## Analisis Algoritma Logistic Regression dan Support Vector Machine pada Kasus Klasifikasi Citra Hewan Rawa dengan Dataset yang tidak Seimbang
Dedy Armiady 1)*
1) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Almuslim Bireuen
Received: 1 Aug 2024 Accepted: 05 Aug 2024 Published: 13 Aug 2024 *dedy.armiady@gmail.com Abstrak  : Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dua algoritma  machine  learning,  Logistic  Regression  dan  Support  Vector Machine (SVM), dalam tugas klasifikasi citra hewan rawa menggunakan dataset yang tidak seimbang. Dataset yang digunakan terdiri dari empat kategori  hewan  rawa:  Buaya,  Kodok,  Kura-kura,  dan  Ular,  dengan distribusi  yang  sangat  tidak  merata.  Kelas  Kura-kura  memiliki  jumlah sampel  yang  jauh  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya, menciptakan tantangan ketidakseimbangan data yang signifikan. Metode penelitian  dimulai  dengan  mengimpor  dataset  citra  hewan  rawa  ke dalam  tool  Orange  Data  Mining,  diikuti  oleh  proses  ekstraksi  fitur menggunakan  SqueezeNet  (local)  sebagai  embedder.  Dua  model machine  learning,  yaitu  Logistic  Regression  dan  SVM,  kemudian  dilatih menggunakan  fitur  yang  diekstraksi.  Evaluasi  model  dilakukan  dengan menambahkan widget test and score untuk mengukur metrik performa seperti  Area  Under  the  Curve  (AUC),  akurasi  klasifikasi  (CA),  F1-Score, precision,  recall,  dan  Matthews  Correlation  Coefficient  (MCC).  Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression unggul dalam hampir semua metrik evaluasi dibandingkan SVM. Logistic Regression mencapai nilai  AUC  sebesar  0.985,  akurasi  klasifikasi  0.908,  F1-Score  0.909, precision 0.909, recall 0.908, dan MCC 0.859. Sebaliknya, SVM mencapai nilai AUC 0.971, akurasi klasifikasi 0.863, F1-Score 0.867, precision 0.877, recall 0.863, dan MCC 0.797. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Logistic  Regression  merupakan  model  yang  lebih  tepat  untuk  tugas klasifikasi citra hewan rawa dengan dataset yang tidak seimbang. Model ini tidak hanya menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam membedakan kelas-kelas  citra  tetapi  juga  lebih  akurat  dan  seimbang  dalam mengklasifikasikan sampel dari kelas minoritas.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra, Logistic Regression, Support Vector Machine, Ketidakseimbangan Data.
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Penggunaan machine learning dalam klasifikasi citra telah menunjukkan potensi besar dalam berbagai aplikasi,  termasuk  pengenalan  hewan  [1].  Dalam  hal  ini,  klasifikasi  citra  hewan  rawa  menjadi  salah  satu tantangan menarik yang perlu dieksplorasi lebih lanjut. Hewan-hewan rawa seperti buaya, kodok, kura-kura, dan  ular  memiliki  karakteristik  visual  yang  berbeda-beda,  sehingga  memerlukan  pendekatan  yang  tepat untuk mengidentifikasi setiap spesies secara akurat.
Salah  satu  tantangan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  ketidakseimbangan  data.  Dataset  yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle dan terdiri dari empat kelas hewan rawa dengan jumlah yang  bervariasi,  yaitu  Buaya  (692),  Kodok  (497),  Kura-kura  (1862),  dan  Ular  (500).  Ketidakseimbangan  ini dapat mempengaruhi kinerja algoritma klasifikasi, karena model cenderung lebih mudah belajar dari kelas dengan jumlah data yang lebih banyak dibandingkan kelas dengan data yang lebih sedikit.
Dalam  penelitian  ini,  dua  algoritma  machine  learning,  yaitu  Logistic  Regression  dan  Support  Vector Machine  (SVM),  akan  dianalisis  untuk  melihat  kinerjanya  dalam  klasifikasi  citra  hewan  rawa.  Logistic Regression dikenal sebagai algoritma yang sederhana namun efektif untuk tugas klasifikasi, sedangkan SVM
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 70
terkenal dengan kemampuannya menangani masalah klasifikasi dengan margin yang jelas antara kelas-kelas. Kedua algoritma ini memiliki karakteristik dan pendekatan yang berbeda dalam memproses data, sehingga menarik untuk dibandingkan kinerjanya.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  bagaimana  kedua  algoritma  tersebut menangani  ketidakseimbangan  data  dalam  tugas  klasifikasi  citra  hewan  rawa.  Dengan  mengukur  kinerja kedua  algoritma  ini,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  tentang  kelebihan  dan kekurangan masing-masing metode pada kasus dataset yang tidak merata. Hasil penelitian ini akan berguna bagi  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  bidang  klasifikasi  citra  dan  aplikasi  machine  learning  lainnya  yang menghadapi  tantangan  serupa.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  berupaya  untuk  memberikan  rekomendasi tentang  algoritma  yang  lebih  cocok  digunakan  dalam  situasi  di  mana  data  training  tidak  merata.  Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  tidak  hanya  cocok  untuk  klasifikasi  citra  hewan  rawa,  tetapi  juga  dapat diterapkan dalam berbagai kasus klasifikasi citra lainnya yang menghadapi masalah ketidakseimbangan data..

