Teknik Random Undersampling untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas pada CT Scan Kista Ginjal Random Undersampling Technique to Overcome Class Imbalance in Kidney Cyst CT Scan
Irfan Surya Ramadhan 1 , Abu Salam 2 1,2 Universitas Dian Nuswantoro/Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 1 111202012863@mhs.dinus.ac.id, 2 abu.salam@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Kista  ginjal  adalah  pertumbuhan  jaringan  berbentuk  kantong  yang  berisi  carian  pada  sekitar ginjal. Seringkali kista ginjal tidak menimbulkan gejala, sehingga memerlukan pantauan reguler dokter. Dokter dapat melakukan pemeriksaan dan merencanakan tindakan penelitian lebih lanjut. Penelitiaan ini fokus pada model klasifikasi kista menggunakan model Deep Learning dengan arsitektur Convolution Neural Network (CNN), jenis jaringan syaraf tiruan untuk analisis gambar CT scan kista ginjal. Selain itu, penggunaan teknik pre-processing untuk meningkatkan performa model  dengan  memperbanyak  varisasi  data.  Dalam  membuat  model  klasifikasi  perlu memperhatikan  pemahaman  data,  tingkat  interpretabilitas  model,  dan  penanganan  overfitting. Overfitting terjadi ketika model terlalu fokus pada data latih, sehingga tidak dapat memproses data  uji  dengan  baik.  Solusi  untuk  menangani  masalah  distribusi  kelas  adalah  dengan penyeimbang kelas (resampling). Resampling dibagi menjadi dua jenis yaitu, undersampling dan oversampling.  Undersampling  merupakan  metode  sampling  secara  acak  memilih  di  kelas mayoritas  dan  menambahkannya  di  kelas  minoritas.  Dan  oversampling  merupakan menggandakan sampel di kelas minoritas secara acak. Pada hasil pengujian model yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa penggunaan teknik undersampling RUS memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 30,82% untuk klasifikasi kista ginjal pada dataset tidak seimbang.
Kata kunci: Kista Ginjal, Deep Learning, CNN, Random Undersampling, CT Scan

## Abstract
Kidney cyst is a sac-shaped growth of tissue that contains fluid around the kidney. Sometimes kidney cysts do not cause symptoms, so they require regular doctor monitoring. The doctor can carry  out  examinations  and  plan  further  research  actions.  This  research  focuses  on  cyst classification models using a Deep Learning model with a Convolution Neural Network (CNN) architecture, a type of artificial neural network for analyzing CTscan image of kidney cysts. In addition, the use of pre-processing techniques to improve model performance by increasing data variation. When creating a classification model, it is necessary to pay attention to understanding the data, the level of model interpretability, and handling overfitting. Overfitting occurs when the model focuses too much on the training data, so it cannot process the test data properly. The solution to dealing with class distribution problems is class balancing (resampling). Resampling is divided into two types, namely, undersampling and oversampling. Undersampling is a sampling method that randomly selects the majority class and adds the minority class. And oversampling is a random doubling of the sample in the minority class. From the results of the model testing carried out, it can be concluded that the use of the RUS undersampling technique has the highest level of accuracy with a value of 30.82% for the classification of kidney cysts in an unbalanced dataset.
Keywords: Kidney Cyst, Deep Learning, CNN, Random Undersampling, CT Scan

## 1. PENDAHULUAN
Di dalam tubuh manusia terdapat 2 ginjal yang berbentuk seperti kacang, yang terletak pada  bagian bawah tulang rusuk dan dekat bagian tengah punggung. Fungsi utama ginjal adalah menyaring hasil metabolisme tubuh yang berada dalam darah dan mengeluarkan dalam bentuk urine.  Namun,  karena  beberapa  faktor  tertentu  menyebabkan  bagian  ginjal  tersumbat,  hal  ini akhirnya  membuat  urine  menggenang  dan  membentuk  kantung  (divertikulum).  Kemudian kantung  tersebut  akan  terlepas,  dan  menjadi  kista.  Kista  ginjal  adalah  pertumbuhan  jaringan abnormal berbentuk kantong yang berisi cairan pada sekitar ginjal. Kista ginjal dapat muncul pada satu  atau  kedua  ginjal,  serta  memiliki  variasi  ukuran  dari  yang  sangat  kecil  hingga besar[1].Seringkali kista ginjal tidak menimbulkan gejala, sehingga memerlukan pantauan reguler dari dokter. Dokter dapat melakukan pemeriksaan dan merencanakan tindakan penelitian lebih lanjut.
