasil  menggunakan confusion  matrix dan G  mean .  Sehingga hasil dari evaluasi yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai hasil dari penelitian Metode penelitian ini sesuai dengan gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan metode penelitian pada gambar 1 untuk penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1   Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah  mencari  kombinasi  akurasi  terbaik  dari metode oversampling dataset dari beberapa level imbalance.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E- ISSN 2503-2933 33
rt and clear, implies research results (First Author)

## 2.2   Study Literatur
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  rumusan masalah  yang  sudah  dirumuskan  sebelumnya.  Studi  literatur  implementasi  algoritma SMOTE pada dataset yang memiliki imbalance ratio yang berbeda - beda [10]. kemudian implementasi algoritma k means SMOTE terhadap dataset yang imbalance [4].

## 2.3   Pengumpulan Data
Dataset didapat dari repository keels dapat diakses pada lama https://sci2s.ugr.es/keel/imbalanced.php yang  menyediakan  dataset  yang  imbalance.  Detail atribut dataset  ecoli yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  pada  tabel  1,  Sedangkan  untuk dataset imbalance dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1. Atribut Data e coli No Atribut 1 a1 2 a2 3 a3 4 a5 5 a6 6 a7 7 Class
Detail dataset ecoli yang digunakan pada penelitian ini  yaitu pada tabel 2.
Tabel 2. Detail Dataset e coli dan Nilai Imbalance Ratio No Dataset IR 1 ecoli-0_vs_1 1.86 2 ecoli1 3.36 3 ecoli2 5.46 4 ecoli3 8.6 5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 7 ecoli-0-1_vs_5 11 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6 12.28
34 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E-ISSN 2503-2933
Gagah , et., al [ Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Level Data]
IJCCS Vol. x,
9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 10 ecoli4 15.8

## 2.4   Normalisasi Data
Pada  proses  preprocessing  ini  bertujuan  untuk  mengubah  kelas  dari  dataset  yang sebelumnya text menjadi numeric ,  sehingga  dapat  dilakukan  klasifikasi  terhadap  dataset. Terdapat dua kelas didalam dataset ecoli , yaitu positif dan negatif. Kelas positif diwakili dengan angka 1 sedangkan kelas negatif diwakili dengan angka 0.

## 2.5   SMOTE
Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) merupakan teknik oversampling untuk  menyeimbangkan  jumlah  distribusi  data  pada  sebuah  kelas  minoritas  dengan  cara mensintesis  (membuat  data  baru)  dataset  dari  kelas  minoritas  hingga  jumlah  dataset  menjadi seimbang  dengan  jumlah  dataset  pada  kelas  mayoritas  [3]. Metode  Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique  (SMOTE) ditawarkan  untuk  menangani Overfitting ,  yaitu  dengan memanfaatkan ketetanggaan terdekat (K-NN) dari jumlah oversampling yang dikehendaki.

## 2.6    K means SMOTE
K  means  SMOTE merupakan  algoritma  oversampling  yang  mengkombinasikan  antara algoritma k means dengan algoritma SMOTE dimana dataset dikelompokan terlebih dahulu oleh algoritma k  means kemudian  dari  cluster  yang  terbentuk  dipilih  cluster  untuk  dilakukan oversampling menggunakan algoritma SMOTE [12].

## 2.7 Implementasi Algoritma Klasifikasi
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi LR,  DC,  NB  dan  SVM sebagai evaluasi  dari  kombinasi  algoritma  sampling  yang  diterapkan.  Dataset  yang  digunakan  untuk penelitian ini dibagi menjadi 2 yaitu:
1. Data Testing
2. Data Training
dimana pembagiannya data testing sebesar 20 % sedangkan data training sebesar 80 %.

## 2.8   Evaluasi Hasil
Pada  data  mining  klasifikasi  cara  untuk  mengukur  kinerja  dari  sebuah  model  yang dihasilkan  menggunakan Confusion  Matrix . Confusion  Matrix adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  performa  klasifikasi  pada  konsep data  mining [7]  . Presisi  atau confidence adalah  proporsi  data  yang  diprediksi  positif  oleh  algoritma  klasifikasi yang  juga  positif  benar  pada  data  sebenarnya. Recall atau sensitivity adalah  proporsi  kasus positif yang sebenarnya diprediksi positif secara benar [10].
Tabel 3. Confusion Matrix Predicted Class Actual Class + - + True Positives (TP) False Positives (FP) - False Negatives (FN True Negatives (TN)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E- ISSN 2503-2933 35
rt and clear, implies research results (First Author)
Perhitungan akurasi dengan tabel Confusion Matrix terdapat pada rumus 1 = …………………………………………………………1 = ……………………………………………….2 = …………….………………………………………………. 3 −  =     × ……………………….……………... 4