## TINJAUAN LITERATUR
Klasifikasi citra merupakan salah satu bidang utama dalam penelitian machine learning yang memiliki berbagai  aplikasi,  termasuk  pengenalan  hewan.  Algoritma  seperti  Logistic  Regression  dan  Support  Vector Machine  (SVM)  telah  banyak  digunakan  dalam  tugas-tugas  klasifikasi  karena  kemampuan  mereka  dalam menangani  data  yang  bervariasi  dan  kompleks.  Logistic  Regression  dikenal  karena  kesederhanaan  dan efisiensinya dalam tugas-tugas klasifikasi linier [2], sementara SVM terkenal dengan kemampuannya untuk memisahkan  data  dengan  margin  yang  maksimal,  bahkan  dalam  ruang  dimensi  tinggi  [3].  Salah  satu tantangan utama dalam klasifikasi citra adalah ketidakseimbangan data, di mana jumlah data dalam setiap kelas  tidak  merata.  Ketidakseimbangan  ini  dapat  mengakibatkan  bias  pada  model  yang  lebih  cenderung memprediksi  kelas  dengan  data  lebih  banyak  [4].  Berbagai  teknik  telah  dikembangkan  untuk  mengatasi masalah  ini,  termasuk  penyeimbangan  data  melalui  resampling,  penyesuaian  bobot  pada  algoritma,  dan penggunaan metrik evaluasi yang lebih tepat seperti F1-score dan area under the ROC curve (AUC) [5], [6], [7]. Dalam masalah klasifikasi citra hewan, penelitian oleh [8] menunjukkan bahwa SVM dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Logistic Regression, terutama ketika dataset memiliki fitur yang tidak  linier.  Studi  ini  menekankan  pentingnya  pemilihan  kernel  yang  tepat  dalam  SVM  untuk  menangani kompleksitas  data  citra.  Di  sisi  lain,  Logistic  Regression  tetap  menjadi  pilihan  yang  populer  karena interpretabilitasnya dan kemampuannya untuk menangani masalah klasifikasi yang sederhana dan linier [9].
Penelitian  tentang  klasifikasi  citra  hewan  rawa  dengan  dataset  yang  tidak  seimbang  masih  relatif terbatas.  Namun,  penelitian  oleh  [10]  mengindikasikan  bahwa  pendekatan  hybrid  yang  menggabungkan metode  penyeimbangan  data  dengan  algoritma  klasifikasi  dapat  meningkatkan  kinerja  model.  Studi  ini menemukan bahwa kombinasi teknik oversampling dengan SVM menghasilkan peningkatan signifikan dalam akurasi klasifikasi pada dataset yang tidak seimbang. Penelitian oleh [11] menunjukkan bahwa menggunakan ensemble  learning  dapat  mengurangi  efek  ketidakseimbangan  data  dan  meningkatkan  akurasi  klasifikasi. Namun,  metode  ini  juga  memiliki  kelemahan,  terutama  dalam  hal  interpretabilitas  dan  kompleksitas komputasi.  Dalam  studi  oleh  [12],  mereka  mengevaluasi  berbagai  pendekatan  untuk  menangani ketidakseimbangan  data  dalam  klasifikasi  citra,  termasuk  penggunaan  algoritma  boosting  dan  bagging. Mereka  menemukan  bahwa  metode  boosting,  seperti  AdaBoost,  dapat  membantu  memperbaiki  performa model pada kelas minoritas tanpa mengorbankan akurasi pada kelas mayoritas.
