## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355

## Deteksi Penipuan Kartu Kredit Menggunakan Support Vector Machine dengan Optimasi Grid Search dan Genetic Algorithm
Lailan Sahrina Hasibuan * , Fatimah Alfiatul Jannah
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia Email: 1,* lailan.sahrina@apps.ipb.ac.id, 2, ftmhalfijannah@apps.ipb.ac.id Email Penulis Korespondensi: lailan.sahrina@apps.ipb.ac.id Submitted: 16/06/2024 ; Accepted: 29/06/2024 ; Published : 29/06/2024
Abstrak− Transaksi kartu kredit mengalami peningkatan yang signifikan setiap tahunnya. Seiring dengan meningkatnya pemakaian kartu kredit maka meningkat pula risiko tindak penipuan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab.  Transaksi penipuan kartu kredit dapat dideteksi melalui bantuan machine learning . Permasalahan utama dalam mengolah data transaksi ialah dimensinya yang besar, kelas yang tidak seimbang, dan diperlukan proses pendeteksian dengan waktu komputasi yang singkat. Maka dari itu dibutuhkan  model  serta  algoritma  optimasi  yang  tepat  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membangun model pendeteksian transaksi penipuan kartu kredit yang mampu menghasilkan performa baik serta waktu komputasi singkat menggunakan metode support vector machine (SVM) dengan optimasi grid search dan genetic algorithm . Dari tiga model yang dibangun, diperoleh bahwa model SVM menggunakan dataset  awal yang diseimbangkan dengan ADASYN dan pencarian parameter terbaik dengan grid search sebagai teknik optimasi hyperparameter mampu melakukan pendeteksian dengan baik dan waktu komputasi yang singkat. Model ini mampu mendeteksi transaksi fraud dengan sentitifitas 99% dan spesifisitas 99% serta waktu pelatihan model yang paling singkat diantara dua model lainnya.
Kata Kunci: Algoritma Genetika; Kartu Kredit; Optimasi; SVM; Transaksi Penipuan
Abstract− Credit card transactions have increased significantly every year. Along with the increasing use of credit cards, the risk of fraud by irresponsible people also increases. Credit card fraud can be detected with the help of machine learning. The main problem  that  often  encountered  is  the  transaction  data  has  very  large  dimensions,  unbalanced  classes,  and  requires  a  detection process with a short computation time. Therefore we need a model that can produce good performance with short computation time using the support vector machine (SVM) method with grid search and genetic algorithm optimization. From the three models built, it was found that the SVM model using an initial dataset which was balanced using ADASYN and searching for the best parameters using grid search as a hyperparameter optimization technique was able to carry out good detection and short computing time. This model is able to detect fraudulent transactions with 99% sensitivity and 99% specificity and the shortest model training time among the other two models.
Keywords : Genetic Algorithm; Credit Card; Optimization; SVM; Fraudulent Transaction