Penelitian ini fokus pada perancangan model dan klasifikasi kista menggunakan model Deep Learning [2]. Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  ( neural  networks )  dalam  memproses  dan  memahami  data[3]. Deep Learning sangat  efektif  digunakan  untuk  pengenalan  gambar,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan pengenalan  suara.  Model  deep  learning  dapat  mengenali  pola-pola  terkait  dengan  kista  ginjal sederhana atau kompleks.  Salah satu jenis arsitektur dalam deep learning yang sangat sukses, terutama dalam tugas pengolahan gambar yaitu Convolution Neural Network (CNN) [4]. CNN adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam analisis gambar CT scan kista ginjal [5]. CNN perlu dilatih menggunakan data pelatihan dan pengujian sehingga dapat menghasilkan hasil yang akurat. Selain itu, penggunaan teknik pre-processing pada data yang dapat meningkatkan performa modeling dengan cara memperbanyak variasi data gambar, sehingga model klasifikasi dapat lebih efektif [6]. Dalam membuat model klasifikasi perlu memperhatikan pemahaman data, tingkat  interpretabilitas  model,  dan  penanganan overfitting . Overfitting adalah  masalah  yang sering terjadi dalam proses machine learning . Overfitting adalah suatu keadaan dimana model terlalu fokus terhadap data latih, sehingga model tersebut tidak dapat memproses data uji dengan baik [7]. Hal tersebut terjadi karena model terlalu fokus pada data pelatihan, serta variasi yang tidak  relevan  pada  data  pelatihan  tersebut.  Seharusnya  model  mempelajari  bukan  hanya mengingat pola dari data pelatihan.
Ada beberapa cara untuk mengatasi masalah distribusi kelas, yaitu dengan penyeimbang kelas  ( resampling )  [8]. Resampling dibagi  lagi  menjadi  dua  jenis  yaitu, undersampling dan oversampling . Undersampling merupakan  metode  sampling  secara  acak  memilih  di  kelas mayoritas dan menambahkannya di kelas minoritas [9]. Dan sebaliknya, oversampling merupakan metode sampling dengan memilih di kelas minoritas secara acak dan di duplikasi [10]. Metode undersampling  yang  digunakan  untuk  masalah  distribusi  kelas  yaitu, Random  Undersampling (RUS), Edited  Nearest  Neighbors (ENN),  dan Cluster  Centroids ,  dan  masih  banyak  metode undersampling  lainnya.    Dan  metode oversampling yang  sering  digunakan  untuk  masalah distribusi kelas yaitu, Random Oversampling (ROS), SMOTE ( Synthetic Minority Over-sampling Technique ), ADASYN ( Adaptive Syntetic Sampling ), MSMOTE ( Modified SMOTE ), dan masih banyak metode undersampling lainnya. Random Undersampling (RUS) merupakan metode yang sering  digunakan,  tujuan  dari  metode  ini  adalah  menyeimbangkan  kelas  dengan  menghapus sampel dari kelas mayoritas, sehingga jumlahnya sama dengan kelas minoritas [11]. Dan SMOTE merupakan metode yang sering digunakan, Dimana metode ini menghasilkan variasi tambahan pada  data  di  kelas  minoritas  tanpa  perlu  menggandakan  data  yang  sudah  ada,  sehingga mendukung model dalam memperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap kelas minoritas [12]. SMOTE  berhubungan  dengan  ruang  fitur  ( feature  space )  dalam  konteks  penanganan  masalah distribusi kelas yang tidak seimbang. Ruang fitur adalah ruang dimana setiap dimensi atau fitur mewakili  atribut  atau  karakteristik  tertentu  dari  setiap  sampel  dalam  dataset.  SMOTE  bekerja dalam ruang fitur dengan cara menciptakan sampel sintetis baru untuk kelas minoritas [13].
