## Exploration of Obesity Status of Indonesia Basic Health Research
2013 With Synthetic Minority Over-Sampling Techniques *
Eksplorasi Status Obesitas Riset Kesehatan Dasar 2013 Indonesia dengan Teknik Synthetic Minority Over-Sampling
Sri Astuti Thamrin 1 ‡ , Dian Sidik 2 , Hedi Kuswanto 1 , Armin Lawi 3 , and Ansariadi 2
1 Departemen Statistika, Universitas Hasanuddin, Indonesia
2 Departemen Epidemiologi, Universitas Hasanuddin, Indonesia
3 Departemen Matematika, Universitas Hasanuddin, Indonesia
‡ corresponding author: tuti@unhas.ac.id
Copyright © 2021 Sri Astuti Thamrin, Dian Sidik, Hedi Kuswanto, Armin Lawi, and Ansariadi.  This is an  open-access  article  distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
The  accuracy  of  the  data  class  is  very  important  in  classification  with  a  machine learning approach. The more accurate the existing data sets and classes, the better the output generated by machine learning. In fact, classification can experience imbalance class data in which each class does not have the same portion of the data set it has. The existence of data imbalance will affect the classification accuracy. One of the easiest ways to correct imbalanced data classes is to balance it. This study aims to explore the problem  of  data  class  imbalance  in  the  medium  case  dataset  and  to  address  the imbalance  of  data  classes  as  well.  The  Synthetic  Minority  Over-Sampling  Technique (SMOTE) method is used to overcome the problem of class imbalance in obesity status in  Indonesia  2013  Basic  Health  Research  (RISKESDAS).  The  results  show  that  the number of obese class (13.9%) and non-obese class (84.6%). This means that there is an  imbalance  in  the  data  class  with  moderate  criteria.  Moreover,  SMOTE  with  over- sampling 600% can improve the level of minor classes (obesity). As consequence, the classes of obesity status balanced. Therefore, SMOTE technique was better compared to without SMOTE in exploring the obesity status of Indonesia RISKESDAS 2013.
Keywords : Imbalanced data, machine learning, obesity status, SMOTE.
* Received: Nov 2020; Reviewed: Mar 2021; Published: Mar 2021

## 1.  Pendahuluan
Obesitas  dapat  terjadi  karena  adanya  ketidakseimbangan  jumlah  makanan  yang masuk  dibandingkan  dengan  pengeluaran  energi  yang  dilakukan  oleh  tubuh ([RISKESDAS], 2013). Di Asia Tenggara, jumlah kasus penderita kasus gizi buruk dan gizi kurang masih cukup tinggi tetapi jumlah kasus kegemukan dan obesitas semakin meningkat  (ASEAN  /  UNICEF  /  WHO  Regional  Report,  2016).  Di  Indonesia,  angka prevalensi  obesitas  terus  mengalami  peningkatan  khususnya  pada  wanita  dewasa. Dari tahun 2007  dan  2010, angka prevalensi obesitas pada wanita  dewasa masing- masing sebesar 14,8%, 15,5% dan meningkat tajam sebesar 32,9% pada tahun 2013. Sementara, laki-laki dewasa mengalami obesitas pada tahun 2007 sebanyak 13,9%, kemudian  sedikit  menurun  ke  angka  7,8%  pada  tahun  2010  dan  meningkat  lg  pada tahun 2013 sebesar 19,7%. ([KEMENKES RI], 2014). Oleh karena itu penting untuk di eksplorasi data status obesitas di Indonesia.
Status  obesitas  dapat  dieksplorasi  dengan  menggunakan  teknik  pembelajaran mesin ( machine learning ). Dalam klasifikasi pada  pembelajaran mesin,  akurasi  dari kelas  data  sangat  penting  (Ente  et  al.,  2020;  Selya  &  Anshutz,  2018;  Witten  et  al., 2011). Indikator luaran yang baik dari pembelajaran mesin dapat dilihat dari akurasi dataset dan kelas yang ada. Dataset akurat dicapai jika kelas  data tidak mengalami ketidakseimbangan.
Masalah ketidakseimbangan data (Branco et al., 2016; Krawczyk, 2016; Sun et al., 2009)  terjadi  dalam  tugas  klasifikasi  setiap  kali  jumlah  pengamatan  milik  salah  satu kelas, kelas mayoritas, melebihi jumlah pengamatan milik salah satu kelas lain, kelas minoritas. Algoritma klasifikasi tradisional rentan terhadap keberadaan data yang tidak seimbang,  dan  cenderung  menampilkan  bias  terhadap  kelas  mayoritas  dengan mengorbankan  kemampuan  diskriminasi  kelas  minoritas.  Efek  negatif  pada  kinerja klasifikasi  ini  diperburuk  oleh  adanya  faktor  kesulitan  dataset  tambahan,  seperti disjungsi  kecil  (Jo  &  Japkowicz,  2004)  atau  jumlah  observasi  data  latih  yang  tidak mencukupi (Chen & Wasikowski, 2008), yang dapat menyebabkan model over-fitting . Data tidak seimbang dapat diatasi dengan tiga pendekatan (Yap et al., 2014),  yaitu pendekatan pada level data , classifier dan ensemble . Teknik over-sampling dan under- sampling digunakan  pada  pendekatan  level  data.  Selain  itu,  pada  pendekatan  level data  ini,  kecondongan  distribusi  kelas  data  dapat  diperbaiki  melalui  data  buatan ( synthetic ). Pada level data  ini dapat digunakan metode SMOTE ( Synthetic Minority Over-sampling  Technique )  (N.  V.  Chawla  et  al.,  2002).  Pendekatan  level classifier berfokus  pada  pengklasifikasi  ( classifier )  kelas  minoritas  menggunakan  operasi algoritma (Zhang et al., 2011). Kemudian, pendekatan ensemble dilakukan perbaikan algoritma pengklasifikasi.