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil
Pada  penelitian  ini,  membandingkan  penerapan  antara  algoritma  klasifikasi,  algoritma SMOTE dengan  algoritma  klasifikasi,  kemudian  algoritma k  means  SMOTE dengan  algoritma klasifikasi. algoritma over sampling yang digunakan adalah algoritma SMOTE dan algoritma k means  SMOTE .  sedangkan  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  algoritma Logistic Regression,  Decision  Tree,  Naive  Bayes,  dan  SVM .  Setelah  dilakukan  normalisasi  terhadap dataset  yang  memiliki  imbalance  ratio  yang  berbeda  -  beda.  Evaluasi  hasil  yang  digunakan adalah menggunakan confusion matrix akurasi dan G mean . Hasil dari skenario yang dijelaskan sebelumnya dapat dilihat pada tabel 4, 5, dan 6.
Tabel 4. Hasil Implementasi Algoritma Klasifikasi Terhadap Dataset
No Dataset IR Logistic Regression Decision Tree Akurasi G mean Akurasi G mean 1 ecoli-0_vs_1 1.86 0.977 0.971 0.977 0.971 2 ecoli1 3.36 0.852 0.852 0.852 0.766 3 ecoli2 5.46 0.838 0.838 0.911 0.814 4 ecoli3 8.6 0.926 0.926 0.897 0.436 5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 0.980 0.980 0.980 0.866 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 1 1 0.977 0.987 7 ecoli-0-1_vs_5 11 0.958 0.958 0.937 0.699 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6  12.28 0.985 0.985 0.970 0.701 9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 0.982 0.982 0.928 0.495 10  ecoli4 15.8 0.926 0.926 0.926 0.755 No Dataset IR Naive Bayes SVM Akurasi G mean Akurasi G mean 1 ecoli-0_vs_1 1.86 0.954 0.942 0.977 0.971 2 ecoli1 3.36 0.808 0.882 0.852 0.706 3 ecoli2 5.46 0.205 0.262 0.882 0.542 4 ecoli3 8.6 0.794 0.796 0.926 0.0
36 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E-ISSN 2503-2933
Gagah , et., al [ Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Level Data]
IJCCS Vol. x,
5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 0.442 0.629 0.961 0.856 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 0.886 0.555 0.977 0.816 7 ecoli-0-1_vs_5 11 0.979 0.866 0.937 0.846 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6 12.28 0.970 0.0 0.985 0.707 9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 0.982 0.866 0.982 0.866 10  ecoli4 15.8 0.808 0.890 0.926 0.0
Tabel 5. Hasil Implementasi Algoritma Klasifikasi dan Algoritma Smote Terhadap Dataset
No Dataset IR Logistic Regression Decision Tree Akurasi G mean Akurasi G mean 1 ecoli-0_vs_1 1.86 0.977 0.971 0.977 0.971 2 ecoli1 3.36 0.838 0.759 0.823 0.692 3 ecoli2 5.46 0.867 0.838 0.911 0.863 4 ecoli3 8.6 0.808 0.804 0.867 0.601 5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 0.884 0.819 0.942 0.847 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 0.954 0.975 0.931 0.962 7 ecoli-0-1_vs_5 11 0.916 0.835 0.937 0.846 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6 12.28 0.940 0.690 0.985 0.707 9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 0.964 0.857 0.946 0.700 10  ecoli4 15.8 0.926 0.959 0.941 0.762 No Dataset IR Naive Bayes SVM Akurasi G mean Akurasi G mean 1 ecoli-0_vs_1 1.86 0.977 0.971 0.977 0.971 2 ecoli1 3.36 0.808 0.882 0.852 0.819 3 ecoli2 5.46 0.25 0.347 0.852 0.830 4 ecoli3 8.6 0.794 0.796 0.779 0.788 5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 0.423 0.612 0.884 0.819 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 0.931 0.796 0.977 0.987 7 ecoli-0-1_vs_5 11 0.979 0.866 0.916 0.835 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6 12.28 0.970 0.701 0.940 0.690 9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 0.982 0.866 0.964 0.857 10  ecoli4 15.8 0.779 0.872 0.926 0.959
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E- ISSN 2503-2933 37
rt and clear, implies research results (First Author)
Tabel 6. Hasil Implementasi Algoritma Klasifikasi dan Algoritma K Means Smote Terhadap
Dataset No Dataset IR Logistic Regression Decision Tree Akurasi G mean Akurasi G mean 1 ecoli-0_vs_1 1.86 0.977 0.971 0.977 0.971 2 ecoli1 3.36 0.838 0.759 0.838 0.631 3 ecoli2 5.46 0.882 0.846 0.911 0.814 4 ecoli3 8.6 0.794 0.574 0.882 0.432 5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 0.903 0.829 0.980 0.866 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 0.977 0.987 1.0 1.0 7 ecoli-0-1_vs_5 11 0.937 0.846 0.958 0.856 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6 12.28 0.940 0.690 0.985 0.707 9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 0.964 0.857 0.982 0.866 10  ecoli4 15.8 0.941 0.967 0.926 0.755 No Dataset IR Naive Bayes SVM Akurasi G mean Akurasi G mean 1 ecoli-0_vs_1 1.86 0.977 0.971 0.977 0.971 2 ecoli1 3.36 0.794 0.832 0.838 0.759 3 ecoli2 5.46 0.338 0.473 0.852 0.784 4 ecoli3 8.6 0.823 0.812 0.779 0.569 5 ecoli-0-3-4-7_vs_5-6 9.28 0.769 0.866 0.903 0.829 6 ecoli-0-6-7_vs_5 10 0.954 0.806 0.977 0.987 7 ecoli-0-1_vs_5 11 0.979 0.866 0.916 0.835 8 ecoli-0-1-4-7_vs_5-6 12.28 0.970 0.701 0.940 0.690 9 ecoli-0-1-4-6_vs_5 13 0.982 0.866 0.964 0.857 10  ecoli4 15.8 0.882 0.934 0.955 0.975