## 1. PENDAHULUAN
Transaksi menggunakan kartu kredit merupakan salah satu metode pembayaran yang terbilang cukup praktis karena pelanggan dapat melakukan transaksi walaupun tidak membawa uang tunai. Dari data yang dirilis oleh Bank Indonesia [1] transaksi kartu kredit mengalami peningkatan yang signifikan per tahunnya. Pada Juli 2022 nilai transaksi kartu kredit  meningkat  54.3%  dari  tahun  sebelumnya.  Tidak  hanya  nilai  transaksi,  volume  transaksi  kartu  kredit  juga mengalami peningkatan. Volume transaksi mengalami kenaikan sebesar 34.8% dari tahun sebelumnya yaitu dari 20.9 juta menjadi 28.13 juta kali di bulan Juli 2022 dari 16,58 juta unit pemegang kartu kredit di Indonesia. Terlepas dari banyaknya  masyarakat  indonesia  yang  menggunakan  kartu  kredit,  tidak  dipungkiri  bahwa  masih  terdapat  risiko pemakaiannya.  Salah  satu  risiko  yang  sering  ditemui  adalah  terkait  tindak  kejahatan  fraud.  Fraud  atau  yang  bisa disebut juga sebagai penipuan, dalam konteks transaksi kartu kredit dapat diartikan sebagai penggunaan kartu kredit seseorang untuk melakukan transaksi tanpa sepengetahuan pemilik demi keuntungan pribadi [2].
Seiring dengan berkembangnya teknologi, aksi penipuan kartu kredit dapat terdeteksi dengan pembangunan model  dari  data  histori  transaksi  melalui  bantuan  pembelajaran  mesin.  Pembelajaran  mesin  menggunakan  data transaksi kartu kredit memiliki tantangan tersendiri. Permasalahan utamanya adalah biasanya data transaksi memiliki dimensi sangat besar dan kelas yang tidak seimbang yang mana kelas transaksi asli lebih banyak dibandingkan kelas transaksi  penipuan.  Data  yang  tidak  seimbang  membutuhkan  perhatian  khusus  karena  berpengaruh  besar  terhadap nilai akurasi [3]. Selain itu dalam proses transaksi kartu kredit durasi waktu antara pelanggan melakukan pembayaran dan  pembayaran  sampai  ke  rekening  tujuan  biasanya  sangat  singkat.  Untuk  mencegah  kerugian  yang  besar, pendeteksian  penipuan  kartu  kredit  haruslah  berjalan  dengan  cepat,  maka  diperlukan  proses  pendeteksian  dengan waktu komputasi yang singkat [4].
Pola penipuan yang bersifat dinamis memerlukan penelitian berkelanjutan. Sudah ada beberapa pendekatan yang dilakukan untuk melakukan pendeteksian fraud pada transaksi kartu kredit. Teknik yang pernah digunakan antara lain adalah Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), K- Nearest Neighbor (KNN), dan beberapa algoritma lainnya [5].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  [6],  selain  mempertimbangkan  nilai  akurasi  juga  memperhatikan  waktu komputasi  yang  dihasilkan.  Dengan  menggunakan  deep  convolutional  network  (DCNN)  dilakukan  perbandingan antara  tiga  teknik  optimasi  yaitu  RMSprop,  Adagrad  dan  Adam.  Hasilnya  adalah  model  dengan  metode  optimasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355
Adam menghasilkan akurasi paling optimum yaitu sebesar 99% dan kecepatan proses 583 detik. Selain itu optimasi Adam ini juga hanya membutuhkan sedikit memori dan dapat menangani data yang ukurannya besar.
Terakhir  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siswanto  [7],  adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk menghasilkan  data  latih  yang  ideal  dari  dataset  yang  tidak  seimbang  menggunakan  Adaptive  Synthetic  Sampling (ADASYN) agar dapat digunakan untuk proses pelatihan model Support Vector Machine (SVM). Dibuat tiga model yaitu pemodelan dengan SVM menggunakan data awal yang tidak seimbang, pemodelan SVM dengan menerapkan metode resampling ADASYN, serta yang ketiga pemodelan SVM yang dilatih dengan menggunakan data Support Vector dari model pertama lalu diseimbangkan dengan ADASYN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ketiga mampu mengklasifikasikan transaksi anomali dengan sangat baik. Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 74.4%, nilai sensitivitas sebesar 100% dan nilai spesifisitas yang diperoleh sebesar 74.3%.
Dari beberapa penelitian terdahulu menunjukan bahwa selain dari hasil performa, kecepatan proses komputasi juga  penting  diperhatikan.  Maka  dari  itu  selain  dibutuhkan  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  tepat  juga  harus diperhatikan mengenai algoritma optimasi. Pada penelitian ini digunakan model pembelajaran mesin SVM dengan optimasi  GA  karena  algoritma  ini  terbukti  handal  untuk  melakukan  optimasi  [8],  [9],  [10].  Lalu  model  tersebut dibandingkan dengan model pembelajaran mesin SVM dengan optimasi grid search, metode mana yang paling baik dari sisi performa dan waktu komputasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  diambil  dari situs  kaggle.  Data  tersebut merupakan data transaksi kartu kredit  selama dua hari  pada bulan September 2013 oleh pemegang kartu di Eropa. Dari  total  284,807  jumlah  transaksi  492  diantaranya  merupakan  data  penipuan.  Dataset  ini  memiliki ketidakseimbangan yang tinggi yaitu 1:578 antara transaksi fraud dan normal. Gambar 1 menunjukkan perbandingan jumlah transaksi fraud dan normal.
Gambar 1. Perbandingan data fraud dan normal
Dataset ini memiliki 31 atribut yang bersifat numerik. Tiga atribut diantaranya adalah time yang menyatakan selisih waktu antara transaksi pertama dan transaksi saat ini, amount yang menyatakan nominal transaksi, dan class yang  mengkodekan  jenis  transaksi  dengan  0  mengkode  transaksi  normal  dan  1  mengkode  transaksi  fraud.  Atribut lainnya yang berjumlah 28 atribut tidak diketahui keterangannya karena telah mengalami transformasi menggunakan metode PCA ( Principal Component Analysis ) guna menjaga kerahasiaan data [11].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Penelitian ini terdiri atas enam tahapan utama yaitu praproses data, optimasi parameter menggunakan dataset kecil, pembentukan dataset untuk pelatihan model, pembentukan model, evaluasi model dan terakhir adalah analisis hasil yang  diperoleh.  Skema  tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  metode penelitian diberikan pada subbab di bawah ini.

## 2.3 Praproses Data
Praproses data dilakukan agar pembentukan model lebih efektif dan efisien. Pertama dilakukan eksplorasi data untuk mengidentifikasi  karakteristik  dan  sebaran  data  maupun  langkah  yang  tepat  untuk  menangani  data.  Selanjutnya pengecekan missing value , karena pada data tidak ditemukan adanya missing value maka tidak dilakukan penghapusan data.  Setelah  itu  seluruh  atribut  data  dinormalisasi  agar  memudahkan  dalam  proses  klasifikasi  dan  meningkatkan kinerja  model  [12][13].  Normalisasi  dapat  meningkatkan  performa  model,  karena  pada  dataset  yang  telah dinormalisasi, setiap fiturnya memiliki kontribusi yang seimbang terhadap pembentukan model  [14] [15]. Berbeda dengan data yang belum dinormalisasi, maka fitur yang memiliki jangkauan paling luas akan mempengaruhi model relatif lebih besar dibandingkan fitur lainnya yang jangkauannya lebih sempit.
Terdapat  banyak  metode  normalisasi  yang  dapat  digunakan  untuk  praproses  data,  penelitian  [15] merekomendasikan min-max normalization pada kasus klasifikasi kanker payudara. Pada prinsipnya, dataset kanker payudara dan transaksi penipuan kartu kredit memiliki karakteristik yang sama, yaitu dataset yang tidak seimbang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355
antara kelas target dan non-target. Oleh karen itu, pada penelitian ini menggunakan normalisasi min-max. Formula (1) di bawah menunjukkan rumus matematis normalisasi min-max.
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋−min⁡(𝑋) max(𝑋)−min⁡(𝑋) (1)
Pada formula di atas, 𝑋 adalah nilai data yang akan dinormalisasi pada salah satu fitur, sementara min⁡(𝑋) dan max(𝑋) adalah nilai minimum dan maksimum data pada fitur tersebut. Selanjutnya, 𝑋 𝑛𝑒𝑤 adalah nilai baru untuk data tersebut setelah dinormalisasi. Setelah proses normalisasi, nilai data baru, yaitu 𝑋 𝑛𝑒𝑤 , pada setiap fitur akan merentang antara 0 dan 1.
Gambar 2 . Metode penelitian