SMOTE merupakan algoritma dengan pendekatan over-sampling yaitu data buatan untuk kelas data minoritas dibangkitkan agar terjadi keseimbangan proporsi kelas data mayor dan minor (Alghamdi et al., 2017; N. V. Chawla et al., 2002; Mustaqim et al., 2019).  Keuntungan  dari  pendekatan  ini  adalah  mampu  mengatasi  masalah ketidakseimbangan data kelas karena sejumlah data buatan ditambahkan pada kelas minoritas yang membuat distribusi data dalam kelas menjadi seimbang. Ada tiga kasus ketidakseimbangan kelas data yaitu ringan (20-40%), sedang (1-20%), dan ekstrem (<1%);  bergantung  pada  proporsi  kelas  minoritas  ke  seluruh  kumpulan  data.  Oleh karena  itu  dalam  studi  ini  akan  dieksplorasi  masalah  ketidakseimbangan  data  kelas
untuk kasus dataset sedang dan mengatasi ketidakseimbangan data kelas dari status obesitas Survei Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) 2013 Indonesia.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Sumber Data
Dalam  studi  ini  digunakan  dataset  obesitas  Indonesia  yang  diperoleh  dari  Survei RISKESDAS 2013 Indonesia. Data tersebut dapat di akses melalui proses permintaan data di Kementerian Kesehatan (https://www.litbang.kemkes.go.id/). Dataset ini terdiri dari dua status yaitu obesitas dan  tidak obesitas dengan 25 variabel  dan  69 atribut. Semua  variabel  dalam  bentuk  kategorik  dengan  jumlah  data  sebanyak  722.329 responden.  Adapun  fitur  data  yang  hilang  ( missing )  atau  yang  menga ndung  “NA” dikeluarkan  dari  analisis.  Dalam  pengolahan  data  ini  digunakan  perangkat  lunak  R versi 3.5.1.

## 2.2 Pre-processing Data
Pada  tahap pre-processing ini  dilakukan  penyaringan  data  untuk  memilih  data  yang mempunyai  nilai  atau  memilih  data  sesuai  dengan  kebutuhan.    Pada  data  obesitas, fungsi  filter  digunakan  pada  variabel  Y  (status  obesitas)  dan  variabel  Hamil.  Pada variabel status obesitas terdapat 9.7 49 data dengan nilai “NA” yang difilter dari 722.329 menjadi 712.580 data. Selanjutnya pada  variabel Hamil terdapat 7.603 data dengan nilai  “NA”  difilter  dari  712.580  data  menjadi  704.977  data.  Jadi  jumlah  data  yang  di analisis adalah 704.977 data.
Mengatasi masalah tingginya dimensi suatu data, dapat dilakukan dengan seleksi variabel.  Dalam  studi  ini,  pendekatan  filter Chi-Square ( χ 2 )  digunakan.  Pengujian hipotesis pada uji Chi-Square ( χ 2 ) menggunakan taraf nyata (α) sebesar 5%. Dalam dua  kelas,  uji  untuk  hipotesis  nol (H 0 ) menunjukkan  bahwa  rata-rata  dari  kelas  satu dan dua adalah sama.  Ini berarti bahwa tidak  ada  perbedaan signifikan kedua rata- rata tersebut, sehingga variabel tersebut tidak banyak berkontribusi dalam klasifikasi. Variabel yang memiliki kesamaan yang signifikan dapat dikeluarkan, dan variabel yang memiliki  perbedaan  signifikan  dapat  diterima.  Dalam  studi  ini  uji Chi-square akan diterapkan pada setiap variabel, dan diukur nilai p-value yang sesuai. Variabel yang paling informatif akan diidentifikasi dengan menyortir masing-masing variabel ( p-value < 0,05).

## 2.3 Teknik Synthetic Minority Over-sampling
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam menangani pengaruh dari sedikitnya informasi mengenai kelas minoritas dalam suatu gugus data adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Metode ini diperkenalkan oleh N. V. Chawla dkk., (2002).  SMOTE  merupakan  algoritma  dengan  pendekatan over-sampling yaitu menambah jumlah data pengamatan pada kelas minoritas (N. V. Chawla, 2005; Zhu et al., 2017).
