## 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.v8i2.7501

## Peningkatan Performa Model Machine Learning XGBoost Classifier melalui Teknik Oversampling dalam Prediksi Penyakit AIDS
Duta Firdaus Wicaksono, Ruri Suko Basuki * , Dicky Setiawan
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1 112202006480@mhs.dinus.ac.id, 2,* ruri.basuki@dsn.dinus.ac.id, 3 111202013089@mhs.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: ruri.basuki@dsn.dinus.ac.id
Abstrak− Data menunjukkan bahwa HIV (Human Immunodeficiency Virus) telah menyebabkan puluhan juta kematian global, dengan 630.000 orang meninggal akibat penyakit terkait HIV pada tahun 2022 dan 1,3 juta orang tertular HIV. Tanpa adanya pengobatan, HIV dapat berkembang menjadi AIDS (Acquired Immune Deficiency Syndrome), yang dapat melemahkan sistem kekebalan  tubuh  dan  meningkatkan  risiko  terhadap  infeksi  dan  penyakit  lainnya.  Meskipun  telah  ada  kemajuan  dalam pengobatan,  deteksi  dini  AIDS  tetap  menjadi  prioritas.  Penelitian  ini  mengembangkan  model  prediksi  AIDS  dengan menggunakan  machine  learning,  yang  menjadi  solusi  efektif  dalam  memberikan  prediksi  kesehatan  masa  depan.  Namun, masalah ketidakseimbangan data menyulitkan model dalam memprediksi kasus AIDS yang jarang terjadi. Untuk mengatasi ini,  teknik  oversampling  digunakan  untuk  mengimbangi  distribusi  kelas  minoritas.  Penelitian  ini  mengeksplorasi  teknik oversampling seperti SMOTE, ADASYN, dan Random Oversampling, serta menggabungkannya dengan algoritma XGBoost. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  kombinasi  teknik  Random  Oversampling  dengan  XGBoost  Classifier  memberikan  performa terbaik dengan akurasi 94,44%, presisi 90,72%, recall 98,74%, dan f1_score 94,65%. Penelitian ini diharapkan memberikan wawasan  berharga  bagi  praktisi  kesehatan  dan  masyarakat  dalam  upaya  mengendalikan  penyebaran  penyakit  AIDS  secara global.
Kata Kunci: AIDS; Imbalance Data; Machine Learning; Oversampling; Prediksi; XGBoost Classifier
Abstract− The  data  shows  that  HIV  (Human  Immunodeficiency  Virus)  has  caused  tens  of  millions  of  global  deaths,  with 630,000 people dying from HIV-related illnesses in 2022 and 1.3 million people newly infected with HIV. Without treatment, HIV can progress to AIDS (Acquired Immune Deficiency Syndrome), weakening the immune system and increasing the risk of infections and other diseases. Despite advancements in treatment, early detection of AIDS remains a priority. This research develops an AIDS prediction model using machine learning, which proves to be an effective solution in providing future health predictions.  However,  data  imbalance  issues  challenge  the  model  in  predicting  rare  AIDS  cases.  To  solve  this  problem, oversampling  techniques  are  employed  to  balance  the  distribution  of  minority  classes.  This  study  explores  oversampling techniques such as SMOTE, ADASYN, and Random Oversampling, combined with the XGBoost algorithm. The results show that the combination  of Random Oversampling technique  with the  XGBoost Classifier  yields the best performance  with an accuracy of 94.44%, precision of 90.72%, recall of 98.74%, and an f1_score of 94.65%. This research is expected to provide valuable insights for healthcare practitioners and the public in efforts to control the spread of AIDS globally.
Keywords : AIDS; Imbalance Data; Machine Learning; Oversampling; Prediction; XGBoost Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Menurut data yang dihimpun dari WHO, HIV (Human Immunodeficiency Virus) sejauh ini telah merenggut 40,4 juta nyawa manusia di seluruh dunia dan pada tahun 2022, 630.000 orang meninggal karena penyakit terkait HIV dan 1,3 juta orang tertular HIV secara global.  Masih dalam laman yang sama, dijelaskan bahwa jika HIV tidak diobati,  maka  dapat  mengalami  perkembangan  menjadi  AIDS  (Acquired  Immune  Deficiency  Syndrome)  [1]. AIDS  terjadi  karena  gejala  yang  timbul  disebabkan  oleh  menurunnya  fungsi  sistem  kekebalan  tubuh  yang diakibatkan  oleh  infeksi  HIV,  sehingga  meningkatkan  kerentanan  individu  terhadap  berbagai  jenis  infeksi  dan penyakit lainnya [2] [3]. AIDS telah menjadi fokus utama perhatian global sejak pertama kali diidentifikasi pada tahun 1980-an. Berdasarkan informasi pada [4], AIDS ditemukan pertama kalinya pada seseorang bernama Ken Horne yang  merupakan seorang pekerja seks gay  di San Francisco, California. Keprihatinan akan  AIDS  terkait dengan dampak kesehatan yang serius bagi individu yang terinfeksi dan dampaknya yang luas terhadap masyarakat secara keseluruhan. HIV-AIDS saat ini masih terus menjadi tantangan utama dalam masalah kesehatan masyarakat global [5], khususnya di negara-negara berkembang termasuk Indonesia. Meskipun telah ada kemajuan signifikan dalam pengobatan dan pencegahan AIDS, deteksi dini dan prediksi risiko infeksi tetap menjadi prioritas dalam upaya mengendalikan penyebaran penyakit ini.
Pengembangan  model  prediksi  AIDS  ini  penting  karena  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam meningkatkan efektivitas sistem pemantauan dan deteksi dini AIDS, yang pada gilirannya dapat membantu dalam upaya pencegahan penyebaran penyakit ini. Machine learning sebagai metode yang seringkali digunakan dalam pengembangan model prediksi, merupakan salah satu bidang dalam ranah teknis yang berfokus pada data, terletak di persimpangan antara ilmu komputer serta statistika, dan merupakan fondasi utama dari kecerdasan buatan serta analisis data [6]. Sama halnya dengan yang dikutip dari [7], machine learning bisa juga diartikan sebagai penerapan algoritma matematika dan komputer yang menggunakan pemahaman dari data untuk menghasilkan prediksi untuk masa depan. Proses pengambilan keputusan dapat dioptimalkan dengan menyajikan insight yang bersifat prediktif dan  berjalan  secara  otomatis  dengan  menerapkan  machine  learning  [8].  Berdasarkan  uraian  tersebut,  tentunya

