## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374

## Algoritma K-Nearest Neighbors dan Synthetic Minority Oversampling Technique dalam Prediksi Pemesanan Tiket Pesawat
Wulan Suci * , Samsudin
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 wulansuci94100@gmail.com Email Penulis Korespondensi: wulansuci94100@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini menerapkan Synthetic Minority Oversampling Technique  untuk meningkatkan performa metode K- Nearest Neighbors  dalam memprediksi pada kelas data tidak seimbang (imbalance class). Kebanyakan algoritma klasifikasi secara implisit mengasumsikan bahwa data yang diproses memiliki distribusi yang seimbang, sehingga pengklasifikasi standar lebih condong kearah data yang jumlah kelasnya dominan (kelas mayoritas). Penggunaan Synthetic Minority Oversampling Technique dapat meningkatkan performa metode K-Nearest Neighbors untuk data pemesanan tiket pesawat. Meskipun dari sisi  akurasi  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  dengan  K-Nearest  Neighbors  lebih  rendah  yaitu  sebesar  79,65% dibandingkan K-Nearest Neighbors tanpa menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique yaitu sebesar 97,81%, teknik yang disarankan tidak mengalami peningkatan namun dari performa lain, metode yang diusulkan dapat mengungguli K- Nearest Neighbors dengan menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique dalam hal presisi, recall, dan F1-Score ketika diterapkan pada dataset Pemesanan Tiket Pesawat. Presisi naik 18,00% dari 62,00% menjadi 80,00%, recall naik 28,00% dari 52,00% menjadi 80,00%, dan F1-Score naik 27,00% dari 53,00% menjadi 80,00% pada dataset pemesanan tiket pesawat.
Kata Kunci: Klasifikasi; K-Nearest Neighbors; Synthetic Minority Oversampling Technique; Performa; Canceled Ticketing
Abstract− This study applies the Synthetic Minority Oversampling Technique to improve the performance of the K-Nearest Neighbors method in predicting the unbalanced data class. Most classification algorithms implicitly assume that the processed data has a balanced distribution, so that the standard classifier is more inclined towards data with a dominant class number (majority  class).  The  use  of  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  can  improve  the  performance  of  the  K-Nearest Neighbors method for flight ticket booking data. Although in terms of accuracy, Synthetic Minority Oversampling Technique with  K-Nearest  Neighbors  is  lower  at  79.65%  compared  to  K-Nearest  Neighbors  without  using  Synthetic  Minority Oversampling Technique, which is 97.81%, the suggested technique did not improve but from other performance, The proposed method  can  outperform  K-Nearest  Neighbors  by  using  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  in  terms  of  precision, recall, and F1-Score when applied to the Airline Ticket Booking dataset. Precision increased 18.00% from 62.00% to 80.00%, recall increased 28.00% from 52.00% to 80.00%, and F1-Score increased 27.00% from 53.00% to 80 ,00% on the flight ticket booking dataset.
Keywords :  Classification;  K-Nearest  Neighbors;  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique;  Performance;  Canceled Ticketing