Teknik SMOTE ini dapat digunakan dalam penanganan data tidak seimbang. Data buatan untuk kelas data minoritas dibangkitkan untuk menyeimbangkan proporsi kelas data  mayor  dan  minor  (Alghamdi  et  al.,  2017).  Dalam  membangkitkan  data  buatan
tersebut,  k-tetangga  terdekat  ( k-nearest  neighbor )  digunakan  (N.  V.  Chawla  et  al., 2002). Pada studi ini, teknik  SMOTE dilakukan dengan  cara menghitung jarak antar sampel kelas minornya. Jarak antar sampel minor ini dilakukan dengan metode Modify Value  Difference  Metric (MVDM)  (Cost  &  Salzberg,  1993).  Adapun  langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
a.  Menghitung jarak antara dua amatan yang berskala nominal menggunakan MVDM dengan formula sebagai berikut:
∆(x, y) = w x w y ∑ δ(v 1i , v 2i ) N i=1 , dimana ∆(x, y) adalah  jarak  antara  amatan x dan y , w x adalah  bobot  amatan  x (dapat  diabaikan), w y adalah  bobot  amatan  y  (dapat  diabaikan), N adalah banyaknya variabel penjelas. Kemudian δ(v 1i v 2i ) adalah  jarak  antara  amatan  x dan  y  pada  variabel  ke-i  dengan  perhitungan  jarak  antar  amatan  x  dan  y  pada variabel ke-i dilakukan melalui:
δ(v 1i , v 2i ) = ∑ | C 1j C 1 − C 2j C 2 | k S j=1 ,
dimana S adalah banyaknya kelas pada  variabel respon, C xj adalah banyaknya kategori  x  pada  kelas  ke-j, C yj adalah  banyaknya  kategori  y  pada  kelas  ke-j, C x adalah banyaknya kategori x terjadi, C y adalah banyaknya kategori y yang terjadi dan k adalah konstanta (biasanya bernilai 1).
b.  Untuk nilai yang bersifat nominal, kategori mayoritas yang dipilih adalah kategori yang letaknya antara amatan kelas minoritas dengan k-tetangga terdekatnya. Jika nilainya sama maka dipilih secara acak.
c.  Nilai yang terpilih tersebut merupakan amatan yang baru.
Dalam  studi  ini,  teknik  SMOTE  dengan  350%,  600%, over-sampling 250%  dan under-sampling 150% digunakan untuk menghasilkan tiga dataset baru.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Gambaran  umum  tentang  variabel  penjelas  data  obesitas  di  Indonesia  pada  Survei RISKESDAS 2013 disajikan pada Tabel 1. Pada Tabel 1, dari 722.329 status obesitas di  Indonesia,  sebanyak  101.023  (13,99%)  orang  mengalami  obesitas,  611.557 (84,66%)  orang  tidak  mengalami  obesitas  dan  sebanyak  9.749  (1,32%)  orang  tidak diketahui status obesitasnya. Pada Tabel 1 ini juga terlihat jumlah kelas obesitas dan tidak obesitas terlihat tidak seimbang  dengan ketidakseimbangan kelas data berada pada kriteria sedang.
Tabel 1: Gambaran umum tentang data status obesitas RISKESDAS 2013 di
Indonesia Status Obesitas Frekuensi  Persentasi Obesitas 101.023 13,99% Tidak obesitas 611.557 84,66% “NA” 9.749 1,32% Jumlah 722.329 100%
Banyaknya  variabel  pada  data  akan  menimbulkan  masalah  pada  tahap pengolahan data. Dalam tahapan ini, seleksi variabel dilakukan dengan menggunakan metode Chi-Square ( χ 2 ).  Dari  hasil  seleksi  variabel  diketahui  bahwa  terdapat  11 variabel  yang  dipilih  untuk  di  analisis  ( p-value <  0,01).  Tabel  2  memperlihatkan karakteristik  data  status  obesitas  Survei  RISKESDAS  2013  Indonesia  sebelum dilakukan penyeimbangan data kelas berdasarkan variabel.
Tabel 2: Karakteristik Status obesitas RISKESDAS 2013 di Indonesia tanpa
menggunakan teknik SMOTE Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Jenis kelamin (X1) Laki-laki 31.724 311.270  342.994 Perempuan 67.391 294.592  361.983 Total 99.115 605.862  704.977 Umur (X2) 15 - 34 Tahun 25.475 257.554  283.029 35 - 54 Tahun 56.830 231.286  288.116 55 - 74 Tahun 16.015 102.429  118.444 75 - 94 Tahun 789 14.357 15.146 95 - 114 Tahun 6 233 239 115 - 134 Tahun 0 3 3 Total 99.115 605.862  704.977 Merokok (X3) Ya 19.543 203.348  222.891 Tidak 79.572 402.514  482.086 Total 99.115 605.862  704.977 Aktifitas Berat (X4) Ya 29.905 246.243  276.148 Tidak 69.210 359.619  428.829 Total 99.115 605.862  704.977 Aktifitas Sedang (X5) Ya 88.970 518.483  607.453 Tidak 10.145 87.379 97.524 Total 99.115 605.862  704.977 Makan Buah (X6) Tidak Pernah 10.316 85.930 96.246 Satu Hari 19.247 143.388  162.635 Dua Hari 19.444 127.304  146.748 Tiga Hari 20.753 119.217  139.970 Empat Hari 7.409 41.661 49.070 Lima Hari 3.871 20.177 24.048 Enam Hari 1.630 7.988 9.618
Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Tujuh Hari 16.445 60.197 76.642 Total 99.115 605.862  704.977 Makan Sayuran (X7) Tidak Pernah 1.211 8.496 9.707 Satu Hari 2.967 21.273 24.240 Dua Hari 4.614 32.626 37.240 Tiga Hari 9.258 64.728 73.986 Empat Hari 6.795 48.720 55.515 Lima Hari 5.950 44.676 50.626 Enam Hari 5.638 41.661 47.299 Tujuh Hari 62.682 343.682  406.364 Total 99.115 605.862  704.977 Makanan Manis (X8) Kurang 1 kali per hari; 21.493 137.827  159.320 Sekali per hari; 30.645 180.807  211.452 3 sampai 6 kali per minggu; 16.332 105.750  122.082 1 sampai 2 kali per minggu; 18.617 114.371  132.988 Lebih dari 3 kali per bulan; 6.972 40.536    47.508 Tidak pernah 5.056 26.571    31.627 Total 99.115 605.862  704.977 Makanan Asin (X9) Kurang 1 kali per hari; 7.092 49.085 56.177 Sekali per hari; 12.687 83.881 96.568 3 sampai 6 kali per minggu; 17.513 11     3.619    131.132 1 sampai 2 kali per minggu;                29.693 185.251 214.944 Lebih 3 kali per bulan; 21.019 114.322  135.341 Tidak pernah 11.111 59.704 70.815 Total 99.115 605.862  704.977 Makanan Berlemak (X10) Kurang 1 kali per hari; 14.416 77.542 91.958 Sekali per hari; 22.307 120.775 143.082 3 sampai 6 kali per minggu; 23.162 140.589 163.751 1 sampai 2 kali per minggu; 26.786 172.629 199.415 Lebih 3 kali per bulan; 9.875 73.996 83.871 Tidak pernah 2.569 20.331 22.900 Total 99.115 605.862 704.977 Stres (X11) Tidak Stres 88.269 24.712 34.958 Stres 10.846 581.750 670.019 Total 99.115 605.862 704.977
Pada  data  asli  obesitas  RISKESDAS  2013  ini,  data  kelas  minor  adalah  status obesitas,  dan  data  kelas  mayor  adalah  status  tidak  obesitas.  Berdasarkan  Tabel  1, data  asli  obesitas  Survei  RISKESDAS  2013  Indonesia  yang  mengalami ketidakseimbangan  data  kelas  itu  telah  mengakibatkan  amatan  di  kelas  minor (obesitas) cenderung diabaikan dalam pengklasifikasian status obesitas. Oleh karena itu,  permasalahan  tersebut  ditangani  menggunakan  teknik  SMOTE  dengan  dua persentase berbeda yaitu 350% dan 600%. Hal ini berarti bahwa data dikelas minor (obesitas) akan dibangkitkan sebesar masing-masing 3,5 kali dan 6 kali.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  penghitungan  jarak  amatan  dengan menggunakan MVDM untuk memperoleh jarak amatan seperti yang telah dijelaskan di bagian 2.3. Data pada kelas minor (obesitas) dipilih secara acak untuk menentukan 5 tetangga terdekat. Kemudian, kategori mayoritas yang terdapat pada vektor utama dan  5  tetangganya  untuk  variabel  bersangkutan  akan  dipilih.  Jika  terjadi  nilai  yang sama,  maka  dipilih  secara  acak,  dan  nilai  yang  terpilih  tersebut  merupakan  data sampel buatan yang baru.
Pada studi ini, SMOTE digunakan pada kelas data yang memiliki atau mempunyai kelipatan  yang  sama.  Jika  tidak,  maka  dilakukan  penambahan  atau  pengurangan (penghapusan) data secara acak pada kelas mayor, yang mendekati kelipatan kelas minor. Kelas obesitas dan kelas tidak obesitas mempunyai kelipatan tidak sama.
Pada SMOTE dengan 350% dibangkitkan data buatan sebesar 3,5 kali data minor sehingga diperoleh data baru sebanyak 346.902.  Kemudian data baru ini ditambahkan pada data asli sehingga jumlah data baru yaitu 396.460. Jumlah data sebelum SMOTE adalah  99.115  dan  setelah  diterapkan  SMOTE  menjadi  396.460.  Pada  data  hasil SMOTE dengan 350%, perbandingan antara kelas mayor dan kelas minor adalah 40% pada  kelas  minor  (obesitas)  dan  60%  pada  kelas  mayor  (tidak  obesitas)  (Tabel  3). Deskripsi data status obesitas RISKESDAS 2013 setelah diterapkan SMOTE dengan 350%  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Perbandingan  kelas  minor  (obesitas)  dan  kelas mayor (tidak obesitas) dari setiap variabel tampak belum seimbang (Tabel 4).