Beberapa  penelitian  telah  dilaksanakan  oleh  peneliti  sebelumnya,  dan  memiliki  fokus pada materi yang serupa dengan riset yang akan dilaksanakan. Salah satunya yaitu penelitian [14].
Penelitian  tersebut  membandingkan  pengklasifikasian  berita  menggunakan  data  yang  tidak seimbang( imbalance )  dan  pengklasifikasian  menggunakan  data  yang  telah  ditingkatkan jumlahnya dengan oversampling menggunakan SMOTE. Penelitian tersebut menggunakan 200 data,  dengan  kelas  minoritas  berjumlah  24,  dan  kelas  mayoritas  berjumlah  176.  Pendekatan klasifikasi  dalam  penelitian  tersebut  menggunakan  algoritma  KNN.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa penerapan oversampling melalui metode SMOTE berhasil meningkatkan kinerja model, dengan peningkatan akurasi rata-rata mencapai 3,36. Dari hasil penelitian tersebut, tantangan yang dihadapi adalah menangani ketidakseimbangan dataset melalui berbagai metode. Pada penelitian ini akan dilakukan pembuatan model klasifikasi kista ginjal menggunakan dataset yang tidak seimbang. Model ini  akan dikembangkan melalui 3 teknik yang berbeda dan kemudian diujikan untuk mengklasifikasi data privat. Pengujian data privat dilakukan untuk mengevaluasi performa dan potensi overfitting pada model. Teknik yang pertama yaitu menggunakan data yang tidak seimbang untuk membuat model. Teknik yang kedua yaitu melakukan resampling dengan mengambil  secara  acak  sampel  dari  kelas  mayoritas  dan  menambahkannya  ke  dalam  kelas minoritas, yang bertujuan untuk meningkatkan performa model lebih baik melalui teknik Random Undersampling . Dan teknik yang ketiga yaitu melakukan oversampling menggunakan metode SMOTE untuk  mencapai distribusi data yang seimbang.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  model  menggunakan  algoritma  yang  sama, namun  dengan  penerapan pre-processing yang  berbeda. Pre-processing dilakukan  melalui  3 metode yang berbeda, yaitu original , random undersampling , dan SMOTE. Dataset publik yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang bersumber dari Kaggle yang berkaitan dengan data CT scan kista ginjal. Sebelum dipakai, data tersebut diseleksi untuk diambil pada bagian spesifik  ginjalnya  saja.  Data  yang  digunakan  hanya  pada  kelas  normal  dan  kista.  Jumlah  data setelah diseleksi berjumlah 3.274 untuk data normal, dan 2.248 untuk data kista. Dataset yang digunakan dalam penelitian memiliki ketidakseimbangan kelas, dimana perbedaan distribusi antar kelas  mayoritas  dan  kelas  minoritas  cukup  signifikan.  Hal  tersebut  menyebabkan  terjadinya overfitting .  Untuk  membandingkan  tingkat overfitting pada  masing-masing  model,  dilakukan pengujian menggunakan data privat, sehingga hasilnya dapat dianalisis secara komparatif. Data privat yang digunakan adalah data klinis yang diperoleh dari sampel data yang terkumpul dari Rumah  Sakit  Kebumen  dan  Rumah  Sakit  Sultan  Agung,  yang  datanya  dirahasiakan  untuk identitas pasien. Dan data murni berupa CT scan saja. Dataset privat berfungsi untuk menguji pada model yang telah dirancang menggunakan data public. Dataset privat berjumlah 540 gambar pada  kelas normal dan 602 gambar pada kelas kista. Berikut alur dari penelitian yang dilakukan.
Gambar diatas merupakan alur dari penelitian ini. Dataset yang digunakan merupakan data  yang  tidak  seimbang  ( imbalance  data )  [15].  Kemudian  dilakukan pre-processing data terlebih dahulu untuk mempersiapkan datanya sebelum digunakan menggunakan 3 metode yang berbeda.  Setelah  itu  membuat  model  menggunakan  CNN.  Setelah  melakukan  evaluasi  pada model langkah selanjutnya yaitu, menguji model menggunakan dataset privat.