## 1. PENDAHULUAN
Data tidak seimbang adalah keadaan data yang tidak seimbang antar kelas data yang satu dengan kelas data lainnya. Kondisi  data  yang  tidak  seimbang  adalah  masalah  dalam  klasifikasi  karena  pengklasifikasi  cenderung memprediksi  pada  kelompok  data  yang  banyak  (mayoritas)  dibandingkan  dengan  kelompok  data  yang  sedikit (minoritas)[1]. Klasifikasi merupakan penemuan model proses pada satu kelas yang bertujuan untuk menghitung nilai  peluang  yang  muncul  pada  satu  kelas[2].  Pada  hakekatnya  data  real,  data  yang  ditambang  langsung  dari databas  adalah  tidak  seimbang.  Kondisi  tersebut  menyulitkan  metode  klasifikasi  dalam  melakukan  fungsi generalisasi  pada  proses  machine  learning.  Algoritma  klasifikasi  seperti  K-Nearest  Neighbor  menunjukkan performa  yang  buruk  ketika  bekerja  pada  data  dengan  kelas  yang  sangat  tidak  seimbang  karena  lebih  banyak memusatkan klasifikasi pada kelas yang dominan. Pada beberapa kasus, kelas minoritas justru lebih penting untuk diidentifikasi  daripada kelas mayoritas.  Salah satu  kasus  yang mengalami ketidakseimbangan kelas adalah data pemesanan tiket pesawat pada CV. Trend Pelangi Mandiri. Data pemesanan tiket pesawat yang diperoleh dari CV. Trend Pelangi Mandiri mengalami imbalance class dimana jumlah pemesanan dengan status success lebih banyak dibandingkan pemesanan yang berstatus cancelled.
Salah satu teknik yang dapat mengatasi permasalahan data adalah dengan menggunakan teknik data mining. Data  mining  atau  sering  juga  disebut  penemuan  pengetahuan    dalam   basis    data  (KDD)    merupakan    sebuah kegiatan  yang meliputi   pengumpulan,   penggunaan   data historis  untuk  menemukan  keteraturan  pola dengan jumlah  data  yang  besar.  Hasil  data mining  bisa  digunakan  dalam  membantu pengambilan  keputusan  di masa  depan[3].
Penelitian yang dilakukan oleh[4] dengan topik “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma K-NN”. Berdasarkan hasil penelitian dengan menerapkan nilai k tetangga yang bervariasi  yaitu 1, 3, 5, 7 dan 9 diperoleh  bahwa penerapan SMOTE dapat meningkatkan akurasi algoritma K-NN pada nilai k=1 dan k=3 dengan gain presisi rata-rata adalah 3,36.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh[5]  dengan  topik  “Implementasi  Algoritma  Synthetic  Minority  Over- Sampling  Technique  untuk  Menangani  Ketidakseimbangan  Kelas  pada  Dataset  Klasifikasi”.  Pada  scenario eksperimen algoritma K-NN menunjukkan akurasi 97,29 % pada dataset ecoli 15,8 setelah melakukan SMOTE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374
dengan 10-fold cross validation. Sedangkan memiliki nilai G-mean dengan 99,53 % pada dataset ecoli 15,8 setelah dilakukan SMOTE dengan 10-fold cross validation.
Penelitian yang dilakukan oleh[6] melakukan “Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi  Television  Advertisement  Performance  Rating  Menggunakan  Artificial  Neural  Network”.  Hasil eksperimen  menunjukkan  kinerja  ANN+SMOTE  mencapai  akurasi  sebesar  87.06%  sedangkan  ANN  hanya 86.35%.
Penelitian oleh[7] dengan judul penelitian “Implementasi SMOTE untuk mengatasi Imbalance Class pada Klasifikasi Car Evolution menggunakan K-NN”, menyimpulkan bahwa penggunaan SMOTE mampu mengatasi ketidakseimbangan kelas dengan meningkatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 9.97%.
Berdasarkan  penelitian yang telah dilakukan sebelumnya akan dijadikan sebagai referensi atau pedoman dalam penelitian ini. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah dari segi atribut dan dari segi data  yang  digunakan.  Algoritma  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  K-Nearest  Neighbors. Algoritma K-Nearest Neighbors adalah metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek yang memiliki jarak  paling  dekat  dengan  objek  berdasarkan  data  latih[8].  Jumlah  sampel  data  pemesanan  tiket  pesawat  yang didapatkan dari CV. Trend Pelangi Mandiri mengalami imbalance class dimana jumlah pemesanan yang sukses lebih banyak dibandingkan pemesanan yang berstatus cancelled.
Kebanyakan algoritma pengklasifikasi cenderung secara implisit mengasumsikan bahwa data yang diproses memiliki  distribusi  yang  seimbang,  sehingga  pengklasifikasi  standar  cenderung  memprioritaskan  data  dengan jumlah  kelas  yang  dominan.  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE)  digunakan  dalam menyeimbangkan  kelas  untuk  menerapkan  algoritma  K-NN  agar  klasifikasi  tidak  mengarah  pada  data  mayor. Diharapkan dengan kombinasi metode SMOTE mampu memberikan data yang mewakili data aslinya serta mampu meningkatkan performa dari metode K-NN untuk memprediksi pemesanan tiket pesawat yang kemungkinan besar akan dibatalkan.
Dari data tersebut perusahaan dapat melihat pola pemesanan yang terindikasi akan melakukan cancel dari nama maskapai yang sering cancel. Penelitian ini juga dapat digunakan sebagai alat bantu evaluasi bagi perusahaan untuk  meminimalisisir kerugian yang akan terjadi dengan membuat kebijakan/keputusan berdasarkan informasi baru yang didapat dari hasil proses data mining.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan dalam proses penyelesaian dari penelitian ini, yaitu:

## 2.1.1 Understanding Goal
Tahapan  pertama  dimulai  dengan  mengidentifikasi  permasalahan  yang  dihadapi.  Peneliti  menemukan  suatu permasalahan  pada  data  pemesanan  tiket  pesawat  dimana  data  tersebut  dalam  keadaan  kelas  data  yang  tidak seimbang.  Sehingga  dalam  hal  klasifikasi  tidak  bekerja  dengan  baik  karena  lebih  dominan  kepada  kelas  yang jumlahnya  mayoritas.  Penulis  melakukan  pengumpulan  data  melalui  observasi  dan  wawancara  dengan  pihak perusahaan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih  detail  mengenai  data.  Penulis  membutuhkan  pemahaman lebih lanjut mengenai topik penelitian, maka dari itu dilakukan tahap studi kepustakaan dengan mencari informasi dari berbagai sumber dan mengumpulkan karya ilmiah berbentuk jurnal, skripsi dan juga buku. Dengan adanya permasalahan  itu  diterapkan  teknik  SMOTE  untuk  meningkatkan  performa  K-NN untuk  data  pemesanan  tiket pesawat.
Gambar 1. Tahapan Data Mining

## 2.1.2 Selection
Menurut[9] tahapan data mining dimulai dari data mentah, selanjutnya adalah menyeleksi data dari sekumpulan data operasional.  Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal  dari  CV. Trend Pelangi Mandiri, yaitu data pemesanan tiket pesawat tahun 2019, 2020, dan 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374

## 2.1.3 Preprocessed Data
Data perlu dibersihkan sebelum proses pra-pemrosesan dan penambangan data. Pada tahapan ini data yang tidak relevan, missing value, dan radudant harus dibersihkan. Hal ini dikarenakan  syarat awal dalam melakukan data mining adalah datanya relevan, tidak missing value, dan tidak radudant.

## 2.1.4 Preprocessed Data
Transformasi  merupakan  proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk proses data mining. Pola informasi  yang dihasilkan dari  proses data mining  harus disajikan dalam format yang mudah dipahami oleh para pemangku kepentingan.

## 2.1.5 Data Mining
Tahap ini merupakan proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau  metode  tertentu  berdasarkan  proses  KDD  secara  keseluruhan.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan teknik SMOTE. Algoritma K-Nearest Neighbors adalah sebuah metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data latih yang memiliki jarak paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE)  digunakan  dalam menyeimbangkan kelas untuk menerapkan algoritma K-NN agar klasifikasi tidak mengarah pada data mayor.

## 2.1.6 Interpretation
Model  pengetahuan  yang  ditemukan  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  bagi  pihak  yang berkepentingan.

## 2.2 Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Metode SMOTE bekerja dengan mencari K-Nearest Neighbors (yaitu tetangga terdekat data sebanyak K) untuk setiap data di kelas minoritas, setelah itu dibuat data sintetis sebanyak prosentase duplikasi yang diinginkan antara data minor dan K-Nearest Neighbors yang dipilih secara acak[10]. Metode SMOTE adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk menangani ketidakseimbangan kelas data. Imbalanced class (kelas tidak seimbang) dapat diartikan sebagai adanya data yang memiliki  kecenderungan lebih besar (mayority class) dibandingkan data lainnya[11].  Dalam  data  pemesanan  tiket  pesawat  terdapat  lebih  banyak  pemesanan  yang  sukses  sebagai  kelas mayority, sedangkan pemesanan yang berstatus cancel lebih sedikit atau disebut dengan kelas minority. Untuk itu SMOTE digunakan untuk menyeimbangkan kelas agar dihasilkan klasifikasi yang lebih akurat.
Pemrosesan data sintetik pada data dengan nilai fitur numerik berbeda dari data dengan nilai fitur kategoris, menurut[12]  persamaan  Euclidean  digunakan  untuk  mengukur  Kesamaan  data  numerik,  sedangkan  untuk  data kategorik diukur menggunakan rumus Value Difference Metric (VDM), yaitu:
𝑑(𝑉 1 , 𝑉 2 ) = ∑ | 𝐶 1𝑖 𝐶 1 − 𝐶 2𝑖 𝐶 2 | 𝑁 𝑖=1 (1)