## 2.3 Optimasi Parameter
Pemodelan pada penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM). SVM pertama kali diperkenalkan oleh Cortes dan Vapnik pada tahun 1995 [16]. SVM menggunakan konsep hyperplane dalam memisahkan data ke dalam kelas-kelas yang berbeda. Perbedaan hyperplane pada SVM adalah hyperplane dibentuk sedemikian rupa sehingga data-data pada kelas yang berbeda terpisah oleh jarak yang maksimum. Data yang yang membentuk hyperplane atau jarak tersebut adalah disebut sebagai data support vector . Selain itu, SVM mengusung konsep baru untuk klasifikasi, yaitu toleransi terhadap salah mengklasifikasikan data. Hal ini sesuai dengan konsep di dunia nyata bahwa sering kali suatu dataset tidak dapat dipisahkan secara tegas [16][17].
Pada  penelitian  ini,  kernel  yang  digunakan  pada  SVM  adalah Radial  Basis  Function (RBF)  yang  memiliki parameter gamma. Oleh karena itu, parameter yang perlu dioptimasi pada penelitian ini adalah C dan gamma.
Performa SVM dalam melakukan klasifikasi data sangat dipengaruhi oleh nilai parameternya  [18][19]. SVM memiliki dua jenis parameter yaitu, parameter SVM dan parameter kernel. Kernel yang digunakan pada penelitian ini adalah Radial Basis Function (RBF) yang memiliki parameter gamma. Oleh kare itu, parameter yang perlu dioptimasi adalah  C  dan  gamma.  Parameter  C  mengatur  toleransi  kesalahan  yang  diperbolehkan  pada  proses  klasifikasi, sementara parameter gamma mengatur pengaruh suatu sampel data terhadap bentuk hyperplane . Optimasi parameter ini dilakukan dengan metode grid search dan genetic algorithm . Tahap ini menggunakan data sebanyak 5% dari data asli, karena kompleksitas SVM adalah 𝑂(𝑛 3 ) . Kompleksitas tersebut menyatakan bahwa banyaknya komputasi yang perlu dilakukan SVM sebanding dengan banyaknya data yang digunakan dipangkatkan dengan tiga, sehingga pelatihan model dengan data yang relatif banyak dapat memakan waktu yang sangat lama.
Optimasi gride  search diterapkan  pada  dua  jenis  dataset  yaitu  dataset  5%  yang  diseimbangkan  dengan ADASYN dan dataset support vector yang seimbang juga. Sementara optimasi dengan genetic algorithm diterapkan pada dataset support vector yang seimbang saja. Proses optimasi parameter dengan metode grid search diterapkan dengan  menggunakan  konsep  10-fold  cross  validation.  Pemilihan  parameter  terbaik  berdasarkan  nilai  AUC  (Area Under ROC). Tabel 1 menunjukkan kombinasi dataset dan teknik optimasi yang digunakan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355
Tabel 1. Kombinasi metode optimasi dan dataset
Model Dataset Teknik optimasi Model 1 Dataset 5% seimbang Grid search Model 2 Support vector Model 1 seimbang Grid Search Model 3 Support vector model 1 seimbang Genetic Algorithm

