JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 4, Tahun 2022, Halaman 499 - 505 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PERBANDINGAN SMOTE DAN ADASYN PADA DATA IMBALANCE

## UNTUK KLASIFIKASI RUMAH TANGGA MISKIN KABUPATEN TEMANGGUNG DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Dinda Virrliana Ramadhanti 1* , Rukun Santoso 2 , Tatik Widiharih 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail : 208.dindavirrliana@gmail.com
DOI: 10.14710/j.gauss.11.4.499-505

## Article Info:
Received: 2022-08-23 Accepted: 2022-10-02 Available Online: 2023-02-25

## Keywords:
K Nearest Neighbor; Household Poverty; Imbalanced data; SMOTE; ADASYN.
Abstract: Poverty  is a global problem that has  occurred in  various countries  with  various  impacts.  Poverty  conditions  are  characterized by  the  inability  of  a  person or  household  to  meet the  basic  needs  of life. Socio-economic problems, such as poverty, can be handled using machine learning, one of which is classification. The classification of households  based  on  poverty  criteria  is  expected  to  assist  the government in preparing programs that are right on target. K-Nearest Neighbor is  one  of  the  easy-to-use  classification  algorithms.  this classification is based on the closest neighborliness. The problem that can be experienced when classifying is if the data used is imbalanced. The  data  imbalance  will  causing  the  classification  process  to  focus more on the majority class. SMOTE and ADASYN are used to solve the problem of imbalanced data. This study resulted in the addition of SMOTE and ADASYN to imbalanced data can improve classification performance,  especially  on  the  G-mean  value.  G-mean  is  a performance  measure  that  is  widely  used  in  the  case  of  imbalanced data. The result of this study is that SMOTE can increase the G-mean value  to  58.5%,  while  ADASYN  is  57.3%.  Therefore,  it  can  be concluded  that  SMOTE-KNN  is  the  best  classification  model  for household poverty classification.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan ( poverty ) merupakan salah satu masalah dunia yang harus diselesaikan dan menjadi indikator Sustainable Development Goals (SDG’s)  yaitu menghapus kemiskinan. Kemiskinan  merupakan  ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi,  serta  memenuhi  kebutuhan makanan dan non-makanan yang diukur berdasarkan pengeluaran. (BPS, 2021). Kemiskinan ialah situasi kehidupan yang dialami seseorang atau rumah tangga yang serba kekurangan sehingga  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasar.  Kebutuhan  dasar  meliputi  pangan, Kesehatan,  Pendidikan,  perumahan,  pekerjaan,  air  bersih,  pertanahan,  sumber  daya  alam, lingkungan  hidup  (Ispriyanti et  al ,  2019).  Badan  Pusat  Statistik membagi  kategori  rumah tangga  menjadi  dua  berdasarkan  rata  rata  pengeluaran  rumah  tangga  perkapita  perbulan dibandingkan  dengan  garis  kemiskinan,  yaitu  rumah  tangga  miskin  jika  pengeluaran perkapita  berada  di  bawah  garis  kemiskinan,  sedangkan  rumah  tangga  tidak  miskin  jika pengeluaran perkapita berada di bawah garis kemiskinan.
Kabupaten Temanggung merupakan kabupaten yang memiliki persentase kemiskinan 9,96%  pada  tahun  2020.  Kabupaten  Temanggung  memiliki  garis  kemiskinan  sebesar Rp323.705 kapita/bulan pada tahun 2020. Pemerintah telah merancang beberapa program untuk  mengatasi  masalah  kemiskinan,  namun  sering  kali  ditemukan  program  yang  salah sasaran dikarenakan kesulitan untuk menentukan dan memilah kategori rumah tangga.