## 3.2   Pembahasan
Hasil  pengujian  terhadap dataset dengan imbalance  ratio yang  rendah  ke  tinggi menghasilkan  nilai  akurasi  dan G  mean yang  variatif.  nilai  akurasi  dan G  mean pada dataset ecoli dengan skenario pertama (keseluruhan hasil pada skenario pertama dapat dilihat pada tabel 4 diatas) dataset imbalance langsung diimplementasikan terhadap algoritma klasifikasi dengan split data 20 % untuk data testing dan 80 % untuk data training menghasilkan akurasi terbaik 100 % dan G mean 1  pada dataset imbalance ratio 10 dengan algoritma logistic regression . Sedangkan untuk skenario ke dua (keseluruhan hasil pada skenario kedua dapat dilihat pada  tabel  5  diatas)  dataset  yang imbalance dilakukan oversampling menggunakan  algoritma SMOTE kemudian hasil sampling diimplementasikan ke algoritma klasifikasi dengan split data
38 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E-ISSN 2503-2933
Gagah , et., al [ Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Level Data]
IJCCS Vol. x,
20 % untuk data testing dan 80 % untuk data training menghasilkan akurasi terbaik 0.982 % dan g mean 0,866  pada dataset imbalance ratio 13 dengan algoritma Naive Bayes.
Sedangkan  skenario  ke tiga  (keseluruhan  hasil  pada skenario  ketiga  dapat  dilihat  pada tabel 6 diatas) dataset yang imbalance dilakukan oversampling menggunakan algoritma SMOTE kemudian  hasil sampling diimplementasikan  ke  algoritma  klasifikasi  dengan split  data 20  % untuk  data testing dan  80  %  untuk  data training menghasilkan  akurasi  terbaik  100  %  dan  g mean 1  pada dataset imbalance ratio 10 dengan algoritma Decision Tree . Kombinasi algoritma oversampling dan algoritma klasifikasi paling signifikan terdapat pada  dataset  dengan imbalance  ratio 9.28  algoritma Naive  Bayes dengan  algoritma k  means SMOTE memiliki  nilai  akurasi  76,9  %  dan  nilai G  mean 0.866  dimana  jika  dibandingkan dengan  implementasi  dataset  yang  langsung  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma Naive bayes yang  memiliki  nilai akurasi  44,2  %  dan  nilai  g  mean  sebesar  0.629  selisih  nilai  akurasi sebesar 32,7 % dan g mean 0,237.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian penerapan metode oversampling pada dataset dengan nilai IR  yang  berbeda  -  beda  pada  dataset  yang  imbalance  menghasilkan  kombinasi  algoritma oversampling dan  algoritma  klasifikasi  paling  signifikan  terdapat  pada  dataset ecoli dengan imbalance ratio 9.28 algoritma Naive Bayes dengan algoritma k means SMOTE memiliki nilai akurasi 76,9 % dan nilai G mean 0.866 dimana jika dibandingkan dengan implementasi dataset yang langsung diklasifikasikan menggunakan algoritma Naive bayes yang memiliki nilai akurasi 44,2 % dan nilai G mean sebesar 0.629 selisih nilai akurasi sebesar 32,7 % dan G mean 0,237.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  memvalidasi  klasifikasi  dengan k  fold  cross validation untuk mengetahui performa klasifikasi pada setiap bagian dari dataset.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wahyudi,  Mochamad.  Masitha.    (2020). Data  Mining:  Penerapan  Algoritma  K  Means Clustering dan K Medoid Clustering .