## 2.4 Pembentukan Dataset
Machine learning pada umumnya, termasuk SVM, memiliki kerentanan terhadap dataset yang tidak seimbang. Model yang dilatih menggunakan dataset tidak seimbang akan cenderung mengelompokkan data ke dalam kelas mayor, yaitu kelas dengan jumlah data lebih banyak. Kenyataanya, kebanyakan kasus di dunia nyata menunjukkan bahwa sering kali  kelas  minorlah  yang  penting  untuk  diidentifikasi,  misalnya  pada  kasus  identifikasi  kanker  [20],  bidang bioinformatika untuk identifikasi SNPs ( Single Nucleotide Polymophisms ) [21], keamanan jaringan untuk identifikasi serangan [22]. Oleh karena itu, pembentukan model harus ditur sedemikian rupa sehingga model mampu mengenali data-data yang berasal dari kelas minor. Pada penelitia ini, cara yang digunakan adalah membentuk dataset seimbang yang akan digunakan sebagai data latih pada proses pembuatan model.
Terdapat  dua  jenis  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu  dataset  awal  yang  diseimbangkan menggunakan ADASYN dan dataset support vector yang diseimbangkan menggunakan ADASYN juga. ADASYN merupakan  metode  resampling  yang  pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun  2008.  Teknik  ini  didasari  oleh  teknik resampling SMOTE [23], namun dengan menambahkan proses adaptif dalam pembangkitan data sintetis berdasarkan tingkat  kompelksitas  data  minor.  Semakin  kompleks  sifat  suatu  data  minor,  semakin  banyak  data  sintetis  yang dibangkitkan untuk data tersebut [24]. Kompleksitas data minor diukur berdasarkan sifat tetangga terdekatnya, jika data minor tersebut dikelilingi oleh banyak data mayor maka kompleksitasnya tinggi, begitu juga sebaliknya. Gambar 3 di bawah ini menunjukkan algoritma ADASYN yang diperkenalkan oleh [24].
Sementara untuk dataset kedua dibentuk dengan menggunakan data support vector (SV) yang diperoleh dari model pertama. Pemilihan data SV didasarkan pada teori bahwasanya support vector adalah data yang membentuk hyperplane , sehingga posisinya berada antara daerah kelas mayor dan minor. Penentuan kelas data selain data SV ditentukan berdasarkan jarak data tersebut terhadap data SV. Oleh karena itu, pada penelitian ini diasumsikan bahwa penggunaan  dataset  SV  memiliki  potensi  tinggi  untuk meningkatkan  performa  model.  Hal  ini  didukung oleh  hasil penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya [25]. Dataset SV ini selanjutnya diseimbangkan menggunakan teknik resampling ADASYN. Teknik ADASYN diimplementasikan dengan bantuan library smotefamily.
Input Training data set 𝐷 𝑡𝑟 with 𝑚 samples { 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 }, 𝑖 = 1, … , 𝑚 , where 𝑥 𝑖 is an instance in the 𝑛 dimensional feature space 𝑋 and 𝑦 𝑖 ⁡ ∈ Y = {1, −1} is the class identity label associated with 𝑥 𝑖 . Define 𝑚 𝑠 and 𝑚 𝑙 as the number of minority class examples and the number of majority class examples, respectively. Therefore, 𝑚 𝑠 ≤ 𝑚 𝑙 and 𝑚 𝑠 + 𝑚 𝑙 = 𝑚 .
Procedure Calculate the degree of class imbalance:
𝑑 = 𝑚 𝑠 𝑚 𝑙 , 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒⁡𝑑 ∈ (0,1]
If 𝑑 < 𝑑 𝑡ℎ then ( 𝑑 𝑡ℎ is a preset threshold for the maximum tolerated degree of class imbalance ratio):
(a) Calculate the number of synthetic data examples that need to be generated for the minority class:
𝐺 = (𝑚 𝑙 − 𝑚 𝑠 ) × 𝛽, 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒⁡𝛽⁡ ∈ [0,1] 𝛽 is a parameter used to specify the desired balance level after generation of the synthetic data. 𝛽 = 1 means a fully balanced data set is created after the generalization process.
(b) For  each  example 𝑥 𝑖 ∈ minority  class,  find K  nearest  neighbors based  on  the  Euclidean  distance  in 𝑛 dimensional space, and calculate the ratio 𝑟 𝑖 defined as:
𝑟 𝑖 = ∆ 𝑖 𝐾 ⁡, 𝑖 = 1, … , 𝑚 𝑠 ⁡ where ∆ 𝑖 is the number of examples in the K nearest neighbors of 𝑥 𝑖 that belong to the majority class, therefore 𝑟 𝑖 ∈ ⁡ [0, 1] (c) Normalize 𝑟 𝑖 according to 𝑟̂ 𝑖 = 𝑟 𝑖 / ∑ 𝑟 𝑖 𝑚 𝑠 𝑖=1 , so that 𝑟̂ 𝑖 is a density distribution ( ∑ 𝑟̂ 𝑖 𝑖 = 1 ) (d) Calculate the number of synthetic data examples that need to be generated for each minority example 𝑥 𝑖 : 𝑔 𝑖 = 𝑟 𝑖 × 𝐺 where 𝐺 is the total number of synthetic data examples that need to be generated for the minority class (e) For each minority class data example 𝑥 𝑖 , generate 𝑔 𝑖 synthetic data examples according to the following steps: Do the Loop from 1 to 𝑔 𝑖 : i. Randomly choose one minority data example, 𝑔 𝑧𝑖 , from the K nearest neighbors for data 𝑥 𝑖 . ii. Generate the synthetic data example: 𝑠 𝑖 = 𝑥 𝑖 + (𝑥 𝑧𝑖 − 𝑥 𝑖 ) × λ where (𝑥 𝑧𝑖 − 𝑥 𝑖 ) is the difference vector in 𝑛 dimensional spaces, and λ is a random number: λ ∈ ⁡[0, 1] . End Loop

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355

## 2.5 Pembentukan Model
Model  yang  dibentuk  pada  penelitian  ini  terdiri  atas  tiga  buah  model  SVM.  Parameter  yang  digunakan  adalah parameter optimal yang diperoleh dari optimasi parameter pada tahap sebelumnya. Model SVM pertama dibangun menggunakan  dataset  awal  yang  diseimbangkan  menggunakan  ADASYN.  Pembentukan  model  SVM  kedua menggunakan  dataset support  vector yang  telah  diseimbangkan  menggunakan  ADASYN,  data  SV  diperoleh  dari model SVM yang pertama. Pembentukan model SVM ketiga menggunakan dataset SV juga dengan parameter yang diperoleh dari optimasi menggunakan genetic algorithm . Kombinasi dataset dan optimasi parameter tertera pada Tabel 1 subbab 3.2.

## 2.6 Evaluasi Model
Evaluasi model dilakukan dengan menguji model untuk memprediksi data uji. Hasil evaluasi dilihat matriks konfusi dan  memperhatikan  nilai  akurasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas  [26].  Selain  dari  performa  yang  dihasilkan,  lamanya waktu komputasi juga menjadi bahan evaluasi model. Dari ketiga model tersebut dievaluasi dengan membandingkan baiknya  performa  dan  kecepatan  waktu  yang  dihasilkan.  Gambar  3  menunjukkan  metrik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi performa model.
Tabel 2. Matriks  konfusi Aktual Prediksi P N P TP FP N FN TN True Positive Rate (TPR) = ⁡ 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (1) Sensitivity = ⁡𝑇𝑃𝑅 False Positive Rate (FPR) = ⁡ 𝐹𝑃 (𝑇𝑁+𝐹𝑃) (2) Specificity = ⁡ 𝑇𝑁 (𝑇𝑁+𝐹𝑃) (4) Precision = ⁡ 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (3) 𝐹 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = ⁡ 2∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (5) Recall = ⁡𝑇𝑃𝑅 Akurasi = ⁡ 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Praproses Data
Data asli yang diperoleh dari kaggle  [11] yang diolah sebelumnya dilakukan eksplorasi terlebih dahulu agar dapat dianalisis tahapan praproses yang diperlukan pada data. Pertama dilakukan eksplorasi mengenai keberadaan missing value dengan fungsi sum() dan is.na(). Keluaran yang dihasilkan menunjukkan angka 0, hal ini berarti tidak terdapat missing  value pada  data.  Pengecekan missing  value dilakukan  karena  SVM  tidak  dapat bekerja  pada  dataset  yang memiliki missing value , sehingga jika terdapat data yang missing value maka data data tersebut harus dihapus. Pada bahasa R, library yang digunakan untuk menjalankan SVM adalah e1071 dengan fungsi train untuk melatih model. Fungsi train ini telah diatur untuk menghapus data sampel yang mengandung missing value pada atributnya. Selain keberadaan missing value , performa SVM juga dipengaruhi oleh rentangan nilai pada atribut-atributnya, atribut yang memiliki rentangan yang luas akan memiliki pengaruh yang relatif lebih kuat dibandingkan atribut yang rentangannya relatif lebih sempit. Grafik pada Gambar 4 menunjukkan bahwa dataset ini memiliki atribut-atribut yang rentangan nilainya berbeda-beda. Oleh karena itu, proses normalisasi nilai pada atribut-atribut dataset juga diperlukan, sehingga  setiap  atribut  memiliki  rentangan  yang  seragam.  Pada  penelitian  ini,  proses  normalisasi  dilakukan menggunakan metode min-max normalization sesuai pada formula (1) subbab 3.1. Setelah proses normalisasi setiap atribut  memiliki  rentangan  nilai  yang  sama  yaitu  [0,1]  [15].  Atribut  ke-31  yang  menyimpan  informasi  kelas  data, normal atau fraud, tidak dinormalisasi karena atribut ini hanya memiliki dua kemungkinan kelas dan dikode dengan angka 0 dan 1 untuk kelas normal dan kelas fraud.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 4. Grafik persebaran dataset kartu kredit