## 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.v8i2.7501
machine  learning  dapat  menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  memberikan  hasil  prediksi  dalam  bidang  kesehatan terkhusus pada penelitian ini yaitu prediksi penyakit AIDS.
Dalam  penerapan  model  prediksi  ini  terdapat  masalah  ketidakseimbangan  kelas  dalam  data.  Data  tidak seimbang (imbalance  data) terjadi ketika terdapat satu atau beberapa kelas  yang  dominan  terhadap keseluruhan data  sebagai  kelas  mayoritas,  sementara  kelas  lainnya  merupakan  kejadian  yang  jarang  terjadi  sebagai  kelas minoritas  [9].  Ketidakseimbangan  ini  sering  kali  mengarah  pada  kinerja  model  yang  tidak  memuaskan  dalam memprediksi kasus-kasus yang langka atau minoritas, seperti kasus-kasus infeksi AIDS pada populasi yang rentan. Ketika metode klasifikasi diterapkan pada data yang tidak seimbang, pengklasifikasian cenderung mengabaikan peluang dari kelas minoritas karena kecenderungan nilai prediksi akan terpolarisasi pada kategori mayoritas [10]. Adanya data yang tidak seimbang membuat performa metode klasifikasi pada machine learning menjadi menurun [11]. Teknik  oversampling  menjadi salah satu pendekatan  yang  populer  diterapkan sebagai upaya  penyelesaian masalah kelas data yang tidak seimbang dalam machine learning. Pemilihan teknik oversampling disebabkan oleh kemampuannya  untuk  menghasilkan  hasil  yang  lebih  optimal  daripada  teknik  undersampling  [12].  Dengan oversampling, maka akan membuat salinan data dari kelas minoritas untuk menyamakan distribusi kelas dengan kelas mayoritas, sehingga memungkinkan model untuk belajar dengan lebih baik dari kedua kelas.
Berbagai penelitian terkait prediksi penyakit dengan memanfaatkan penerapan algoritma machine learning telah banyak dilakukan, terlebih dengan mengkombinasikan beberapa teknik oversampling yang ada. Selain pada penyakit  AIDS,  penelitian  [11]  menggunakan  teknik  random  undersampling  dan  SMOTE  untuk  mendeteksi kanker serviks menggunakan algoritma naïve bayes, hasil menunjukkan bahwa SMOTE memberikan akurasi yang lebih tinggi dalam menghasilkan prediksi yakni sebesar 81,73%.  Terdapat pula penelitian [13] juga menerapkan teknik  SMOTE  dengan  beberapa  algoritma  machine  learning  dalam  menangani  ketidakseimbangan  data  dalam prediksi infeksi penyakit HIV, hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan teknik SMOTE dan algoritma  random forest  menghasilkan  akurasi  tertinggi  yakni  87,1%.  Berbagai  penyakit  pun  juga  dapat  diprediksi  dengan menggunakan algoritma machine learning, seperti pada penelitian [14] pun melakukan prediksi literasi kesehatan penyakit  menular  dengan  memanfaatkan  teknik  SMOTE  dan  algoritma  logistic  regression  yang  menghasilkan akurasi  tertinggi  sebesar  93,8%  dimana  akurasi  ini  meningkat  dari  yang  sebelumnya  tanpa  dilakukan  SMOTE hanya sebesar 82,8%. Berbeda dengan penelitian [15], setelah sebelumnya menggunakan SMOTE, penelitian ini menggunakan teknik ADASYN dalam melakukan oversampling, hasilnya menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan dari yang semula 80,13% menjadi 94,24% dengan menggunakan algoritma voting classifier (VC) yang merupakan  gabungan  dari  random  forest,  KNN,  dan  logistic  regression.  Kemudian  pada  penelitian  [16]  juga mengembangkan  model  untuk  melakukan  prediksi  penyakit  HIV  dengan  mengaplikasikan  teknik  SMOTE bersamaan dengan beberapa algoritma, hasil menunjukkan bahwa juga terdapat peningkatan akurasi dari 76,5% menjadi  82,36%  dengan  menggunakan  algoritma  random  forest.  Bukti  dari  beberapa  penelitian  menunjukkan bahwa terjadi peningkatan kinerja atau performa yang signifikan setelah penerapan beberapa teknik oversampling dalam menanganai ketidakseimbangan data, namun penelitian yang secara khusus mengangkat pada permasalahan HIV-AIDS dengan mengaplikasikan beberapa teknik oversampling dan algoritma machine learning masih jarang ditemui dan tentunya menjadikan peluang untuk dapat terus digali.
Dalam upaya menanggapi tantangan tersebut serta mengacu pada temuan-temuan sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksperimen yang mengeksplorasi berbagai teknik oversampling yang tersedia, serta menggabungkannya  dengan  salah  satu  algoritma  machine  learning.  Beberapa  teknik  oversampling  yang dimanfaatkan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique), ADASYN  (Adaptive  Synthetic  Sampling),  dan  Random  Oversampling.  Kemudian  secara  khusus  XGBoost (Extreme Gradient Boosting) dipilih sebagai algoritma  machine learning  yang akan digunakan dalam penelitian ini. Dengan demikian, tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas teknik oversampling dalam meningkatkan performa model XGBoost dalam memprediksi penyakit AIDS. Secara khusus, penelitian ini akan mengukur peningkatan dalam metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score setelah menerapkan teknik  oversampling.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kestabilan  model  yang  dihasilkan  dan mengidentifikasi  apakah  terdapat  peningkatan  yang  signifikan  dalam  kemampuan  model  untuk mengklasifikasikan  kasus-kasus  AIDS  yang  langka  atau  minoritas.  Harapan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa dengan  mengimplementasikan  teknik  oversampling  maka  dapat  meningkatkan  performa  model  dalam memprediksi  kasus  AIDS  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  model  yang  tidak  menggunakan oversampling.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  mampu  menyajikan  pemahaman  yang  bernilai  dan berharga bagi praktisi kesehatan dan masyarakat dalam upaya mereka untuk mengendalikan penyebaran penyakit AIDS secara global.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Serangkaian proses dari penelitian mengenai evaluasi teknik oversampling dengan algoritma XGBoost Classifier pada dataset AIDS Clinical Trials Group Study 175 ditampilkan pada Gambar 1.