Random  Undersampling (RUS)  merupakan  metode  sampling  secara  acak  memilih sampel di kelas mayoritas sehingga sejajar dengan sampel dari kelas minoritas. Tantangan yang timbul dalam klasifikasi menggunakan machine learning adalah ketika dataset yang digunakan memiliki  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang.  Karena  itu,  penanganan  masalah ketidakseimbangan  kelas  menjadi  sangat  krusial.  Dengan  melakukan  teknik resampling RUS, dapat  meningkatkan  kinerja  model  pada  kelas  minoritas,  mengurangi  resiko overfitting ,  dan meningkatkan efisiensi pemrosesan pelatihan model [16].
Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) merupakan Teknik oversampling untuk  menangani  masalah  ketidakseimbangan  dataset,  khususnya  pada  kelas  minoritas  yang intensitasnya jauh lebih rendah disbanding kelas mayoritas. Metode SMOTE beroperasi dengan menciptakan sejumlah instace buatan diantara suatu instance dalam kelas minoritas dan instance minoritas  terdekatnya.  Dalam  praktiknya,  penggunaan  SMOTE  dapat  menghasilkan oversampling yang berlebihan dan mengaburkan batas antar kelas. SMOTE akan menentukan dan memilih instace yang perlu dibangkitkan selama proses oversampling , sehingga dapat mengatasi permasalahan blind  oversampling yang  sering  terjadi  pada  SMOTE  dan  dapat  mengurangi ketisakseimbangan dalam dataset [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  tahap pre-processing sebelum  data  digunakan  dalam pelatihan model. Pre-processing dilakukan melalui 3 teknik yang berbeda, yaitu metode original, random  undersampling ,  dan  SMOTE.  Penggunaan  ketiga  metode  tersebut  berjutuan  untuk mengevaluasi  dan  membandingkan  kinerja  terbaik  dari  masing-masing  teknik,  Dataset  yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Kaggle yaitu data CT scan kista ginjal [18]. Proses pre- processing data  dengan  menggunakan  Teknik  undersampling  dengan  RUS  dan  Teknik oversampling dengan SMOTE. Undersampling dan oversampling dilakukan untuk membuat data agar menjadi seimbang [19]. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini yaitu CNN dengan arsitektur custom yang terdiri dari exception layer, flatten layer, dense layer, dan 2 dropout layer [20]. Berikut arsitektur yang digunakan.
Gambar 2 arsitektur CNN
1. Metode Original
Pada pengujian model menggunakan data public menggunakan metode CNN original, dengan data latih yang masih imbalance yang berlangsung dengan 11 epoch [21], dapat diketahui
bahwa tingkat akurasinya sebesar 99% . Untuk nilai Loss sebesar 0.0217, nilai Recall sebesar 0.99, dan nilai F1_scores sebesar 0.99. Berikut merupakan classification report -nya
Gambar 3 classification report data public metode original
Pada pengujian data privat menggunakan metode CNN original, dapat diketahui bahwa tingkat akurasinya sebesar 28,98%. Untuk nilai Loss sebesar 2.7832, nilai Recall sebesar 0.2898, dan nilai F1_scores sebesar 0.2571. Berikut merupakan classification report -nya
Gambar 3 classification report data privat metode original

## 2. Metode Random Undersampling
Pada  pengujian  model  menggunakan  data  public  menggunakan  metode  Random Undersampling  (RUS)  dengan  data  latih  yang  masih imbalance yang  berlangsung  dengan  10 epoch , dapat diketahui bahwa tingkat akurasinya sebesar 99%. Untuk nilai Loss sebesar 0.0349, nilai  Recall  sebesar  0.99,  dan  nilai  F1_scores  sebesar  0.99.  Berikut  merupakan classification report -nya
Gambar 4 classification report data public metode RUS
Pada pengujian data privat menggunakan metode Random Undersampling (RUS), dapat diketahui bahwa tingkat akurasinya sebesar 30,82%. Untuk nilai Loss sebesar 2.8636, nilai Recall sebesar 0.3082, dan nilai F1_scores sebesar 0.2585. Berikut merupakan classification report -nya
Gambar 5 Classification report data privat metode rus

## 3. Metode SMOTE
Pada pengujian model menggunakan data public menggunakan metode SMOTE dengan data latih yang masih imbalance yang berlangsung dengan 8 epoch , dapat diketahui bahwa tingkat akurasinya sebesar 99%. Untuk nilai Loss sebesar 0.0293, nilai Recall sebesar 0.99, dan nilai F1_scores sebesar 0.99. Berikut merupakan classification report -nya
Gambar 6 Classification report data public metode SMOTE
Pada pengujian data privat dengan menggunakan SMOTE, dapat diketahui bahwa tingkat akurasinya sebesar 30,12%. Untuk nilai Loss sebesar 2.5893, nilai Recall sebesar 0.3012, dan nilai F1_scores sebesar 0.2553.