## 3.2 Optimasi Parameter
Pencarian nilai parameter yang optimum dilakukan pada data sampling sebesar 5% dari dataset awal, yaitu sebanyak 18374  data  yang  terdiri  atas  18355  data  normal  dan  sisanya  39  data  merupakan  fraud.  Penggunaan  data  5%  pada proses pencarian parameter optimum untuk menghindari lamanya proses pencarian ini karena besarnya ukuran data asli. Teknik penggunaan data sampel kecil untuk pencarian parameter optimum seperti ini juga dilakukan oleh [27] dan  [28].  Selanjutnya,  data  5%  tersebut  diseimbangkan  menggunakan  teknik  ADASYN,  sehingga  jumlahnya seimbang antara transaksi normal dan fraud. Banyaknya data pada dataset 5% seimbang adalah 36671, yang terdiri dari 18335 transaksi normal dan 18336 transaksi fraud.
Dataset  yang  seimbang  ini  digunakan  untuk  mencari  parameter  optimum  untuk  model  SVM  pertama.  Dari model SVM pertama yang optimal, data-data pembentuk hyperplane diekstrak dan dijadikan sebagai dataset baru. Dataset ini berjumlah 2797 transaksi yang terdiri atas  1857 transaksi normal dan 940  transaksi fraud. Berdasarkan jumlah ini, dapat dilihat bahwa terjadi penurunan ketidakseimbangan data antara data awal dan data support vector dari  1:578  menjadi  1:1.98.  Selain  itu,  jumlah  data support  vector juga  mengalami  penurunan  sebesar  9.89  kali dibandingkan  data  aslinya.  Penurunan  jumlah  data  ini  berarti  terjadi  penurunan  waktu  komputasi  pada  proses pelatihan. Data support vector ini selanjutnya diseimbangkan menggunakan ADASYN sehingga jumlahnya menjadi 3709 transaksi, yang terdiri dari 1857 transaksi normal dan 1852 transaksi fraud. Data support vector yang seimbang tersebut digunakan untuk mencari parameter yang optimal menggunakan metode grid search dan genetic algorithm . Tabel 3 menunjukkan banyaknya data yang digunakan untuk proses optimasi parameter optimum.
Tabel 3. Banyaknya transaksi normal dan fraud pada setiap dataset kecil
Model pelatihan Banyaknya data Jumlah normal Jumlah fraud Grid search + data asli (model pertama) 36671 18335 18336 Grid search + data support vector (model kedua) 3709 1857 1852 Genetic algorithm + data support vector (model ketiga) 3709 1857 1852
Area pencarian nilai parameter C menggunakan grid search adalah 0.1, 1, 10, 100,  dan 1000, sementara untuk nilai gamma adalah 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, dan 1. Metrik yang dievaluasi adalah AUC (Area Under ROC). Tabel 4 menunjukkan evaluasi model untuk setiap kombinasi parameter C dan gamma. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai parameter terbaik untuk dataset asli yang seimbang maupun dataset support vector yang seimbang adalah 10 untuk  parameter  C  dan  0.1  untuk  parameter  gamma  berdasarkan  nilai  AUC.  Berdasarkan  nilai-nilai  pada  metrik- metrik  lainnya  yaitu  AUC,  sensitivitas  dan  spesifisitas  dapat  dilihat  bahwa  nilai-nilai  tersebut  tidak  berbeda  jauh. Namun, karena nilai-nilai ini mewakili dataset yang berukuran kecil yaitu 5% saja dari data asli, maka perbedaan nilai yang sedikit ini bisa saja memiliki peluang memberikan hasil yang berbeda ketika diterapkan pada data aslinya yang berukuran besar. Oleh karena itu, pada penelitian ini tidak dilakukan pengujian beda nyata untuk memeriksa perbedaan nilai secara signifikan menurut statistika.
Tabel 4. Nilai kebaikan model pada pelatihan grid search Model Gamma C AUC Sensitivitas  Spesifisitas Grid search raw data seimbang 0.1 0.1 0.9999136 0.9991143 0.9962158 1 0.9999964 0.9996779 0.9989533