Tabel 3: Hasil teknik SMOTE dengan 350% pada data obesitas RISKESDAS 2013 Status Obesitas Tanpa SMOTE Persentase SMOTE 350% Obesitas 99.115 (14,05%) 396.460(40%) Tidak obesitas 605.862 (85,95%) 594.690 (60%) Jumlah 722.329 (100%) 991.150 (100%)

## Tabel 4: Deskripsi data obesitas RISKESDAS 2013 Menggunakan SMOTE
dengan 350%
Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Jenis kelamin (X1) Laki-laki 184.748 305.369 490.117 Perempuan 211.712 289.321 501.033 Total 396.460 594.690 991.150 Umur (X2) 15 - 34 Tahun 120.136 252.139 372.275 35 - 54 Tahun 188.971 227.390 416.361 55 - 74 Tahun 82.854 100.967 183.821 75 - 94 Tahun 4.486 13.974 18.460 95 - 114 Tahun 13 218 231 115 - 134 Tahun 0 2 2 Total 396.460 594.690 991.150 Merokok (X3) Ya 165.238 199.081 364.319 Tidak 231.222 395.609 626.831 Total 396.460 594.690 991.150 Aktifitas berat (X4) Ya 177.219 241.373 418.592 Tidak 219.241 353.317 572.558 Total 396.460 594.690 991.150 Aktifitas sedang (X5) Ya 239.502 508.987 748.489 Tidak 156.958 85.703 242.661 Total 396.460 594.690 991.150 Makan buah (X6) Tidak Pernah 52.964 84.826 137.790 Satu Hari 84.147 140.505 224.652 Dua Hari 78.953 125.458 204.411 Tiga Hari 77.622 116.377 193.999 Empat Hari 30.108 40.647 70.755 Lima Hari 14.779 19.827 34.606 Enam Hari 6.135 7.962 14.097 Tujuh Hari 51.752 59.088 11.0840 Total 396.460 594.690 991.150 Makan sayuran (X7) Tidak Pernah 15.251 84.25 23.676 Satu Hari 18.713 20.916 39.629 Dua Hari 27.379 31.832 59.211 Tiga Hari 58.663 63.334 121.997
Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Empat Hari 35.330 47.977 83.307 Lima Hari 26.080 44.004 70.084 Enam Hari 27.803 41.125 68.928 Tujuh Hari 187.241 337.077 524.318 Total 396.460 594.690 991.150 Makanan manis (X8) Kurang 1 kali per hari; 93.296 134.660 227.956 Sekali per hari; 119.677 177.923 297.600 3 sampai 6 kali per minggu; 57.229 103.604 160.833 1 sampai 2 kali per minggu; 73.579 112.520 186.099 Lebih 3 kali per bulan; 27.628 39.882 67.510 Tidak pernah 25.051 26.101 51.152 Total 396.460 594.690 991.150 Makanan asin (X9) Kurang 1 kali per hari; 33.300 47.890 81.190 Sekali per hari; 49.129 82.058 131.187 3 sampai 6 kali per minggu; 70.098 112.010 182.108 1 sampai 2 kali per minggu; 109.483 181.311 290.794 Lebih 3 kali per bulan; 80.438 112.543 192.981 Tidak pernah 54.012 58.878 112.890 Total 396.460 594.690 991.150 Makanan berlemak (X10) Kurang 1 kali per hari; 60.415 76.079 136.494 Sekali per hari; 85.774 117.994 203.768 3 sampai 6 kali per minggu; 88.824 138.386 227.210 1 sampai 2 kali per minggu; 100.039 169.385 269.424 Lebih 3 kali per bulan; 46.177 72.879 119.056 Tidak pernah 15.231 19.967 35.198 Total 396.460 594.690 991.150 Stress (X11) Stres 158.499 23.697 182.196 Tidak Stres 237.961 570.993 808.954 Total 396.460 594.690 991.150
Selanjutnya  penerapan  teknik  SMOTE  dilakukan  dengan  menaikkan  persentase ke over-sampling 600%. Data buatan dibangkitkan sebesar 6 kali data minor menjadi 594.690, sehingga diperoleh data baru sebanyak 693.805. Jumlah data sebelum dan sesudah  diterapkan  SMOTE  dengan  600%  adalah  masing-masing  99.115  dan 693.805. Pada data hasil SMOTE dengan 600% ini, perbandingan antara kelas minor (obesitas)  dan  kelas  mayor  (tidak  obesitas)  menjadi  nampak  lebih  seimbang  yaitu 53,85%  pada  kelas  obesitas  dan  46,15%  pada  kelas  tidak  obesitas.  Hasil  teknik
SMOTE  dengan  kenaikan  persentase  sampai  600%  dapat  dilihat  pada  Tabel  5. Sebagai akibat, perbandingan kelas minor (obesitas) dan kelas mayor (tidak obesitas) dari setiap variabel terlihat seimbang (Tabel 6). Pada Tabel 5 disajikan gambaran data obesitas survei RISKESDAS 2013 Indonesia setelah dilakukan penyeimbangan data kelas berdasarkan variabel.