## 2.3 K-Nearest Neighbors (K-NN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  bertujuan  untuk  mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang  dievaluasi dengan data tetangga terdekat pada data latih. Dengan K merupakan banyaknya data terdekat. K-NN adalah salah satu  metode  machine  learning  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  pada  objek  baru berdasarkan sejumlah parameter ‘K’ tetangga terdekat[13]. Tujuan dari K-NN untuk memprediksi suatu objek dan kemudian mengklasifikasi objek tersebut ke dalam satu kelompok golongan tertentu atau kelompok golongan yang lain.
Prediksi  adalah  sistem  pendukung  keputusan  yang  membantu  mengklasifikasikan  data  testing  ke  dalam golongan-golongan tertentu sesuai dengan ketentuan awal atau ke dalam suatu kelas yang dilatih pada data training untuk mengidentifikasi sesuatu di masa mendatang[14].
Menurut[15] klasifikasi adalah proses menemukan sekumpulan model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan  suatu  konsep atau kelas data  sehingga nantinya data  tersebut  dapat  dengan mudah dipahami. Tujuan klasifikasi  adalah  untuk  membangun  model yang dapat  digunakan untuk  memprediksi  kelas objek atau data dengan spesifikasi kelas yang tidak diketahui.
Tahapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) dijelaskan  sebagai  berikut:  (1)  persiapkan  data  training (data sampel) dan data testing (data uji), (2) Penentuan nilai k dan (3) Perhitungan jarak data testing ke setiap data training[16]. Langkah-langkah dalam klasifikasi pada K-Nearest Neighbor (K-NN) menurut penelitan[17] adalah sebagai berikut:
a. Menentukan parameter k (jumlah tetangga paling dekat).
b. Menghitung  kedekatan  berdasarkan  model  jarak  Euclidean  terhadap  data  latih  yang  diberikan,  dengan persamaan :
D ( 𝑥 , 𝑦 ) = || 𝑥 − 𝑦 ||2 = √∑ 𝑁 | 𝑥 − 𝑦 |2 (2)
c. Mengurutkan hasil jarak yang didapatkan secara ascending (berurutan dari nilai tinggi ke rendah).
d. Hitung jumlah setiap kelas berdasarkan k tetangga terdekat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374
e. Kelas mayoritas dijadikan sebagai kelas bagi data uji.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini penulis memulai dengan teknik SMOTE, data yang semula merupakan data pemesanan tiket pesawat dimana lebih banyak pemesanan dengan status berhasil sebagai kelas mayoritas dan cancel sebagai kelas minoritas  karena  datanya  lebih  sedikit.  Keadaan  data  ini  tidak  seimbang  atau  disebut  imbalance  class.  Untuk menyeimbangkan  data  maka  digunakan  teknik  SMOTE.  Dengan  metode  ini  dapat  membuat  dataset  menjadi seimbang  tanpa  terlalu  overfit,  yaitu  dengan  membuat  contoh  synthetic  daripada  dengan menduplikasi  sampel. Dari proses teknik SMOTE akan didapatkan data baru yang seimbang. Selanjutnya data dalam keadaan seimbang diproses dengan perhitungan K-NN.  Proses perhitungan dimulai dengan menentukan nilai K yang akan di proses berdasarkan nilai parameter K yang di tentukan, kemudian melakukan proses Data Euclidean untuk menghitung jarak setiap tetangga tersebut, lalu urutkan hasilnya berdasarkan jarak, mulai dari yang terkecil ke yang terbesar, selanjutnya melakukan proses penentuan atau voting.
Pada  bagian  ini,  kami  akan  membangun  fondasi  untuk  penelitian  ini;  Secara  umum  penelitian  ini  akan menggunakan  data  resampling  dengan  pendekatan  SMOTE  untuk  menangani  data  pemesanan  tiket  pesawat, seperti terlihat pada Gambar 2. Tahapan algoritma K-NN dan SMOTE dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 2. Tahapan SMOTE dan K-NN