Gambar 7 Classification report data privat metode SMOTE
Setelah dilakukan pengujian menggunakan data privat, ditunjukkan hasil perbandingan akurasi sebagai berikut
Gambar 8 Grafik perbandingan akurasi pengujian 99 28,98 99 30,82 99 30,12 0 20 40 60 80 100 120 Pengujian Data Publik Pengujian Data Privat

## Akurasi Pengujian Model
Original RUS SMOTE
Hasil  pengujian  dataset  yang  tidak  seimbang  menggunakan  algoritma  Convolutional Neural  Network  dengan undersampling dan oversampling ,  menjelaskan  bahawa  metode  RUS memiliki tingkat akurasi tertinggi dari dua metode lainnya.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  model  yang  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa penggunaan teknik undersampling RUS memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 30,82% untuk klasifikasi kista ginjal pada dataset tidak seimbang. Dengan tingginya akurasi pada metode RUS menunjukkan bawah model tersebut paling baik dalam mengatasi adanya overfitting yang terjadi pada pembuatan model dengan data imbalance. Karakteristik data CT scan yang memiliki variasi  yang  sangat  banyak  menyebabkan  model  dalam machine  learning kesulitan  untuk menemukan pola secara presisi. Oleh karena itu, diperlukan upaya untuk memecahkan masalah tersebut. Dengan demikian masih perlu dioptimalkan lagi dengan metode lain agar mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ariani, K. Kunci-Penyakit, dan G. Kronis, “Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis menggunakan K-Nearest Neighbor,” Prosiding Annual Research Seminar , vol. 5, no. 1, hlm. 148–151, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Dise
[2] Dr.  A.  Bashar,  “SURVEY  ON  EVOLVING  DEEP  LEARNING  NEURAL  NETWORK ARCHITECTURES,” Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks , vol. 2019, no. 2, hlm. 73– 82, Des 2019, doi: 10.36548/jaicn.2019.2.003.
[3] S.  Sharma*  dan  M.  Parmar,  “Heart  Diseases  Prediction  using  Deep  Learning  Neural  Network  Model,” International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering , vol. 9, no. 3, hlm. 2244–2248, Jan 2020, doi: 10.35940/ijitee.C9009.019320.
[4] V.  N.  Satya  dan  S.  Chimakurthi,  “Application  of  Convolution  Neural  Network  for  Digital  Image Processing,” Engineering International , vol. 8, no. 2, 2020.
[5] A. F. Suahati, A. A. Nurrahman, dan O. Rukmana, “Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan – Backpropagation dalam Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru,” Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri , vol. 6, no. 1, hlm. 21, Mar 2022, doi: 10.35194/jmtsi.v6i1.1589.
[6] K. N. Abd Halim*, A. S. Mohd Jaya, dan A. F. A. Fadzil, “Data Pre-Processing Algorithm for Neural Network  Binary  Classification  Model  in  Bank  Tele-Marketing,” International  Journal  of  Innovative Technology  and  Exploring  Engineering ,  vol.  9,  no.  3,  hlm.  272–277,  Jan  2020,  doi: 10.35940/ijitee.C8472.019320.
[7] Z. Li, K. Kamnitsas, dan B. Glocker, “Analyzing Overfitting Under Class Imbalance in Neural Networks for  Image  Segmentation,” IEEE  Trans  Med  Imaging ,  vol.  40,  no.  3,  hlm.  1065–1077,  Mar  2021,  doi: 10.1109/TMI.2020.3046692.
[8] S. Bagui dan K. Li, “Resampling Imbalanced Data for Network Intrusion Detection Datasets,” J Big Data , vol. 8, no. 1, Des 2021, doi: 10.1186/s40537-020-00390-x.