Machine  learning digunakan  untuk  memudahkan  dalam  menyelesaikan  masalah pengkategorian  rumah  tangga,  yaitu  metode  klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  proses  yang
bertujuan untuk mendeskripsikan dan membedakan kelas data untuk masalah tertentu. Salah satu  metode  klasifikasi  yaitu K-Nearest  Neighbor (KNN)  yang  menggunakan  konsep kedekatan  tetangga.  Kelas  baru  akan  ditetapkan  berdasarkan  kedekatan  kesamaannya dengan titik set pelatihan. Ukuran performa algoritma dapat dilihat melalui nilai akurasinya. Permasalahan  yang  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi  adalah  adanya  data imbalance . Data imbalance merupakan kondisi ketika banyaknya label kelas data latih yang satu lebih sedikit  daripada  banyaknya  label  kelas  data  yang  lainnya.  Menurut  He  &  Ma  (2013) algoritma klasifikasi akan menghasilkan suatu model dengan tingkat kepekaan yang minim terhadap kelas minoritas. Penanganan data imbalance dapat dilakukan dengan oversampling yaitu  SMOTE  ( Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique )  dan  ADASYN  ( Adaptive Syntethic Sampling Approach).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  kategori  rumah  tangga  di  Kabupaten Temanggung  serta  mengatasi  data imbalance dengan  SMOTE  dan  ADASYN.  Hasil  dari penelitian ini adalah menentukan metode terbaik untuk klasifikasi kategori rumah tangga di Kabupaten Temanggung dengan Algoritma KNN, SMOTE-KNN, dan ADASYN-KNN.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Klasifikasi  merupakan  pemodelan  yang  membedakan  kelas  data  dan  bertujuan  agar dapat digunakan untuk prediksi kelas yang label kelasnya belum diketahui (Han & Kamber, 2006). K-Nearest Neighbor s adalah algoritma non parametrik yang menggunakan kesamaan fitur  untuk  memprediksi  nilai  titik  data  baru  (Patgiri,  2021).  Jumlah  tetangga  terdekat ( nearest  neighbor )  dinyatakan  dengan  nilai  k.  Label  kelas  hasil  prediksi  ditentukan  dari anggota  tetangga  yang  memiliki  jumlah  paling  banyak.  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor s juga  didasarkan  pada  jarak,  perhitungan  jarak  pada  penelitian  ini  menggunakan  jarak Euclidean.  Peringkat  untuk  k  tetangga  terdekat  berdasarkan  nilai  kesamaan  dihitung menggunakan jarak Euclidean yang didefinisikan dengan Persamaan (1) (Sreemathy, 2012).
𝑑(𝒙 𝒊 , 𝒚 𝒊 ) = √∑ (𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑥 𝑖𝑙 , 𝑦 𝑖𝑙 )) 2 𝑁 𝑙=1 (1)
dengan 𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑥 𝑖𝑙 , 𝑦 𝑖𝑙 ) adalah nilai ketidaksamaan antara data uji ke-i pada variabel ke-l ( 𝑥 𝑖𝑙 ) dan data latih ke-i pada variabel ke- l ( 𝑦 𝑖𝑙 ).
Perhitungan  nilai  ketidaksamaan  berdasarkan  tipe  untuk  tiap  variabel  disajikan  pada Tabel 1 (Prasetyo, 2012).
Tabel 1 Ketidaksamaan Dua Data dengan Satu Atribut
Tipe Atribut Formula Jarak Nominal 𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑥 𝑖𝑙 , 𝑦 𝑖𝑙 ) = { 0 1 , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑥 𝑖𝑙 = 𝑦 𝑖𝑙 , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑥 𝑖𝑙 ≠ 𝑦 𝑖𝑙
Ordinal 𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑥 𝑖𝑙 , 𝑦 𝑖𝑙 ) = |𝑥 𝑖𝑙 − 𝑦 𝑖𝑙 |/(𝑛 − 1) n adalah banyaknya pengkategorian dalam x Interval atau Rasio 𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑥 𝑖𝑙 , 𝑦 𝑖𝑙 ) = |𝑥 𝑖𝑙 − 𝑦 𝑖𝑙 |
Randomized Search merupakan metode yang dapat digunakan untuk mencari parameter terbaik,  dengan  mencobakan  beberapa  kombinasi  parameter  yang  mungkin  menghasilkan model terbaik. Untuk algoritma K-Nearest Neighbor terdapat parameter yang ingin dicari nilainya agar akurasi model yang diperoleh maksimal yaitu jumlah tetangga (k). Sehingga tujuan dari tuning hyperparameter pada penelitian ini untuk mencari nilai k yang optimal. Pemilihan parameter optimal pada RandomSearch dilakukan secara acak, sehingga memiliki keunggulan yaitu lebih efektif digunakan karena waktu komputasinya jauh lebih cepat.