## 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.v8i2.7501
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dimulai dari pengumpulan data penelitian pada tahap pertama, melalui public dataset Kaggle yaitu dataset AIDS  Clinical  Trials  Group  Study  175  dengan  24  fitur  dan  total  data  sebanyak  2139.  Kedua,  dilakukan  data cleaning  untuk memastikan bahwa dalam dataset tidak terdapat  missing values dan duplikasi data. Setelah data dinyatakan bersih, pada tahap ketiga ini metode oversampling diimplementasikan untuk mengatasi data yang tidak seimbang dengan teknik SMOTE, ADASYN, dan Random Oversampling. Kemudian, memasuki tahap keempat yaitu modelling yang diawali dengan pembagian data train dan test sebelum diterapkan pada algoritma XGBoost Classifier, dalam hal ini data train digunakan sebagai bahan pelatihan model sedangkan data test digunakan bahan pengujian pengujian model. Terakhir, evaluasi yang digambarkan dalam bentuk classification report dan confusion matrix sebagai hasil akhir dari penelitian.

## 2.2 Data Source
AIDS Clinical Trials Group Study 175 sebagai dataset penelitian ini yang diperoleh dari Kaggle. Sebagai bahan utama  dalam  penelitian,  dataset  ini  berisi  data  –  data  pasien  yang  menderita  penyakit  AIDS.  Terdapat  data sebanyak 2139 dan 24 fitur dengan kelas label sebagai fitur targetnya. Informasi lebih rinci mengenai dataset ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Informasi Dataset Nama Fitur Deskripsi time Untuk merepresentasikan waktu failure atau cencoring pada pasien. trt Kategori tipe perawatan pasien : 0 = ZDV, 1 = ZDV + ddl, 2 = ZDV + Zal, 3 = ddl. age Umur pasien saat awal perawatan. wtkg Berat badan pasien saat awal perawatan. hemo Status hemophilia pasien : 0 = no, 1 = yes.

## 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.v8i2.7501
Nama Fitur Deskripsi homo Keterangan homoseksual pasien : 0 = no, 1 = yes. Nama Fitur Deskripsi drugs Riwayat konsumsi narkoba pasien : 0 = no, 1 =  yes. karnof Status fungsional pasien dalam rentang 0-100 oprior Terapi antiretroviral non-ZDV : 0 = no, 1 =  yes. z30 Penggunaan ZDV dalam 30 hari : 0 = no, 1 = yes. zpior Penggunaan ZDV : 0 = no, 1 = yes. preanti Merepresentasikan jumlah hari terapi antiretroviral dalam int. race Keterangan ras pasien : 0 = white, 1 = non-white. gender Keterangan jenis kelamin pasien : 0 = female, 1 = male. str2 Riwayat antiretroviral : 0 = naïve, 1 = experienced. strat Stratifikasi riwayat antiretroviral dalam int. symptom Status gejala : 0 = asymptomatic, 1 = symptomatic. treat Perawatan tambahan : 0 = hanya ZDV, 1 = lainnya. offtrt Tidak melakukan perawatan sebelum 96+/-5 minggu : 0 = no, 1 = yes. cd40 Jumlah CD4 pada awal perawatan cd420 CD4 dalam 20+/-5 minggu cd80 CD8 pada awal perawatan cd820 CD8 dalam 20+/-5 minggu label Indikator biner (1 = failure, 0 = cencoring)

## 2.3 Data Cleaning
Untuk  lebih  memahami  data  dan  memastikan  data  siap  digunakan  dalam  penelitian,  maka  terlebih  dahulu dilakukan  Preprocessing.  Preprocessing  adalah  proses  persiapan  data  sebelum  memasuki  proses  klasifikasi, tujuannya untuk menjaga kualitas dan konsistensi data penelitian. Hal ini sangat penting untuk diterapkan karena berpengaruh terhadap hasil klasifikasi pada tahap berikutnya [17] [18]. Melalui tahap ini dilakukan pembersihan data dengan menghapus duplikasi data dan memastikan tidak terdapat nilai yang hilang (missing values).

## 2.4 Imbalance Data
Situasi  di  mana  kelas  dalam  dataset  memiliki  distribusi  yang  tidak  seimbang  disebut  sebagai  data  yang  tidak seimbang  (Imbalance  Data).  Hal  ini  menjadi  permasalahan  dalam  klasifikasi  karena  algoritma  klasifikasi  akan cenderung  memprediksi kelas data  mayoritas daripada kelas data minoritas. Akibatnya, prediksi terhadap kelas minoritas akan mendapatkan hasil yang lebih buruk dibanding dengan kelas mayoritas [19]. Oleh karena itu, perlu adanya penanganan dalam mengatasi ketidakseimbangan data dengan menerapkan metode oversampling.

## 2.5 Oversampling
Untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data  dalam  dataset,  di  mana  jumlah  data  salah  satu  kelas  (kelas mayoritas) lebih besar dibanding kelas lainnya (kelas minoritas), oversampling digunakan. Tujuan dari metode ini

## 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.v8i2.7501
adalah untuk meningkatkan representasi kelas minoritas dengan meningkatkan jumlah data dalam kelas minoritas sehingga distribusi kelas  menjadi  lebih  seimbang. Ini dapat dicapai dengan  membuat sampel  sintetis baru  yang sebanding dengan data kelas minoritas saat ini [20]. Dalam penelitian ini, terdapat ketidakseimbangan data pada fitur  label di  mana kelas 0 (cencored) menjadi kelas  mayoritas dengan data sebanyak 1618, sedankgan kelas 1 (failure) menjadi kelas minoritas dengan 521 data. Untuk menyeimbangkan datanya, eksperimen dilakukan dengan menerapkan beberapa teknik oversampling SMOTE, ADASYN, dan Random Oversampling.

## 2.5.1 SMOTE
Skenario  pertama  adalah  dengan  menerapkan  SMOTE  yang  diperkenalkan  oleh  Nither  V.  Chawla,  SMOTE (Synthetic  Minority  Oversampling  Technique)  sebagai  salah  satu  teknik  oversampling  untuk  menyelesaikan masalah ketidakseimbangan data. Tujuannya untuk meningkatkan kinerja metode klasifikasi dengan melakukan modifikasi dataset yang tidak seimbang dan menciptakan data sintetik baru yang bersasal dari kelas minoritas [21] [22]. Data buatan untuk kelas minoritas dibangkitkan guna menyeimbangkan kelas dara mayoritas dan minoritas. K-tetangga terdekat digunakan dalam membangkitkan data buatan tersebut [9].