[9] J.  Hoyos-Osorio,  A.  Alvarez-Meza,  G.  Daza-Santacoloma,  A.  Orozco-Gutierrez,  dan  G.  Castellanos- Dominguez,  “Relevant  Information  Undersampling  to  Support  Imbalanced  Data  Classification,” Neurocomputing , vol. 436, no. 3, hlm. 136–146, Mei 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2021.01.033.
[10] H.  A.  Ahmed,  A.  Hameed,  dan  N.  Z.  Bawany,  “Network  Intrusion  Detection  using  Oversampling Technique  and  Machine  Learning  Algorithms,” PeerJ  Comput  Sci ,  vol.  8,  2022,  doi:  10.7717/PEERJ- CS.820.
[11] M. C. Untoro dan M. A. N. M. Yusuf, “Evaluate of Random Undersampling Method and Majority Weighted Minority  Oversampling  Technique  in  Resolve  Imabalanced  Dataset,” IT  Journal  Research  and Development , vol. 8, no. 1, hlm. 1–13, Agu 2023, doi: 10.25299/itjrd.2023.12412.
[12] E.  Sutoyo  dan  M.  A.  Fadlurrahman,  “Penerapan  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam Klasifikasi  Television  Advertisement  Performance  Rating  Menggunakan  Artificial  Neural  Network,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN) ,  vol.  6,  no.  3,  hlm.  379,  Des  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i3.42896.
[13] P.  Liang,  W.  Li,  dan  J.  Hu,  “Oversampling  the  Minority  Class  in  A  Multi‐Linear  Feature  Space  for Imbalanced Data Classification,” IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering , vol. 13, no. 10, hlm. 1483–1491, Okt 2018, doi: 10.1002/tee.22715.
[14] S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti, A. Nikmatul Kasanah, U. Pujianto, T. Elektro, F. Teknik, dan U. Negeri Malang, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class  dalam  Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma  KNN,” JURNAL RESTI(Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 1, no. 3, hlm. 196–201, 2017.
[15] F. Thabtah, S. Hammoud, F. Kamalov, dan A. Gonsalves, “Data Imbalance in Classification: Experimental Evaluation,” Inf Sci (N Y) , vol. 513, hlm. 429–441, Mar 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.11.004.
[16] T. Wongvorachan, S. He, dan O. Bulut, “A Comparison of Undersampling, Oversampling, and SMOTE Methods  for  Dealing  with  Imbalanced  Classification  in  Educational  Data  Mining,” Information (Switzerland) , vol. 14, no. 1, Jan 2023, doi: 10.3390/info14010054.
[17] R. Wardoyo, I. M. A. Wirawan, dan I. G. A. Pradipta, “Oversampling Approach Using Radius-SMOTE for Imbalance Electroencephalography Datasets,” Emerging Science Journal , vol. 6, no. 2, hlm. 382–398, Apr 2022, doi: 10.28991/ESJ-2022-06-02-013.
[18] H. Mukherjee, S. Ghosh, A. Dhar, S. M. Obaidullah, K. C. Santosh, dan K. Roy, “Deep Neural Network to Detect COVID-19: One Architecture for both CT Scans and Chest X-rays,” Applied Intelligence , vol. 51, no. 5, hlm. 2777–2789, Mei 2021, doi: 10.1007/s10489-020-01943-6.
[19] J.  Agili  Lopo  dan  K.  Dwi  Hartomo,  “Evaluating  Sampling  Techniques  for  Healthcare  Insurance  Fraud Detection in Imbalanced Dataset,” Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) , vol. 9, no. 2, hlm. 223–238, 2023, doi: 10.26555/jiteki.v9i2.25929.
[20] L. Alzubaidi dkk. , “Review of Deep Learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions,” J Big Data , vol. 8, no. 1, Des 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[21] R. R. Putra, I. G. T. Isa, A. B. J. Malyan, E. Laila, dan A. T. Wardhana, “Level Optimum Hyperparameter Tuning Epoch dalam Klasifikasi Citra Bencana Kebakaran,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 7, no. 2, hlm. 209, Des 2022, doi: 10.31544/jtera.v7.i2.2022.209-216.