Permasalahan  yang  dapat  terjadi  dalam  proses  klasifikasi  yaitu data imbalance. Data imbalance merupakan  kasus  yang  dapat  terjadi  dalam  proses  klasifikasi  data  riil. Permasalahan  ini  terjadi  ketika  jumlah  data  dalam  satu  kelas  jauh  lebih  tinggi  ( majority class )  atau  lebih  rendah  ( minority  class )  dibandingkan  kelas  lainnya.  Data  yang  tidak seimbang  menyebabkan  algoritma  tersebut  gagal  untuk  mewakili  karakteristik  data distribusif secara tepat dan menghasilkan akurasi yang buruk di seluruh kelas data (He & Gracia, 2009).
Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique (SMOTE)  merupakan  teknik  untuk mengatasi masalah data imbalance dengan melakukan oversampling pada kelas minoritas yaitu  dengan  membuat  sampel  sintesis.  Pembangkitan  sintetis  data  dilakukan  dengan menggunakan Persamaan (2) (Choi, 2010).
𝑥 𝑠𝑦𝑛 𝑗 =   𝑥 𝑖 + (𝑥 𝑘𝑛𝑛 − 𝑥 𝑖 ) × 𝛾 (2)
𝑥 𝑠𝑦𝑛 𝑗 adalah data hasil sintetis hasil dari SMOTE, 𝑥 𝑖 merupakan data pengamatan ke-i dari kelas minor, 𝑥 𝑘𝑛𝑛 adalah data dari kelas minor yang memiliki jarak terdekat dengan 𝑥 𝑖 , dan gamma ( 𝛾 ) adalah bilangan random antara 0 dan 1.
Adaptive Syntethic Sampling Approach (ADASYN) merupakan teknik untuk mengatasi masalah data imbalance dengan melakukan oversampling pada kelas minoritas yaitu dengan menggunakan  bobot  distribusi  untuk  data  pada  kelas  minoritas  berdasarkan  pada  tingkat kesulitan pembelajaran model. Data sintesis dihasilkan dari data minoritas yang sulit untuk dipahami dibandingkan dengan data minoritas yang lebih mudah untuk dipahami (He et al , 2008).  ADASYN  memiliki  parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat keseimbangan  yang  diharapkan  (β)  dan  sebuah  batas  yang  ditetapkan  sebagai  derajat toleransi maksimum rasio ketidakseimbangan kelas ( d th ).
Langkah pembangkitan data sintetis dengan ADASYN adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai parameter dari ADASYN, yaitu nilai d th (nilai dari maksimal toleran data imbalance ) dan β (nilai level keseimbangan)
2. Menghitung derajat keseimbangan 𝑑 = 𝑚 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑚 𝑚𝑎𝑦𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠
3. Menghitung  banyaknya instance data  sintetis  yang  akan  dibuat  untuk  kelas  minoritas G  =   (𝑚 𝑚𝑎𝑦𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 − 𝑚 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 ) × β
4. Menghitung  rasio  berdasarkan K-Nearest  Neighbor menggunakan Euclidean  distance 𝑟 𝑖 = ∆ 𝑖 𝑘 , dengan ∆ 𝑖 adalah banyaknya instance pada nearest neighbors yang termasuk kedalam kelas, dan i = 1, 2, 3,…,m minoritas
5. Normalisasi 𝑟 𝑖 sehingga 𝑟 𝑖 ̂ adalah distribusi kerapatan, 𝑟 𝑖 ̂ = 𝑟 𝑖 ∑ 𝑟 𝑖 𝑚𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑖=1
6. Menghitung  banyaknya instance data  sintetis  yang  perlu  dibangkitkan  untuk  setiap instance minoritas, 𝑔 𝑖 =   𝑟̂ 𝑖 × 𝐺 , i = 1, 2, 3,…,m minorita 7. Pembangkitan sampel data sintetis dilakukan dengan Persamaan (3).