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355
10 0.9999977 0.9996779 0.9993559 100 0.9999431 0.9996779 0.9989533 1000  0.9999432 0.9996779 0.9989533 Grid search data SV seimbang 0.1 0.1 0.9928204 0.9849587 0.9537263 1 0.9976468 0.9901961 0.9791401 10 0.9991964 0.9928105 0.9863212 100 0.9978464 0.9915033 0.9856634 1000  0.9964230 0.9901961 0.9863170
Pencarian nilai optimum menggunakan algoritma genetic algorithm dilakukan pada area [0.0001, 0.1] hingga [1,  1000],  yang  mana  dimensi  pertama  menyatakan  nilai  untuk  parameter  gamma  dan  dimensi  kedua  menyatakan parameter C. Ukuran populasi adalah 100, maksimum iterasi adalah 1000, peluang crossover 0.8 dan peluang mutasi adalah 0.1. Gambar 5 menunjukkan grafik perubahan nilai fitnes, AUC, terhadap iterasi selama proses pencarian nilai parameter  optimum  menggunakan genetic  algorithm .  Berdasarkan  grafik  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  proses pencarian berhenti setelah iterasi mencapai nilai maksimum yaitu 1000. Pada iterasi ke-1000 ini, AUC yang diperoleh adalah 0.992.
Gambar 5 . Grafik nilai fitnes dan iterasi pada optimasi parameter menggunakan genetic algorithm .
Perbandingan  antara  performa  model  (AUC),  waktu  pencarian,  nilai  C,  nilai  gamma  tersaji  pada  Tabel  5. Berdasarkan data-data tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai AUC untuk semua model hampir sama, namun waktu komputasi  yang  dibutuhkan  oleh genetic  algorithm meningkat  secara  eksponensial  jika  dibandingkan  dengan grid search baik pada dataset asli yang seimbang maupun dataset suppport vector . Algoritma GA membutuhkan waktu 4.9 ∗ 10 6 menit yang setara dengan 3 hari 9 jam, sementara grid search hanya membutukan waktu 8 menit dan 8.5 menit.  Tingginya  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  oleh genetic  algorithm karena  pada  setiap  iterasi  akan dibangkitkan  100  populasi  yang  merupakan  kombinasi  nilai  C  dan  gamma.  Setiap  kombinasi  nilai  C  dan  gamma digunakan untuk satu model SVM dan diuji nilai fitnesnya (AUC). Dengan prosedur seperti ini, genetic algorithm membangkitkan 100 model pada setiap iterasi, sementara jumlah iterasi adalah 1000, sehingga total model SVM yang dibangkitkan adalah 10 5 model SVM. Jumlah ini sangat kontras dengan banyaknya model yang dibangkitkan oleh grid search yang hanya membangkitkan 25 model SVM.
Tabel 5. Parameter Optimal SVM Model pelatihan C Gamma  AUC Model Waktu (menit) Grid search + data asli seimbang (model pertama) 10 0.1 0.9999977 8.077 Grid search + data sv seimbang (model kedua) 10 0.1 0.9991964 8.528 Genetic algorithm + data support vector (model ketiga)  49.742 0.157 0.992 4.9 ∗ 10 6 (3.39 hari)

## 3.3 Pembentukan Dataset
Dataset yang diperoleh dari kaggle [11] memiliki 284807 jumlah transaksi yang terdiri dari 284315 transaksi normal dan 492 transaksi fraud. Dataset ini dibagi menjadi dua dataset yaitu dataset latih dan dataset uji dengan perbandingan 70:30, sehingga dataset latih terdiri atas 192933 transaksi dan dataset uji terdiri atas 91874 transaksi. Setiap dataset memiliki distribusi yang sama antara transaksi fraud dan normal dengan data aslinya, yaitu 1:578. Dataset uji yang berjumlah 91874 dibiarkan tetap tidak seimbang sesuai kondisi aslinya. Hal ini dilakukan agar dataset uji memiliki karakteristik  yang  sama  dengan  data  aslinya  sehingga  proses  pengujian  model  bisa  menggambarkan  kondisi sebenarnya pada dunia nyata.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355
Data  latih  yang  berjumlah  192933  transaksi  terdiri  atas  192613  transaksi  normal  dan  320  transaksi  fraud diseimbangkan menggunakan algoritma ADASYN sehingga jumlah datanya menjadi  385199 transaksi yang terdiri atas 192601 transaksi normal dan 192598 transaksi fraud. Dataset seimbang ini digunakan untuk membangun model SVM  yang  pertama.  Selanjutnya  dari  model  SVM  tersebut,  data support  vector pembentuk hyperplane diekstrak. Dataset  ini  memiliki  jumlah  9885  transaksi  yang  terdiri  atas  7001  transaksi  normal  dan  2884  transaksi  fraud. Ketidakseimbangan pada data support vector mengalami penurunan dibandingkan ketidakseimbangan pada data asli yaitu  dari  1:578  menjadi  1:  2.43  atau  menurun  sekitar  237  kali.  Tabel  6  menunjukkan  jumlah  transaksi  fraud  dan normal untuk semua dataset.
Tabel 6 . Jumlah transaksi fraud dan normal pada setiap dataset
Dataset Banyaknya data  Jumlah normal  Jumlah fraud Perbandingan fraud:normal Data awal 284807 284315 492 1:578 Data latih 192933 192613 320 1:602 Data latih awal seimbang 385199 192601 192598 1:1 Data support vector 9885 7001 2884 1:2.43 Data latih support vector seimbang 14037 7001 7036 1:1 Data uji 91874 91702 172 1:533

## 3.4 Pembentukan Model Pertama
Pembentukan  model  yang  pertama  menggunakan  dataset  awal  yang  seimbang  yang  berjumlah  385199  transaksi. Parameter C dan gamma yang digunakan 10 dan 0.1. Pelatihan model menggunakan dataset ini membutuhkan waktu 4.29 jam (4 jam 17 menit). Model SVM yang dihasilkan pada pelatihan ini diuji pada dataset uji yang memiliki jumlah 91874 transaksi. Hasil pengujian ditampilkan menggunakan matriks konfusi yang tersaji pada Tabel  7. Berdasarkan matriks konfusi tersebut, model SVM memperoleh sensitivitas sebesar 99% dan spesifitas sebesar 99%.
Tabel 7. Matriks konfusi pengujian model pertama Fraud (Aktual) Normal (Aktual) Fraud (Prediksi) 171 4 Normal (Prediksi) 1 91698