## 2.5.2 ADASYN
Teknik oversampling yang diterapkan selanjutnya yaitu ADASYN (Adaptive Syntethic), dengan mengambil bobot pembagian data dari kelas minoritas berdasarkan tingkat kesulitan pemahaman data oleh model machine learning. Dalam hal ini, data sintetis diperoleh dari kelas minoritas dengan tingkat kesulitan belajar yang lebih tinggi jika dibandingkan  dengan  data  minoritas  lain.  [23].  Teknik  ini  memperbaiki  pembagian  data  yang  tidak  seimbang dengan  dua  langkah.  Diawali  dengan  mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  kelas  yang  tidak  seimbang. Kemudian, ADASYN mampu mendorong batas keputusan klasifikasi ke arah sampel kelas yang menantang secara adaptif [9] [24].

## 2.5.3 Random Oversampling
Teknik oversampling terakhir yang diterapkan dalam eksperimen ini yaitu Random Oversampling. Dalam teknik ini,  jumlah  sampel  dari  kelas  minoritas  ditingkatkan  secara  acak  dengan  menambahkan  salinan  data  dari  kelas tersebut hingga jumlahnya sebanding dengan kelas mayoritas. Tujuannya untuk meningkatkan representasi kelas minoritas  sehingga  model  machine  learning  dapat  mempelajari  pola-pola  yang  relevan  dari  kedua  kelas  secara seimbang,  sehingga  ketika  diimplementasikan  dapat  meningkatkan  performa  model  dalam  mengklasifikasikan kelas minoritas [19] [25].

## 2.6 XGBoost Classifier
Setelah  data  diseimbangkan  melalui  teknik  oversampling  sebelumnya,  eksperimen  memasuki  tahap  modelling dengan algoritma XGBoost Classifier. Extreme Gradient Boosting atau yang biasa disebut XGBoost adalah salah satu algoritma klasifikasi  machine learning  yang dikembangkan oleh Chen dan Guestrin  [26]. XGBoost bekerja berdasarkan prinsip  ensemble  learning, di  mana  ia  menggabungkan prediksi dari  beberapa  model  lemah (weak learners)  yang  disebut  sebagai  pohon  keputusan  (decision  trees).  XGBoost  memperbaiki  kelemahan  algoritma gradient boosting tradisional dengan memperkenalkan beberapa inovasi, termasuk regularisasi, pohon keputusan berurutan,  dan  penanganan  yang  lebih  baik  terhadap  data  yang  hilang  (missing  data).  XGBoost  juga  mampu mengoptimalkan  fungsi  tujuan  secara  efisien  dengan  menggunakan  pendekatan  gradien  stokastik.  Hal  ini memungkinkan XGBoost untuk menghasilkan model yang lebih cepat dan lebih baik dalam hal akurasi prediksi, bahkan  untuk  dataset  yang  sangat  besar  dan  kompleks  [27].  Metode  ini  memerlukan  fungsi  objektif  yang bermanfaat dalam menilai kualitas model yang dihasilkan selaras dengan data training [28]. Dalam penelitian ini, algoritma XGBoost diimplementasikan pada data yang telah diseimbangkan oleh ketiga teknik oversampling yakni SMOTE, ADASYN, dan Random Oversampling. Berikut ini algoritma dari XGBoost Classifier:
1. Perhitungan nilai pelatihan yang hilang dan nilai regularisasi.
𝑜𝑏𝑗 = 𝐿(𝜃) + 𝛺(𝜃) (1)
Keterangan:
θ diartikan sebagai parameter model terkait, Ω sebagai fungsi regularisasi, L fungsi pelatihan yang hilang. 2. Persamaan fungsi pelatihan yang hilang.
𝐿(𝜃) = ∑ 𝑙(𝑦 𝑖 , 𝑦̂ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: y i diartikan  sebagai  nilai  yang  dianggap  benar  pada  data  sebenarnya  dan  ŷ i yaitu  hasil  prediksi  dari  model, sedangkan n sebagai jumlah iterasi nilai dari model.

## 2.7 Evaluation
Tahap terakhir yaitu evaluasi, tujuannya untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi yang telah dikembangkan. Evaluasi  dilakukan  untuk  menilai  dan  memilih  metode  terbaik  berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan.

## 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.v8i2.7501
Dengan  memanfaatkan  confusion  matrix  sebagai  metode yang  paling  umum diterapkan guna  mengukur kinerja klasifikasi.  Metode tersebut  memungkinkan peneliti untuk melihat  kualitas  model dalam  melakukan klasifikasi objek  pengamatan  ke  dalam  kelas-kelas  yang  berbeda.  Evaluasi  juga  melibatkan  perhitungan  berbagai  metrik kinerja, termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score, untuk memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang kualitas prediksi model [29]. Ilustrasi confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Class P N Actual Class P TP (True Positive) FN (False Negative) N FP (False Negative) TN (True Negative)
Metrik  akurasi  (accuracy)  merepresentasikan  banyaknya  kelas  yang  terprediksi  benar  oleh  model. Persamaan dari metrik akurasi [29], sebagai berikut :
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
Metrik  presisi  (precision)  menunjukkan  rasio  kelas  yang  terprediksi  benar  terhadap  jumlah  total  kelas positif (aktual). Persamaan dari metrik presisi, sebagai berikut :
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃
(4)
Kemampuan model dalam menemukan kembali semua instance positif yang benar (true positive atau false negative)  dari  semua  instance  positif  yang  sebenarnya  dikenal  sebagai  recall.  Dengan  kata  lain,  recall  dapat menggambarkan seberapa baik kualitas dari model dalam memprediksi kelas positif (aktual). Persamaan dari recall [29], sebagai berikut :
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(5)
Dalam menilai kinerja kelas positif, skor F1 melakukan hitungan pada rata-rata harmonic keduanya untuk menutupi kekurangan dalam presisi dan recall. [29]. Persamaan dari F1 Score, sebagai berikut :
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 ∗ 2𝑇𝑃 2𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Pembahasan pertama yaitu mengenai dataset AIDS Clinical Trials Group Study 175 sebagai bahan utama dalam penelitian  ini.  Kumpulan data tersebut terdiri dari  hasil studi klinis  yang dilaksanakan pada pasien-pasien  yang terinfeksi HIV. Dengan tujuan utama untuk menyelidiki dan mengevaluasi efektivitas berbagai terapi antiretroviral dalam  mengendalikan  perkembangan  HIV  pada  pasien.  Dataset  ini  mencakup  beragam  informasi  klinis  dan laboratorium yang dikumpulkan selama studi, termasuk informasi mengenai respons terhadap berbagai jenis terapi yang diberikan kepada pasien. Terdapat 24 fitur dalam dataset termasuk fitur target yaitu label. Namun, terdapat permasalahan dalam distribusi kelas yang tidak seimbang pada fitur target tersebut, seperti yang ditampilkan pada gambar 2 dan tabel 3 berikut.