## 3.1 Data Requirements
Tahap pertama adalah pengumpulan data, dimana digunakan dataset pemesanan tiket persawat yang terdiri dari 2 kelas dengan 9 jumlah fitur dan memiliki 5711 instances. Rincian data yang digunakan ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Pemesanan Tiket Pesawat
No. M1 M2 M3 R1 R2 R3 R4 R5 FAX Class
1 1 0 0 1 6 0 0 0 1 Success 2 2 0 0 2 1 0 0 0 4 Success 3 2 0 0 2 1 0 0 0 1 Success 4 3 0 0 3 4 0 0 0 2 Success 5 1 0 0 1 6 0 0 0 1 Success
… … … … … … … … … …
… 5711 1 0 0 2 1 7 0 0 1 Success
Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Data tersebut  akan digunakan untuk  menentukan berapa banyak minoritas dan kelas mayoritas yang ada. Untuk melihat apakah teknik yang disarankan dapat menghasilkan hasil akurasi  yang  lebih  tinggi,  penelitian  ini  akan  membandingkannya  dengan  metode  K-NN  yang  menggunakan dataset  pemesanan  tiket  pesawat.  Tabel  2  menunjukkan  kumpulan  data  yang  digunakan  berdasarkan  distribusi kelasnya:
Tabel 2. Distribusi Kelas Data Data Attributes Class Distribution Class Positive Negative Flight Booking Ticket 9 2 5554 157

## 3.2 Oversampling Process
Pada  langkah  kedua,  dataset  di-oversampling  menggunakan  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)  untuk  memperbaiki  ketidakseimbangan  dataset  antara  kelas  positif  dan  negatif.  Data  akan  di- oversampling terlebih dahulu menggunakan SMOTE, Tabel 3 berisi detail untuk dataset baru.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374
Submitted: 27/06/2022 ; Accepted: 25/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Tabel 3. Detail Data Setelah SMOTE
Data Attributes Class Distribution Class Positive Nagative Flight Booking Ticket 9 2 5554 5554

## 3.3 Testing
Langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan  K-Nearest  Neighbor  untuk  melakukan  pehitungan  menggunakan confusion matrix antara data latih dan uji pada setiap dataset (K-NN). Kami memilih strategi pemisahan 80% dan 20% untuk menjaga kesinambungan fitur. Khususnya, untuk sampel setiap data, kami menggunakan 80% pertama untuk pelatihan dan 20% sisanya untuk pengujian.

## 3.4 Evaluation
Terakhir, kami membandingkan kumpulan data baru menggunakan pemisahan data 80/20 dalam melakukan proses klasifikasi data untuk melihat apakah SMOTE dan K-NN dan K-NN tanpa SMOTE memiliki kinerja yang lebih baik dari sisi Accuracy, Precision, Recall, dan F-1 Score.