𝑠 𝑖 =   𝑥 𝑖 + (𝑥 𝑢𝑖 − 𝑥 𝑖 ) × 𝜆 (3)
𝑥 𝑖 adalah data hasil sintetis hasil dari  ADASYN, 𝑥 𝑖 merupakan data pengamatan ke-i dari kelas minor, 𝑥 𝑢𝑖 adalah data  ke-i dari data latih yang dipilih secara acak, dan lambda ( 𝜆 ) adalah bilangan random antara 0 dan 1
Pada proses pelatihan tidak seluruh data digunakan, salah satu cara untuk melakukan pembagian  data  train  dan  data  test  adalah  dengan Holdout  validation.  Holdout  validation bekerja  dengan  membagi  data  menjadi  2  bagian,  yaitu  data  train  dan  data  test  secara sederhana  dengan  proporsi  yang  telah  ditentukan  oleh  peneliti.  Selain holdout  validation ,
data juga dapat dibagi dengan metode K-fold cross validation. Secara umum, 10- fold cross- validation direkomendasikan karena bias dan variasi yang relatif rendah (Han et al., 2006). Pada  setiap fold akan  didapatkan  ukuran  kinerja  yang  selanjutnya  digunakan  untuk menghitung rata-rata dari ukuran kinerja klasifikasi.
Evaluasi hasil diperlukan guna melihat dan menilai kinerja dari model berdasarkan data yang  digunakan.  Cara  untuk  evaluasi  ukuran  kinerja  algoritma  yaitu  dengan confusion matrix seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 Confusion Matrix Klasifikasi Biner
Kelas Prediksi + - Kelas Sebenarnya + TP ( True Posistive) FN ( False Negative ) - FP ( False Positive ) TN (True Negative)
Ukuran kinerja model dihitung berdasarkan akurasi, spesifitas, sensitivitas, dan g-mean dengan rumus sebagai berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (4) 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (5) 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐺 − 𝑚𝑒𝑎𝑛 =   √𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦  × 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 (7)
Akurasi  adalah  nilai  sebagai  pengukur  model  untuk  menentukan  seberapa  akurat  dalam melakukan  prediksi.  Spesifikasi  merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  seberapa  besar  keberhasilan  suatu  model  dalam  memprediksi  kelas negatif. Sensitivitas  merupakan  proporsi  data  positif  yang  terprediksi  dengan  benar  sebagai  data positif.  G-mean  merupakan  rata  rata  geometric  dari  sensitivitas  dan  spesifisitas,  apabila semua amatan dapat diklasifikasikan secara tepat maka G-Mean akan bernilai satu (Kubat & Matwin, 1997)

## 3. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kategori rumah tangga yaitu data Survey  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  Kabupaten  Temanggung  periode  Maret  2020 yang diperoleh melalui website silastik.bps.go.id. Data berjumlah 745 amatan rumah tangga, dan  terdiri  dari  dua  variabel,  yaitu  variabel  dependen  dan  variabel  independent.  Variabel dependen yaitu kategori rumah tangga yang terbagi menjadi dua kategori yaitu rumah tangga miskin dan rumah tangga tidak miskin. Variabel independent terdiri dari  12 variabel yaitu jumlah anggota rumah tangga, usia kepala keluarga, pendidikan kepala keluarga, pekerjaan kepala keluarga, status kepemilikan rumah, luas lantai (m2/ kapita), jenis dinding, sumber air  minum,  bahan  bakar  memasak,  jenis  lantai,  pemilikan  aset,  fasilitas  buang  air  besar. Dataset  yang  telah  diperoleh  kemudian  dilakukan  pengolahan  dengan  langkah  langkah sebagai berikut
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan metode SMOTE ( Synthetic Minority Over-sampling  Technique ),  ADASYN  ( Adaptive  Syntethic  Sampling  Approach) ,  dan K- Nearest Neighbor. Langkah analisis data penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Memasukkan dataset
2. Melakukan analisis deskriptif
3. Membagi data latih dan data uji
4. Melakukan klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor
5. Melakukan pengukuran kinerja klasifikasi K-Nearest Neighbor
6. Melakukan klasifikasi dengan SMOTE-KNN
7. Melakukan pengukuran kinerja klasifikasi SMOTE-KNN
8. Melakukan klasifikasi dengan ADASYN-KNN
9. Melakukan pengukuran kinerja klasifikasi ADASYN-KNN
10. Melakukan perbandingan kinerja klasifikasi KNN, SMOTE-KNN, dan ADASYN-KNN untuk memilih model terbaik

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  kategori  rumah  tangga  yang  terbagi  menjadi  kategori  rumah  tangga  miskin  dan rumah tangga tidak miskin dengan proporsi seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Persentase Kategori Rumah Tangga.