Tabel 5: Hasil teknik SMOTE dengan 600% pada data obesitas
RISKESDAS 2013 Status Obesitas Tanpa SMOTE SMOTE 600% Obesitas 99.115 (14,05%) 693.805(53,84%) Tidak obesitas 605.862 (85,95%) 594.690 (46,16%) Jumlah 722.329 (100%) 1.288.495 (100%)
Tabel 6: Deskripsi data obesitas RISKESDAS 2013 Menggunakan SMOTE
dengan 600% Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Jenis kelamin (X1) Laki-laki 335.315 305.448 640.763 Perempuan 358.490 289.242 647.732 Total 693.805 594.690 1.288.495 Umur (X2) 15 - 34 Tahun 187.693 252.954 440.647 35 - 54 Tahun 316.288 227.106 543.394 55 - 74 Tahun 177.759 100.367 278.126 75 - 94 Tahun 12.040 14.025 26.065 95 - 114 Tahun 25 237 262 115 - 134 Tahun 0 1 1 Total 693.805 594.690 128.8495 Merokok (X3) Ya 305.957 199.115 505.072 Tidak 387.848 395.575 783.423 Total 693.805 594.690 1.288.495 Aktifitas berat (X4) Ya 316.295 241.303 557.598 Tidak 377.510 353.387 730.897 Total 693.805 594.690 1.288.495 Aktifitas sedang (X5) Ya 395.439 509.174 904.613 Tidak 298.366 85.516 383.882 Total 693.805 594.690 1.288.495
Makan buah (X6) Tidak Pernah 114.363 84.440 198.803 Satu Hari 147.474 140.498 287.972 Dua Hari 133.919 125.150 259.069 Tiga Hari 132.543 116.989 249.532 Empat Hari 43.621 40.494 84.115 Lima Hari 24.695 19.811 44.506 Enam Hari 8.194 7.900 16.094 Tujuh Hari 88.996 59.408 148.404 Total 693.805 594.690 1.288.495 Makan sayuran (X7) Tidak Pernah 33.323 8.233 41.556 Satu Hari 37.393 20.910 58.303 Dua Hari 39.335 31.969 71.304 Tiga Hari 122.558 63.891 186.449 Empat Hari 64.058 48.056 112.114 Lima Hari 40.333 43.814 84.147 Enam Hari 43.566 41.092 84.658 Tujuh Hari 313.239 336.725 649.964 Total 693.805 594.690 1.288.495 Makanan manis (X8) Kurang 1 kali per hari; 144.767 135.812 280.579 1 kali per hari; 190.085 177.015 367.100 3 sampai 6 kali per minggu; 95.066 104.132 199.198 1 sampai 2 kali per minggu; 149.148 111.596 260.744 Lebih 3 kali per bulan; 61.202 39.969 101.171 Tidak pernah 53.537 26.166 79.703 Total 693.805 594.690 1.288.495 Makanan asin (X9) Kurang 1 kali per hari; 47.452 48.041 95.493 Sekali per hari; 91.010 82.599 173.609 3 sampai 6 kali per minggu; 119.109 111.737 230.846 1 sampai 2 kali per minggu; 186.465 181.915 368.380 Lebih 3 kali per bulan; 139.576 112.015 251.591 Tidak pernah 110.193 58.383 168.576 Total 693.805 594.690 1.288.495 Makanan berleman (X10) Kurang 1 kali per hari; 91.076 75.953 167.029 Sekali per hari; 155.704 119.164 274.868 3 sampai 6 kali per minggu; 147.277 137.753 285.030 1 sampai 2 kali per minggu; 186.841 169.408 356.249
Tabel 7: Hasil teknik SMOTE dengan over-sampling 250% dan under - sampling 150% pada data obesitas RISKESDAS 2013 Status Obesitas Tanpa SMOTE (%) SMOTE over-sampling 250% dan under-sampling 150% (%) Obesitas 99.115 (14,05) 297.345 (50,00) Tidak obesitas 605.862 (85,95) 297.345 (50,00) Jumlah 722.329 (100,00) 594.690 (100,00)
Modifikasi  teknik  SMOTE  dengan  kombinasi over-sampling dan under-sampling juga  dilakukan  yaitu over-sampling 250%  dan under-sampling 150%.  Pada over- sampling 250% dibangkitkan data buatan sebesar 2,5 kali data kelas minor sehingga diperoleh  247.787,5  data  baru.  Kemudian  data  baru  ini  ditambahkan  pada  data  asli yang  hasilnya  sebanyak  297.345.  Jumlah  data  sebelum  dan  sesudah  diterapkan SMOTE adalah masing 99.115 dan 297.345. Selanjutnya untuk under-sampling 150%, data  buatan  dihapus  sebesar  1.5  kali  data  mayor  sehingga  diperoleh  396.460  data baru. Data baru ini kemudian dikurangkan dengan jumlah data kelas minor sehingga diperoleh  297.345.  Jumlah  data  sebelum  dan  sesudah  diterapkan  SMOTE  adalah masing-masing  594.690  dan  297.345.  Pada  data  hasil  SMOTE  ini,  perbandingan antara kelas minor (obesitas) dan kelas mayor (tidak obesitas) menjadi lebih seimbang yaitu 50% pada kelas obesitas dan 50% pada kelas mayor (tidak obesitas). Hasil teknik SMOTE  dengan  kombinasi over-sampling (250%)  dan under-sampling (150%)  ini dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Tabel  8  menyajikan  gambaran  data  obesitas  Survei RISKESDAS  2013  Indonesia  setelah  dilakukan  penyeimbangan  data  kelas berdasarkan variabel.
Dari  Tabel  3,  5  dan  7  dapat  dibandingkan  jumlah  kejadian  obesitas  dan  tidak obesitas  berdasarkan  persentase  teknik  SMOTE  (Tabel  9).  Dari  Tabel  9  diketahui bahwa teknik SMOTE dengan 600% dapat meningkatkan data kelas minor (obesitas) dengan  lebih  baik  dan  perbandingan  kelas  minor  (obesitas)  dan  kelas  mayor  (tidak obesitas)  menjadi  mendekati  seimbang.  Sementara  itu,  teknik  kombinasi over- sampling dan under-sampling membuat dataset menjadi seimbang.