## 3.5 Pembentukan Model Kedua
Pembentukan  model  kedua  sama  dengan  pembentukan  model  sebelumnya,  namun  menggunakan  dataset  yang berbeda. Dataset yang digunakan pada pemodelan kedua adalaha dataset support vector dari model pertama yang telah diseimbangkan.  Dataset  ini  memiliki  14037  transaksi.  Parameter  yang  digunakan  adalah  10  dan  0.1  untuk  C  dan gamma. Pelatihan model menggunakan dataset ini membutuhkan waktu 4.32 jam (4 jam 19 menit). Setelah model berhasil  dibentuk,  model  tersebut  diuji  terhadap  dataset  uji  yang  sudah  disiapkan.  Hasil  pengujian  tersaji  dalam matriks  konfusi  pada  Tabel  8.  Berdasarkan  nilai-nilai  pada  matriks  konfusi,  model  SVM  yang kedua  memperoleh sensitivitas sebesar 99% dan spesifisitas juga 99%.
Tabel 8. Matriks konfusi pengujian model kedua Fraud (Aktual) Normal (Aktual) Fraud (Prediksi) 171 20 Normal (Prediksi) 1 91682

## 3.6 Pembentukan Model Ketiga
Pembentukan model yang ketiga sama dengan pembentukan model yang kedua, dataset yang digunakan adalah sama yaitu  dataset support  vector yang  telah  diseimbangkan  dari  model  SVM  pertama  yang  pertama.  Namun,  nilai parameter  yang  digunakan  berbeda  yaitu  49.742  untuk  parameter  C  dan  0.157  untuk  parameter  gamma.  Pelatihan model menggunakan dataset ini membutuhkan waktu 82.77 jam (3 hari 10 jam 42 menit). Setelah model dibentuk, model ketiga ini juga diuji pada dataset uji yang sama. Hasil pengujiannya ditampilkan dalam bentuk matriks konfusi yang  tersaji  pada  Tabel  9.  Berdasarkan  nilai-nilai  pada  matriks  konfusi,  model  SVM  yang  ketiga  memperoleh sensitivitas sebesar 99% dan spesifisitas juga 99%.
Tabel 9. Matriks konfusi model ketiga Fraud (Aktual) Normal (Aktual) Fraud (Prediksi) 171 12 Normal (Prediksi) 1 91690

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355

## 3.7 Analisis Hasil
Pada tabel dapat dilihat bahwa model pertama dan kedua memiliki tingkat akurasi, sensitivitas, serta spesifisitas yang sama.  Waktu  pelatihan  yang  dibutuhkan  antara  kedua  model  pun  tidak  terlalu  jauh,  namun  waktu  komputasi berpengaruh  terhadap  banyaknya  data  serta  rentang  parameter  yang  diatur.  Semakin  banyak  data  yang  digunakan maka semakin banyak juga waktu komputasi yang dibutuhkan. Model ketiga menunjukkan perbedaan hasil dari model pertama dan kedua. Karena permasalahan utama pada klasifikasi kartu kredit ini adalah datanya yang tidak seimbang, maka  parameter  kebaikan  yang  lebih  diperhatikan  adalah  sensitivitas.  Jika  dilihat  dari  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan data fraud ke dalam kelas yang  tepat serta membutuhkan waktu komputasi yang rendah, maka model  pertama  lebih  unggul  daripada  model  lainnya.  Hal  ini  juga  berarti  ADASYN  dan  optimasi  parameter menggunakan grid search dengan matriks evaluasi ROC dapat menangani permasalahan ketidakseimbangan data, hal ini sesuai dengan penelitian [29][30].
Tabel 9. Perbandingan performa model Model Akurasi  Sensitivitas  Spesifisitas  Waktu Komputasi (jam) Model 1 99% 99% 99% 4.29 Model 2 99% 99% 99% 4.32 Model 3 99% 99% 99% 82.77

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berfokus kepada pembangunan model klasifikasi yang dapat menangani data tidak seimbang sehingga dapat menghasilkan model dengan performa baik dan waktu komputasi singkat. Terdapat 3 model yang dibandingkan, model  pertama  yaitu  pemodelan  ADASYN  menggunakan  pembelajaran  mesin  SVM  dengan  grid  search  sebagai optimasi  parameter,  merupakan  model  yang  paling  baik  diantara  kedua  model  lainnya.  Dengan  lamanya  waktu pelatihan  model  selama  4  jam  17  menit,  model  ini  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  99%,  spesifisitas  99%,  dan sensitivitas sebesar 99%.