Kategori  rumah  tangga  tidak  miskin  yaitu  sebanyak  650  rumah tangga  (87%),  sedangkan rumah  tangga  miskin  sebanyak  95  rumah  tangga  (13%)    dari  jumlah  keseluruhan amatan rumah tangga
Dataset  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan 80:20.  Dalam  penelitian  ini  penentuan  jumlah  ketetanggaan  menggunakan tuning hyperparameter  RandomsearchCV dengan  rentang n_neighbors antara  1  hingga  25 ketetanggaan dan menggunakan 10-foldCV. Berdasarkan RandomsearchCV diperoleh nilai k  yang  paling  optimal  adalah  k=20,  sehingga  dilakukan  klasifikasi  rumah  tangga menggunakan KNN dengan k=20. Hasil ukuran kinerja klasifikasi disajikan pada Tabel 4.
Permasalahan  data imbalance ditangani  dengan  SMOTE  dan  ADASYN  yang diterapkan pada data  latih. Penelitian ini menggunakan nilai  ketetanggaan (k) sebanyak 5 pada teknik SMOTE dan pada ADASYN digunakan nilai ketetanggaan (k) sebanyak 5, serta parameter  ADASYN  yaitu  d th =0.75  dan  β=1.  Hasil  penanganan  data imbalance dengan SMOTE dan ADASYN disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 Persentase Data Sebelum dan Sesudah Penanganan Data imbalance Kategori Banyaknya Data Awal (%) Banyaknya Data setelah SMOTE (%) Banyaknya Data setelah ADASYN (%) 1= Rumah Tangga Miskin 73 (12,2%) 523 (50%) 523 (49,7%) 0= Rumah Tangga Tidak Miskin 523 (87,8%) 523 (50%) 529 (50,3%) Jumlah 596 (100%) 1046 (100%) 1052 (100%)
Proses  setelah  penanganan  data imbalance selanjutnya  dilakukan  klasifikasi menggunakan  algoritma  KNN  dengan tuning hyperparameter  RandomsearchCV dengan range n_neighbors antara  1  hingga  25  dan  menggunakan  10-foldCV.  Berdasarkan RandomsearchCV diperoleh  nilai  k  yang  paling  optimal adalah  k=3  untuk  SMOTE-KNN maupun  ADASYN-KNN.  Performa  klasifikasi  kategori  rumah  tangga  dengan  algoritma KNN setelah penanganan data imbalance disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Perbandingan Ukuran Kinerja Klasifikasi
Metode Klasifikasi Ukuran Kinerja Klasifikasi Akurasi Spesifisitas Sensitivitas G- mean K Nearest Neighbor (k=20) 85% 100% 0% 0% SMOTE K Nearest Neighbor (k=3) 77,2% 83,5% 41% 58,5% ADASYN K Nearest Neighbor (k=3) 74,5% 80,3% 41% 57,3%
Tabel 4 merupakan perbandingan ukuran kinerja klasifikasi dan diperoleh bahwa nilai akurasi  dari  ketiga  metode  berkisar  di  angka  74%  hingga  85%.  Nilai  sensitivitas  KNN sebelum  dilakukan  penanganan  data imbalance tidak  muncul  atau  bernilai  0,  setelah dilakukan  penanganan  dengan  SMOTE  dan  ADASYN  meningkat  menjadi  41%.  Pada pengukuran spesifisitas klasifikasi rumah tangga sebelum dilakukan penanganan imbalance menghasilkan nilai 100%, setelah penanganan imbalance dengan SMOTE berubah menjadi 83,5%, sedangkan pada penanganan data imbalance dengan ADASYN menjadi 80,3%. Pada nilai  G- mean diperoleh  hasil  KNN  setelah  dilakukan  penanganan  data imbalance dengan SMOTE menghasilkan nilai yang paling tinggi diantara ketiga metode yaitu 58,5%.