## 3.5 Hasil
Berdasarkan  Gambar  3  akurasi  rata-rata  dari  data,  nilai  akurasi  untuk  K-NN  pada  dataset  Tiket  Pemesanan Penerbangan adalah 97,81%, sedangkan SMOTE + KNN adalah 79,65%.
Gambar 3. Akurasi Rata-Rata dari Data
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  SMOTE+KNN  mengungguli  K-NN  asli  dalam  hal  presisi,  recall,  dan  F1- Score ketika diterapkan pada dataset Flight Booking Ticket, meskipun nilai tidak unggul dalam hal akurasi. Presisi naik 18,00%, recall naik 28,00%, dan F1-Score naik 27,00% pada dataset Flight Booking Ticket.
Tabel 4. Detail Kinerja Performance Flight Booking Ticket K-NN SMOTE+K-NN Avg Increase Accuracy 97,81% 79,65% -18,16% Precision 62,00% 80,00% 18.00% Recall 52,00% 80,00% 28.00% F1-Score 53,00% 80,00% 27.00%
Gambar  4  menunjukkan  keseluruhan  performa  K-NN  dan  SMOTE+KNN  dari  sisi  Accuracy,  Precision, Recall, dan F-1 Score yang telah dilakukan.
97,81% 79,65% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Flight Booking Ticket k-NN SMOTE+KNN 97,81% 62,00% 52,00% 53,00%
79,65% 80,00%
80,00% 80,00% 0,00% 50,00% 100,00% 150,00% Accuracy Precision Recall
F1-Score k-NN SMOTE+KNN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374
Submitted: 27/06/2022 ; Accepted: 25/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Dari  Gambar  4  kita  bisa  melihat  perbandingan  performa  keseluruhan  dari  algoritma  K-NN  yang ditunjukkan  dengan  warna  biru  dan  performa  SMOTE+  K-NN  yang  ditunjukkan  dengan  warna  orange. Penggunaan  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  dapat  meningkatkan  performa  metode  K-Nearest Neighbors  untuk  data  pemesanan  tiket  pesawat.  Meskipun  dari  sisi  akurasi  Synthetic  Minority  Oversampling Technique dengan K-Nearest Neighbors lebih rendah yaitu sebesar 79,65% dibandingkan K-Nearest Neighbors tanpa menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique yaitu sebesar 97,81%, teknik yang disarankan tidak mengalami  peningkatan namun  dari  performa lain, metode yang diusulkan dapat  mengungguli K-Nearest Neighbors dengan menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique dalam hal presisi, recall, dan F1- Score ketika diterapkan pada dataset Pemesanan Tiket Pesawat. Presisi naik 18,00% dari 62,00% menjadi 80,00%, recall naik 28,00% dari 52,00% menjadi 80,00%, dan F1-Score naik 27,00% dari 53,00% menjadi 80,00% pada dataset pemesanan tiket pesawat.

## 4. KESIMPULAN
Data  pemesanan  tiket  pesawat  dalam  kelas  target  “Canceled”  dapat  ditangani  dengan  menggunakan  SMOTE. Kami  menemukan  bahwa,  dalam  studi  kasus  kami,  oversampling  kelas  minoritas  sederhana,  dan  yang  lebih canggih,  Teknik  SMOTE  memiliki  hasil  yang  hampir  sama  dalam  kombinasi  dengan  yang  diterapkan  model klasifikasi  K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Metode  yang  diusulkan  dapat  dapat  memberdayakan  pengawas pemesanan tiket  pesawat  untuk  menghitung  kerugian mereka yang timbul dari  lanjutan pembatalan pemesanan tiket dan pembatasan masalah yang terkait dengan pemesanan berlebih (biaya redistribusi, uang atau pembayaran administrasi.  Berdasarkan  penjelasan  pada  bagian  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  SMOTE dapat  meningkatkan  performa  metode  K-NN  untuk  data  pemesanan  tiket  pesawat.  Meskipun  dari  sisi  akurasi SMOTE dengan K-NN lebih rendah yaitu sebesar 79,65% dibandingkan K-NN tanpa menggunakan SMOTE yaitu sebesar 97,81%, teknik yang disarankan tidak mengalamni peningkatan namun dari performa lain, metode yang diusulkan dapat mengungguli K-NN dengan menggunakan SMOTE dalam hal presisi, recall, dan F1-Score ketika diterapkan pada dataset Pemesanan Tiket Pesawat. Presisi  naik 18,00%, recall naik 28,00%, dan F1-Score naik 27,00% pada dataset pemesanan tiket pesawat. Hal ini dapat disimpulkan bahwa metode SMOTE dengan KNN memiliki performa yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan Metode K-NN saja.