## REFERENCES
[1] Bank Indonesia, “Laporan Kelembagaan Bank Indonesia Triwulan 2 2022,” Jakarta, 2022.
[2] S P Maniraj, Aditya Saini, Shadab Ahmed, and Swarna Deep Sarkar, “Credit Card Fraud Detection using Machine Learning and Data Science,” Int. J. Eng. Res. , vol. 08, no. 09, pp. 110–115, 2019.
[3] I. Benchaji, S. Douzi, and B. El Ouahidi, Using genetic algorithm to improve classification of imbalanced datasets for credit card fraud detection , vol. 66. Springer International Publishing, 2019.
[4] E.-A. MINASTIREANU and G. MESNITA, “An Analysis of the Most Used Machine Learning Algorithms for Online Fraud Detection,” Inform. Econ. , vol. 23, no. 1/2019, pp. 5–16, 2019.
[5] N.  Yousefi,  M.  Alaghband,  and  I.  Garibay,  “A  Comprehensive  Survey  on  Machine  Learning  Techniques  and  User Authentication Approaches for Credit Card Fraud Detection,” pp. 1–27, 2019.
[6] J. I.-Z. Chen and K.-L. Lai, “Deep Convolution Neural Network Model for Credit-Card Fraud Detection and Alert,” J. Artif. Intell. Capsul. Networks , vol. 3, no. 2, pp. 101–112, 2021.
[7] D. Dharmawan, “Deteksi Anomali Pada Transaksi Kartu Kredit Menggunakan Adaptive Synthetic Resampling(ADASYN) dan Support Vector Machine (SVM),” 2022.
[8] C. Li, N. Ding, Y. Zhai, and H. Dong, “Comparative study on credit card fraud detection based on different support vector machines,” Intell. Data Anal. , vol. 25, no. 1, pp. 105–119, 2021.
[9] Z. Pooranian, M. Shojafar, R. Tavoli, M. Singhal, and A. Abraham, “A hybrid metaheuristic algorithm for job scheduling on computational grids,” Inform. , vol. 37, no. 2, pp. 157–164, 2013.
[10]  B. Alhijawi and A. Awajan, “Genetic algorithms: theory, genetic operators, solutions, and applications,” Evol. Intell. , vol. 17, no. 3, pp. 1245–1256, Jun. 2023.
[11]  “Credit  Card  Fraud  Detection.”  [Online].  Available:  https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud/data. [Accessed: 16-Jun-2024].
[12]  N.  G.  Ramadhan,  “Comparative  Analysis  of  ADASYN-SVM  and  SMOTE-SVM  Methods  on  the  Detection  of  Type  2 Diabetes Mellitus,” Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 2, pp. 276–282, 2021.
[13]  M. A. Umar and C. Zhanfang, “Effects of Feature Selection and Normalization on Network Intrusion Detection,” pp. 1–25, 2020.
[14]  D. Singh and B. Singh, “Investigating the impact of data normalization on classification performance,” Appl. Soft Comput. , vol. 97, p. 105524, Dec. 2020.
[15]  H. Henderi, “Comparison of Min-Max normalization and Z-Score Normalization in the K-nearest neighbor (kNN) Algorithm to Test the Accuracy of Types of Breast Cancer,” IJIIS Int. J. Informatics Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–20, 2021.
[16]  C. Cortes and V. Vapnik, “Support-Vector Networks,” vol. 297, pp. 273–297, 1995.
[17]  A. S. Desuky and S. Hussain, “An Improved Hybrid Approach for Handling Class Imbalance Problem,” Arab. J. Sci. Eng. , vol. 46, no. 4, pp. 3853–3864, 2021.
[18]  A. Alsarhan, M. Alauthman, E. Alshdaifat, A. R. Al-Ghuwairi, and A. Al-Dubai, “Machine Learning-driven optimization for SVM-based intrusion detection system in vehicular ad hoc networks,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , vol. 14, no. 5, pp. 6113–6122, 2023.
[19]  D. J. Kalita, V. P. Singh, and V. Kumar, “A novel adaptive optimization framework for SVM hyper-parameters tuning in

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 344-353 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5355
non-stationary environment: A case study on intrusion detection system,” Expert Syst. Appl. , vol. 213, p. 119189, Mar. 2023.
[20]  C. Y. Guo and Y. C. Chou, “A novel machine learning strategy for model selections  - Stepwise Support Vector Machine (StepSVM),” PLoS ONE , vol. 15, no. 8 August. 2020.
[21]  L. S. Hasibuan, W. A. Kusuma, and W. B. Suwamo, “Identification of single nucleotide polymorphism using support vector machine on imbalanced data,” Proc. - ICACSIS 2014 2014 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. , pp. 375–379, 2014.
[22]  S. Bagui and K. Li, “Resampling imbalanced data for network intrusion detection datasets,” J. Big Data , vol. 8, no. 1, 2021.
[23]  N. V Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique,” 2002.
[24]  H. He, Y. Bai, E. A. Garcia, and S. Li, “ADASYN: Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , no. 3, pp. 1322–1328, 2008.
[25]  L.  S.  Hasibuan,  S.  Nabila,  N.  Hudachair,  and  M.  A.  Istiadi,  “Evaluation  of  F-Measure  and  Feature  Analysis  of  C5.0 Implementation on Single Nucleotide Polymorphism Calling,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2018.
[26]  G. Varoquaux and O. Colliot, “Evaluating Machine Learning Models and Their Diagnostic Value,” Neuromethods , vol. 197, pp. 601–630, 2023.
[27]  B.  D.  O’Fallon,  W.  Wooderchak-Donahue,  and  D.  K.  Crockett,  “A  support  vector  machine  for  identification  of  single- nucleotide polymorphisms from next-generation sequencing data,” Bioinformatics , vol. 29, no. 11, pp. 1361–1366, 2013.
[28]  P. Yang, Z. Zhang, B. B. Zhou, and A. Y. Zomaya, “Sample Subset Optimization for Classifying Imbalanced Biological Data,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 6635 LNAI, no. PART 2, pp. 333–344, 2011.
[29]  H. Mohammedqasim, A. Ahmed Jasim, A. Mohammedqasem, and O. Ata, “Enhancing Predictive Performance in Covid-19 Healthcare  Datasets:  a  Case  Study  Based  on  Hyper  Adasyn  Over-Sampling  and  Genetic  Feature  Selection,” J.  Eng.  Sci. Technol. , vol. 19, no. 2, pp. 598–617, 2024.
[30]  A.  F.  Pulungan,  D.  Selvida,  and  A.  I.  Silitonga,  “Combination  of  ADASYN  and  Random  Forest  for  Classification  of Imbalanced Lung Cancer Dataset,” AIP Conf. Proc. , vol. 2987, no. 1, Apr. 2024.