[2] Fernández,  Alberto.  Garcia,  Salvadora  (2018). Learning  from  Imbalanced  Data  Sets , Springer.
[3] Chawla. Nitesh V, Bowyer. Kevin W, 2002, SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique , Journal of Artificial Intelligence Research.
[4] H.  Hairani,  K.  E.  Saputro,  and  S.  Fadli,    2020,  “ K-means-SMOTE  For  Handling  Class Imbalance  in  The  Classification  of  Diabetes  with  C4.5,  SVM,  and  Naive  Bayes, ”  J. Teknol. dan Sist. Komput., Vol. 8, No. 2, pp. 89–93, doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.89- 93.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 29-39 E- ISSN 2503-2933 39
rt and clear, implies research results (First Author)
[5] N.  Sulistiyowati  and M. Jajuli,  2020  , “ Integrasi  Naive  Bayes  Dengan  Teknik  Sampling Smote Untuk Menangani Data Tidak Seimbang, ” Nuansa Inform., Vol. 14, No. 1, p. 34, doi: 10.25134/nuansa.v14i1.2411.
[6] O. Heranova, , 2019 , “ Synthetic Minority Oversampling Technique pada Averaged One Dependence Estimators untuk Klasifikasi Credit Scoring ,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), Vol. 3, No. 3, pp. 443–450, doi: 10.29207/resti.v3i3.1275.
[7] R. Perangin-angin, E. Harianja, I. Jaya, and B. Rumahorbo, 2020, “ Penerapan Algoritma Safe-Level-Smote  Untuk  Peningkatan  Nilai  G-Mean  Dalam  Klasifikasi  Data  Tidak Seimbang ,” Methomika J. Manaj. Inform. dan Komputerisasi Akunt., Vol. 4, No. 1, pp. 67–72, doi: 10.46880/jmika.v4i1.145.
[8] R. Septiani, I. P. A. Citra, and A. S. A. Nugraha, 2019,  “ Jurnal Geografi Perbandingan Metode  Supervised  Classification  dan  Unsupervised  Classification  Terhadap  Penutup Lahan  di  Kabupaten  Buleleng ,”  Vol.  16,  No.  196,  pp.  90–96,    doi: 10.15294/jg.v16i2.19777.
[9] Santoso,  Wijayanto,  2017,  “ Synthetic  Over  Sampling  Methods  for  Handling  Class Imbalanced  Problems:  A  Review ”,  IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science.
[10]  Sulistiyono.  Mulia,  Pristiyanto.  Yoga,  2021, Implementasi  Algoritma  Synthetic Minority Over-Sampling  Technique  Untuk  Menangani  Ketidakseimbangan  Kelas  pada  Dataset Klasifikasi , Jurnal Sistemasi (Sistem Informasi).
[11]  T.  E.  Tallo  and  A.  Musdholifah,  2018,  “ The  Implementation  of  Genetic  Algorithm  in Smote  (Synthetic  Minority  Oversampling  Technique)  for  Handling  Imbalanced  Dataset Problem ,”  Proc.  -  2018  4th  Int.  Conf.  Sci.  Technol.  ICST  Vol.  1,  pp.  1–4,  doi: 10.1109/ICSTC.2018.8528591.
[12]  Last, F., Douzas, G. and Bacao, F. (2017) “ Oversampling for Imbalanced Learning Based on K-Means and SMOTE ”. Information Sciences 465 (2018) 1-20 https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.06.056.