Perbandingan  ketiga  metode  menghasilkan  bahwa,  SMOTE-KNN  dengan  k=3 merupakan  metode  klasifikasi  yang  lebih  tepat  digunakan  karena  menghasilkan  nilai sensitivitas  yang  baik,  nilai  spesifisitas  yang  cukup  dibandingkan  dengan  KNN  dan ADASYN-KNN, serta menghasilkan nilai G- mean yang paling tinggi yaitu 58,5%.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  klasifikasi  kategori  rumah  tangga  di  Kabupaten  Temanggung  diperoleh kesimpulan bahwa klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor menghasilkan nilai akurasi sebesar 85% dan spesifisitas sebesar 100%, tetapi nilai sensitivitas dan g- mean tidak dapat terdefinisi  sehingga  klasifikasi  dianggap  tidak  berhasil  dalam  mengklasifikasi  kelas minoritas  (rumah  tangga  miskin).  Dataset  penelitian  kategori  rumah  tangga  menunjukkan adanya data imbalance , dengan proporsi kelas minoritas (rumah tangga miskin) yaitu sebesar 12,2%.  Penanganan  data imbalance pada  klasifikasi  kategori  rumah  tangga  dilakukan dengan metode SMOTE dan ADASYN. Klasifikasi KNN setelah dilakukan penanganan data imbalance , diperoleh bahwa penerapan SMOTE pada KNN menghasilkan ukuran klasifikasi
yang paling baik, yaitu dapat meningkatkan nilai G- mean hingga 58,5%. Penerapan SMOTE mampu meningkatkan kinerja algoritma klasifikasi sehingga dapat mengklasifikasi data dari kelas minor dan mayor meskipun belum menunjukkan hasil yang sangat baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat
Statistik (BPS). 2021. Kemiskinan dan Ketimpangan.
( www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html#subjekViewTab1 ) Myong  Choi,  J.  2010.  A  Selective  Sampling  Method  for  Imbalanced  Data  Learning  on Support  Vector  Machines  Recommended  Citation  &quot;A  Selective  Sampling Method  for  Imbalanced  Data  Learning  on  Support  Vector  Machines’,  pp.  4–17. Available at: https://core.ac.uk/download/pdf/38924689.pdf.
Han, J. dan Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts and Techniques Second Edition . San Francisco: Morgan Kaufmann. ( http://hanj.cs.illinois.edu/bk2/bib/ch6bib.pdf ) He,  H.,  Bai,  Y.,  Garcia,  E.  A.,  &  Li,  S.  .2008.  ADASYN:  Adaptive  Synthetic  Sampling Approach for Imbalanced Learning. In 2008 IEEE international joint conference on neural  networks  (IEEE  world  congress  on  computational  intelligence) (pp.  1322- 1328). IEEE. ( https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4633969 ) He, H., E.A. Gracia. 2009. Learning from Imbalanced Data, IEEE Trans . Knowl. Discov. 21(9) 1263–1284. ( https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5128907 ) He, H and Y. Ma. 2013. Imbalanced Learning - Foundations, Algorithms, and Applications, 1st ed . New Jersey: The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc Ispriyanti, D., Prahutama, A., & Mustafid, M. 2019. Analisis Klasifikasi Kemiskinan di Kota Semarang  Menggunakan  Algoritma  Quest. Jurnal  Statistika  Universitas Muhammadiyah Semarang , 7(1).
( https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/4805 ) Kubat,  M.,  Holte,  R.  and  Matwin,  S.1997.  Learning  when  Negative  Examples  Abound. In  European  Conference  on  Machine  Learning  (pp.  146-153). Springer ,  Berlin, Heidelberg. ( https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-62858-4_79 ) Patgiri, C., & Ganguly, A. 2021. Adaptive thresholding technique based classification of red blood  cell  and  sickle  cell  using  Naïve  Bayes  Classifier  and  K-Nearest  Neighbor classifier . Biomedical Signal Processing and Control , 68, 102745. ( https://www.sciencedirect.com/science/article/ ) Prasetyo, E. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.