## 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.v8i2.7501
Tabel 3. Jumlah Pembagian Data
Class Jumlah 0 1618 1 521
Melalui analisis grafik pada Gambar 2 menunjukkan perbedaan jumlah data yang cukup signifikan antara kelas 0 dan kelas 1 dalam dataset. Terdapat 1618 data pada kelas 0, sementara hanya 521 data yang terdapat pada kelas  1.  Kondisi  ketidakseimbangan  ini  dapat  berdampak  negatif  terhadap  hasil  klasifikasi,  karena  algoritma cenderung  memihak  pada  kelas  mayoritas  dalam  proses  pembelajaran.  [19].  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi permasalahan tersebut diperlukan penanganan khusus. Metode oversampling yang akan dikombinasikan dengan XGBoost  Classifier,  menjadi  fokus  utama  penelitian  ini.  Langkah-langkah  ini  diharapkan  dapat  memperbaiki distribusi  kelas  dalam  dataset  dan  meningkatkan  kualitas  prediksi  model  dalam  mengenali  kedua  kelas  dengan lebih seimbang.

## 3.2 Data Cleaning
Sebelum beralih ke tahap berikutnya dalam penelitian, memastikan kualitas dan konsistensi data menjadi langkah penting yang tidak bisa diabaikan. Oleh karena itu, proses data cleaning dilakukan dengan cermat untuk memeriksa keberadaan nilai yang hilang (missing values) dan duplikasi data. Langkah pertama adalah mengidentifikasi nilai yang  hilang  dalam  dataset,  dilanjutkan  dengan  pengecekan  kemungkinan  adanya  duplikasi  data.  Hasil  data cleaning menegaskan bahwa dataset tidak mengandung nilai yang hilang maupun data yang terduplikat, dipastikan bahwa kualitas dataset terjaga dengan baik dan siap untuk analisis lebih lanjut. Dengan demikian, diharapkan hasil analisis  yang  dihasilkan  akan  lebih  dapat  diandalkan  dan  bebas  dari  bias  yang  dapat  memengaruhi  interpretasi hasil penelitian.

## 3.3 Oversampling
Dalam  upaya  mengatasi  ketidakseimbangan  data,  teknik  oversampling  menjadi  strategi  yang  efektif  untuk menciptakan keseimbangan antara kelas mayoritas dan minoritas dalam dataset. Ini penting karena data yang tidak seimbang dapat menyebabkan bias dalam model pembelajaran mesin [20]. Terdapat beberapa jenis oversampling yang umum digunakan, seperti Random Oversampling, SMOTE, dan ADASYN, yang masing-masing memiliki pendekatan  yang  berbeda  dalam  menciptakan  sampel  baru  untuk  kelas  minoritas.  Dengan  menggunakan oversampling, distribusi kelas dalam dataset diperbaiki, memungkinkan model untuk mempelajari pola dari kedua kelas dengan lebih baik dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Eksperimen  pertama  adalah  penerapan  teknik  SMOTE.  SMOTE  mengambil  peran  penting  dengan memodifikasi  dataset  dan  menciptakan  data  sintetis  baru  dari  kelas  minoritas.  Langkah  pertama  adalah menemukan  titik-titik  data  minoritas  yang  strategis.  Kemudian,  dilakukan  penciptaan  data  sintetis  baru  dengan cara menghubungkan titik-titik tersebut secara linier atau dengan menggunakan algoritme k-nearest neighbors atau tetangga terdekat [9]. Data sintetis yang dihasilkan akan digunakan untuk menyeimbangkan distribusi kelas antara mayoritas  dan  minoritas.  Pendekatan  ini  membantu  meningkatkan  kualitas  model  pembelajaran  mesin  dengan memberikan  akses  yang  lebih  seimbang  terhadap  data  minoritas,  sehingga  meningkatkan  kemampuan  model dalam memahami pola-pola yang mungkin terabaikan sebelumnya. Hasil dari teknik SMOTE dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Hasil Implementasi SMOTE
Berdasarkan analisis pada Gambar 3, terlihat bahwa SMOTE berhasil menyeimbangkan data dengan baik. Perbedaan jumlah data yang signifikan antara kelas mayoritas dan kelas minoritas telah terseimbangkan dengan adil. Keberhasilan ini didasari oleh pendekatan pembuatan sampel sintetis baru pada kelas minoritas berdasarkan tetangga  terdekat.  SMOTE  memperkaya  dataset  dengan  menciptakan  observasi  sintetis  yang  menyerupai  data minoritas, namun dengan variasi minor. Pendekatan ini memberikan model pembelajaran mesin akses yang lebih luas  terhadap  pola  dalam  data  minoritas,  secara  signifikan  meningkatkan  kinerja  algoritma  dalam  melakukan prediksi dengan lebih akurat.

## 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.v8i2.7501
ADASYN,  sebagai  teknik  oversampling  kedua  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  memperkaya pemahaman kita terhadap penyeimbangan data. Berbeda dengan SMOTE, ADASYN mengambil bobot pembagian data  kelas  minoritas  berdasarkan  tingkat  kesulitan  pemahaman  oleh  model  machine  learning.  Dalam penerapannya, ADASYN memecahkan ketidakseimbangan kelas dengan dua langkah strategis. Pada permulaan, teknik  ini  mengurangi  bias  yang  terjadi  akibat  dari  ketidakseimbangan  kelas,  memungkinkan  model  untuk memahami kelas minoritas dengan lebih baik. Kemuan, ADASYN mendorong batas keputusan klasifikasi ke arah sampel kelas yang lebih menantang secara adaptif, memperbaiki kemampuan model dalam memahami pola-pola yang  kompleks  [9].  Dengan  demikian,  ADASYN  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan performa model machine learning dalam menghadapi data tidak seimbang, memperkuat kemampuan prediksi dan analisis model secara keseluruhan. Hasil dari ADASYN dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Hasil Implementasi ADASYN
Seperti halnya SMOTE pada pembahasan sebelumnya, ADASYN juga berhasil dalam mengatasi data yang tidak seimbang. Hanya terdapat sedikit perbedaan dalam distribusi kelasnya setelah penerapan ADASYN, namun perbedaan  tersebut  bukanlah  hasil  yang  buruk  mengingat  sangat  sedikit  selisihnya  dan  masih  dapat  dikatakan seimbang untuk dilakukan analisis. Dalam hal ini, kelas 1 sedikit lebih banyak dibanding kelas 0. Hasil penerapan ADASYN  ini  didasari  oleh  proses  penyesuaian  dinamis  yang  mempertimbangkan  tingkat  kesulitan  dalam membedakan  antara  kelas  mayoritas  dan  minoritas.  Kemudian,  proses  penyesuaian  dinamis  yang mempertimbangkan tingkat kesulitan dalam membedakan antara kelas mayoritas dan minoritas.
Dalam penelitain untuk meningkatkan performa model XGBoost melalui teknik oversampling ini, teknik Random  Oversamping  juga  digunakan  sebagai  metode  oversampling  terakhir.  Random  Oversampling  dalam penerapannya  memiliki  langkah  yang  dimulai  dengan  memasukkan  jumlah  data  training  yang  tersedia. Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  untuk  mengidentifikasi  jumlah  kelas  mayoritas  dan  minoritas,  serta menentukan selisih antara keduanya. kemudian, melakukan insiasi i=1 sebagai indeks perulangan. Dalam setiap iterasi, sistem memeriksa apakah indeks perulangan kurang dari sama dengan 1. Jika iya, maka dilakukan duplikasi acak dari data kelas minoritas untuk menyamakan distribusi kelas. Namun, jika indeks tidak memenuhi kondisi tersebut, data akan disimpan untuk proses pembangkitan lebih lanjut. Tahapan ini bertujuan untuk menciptakan keseimbangan  dalam  dataset  dengan  memperbanyak  sampel  dari  kelas  minoritas  secara  acak,  sehingga  dapat meningkatkan  kualitas  prediksi  model  dalam  mengenali  kelas  minoritas  [19].  Hasil  penerapan  Random Oversampling dapat dilihat pada Gambar 5 berikut ini.