Lebih 3 kali per bulan; 87.023 72.512 159.535 Tidak pernah 25.884 19.900 45.784 Total 693.805 594.690 1.288.495 Stres (X11) Tidak Stres 306.089 23.758 329.847 Stres 387.716 570.932 958.648 Total 693.805 594.690 1.288.495
Tabel 8:  Deskripsi data obesitas RISKESDAS 2013 Menggunakan SMOTE dengan over-sampling 250% dan under-sampling 150% Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Jenis kelamin (X1) Laki-laki 134.150 152.599 286.749 Perempuan 163.195 144.746 307.941 Total 297.345 297.345 594.690 Umur (X2) 15 - 34 Tahun 88.321 126.689 215.010 35 - 54 Tahun 144.902 113.778 258.680 55 - 74 Tahun 60.846 49.767 110.613 75 - 94 Tahun 3.264 7.004 10.268 95 - 114 Tahun 12 104 116 115 - 134 Tahun 0 3 3 Total 297.345 297.345 594.690 Merokok (X3) Ya 116.378 99.798 216.176 Tidak 180.967 197.547 378514 Total 297.345 297.345 594.690 Aktifitas berat (X4) Ya 128.258 120.694 248.952 Tidak 169.087 176.651 345.738 Total 297.345 297.345 594.690 Aktifitas sedang (X5) Ya 189.062 254.418 443.480 Tidak 108.283 42.927 151.210 Total 297.345 297.345 594.690 Makan Buah (X6) Tidak Pernah 38.869 42.513 81.382 Satu Hari 62.347 70.158 132.505 Dua Hari 58.926 62.318 121.244 Tiga Hari 58.555 58.862 117.417 Empat Hari 22.591 20.228 42.819 Lima Hari 11.279 9.905 21.184 Enam Hari 4.561 3.945 8.506 Tujuh Hari 40.217 29.416 696.33 Total 297.345 297.345 594.690 Makan sayuran (X7) Tidak Pernah 10.481 4.178 14.659 Satu Hari 13.543 10.482 24.025 Dua Hari 19.881 15.944 35.825 Tiga Hari 42.164 31.865 74.029
Variabel dan Atribut Status obesitas Total Obesitas Tidak obesitas Empat Hari 25.894 23.887 49.781 Lima Hari 19.505 22.007 41.512 Enam Hari 20.213 20.484 40.697 Tujuh Hari 145.664 168.498 314.162 Total 297.345 297.345 594.690 Makanan manis (X8) Kurang 1 kali per hari; 69.214 67.416 136.630 Sekali per hari; 89.943 88.838 178.781 3 sampai 6 kali per minggu; 43.620 52.056 95.676 1 sampai 2 kali per minggu; 55.583 55.959 111.542 Lebih 3 kali per bulan; 20.678 19.886 40.564 Tidak pernah 18.307 13.190 31.497 Total 297.345 297.345 594.690 Makanan asin (X9) Kurang 1 kali per hari; 24.675 24.043 48.718 Sekali per hari; 37.044 41.306 78.350 3 sampai 6 kali per minggu; 52.626 55.740 108.366 1 sampai 2 kali per minggu; 82.729 90.731 173.460 Lebih 3 kali per bulan; 60.456 56.378 116.834 Tidak pernah 39.815 29.147 68.962 Total 297.345 297.345 594.690 Makanan berlemak (X10) Kurang 1 kali per hari; 45.043 38.097 83.140 Sekali per hari; 64.436 58.973 123.409 3 sampai 6 kali per minggu; 66.766 69.247 136.013 1 sampai 2 kali per minggu; 76.011 84.965 160.976 Lebih 3 kali per bulan; 34.096 36.153 70.249 Tidak pernah 10.993 9.910 20.903 Total 297.345 297.345 594.690 Stres (X11) Stres 109.116 11.901 121.017 Tidak Stres 188.229 285.444 473.673 Total 297.345 297.345 594.690
Tabel 9: Jumlah kejadian obesitas dan tidak obesitas berdasarkan persentase
teknik SMOTE. Persentase Teknik sampling (%) Kelas Tidak obesitas Kelas Obesitas SMOTE Over-sampling 350 594.690 396.460 SMOTE Over-sampling 600 594.690 693.805 Over-sampling 250%, under sampling 150% 297.345 297.345

## 4.  Simpulan
Eksplorasi  status  obesitas  dari  survei  RISKESDAS  2013  Indonesia  telah  dilakukan dengan  menggunakan  teknik  tanpa  SMOTE,  teknik  SMOTE  dan  teknik  kombinasi over-sampling dan under-sampling . Hasilnya menunjukkan jumlah kelas obesitas dan tidak  obesitas  mengalami  ketidakseimbangan  kelas  data  dengan  kriteria  sedang. Ketidakseimbangan kelas data ini telah di atasi dengan teknik SMOTE dan teknik over- sampling dan under-sampling .  Pada  penggunaan  teknik over-sampling dan under- sampling dataset kelas obesitas dapat dibuat seimbang dengan mudah. Namun, over- sampling pada dataset kelas minoritas (obesitas) menuju pada hasil yang overfitting . Sementara  teknik  SMOTE  dengan  600%  dapat  meningkatkan  data  kelas  minor (obesitas) dengan lebih baik. Dalam studi yang akan datang, hasil yang telah diperoleh ini  akan  divalidasi  dengan  metode  mengatasi  ketidakseimbangan  data  lainnya  dan prediksi kinerja metode klasifikasi pembelajaran mesin.