## REFERENCES
[1] R.  D.  Fitriani,  H.  Yasin,  and  T.  Tarno,  “PENANGANAN  KLASIFIKASI  KELAS  DATA  TIDAK  SEIMBANG DENGAN RANDOM OVERSAMPLING PADA NAIVE BAYES (Studi Kasus: Status Peserta KB IUD di Kabupaten Kendal),” J. Gaussian , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i1.30243.
[2] T. Triase and S. Samsudin, “Implementasi Data Mining dalam Mengklasifikasikan UKT (Uang Kuliah Tunggal) pada UIN Sumatera Utara Medan,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1711.
[3] F.  D.  Pratama,  I.  Zufria,  and  T.  Triase,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Penerima Program Indonesia Pintar,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 77–84, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2217.
[4] A. N. Kasanah, Muladi, and U. Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam,” RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 10, 2019.
[5] M. Sulistiyono, Y. Pristyanto, S. Adi, and G. Gumelar, “Implementasi Algoritma Synthetic Minority Over-Sampling Technique untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Dataset Klasifikasi,” Sistemasi , vol. 10, no. 2, p. 445, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1303.
[6] E. Sutoyo and M. A. Fadlurrahman, “Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Television Advertisement Performance Rating Menggunakan Artificial Neural Network,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 379, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.42896.
[7] F. Dwi Astuti, Femi and Nova Lenti, “Implementasi  SMOTE untuk mengatasi,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu dan Teknol. Komputer) , vol. 13, pp. 89–98, 2021.
[8] N.  Z.  Dina  and  R.  S.  Marjianto,  “PREDIKSI  PENENTUAN  PENERIMA  BEASISWA  DENGAN  METODE KNEAREST NEIGHBOURS (Studi Kasus: Program Studi Sistem Informasi Fakultas Vokasi Universitas Airlangga),” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jaringan) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  135–139,  2018,  doi: 10.30743/infotekjar.v2i2.269.
[9] P.  Butka,  P.  Bednár,  and  J.  Ivančáková,  “Methodologies  for  Knowledge  Discovery  Processes  in  Context  of AstroGeoInformatics,”  in Knowledge  Discovery  in  Big  Data  from  Astronomy  and  Earth  Observation: Astrogeoinformatics , 2020, pp. 1–20.
[10]  R. Perangin-angin, E. J. G. Harianja, and I. K. Jaya, “Pendekatan Level Data untuk Menangani Ketidakseimbangan Data Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” J.  TIMES ,  vol.  IX,  no.  1,  pp.  22–32,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/615.
[11]  H. Hairani, K. E. Saputro, and S. Fadli, “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,  2020,  doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.89-93.
[12]  K. U. Syaliman, “Enhance the Accuracy of K-Nearest Neighbor ( K-Nn ) for Unbalanced Class Data Using Synthetic Minority Oversampling Technique ( Smote ) and Gain Ratio ( Gr ),” vol. 10, no. 1, pp. 188–195, 2021.
[13]  R. N. Yusra and O. S. Sitompul, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Kombinasi K-Nearest Neighbor ( KNN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4374
Submitted: 27/06/2022 ; Accepted: 25/07/2022 ; Published: 25/07/2022
) dan Relief-F Untuk Meningkatkan Akurasi Pada Klasifikasi Data,” vol. 1, pp. 0–5, 2021.
[14]  I. Darmayanti, P. Subarkah, L. R. Anunggilarso, and J. Suhaman, “Prediksi Potensi Siswa Putus Sekolah Akibat Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor,” J. Sains Teknol. , vol. 10, no. 2, pp. 230–238, 2021.
[15]  S. Ulya, M. A. Soeleman, and F. Budiman, “Optimasi Parameter K Pada Algoritma K-NN Untuk Klasifikasi Prioritas Bantuan Pembangunan Desa,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 83–96, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4215.
[16]  R. Rahayu Marlis, Abdullah, and F. Yunita, “Sistem Prediksi Kualitas Kopra Putih Menggunakan k-Nearest Neighbor (k-NN),” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 290–299, 2021, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id.
[17]  A.  A.  Nababan,  M.  Khairi,  and  B.  S.  Harahap,  “Implementation  of  K-Nearest  Neighbors  (  KNN  )  Algorithm  in Classification of Data Water Quality,” vol. 6, no. 36, pp. 30–35, 2022.