## Gambar 5. Hasil Implementasi Random Oversampling
Random  Oversampling,  sebagai  teknik  terakhir  dalam  penanganan  ketidakseimbangan  data,  berhasil membawa perbaikan yang signifikan. Dengan melihat grafik pada Gambar 5, terlihat bahwa kedua kelas berada pada tingkat yang seimbang, menunjukkan kesuksesan dari pendekatan ini. Proses duplikasi acak dari sampel data kelas  minoritas  memberikan  kontribusi  yang  penting  dalam  meningkatkan  jumlah  data  pada  kelas  minoritas

## 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.v8i2.7501
sehingga sejajar dengan kelas mayoritas. Dengan demikian, model  machine learning dapat mengakses informasi dari  kedua  kelas  dengan  proporsional,  meminimalkan  risiko  bias  dalam  pembelajaran.  Kesuksesan  Random Oversampling  dalam  memperbaiki  distribusi  kelas  ini  memberikan  keyakinan  untuk  melanjutkan  penelitian  ke tahap  selanjutnya,  yaitu  modelling,  dengan  harapan  menghasilkan  model  yang  lebih  kuat  dan  akurat  dalam memprediksi kasus AIDS.
Ketiga  teknik  oversampling  tersebut  secara  keseluruhan  memberikan  hasil  yang  memuaskan  dalam menangani  ketidakseimbangan  data.  Oleh  karena  itu,  akan  dilanjutkan  penelitian  lebih  mendalam  ke  tahap modelling  dengan  algoritma  XGBoost  Classifier.  Tahap  ini  penting  guna  memperdalam  analisis  dan  evaluasi performa model. Melalui proses modelling yang teliti, diharapkan hasil terbaik dapat terjawab. Evaluasi pada tahap selanjutnya  akan  menghasilkan  informasi  yang  lebih  rinci  mengenai  efektivitas  teknik  oversampling  dalam meningkatkan  performa  model  XGBoost  Classifier,  serta  memastikan  bahwa  model  yang  dihasilkan  dapat memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.

## 3.4 XGBoost Classifier Modelling
Serangkaian tahapan telah dilakukan guna mempersiapkan data dan permasalahan data yang tidak seimbang pun telah  teratasi  melalui  teknik  oversampling.  Kini  pembahasan  mulai  memasuki  tahap  modelling  yang  menjadi proses utama pada penelitian ini. XGBoost Classifier akan digunakan sebagai algoritma machine learning dalam proses  modelling.  Algoritma  ini  bekerja  berdasarkan  prinsip  ensemble  learning,  di  mana  ia  menggabungkan prediksi  dari  beberapa  model  lemah  (weak  learners)  yang  disebut  sebagai  pohon  keputusan  (decision  trees). XGBoost  memperbaiki  kelemahan  algoritma  gradient  boosting  tradisional  dengan  memperkenalkan  beberapa inovasi, termasuk regularisasi, pohon keputusan berurutan, dan penanganan yang lebih baik terhadap data yang hilang (missing data). XGBoost mampu untuk menghasilkan model klasifikasi dengan kualitas lebih baik dalam hal  akurasi  prediksi,  bahkan  untuk  dataset  yang  sangat  besar  dan  kompleks.  Hal  ini  dikarenakan  adanya optimalisasi fungsi tujuan secara efisien dengan menggunakan pendekatan gradien stokastik [27].
Proses  modelling  dimulai  dengan  pemisahan  data  menjadi  dua  subset:  data  pelatihan  (80%)  dan  data pengujian (20%). Subset data pelatihan sebagai bahan untuk melatih model algoritma XGBoost dan memahami pola-pola data yang dianalisis dalam penelitian ini. Pembagian ini penting untuk menegaskan bahwa model yang dihasilkan  mampu  menggeneralisasi dengan  baik terhadap data baru, serta meningkatkan akurasi prediksi  yang akan dilakukan pada tahap pengujian.