Ucapan  Terima  Kasih .    Penulis  pertama  berterima  kasih  kepada  Kementerian Riset dan Teknologi/ Badan Riset dan Inovasi Nasional yang telah membiayai studi ini melalui Skema PDUPT tahun anggaran 2020 nomor kontrak 1516/UN4.22/PT.01.03/2020.  Selain  itu  penulis  pertama  juga  mengucapkan  terima kasih kepada Kementerian Kesehatan melalui Badan Penelitian dan Pengembangan Masyarakat yang telah memberikan akses ke data RISKESDAS Indonesia.

## Daftar Pustaka
Alghamdi, M., Al-Mallah, M., Keteyian, S., Brawner, C., Ehrman, J., & Sakr, S. (2017). Predicting  diabetes  mellitus  using  SMOTE  and  ensemble  machine  learning approach:  The  Henry  Ford  ExercIse  Testing  (FIT)  project. PLOS  ONE , 12 (7): e0179805.
ASEAN  /  UNICEF  /  WHO  Regional  Report.  (2016). World  health  statistics  2016: monitoring health for the SDGs, sustainable development goals .
Branco,  P.,  Torgo,  L.,  &  Ribeiro,  R.  P.  (2016).  A  Survey  of  Predictive  Modeling  on Imbalanced Domains. ACM Comput. Surv. , 49 (2). https://doi.org/10.1145/2907070
Chawla,  N.  V.  (2005).  Data  Mining  for  Imbalanced  Datasets:  An  Overview.  In  O. Maimon & L. Rokach (Eds.), Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (pp. 853 –867). https://doi.org/10.1007/0-387-25465-X_40
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/10.1613/jair.953
Chen, X., & Wasikowski, M. (2008). FAST: A Roc-Based Feature Selection Metric for Small Samples and Imbalanced Data Classification Problems. Proceedings of the 14th  ACM  SIGKDD  International  Conference  on  Knowledge  Discovery  and  Data Mining , 124 –132. https://doi.org/10.1145/1401890.1401910
Cost, S., & Salzberg, S. (1993). A Weighted Nearest Neighbor Algorithm for Learning with Symbolic Features.
Machine Learning , 10 (1): 57 –78. https://doi.org/10.1023/A:1022664626993
Ente, D. R., Thamrin, S. A., Arifin, S., Kuswanto, H., & Andreza, A. (2020). Klasifikasi Faktor-Faktor  Penyebab  Penyakit  Diabetes  Melitus  Di  Rumah  Sakit  Unhas Menggunakan Algoritma C4.5. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 4 (1): 80 –88. https://doi.org/10.29244/ijsa.v4i1.330
Jo,  T.,  &  Japkowicz,  N.  (2004).  Class  Imbalances  versus  Small  Disjuncts. SIGKDD Explor. Newsl. , 6 (1): 40 –49. https://doi.org/10.1145/1007730.1007737
[KEMENKES  RI],  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2014). Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2013 . Jakarta (ID): Kemenkes RI.
Krawczyk,  B.  (2016).  Learning  from  imbalanced  data:  open  challenges  and  future directions. Progress in Artificial
Intelligence , 5 (4): 221 –232. https://doi.org/10.1007/s13748-016-0094-0
Mustaqim,  M.,  Warsito,  B.,  &  Surarso,  B.  (2019).  Kombinasi  Synthetic  Minority Oversampling  Technique  (SMOTE)  dan  Neural  Network  Backpropagation  untuk menangani data tidak seimbang pada prediksi pemakaian alat kontrasepsi implan. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 5 (2): 116 –127. https://doi.org/10.26594/register.v5i2.1705
[RISKESDAS],  Riset  Kesehatan  Dasar.  (2013). Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  2013 . Jakarta (ID): Kemenkes RI.
Selya, A. S., & Anshutz, D. (2018). Machine learning for the classification  of obesity from  dietary  and  physical  activity  patterns.  In Advanced  Data  Analytics  in  Health (pp. 77 –97). Springer.
Sun, Y., Wong, A. K. C., & Kamel, M. S. (2009). Classification of Imbalanced data: a review. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 23 (4): 687 –719. https://doi.org/10.1142/S0218001409007326
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data mining: practical machine learning tools and techniques (3rd ed.). https://doi.org/10.1016/C2009-0-19715-5
Yap, B. W., Rani, K. A., Rahman, H. A. A., Fong, S., Khairudin, Z., & Abdullah, N. N. (2014). An Application of Oversampling, Undersampling, Bagging and Boosting in Handling  Imbalanced  Datasets.  In  T.  Herawan,  M.  Deris,  &  J.  Abawajy  (Eds.), Proceedings  of  the  First  International  Conference  on  Advanced  Data  and Information  Engineering  (DaEng-2013) (pp.  13 –22).  https://doi.org/10.1007/978- 981-4585-18-7_2
Zhang, D., Liu, W., Gong, X., & Jin, H. (2011). A Novel Improved SMOTE Resampling Algorithm Based on Fractal. Computational Information Systems , 2204 –2211.
Zhu,  T.,  Lin,  Y.,  &  Liu,  Y.  (2017).  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  for Multiclass Imbalance Problems. Pattern Recogn. , 72 (C): 327 –340. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.07.024