## 3.5 Evaluation
Tahap modelling telah selesai, fokus saat ini adalah pada evaluasi model XGBoost menggunakan data pengujian. Berbagai metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score, diterapkan guna mengukur kinerja model. Selain  itu,  confusion  matrix  akan  dibentuk  untuk  memberikan  ilustrasi  visual  tentang  hasil  prediksi  model. Confusion  matrix  menjadi  alat  yang  sangat  berguna  dalam  memberikan  informasi  yang  lebih  rinci  dan  mudah dipahami, dengan memperlihatkan jumlah prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas target. Tahap evaluasi ini menjadi penting untuk memastikan bahwa hasil modelling yang dikembangkan dapat melakukan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan ketika diterapkan pada data baru.
Terkait  dengan  permasalahan  data  tidak  seimbang  yang  terjadi  dalam  penelitian  ini,  sebelumnya  telah dilakukan  eksperimen  teknik  oversampling  guna  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Beberapa  teknik oversampling yang diterapkan adalah SMOTE, ADASYN, dan Random Oversampling, di mana masing – masing teknik berhasil berperan dalam menyeimbangkan data. Kemudian  hasil dari setiap teknik oversampling tersebut diimplementasikan  ke  dalam  algoritma  XGBoost Classifier  untuk  dilakukan  modelling  dan  sebagai  hasil  akhir melalui metrik evaluasi dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Metrik Evaluasi Teknik Akurasi Presisi Recall F1_Score Normal 88,79% 81,18% 68,32% 74,19% SMOTE 92,59% 91,13% 94,01% 92,55% ADASYN 94,36% 92,94% 95,58% 94,25% Random Oversampling 94,44% 90,72% 98,74% 94,56%
Metrik  evaluasi  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik  oversampling  secara  signifikan  meningkatkan performa model XGBoost Classifier dalam melakukan prediksi. Dibandingkan dengan penggunaan model tanpa oversampling  (Normal),  teknik  oversampling,  dalam  hal  ini  SMOTE,  ADASYN,  dan  Random  Oversampling, menghasilkan  peningkatan  yang  mencolok  dalam  semua  metrik  evaluasi.  Hasil  ini  selaras  dengan  penelitian sebelumnya  [14]  yang  juga  menerapkan  teknik  oversampling  sehingga  mampu  meningkatkan  performa  model. Terlihat bahwa Akurasi, Presisi, Recall, dan F1_Score meningkat secara konsisten seiring dengan penerapan teknik oversampling. Misalnya, menggunakan  Random Oversampling, Akurasi meningkat menjadi 94,44%, sementara Recall mencapai 98,74%, menunjukkan peningkatan yang nyata dalam kemampuan model untuk mengidentifikasi dengan benar. Hasil ini menggambarkan peran penting teknik oversampling dalam mengatasi ketidakseimbangan data dan meningkatkan kualitas prediksi model dalam penelitian ini. Kemudian hasil confusion matrix dari masing

## 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.v8i2.7501
– masing teknik oversampling dengan XGBoost dapat dilihat pada Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8 sebagai berikut.
Gambar 6. Confusion Matrix SMOTE
Gambar 7 . Confusion Matrix ADASYN
Gambar 8. Confusion Matrix Random Oversampling
Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa Random Oversampling merupakan teknik oversampling  terbaik  dalam  meningkatkan  akurasi  model  XGBoost,  walaupun  hanya  unggul  tipis  0,08%  dari ADASYN. Dari confusion matrix, terlihat bahwa Random Oversampling berhasil memprediksi dengan tepat 299 kasus kelas 0 dan 313 kasus kelas 1. Dari hasil eksperimen ini, dapat disimpulkan bahwa Random Oversampling mampu secara signifikan meningkatkan performa model XGBoost Classifier. Kombinasi antara model XGBoost dan teknik Random Oversampling terbukti efektif dalam meningkatkan performa model prediktif pada studi kasus dataset AIDS Clinical Trials Group Study 175. Hal ini menunjukkan relevansi dan potensi penggunaan Random Oversampling dalam aplikasi praktis, terutama dalam bidang kesehatan.

## 4. KESIMPULAN
Melalui  penelitian  ini,  telah  dilakukan  upaya  untuk  meningkatkan  performa  model  XGBoost  Classifier  dengan studi kasus pada dataset AIDS Clinical Trials Group Study 175 yang memiliki ketidakseimbangan data pada fitur

## 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.v8i2.7501
target.  Dengan  menerapan  tiga  teknik  oversampling,  yakni  SMOTE,  ADASYN,  Random  Oversampling. Ketiganya  berhasil  menciptakan  keseimbangan  antara  kelas  minoritas  dan  mayoritas,  yang  menghasilkan peningkatan  performa  model.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  implementasi  model  XGBoost tanpa  menggunakan teknik  oversampling  memperoleh  hasil  akurasi  88,79%,  presisi  81,18%,  recall  68,32%,  dan  f1_score  74,19%. Kemudian dilakukan eksperimen dengan menerapkan teknik oversampling yang dikombinasikan model XGBoost. Hasilnya  teknik  Random  Oversampling  menjadi  teknik  terbaik  yang  mampu  meningkatkan  performa  model XGBoost  dengan perolehan akurasi 94,44%, presisi 90,72%, recall 98,74%, dan f1_score 94,65%.  Untuk lebih detailnya  pada  confusion  matrix  terdapat  sebanyak  299  kelas  0  terprediksi  benar  dan  sebanyak  313  kelas  1 terprediksi  benar  oleh  kombinasi  Random  Oversampling  dan  XGBoost  Classifier.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa kombinasi model XGBoost dengan Random Oversampling menjadi pendekatan yang efektif dalam meningkatkan performa model prediktif pada studi kasus dataset AIDS Clinical Trials Group Study 175. Penemuan ini memiliki kontribusi yang signifikan dalam pengembangan metodologi analisis data kesehatan. Hal ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dalam bidang kesehatan masyarakat, khususnya dalam penelitian penyakit AIDS. Tentunya, hasil penelitian ini akan memberikan dampak positif yang besar bagi upaya pencegahan dan pengendalian penyakit tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan ketulusan hati, saya ucapakan terima kasih dan rasa syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan nikmat, petunjuk, dan kesehatan yang telah diberikan sehingga saya mampu menyelesaikan penelitian ini. Kepada keluarga, khususnya orang tua saya  yang telah senantiasa  mendoakan saya dalam  segala kondisi, tanpa  mereka saya  tidak  akan  menjadi  pribadi  yang  kuat  seperti  sekarang.  Tak  lupa,  kepada  dosen  pembimbing  yang  telah memberikan arahan, masukan, dan bimbingan berharga kepada saya demi kelancaran penelitian ini. Kemudian, kepada teman, sahabat, atau orang terdekat saya, terima kasih atas dukungan dan ilmu yang bermanfaat sehingga saya dapat berkembang. Terakhir, kepada pihak – pihak terkait yang telah memberikan akses dalam pengumpulan data. Semua dukungan ini sangat berarti bagi saya dalam proses penyelesaian penelitian saya, semoga apa yang telah  saya  lakukan  dan  tuangkan  melalui  penelitian  ini  dapat  berkontribusi  positif  bagi  perkembangan  ilmu pengetahuan.

## REFERENCES
[1] World Health Organization, “HIV and AIDS.” Accessed: Feb. 08, 2024. [Online]. Available: https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/hiv-aids
[2] R. S. Gumarianto, S. Lardo, and A. Chairani, “Hubungan antara Hitung Jumlah CD4 dengan Kejadian Wasting Syndrome pada Pasien HIV/AIDS Di RSPAD Gatot Soebroto Periode Januari-Desember 2020,” J. Kedokt. dan Kesehat. Publ. Ilm. Fak. Kedokt. Univ. Sriwij., vol. 9, no. 2, pp. 133–142, 2022.
[3] D.  A.  Putri,  R.  J.  Sitorus,  and  N.  Najmah,  “Perilaku  Berisiko  Penularan  HIV-AIDS  pada  Lelaki  Seks  Lelaki:  Studi Literatur,” Heal. Inf. J. Penelit., pp. e1112–e1112, 2023.
[4] G. Ayala and A. Spieldenner, “HIV is a story first written on the bodies of gay and bisexual men,” American Journal of Public Health, vol. 111, no. 7. American Public Health Association, pp. 1240–1242, 2021.
[5] A. Arabia et al., “Evaluasi Sistem Surveillance HIV/AIDS Di Kota Bogor,” Media Kesehat. Politek. Makassar, vol. 18, no. 2, pp. 277–290, 2023.
[6] L. Zhang et al., “A review of machine learning in building load prediction,” Appl. Energy, vol. 285, p. 116452, 2021.
[7] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang,” J. Khatulistiwa Inform., vol. 5, no. 1, p. 490845, 2020.
[8] R. G. Wardhana, G. Wang, and F. Sibuea, “PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI TINGKAT KASUS PENYAKIT DI INDONESIA,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 5, no. 1, pp. 40–45, 2023.
[9] M.  Aqsha  and  N.  Sunusi,  “PERFORMA  KLASIFIKASI  DATA  TIDAK  SEIMBANG  DENGAN  PENDEKATAN MACHINE LEARNING (STUDI KASUS: DIABETES INDIAN PIMA),” J. Mat. UNAND, vol. 12, no. 2, pp. 176–193, 2024.
[10]  P. R. Sihombing and I. F. Yuliati, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. Dan Rekayasa Komput., vol. 20, no. 2, pp. 417–426, 2021.
[11]  N. S. Rahmi, N. W. S. Wardhani, M. B. Mitakda, R. S. Fauztina, and I. Salsabila, “SMOTE Classification and Random Oversampling Naive Bayes in Imbalanced Data : (Case Study of Early Detection of Cervical Cancer in Indonesia),” in 2022 IEEE 7th International Conference on Information Technology and Digital Applications (ICITDA), 2022, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICITDA55840.2022.9971421.
[12]  C.  Haryawan  and  Y.  M.  K.  Ardhana,  “ANALISA  PERBANDINGAN  TEKNIK  OVERSAMPLING  SMOTE  PADA IMBALANCED DATA,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron., vol. 6, no. 1, pp. 73–78, 2023.
[13]  J. He et al., “Application of machine learning algorithms in predicting HIV infection among men who have sex with men: Model development and validation,” Front. Public Heal., vol. 10, p. 967681, 2022.
[14]  R. Zhou  et al., “Prediction Model for  Infectious Disease Health Literacy Based on Synthetic Minority Oversampling Technique Algorithm,” Comput. Math. Methods Med., vol. 2022, p. 8498159, 2022, doi: 10.1155/2022/8498159.
[15]  R. M. Munshi, “Novel ensemble learning approach with SVM-imputed ADASYN features for enhanced cervical cancer prediction,” PLoS One, vol. 19, no. 1, pp. e0296107-, Jan. 2024, [Online]. Available:

## 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.v8i2.7501
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0296107
[16]  S. U. Nisa, A. Mahmood, F. S. Ujager, and M. Malik, “HIV/AIDS predictive model using random forest based on socio- demographical,  biological  and  behavioral  data,”  Egypt.  Informatics  J.,  vol.  24,  no.  1,  pp.  107–115,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.eij.2022.12.005.
[17]  L. B. Adzy, A. Pambudi, U. M. Sukabumi, P. Bantuan, I. Jaminan, and S. K. Sukabumi, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima,” vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[18]  S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[19]  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.
[20]  P. Y. Saputra, M.  Z. Abdullah, and A. P.  Kirana, “Improvisasi Teknik Oversampling MWMOTE Untuk Penanganan Data Tidak Seimbang,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 398, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2811.
[21]  C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, and  I. R.  Widiasari, “Analisis Sentimen Pada Rating  Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE,” Aiti, vol. 18, no. 2, pp. 173–184, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.173-184.
[22]  N.  N.  Sholihah  and  A.  Hermawan,  “Implementation  of  Random  Forest  and  Smote  Methods  for  Economic  Status Classification in Cirebon City,” J. Tek. Inform., vol. 4, no. 6, pp. 1387–1397, 2023.
[23]  F.  S.  Dhitama  and  F.  A.  Bachtiar,  “Penentuan  Kelayakan  Debitur  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  C4.5  dan Oversampling Adaptive Synthetic (ADASYN),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 10, pp. 3712– 3721, 2020.
[24]  G.  Ahmed  et  al.,  “DAD-Net:  Classification  of  Alzheimer’s  Disease  Using  ADASYN  Oversampling  Technique  and Optimized Neural Network,” Molecules, vol. 27, no. 20, pp. 1–21, 2022, doi: 10.3390/molecules27207085.
[25]  M.  Hayaty,  S.  Muthmainah,  and  S.  M.  Ghufran,  “Random  and  Synthetic  Over-Sampling  Approach  to  Resolve  Data Imbalance in Classification,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 4, no. 2, p. 86, 2021, doi: 10.29099/ijair.v4i2.152.
[26]  Z. E. Aydin and Z. K. Ozturk, “Performance Analysis of XGBoost Classifier with Missing Data,” 1st Int. Conf. Comput. Mach. Intell., no. March, 2021, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/350135431
[27]  Nayan Kumar Sinha, “Developing A Web based System for Breast Cancer Prediction using XGboost Classifier,” Int. J. Eng. Res., vol. V9, no. 06, pp. 852–856, 2020, doi: 10.17577/ijertv9is060612.
[28]  S.  E.  Herni  Yulianti,  Oni  Soesanto,  and  Yuana  Sukmawaty,  “Penerapan  Metode  Extreme  Gradient  Boosting (XGBOOST)  pada  Klasifikasi  Nasabah  Kartu  Kredit,”  J.  Math.  Theory  Appl.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  21–26,  2022,  doi: 10.31605/jomta.v4i1.1792.
[29]  H.  Nuraliza,  O.  N.  Pratiwi,  and  F.  Hamami,  “Analisis  Sentimen  IMBd  Film  Review  Dataset  Menggunakan  Support Vector Machine (SVM) dan Seleksi Feature Importance,” J. Mirai Manaj., vol. 7, no. 1, pp. 1–17, 2022.