Dalam penelitian ini, kami akan mengevaluasi kinerja Logistic Regression dan SVM dalam klasifikasi citra hewan rawa dengan menggunakan dataset dari Kaggle yang terdiri dari empat kelas: Buaya, Kodok, Kura- kura,  dan  Ular.  Kami  akan  mengukur  kinerja  kedua  algoritma  tersebut  dengan  mempertimbangkan  metrik evaluasi yang sesuai untuk dataset yang tidak seimbang, seperti precision, recall, dan F1-score [13]. Penelitian lain  oleh  [14]  juga  menunjukkan  bahwa  menggunakan  metode  oversampling  seperti  ADASYN  (Adaptive Synthetic  Sampling  Approach  for  Imbalanced  Learning)  dapat  meningkatkan  kinerja  model  pada  dataset yang tidak seimbang. Teknik ini menyesuaikan distribusi data sintetis berdasarkan kesulitan klasifikasi sampel yang  ada,  yang  dapat  membantu  meningkatkan  generalisasi  model.  Untuk  lebih  memahami  dampak ketidakseimbangan  data,  studi  oleh  [15]  melakukan  analisis  sistematis  terhadap  berbagai  teknik penyeimbangan data dan menemukan bahwa tidak ada satu metode yang cocok untuk semua situasi. Oleh
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 71
karena  itu,  penting  untuk  mengevaluasi  beberapa  pendekatan  dan  menyesuaikannya  dengan  karakteristik spesifik dari dataset yang digunakan.
Penelitian  lain  oleh  [16]  mengusulkan  penggunaan  algoritma  k-Nearest  Neighbors  (k-NN)  dalam kombinasi  dengan  teknik  oversampling  dan  undersampling  untuk  menangani  ketidakseimbangan  data. Mereka  menemukan  bahwa  metode  ini  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  pada  kelas minoritas  tanpa  mengorbankan  performa  pada  kelas  mayoritas.  Sebagai  tambahan,  penelitian  oleh  [17] mengeksplorasi  penggunaan  teknik  ensemble  yang  menggabungkan  beberapa  model  klasifikasi  untuk menangani  ketidakseimbangan  data.  Mereka  menemukan  bahwa  metode  ensemble  dapat  membantu meningkatkan  robustnes  dan  generalisasi  model,  terutama  dalam  kasus  dengan  ketidakseimbangan  data yang parah. Dalam studi oleh [18], mereka mengevaluasi kinerja berbagai algoritma klasifikasi pada dataset yang  tidak  seimbang  dan  menemukan  bahwa  algoritma  seperti  Decision  Trees  dan  Neural  Networks  juga dapat  dipertimbangkan  sebagai  alternatif  untuk  Logistic  Regression  dan  SVM.  Mereka  menemukan  bahwa dengan penyesuaian parameter yang tepat, algoritma ini dapat memberikan hasil yang kompetitif. Penelitian oleh  [19]  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik  augmentasi  data  dapat  membantu  meningkatkan kinerja model pada dataset yang tidak seimbang. Mereka menemukan bahwa dengan menambahkan variasi pada data pelatihan, model dapat belajar representasi yang lebih baik dan meningkatkan akurasi klasifikasi. Terakhir, penelitian oleh [20] menyarankan bahwa pemilihan metrik evaluasi yang tepat sangat penting dalam mengevaluasi  kinerja  model  pada  dataset  yang  tidak  seimbang.  Mereka  merekomendasikan  penggunaan metrik seperti precision, recall, F1-score, dan AUC untuk mendapatkan gambaran yang lebih akurat tentang kinerja model.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kinerja  algoritma  Logistic  Regression  dan  Support  Vector Machine  (SVM)  dalam  klasifikasi  citra  hewan  rawa  menggunakan  dataset  yang  tidak  seimbang.  Metode penelitian yang digunakan terdiri dari beberapa tahap utama sebagai berikut:

## Gambar 1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dari  tahap  perencanaan,  di  mana  pada  tahap  ini  tujuan  dan  lingkup  penelitian ditentukan. Identifikasi masalah penelitian, sasaran, dan metodologi yang akan digunakan dilakukan untuk memastikan arah yang jelas dan terstruktur. Selanjutnya, penetapan tujuan penelitian dilakukan berdasarkan masalah yang telah diidentifikasi, untuk menetapkan sasaran spesifik yang ingin dicapai melalui penelitian ini. Tahap berikutnya adalah pemilihan dataset. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari sumber  sekunder,  yaitu  dataset  publik  yang  tersedia  di  Kaggle.  Dataset  ini  terdiri  dari  citra  hewan  rawa dengan  empat  kelas:  Buaya,  Kodok,  Kura-kura,  dan  Ular.  Setelah  dataset  terkumpul,  tahap  penentuan algoritma dan tools dilakukan dengan memilih algoritma machine learning yang sesuai dan alat yang akan digunakan untuk analisis data, dalam hal ini, Logistic Regression dan Support Vector Machine (SVM).
Pada tahap pre-processing data, data yang telah dikumpulkan dibersihkan dan dipersiapkan agar siap digunakan  dalam  pemodelan.  Proses  ini  mencakup  penanganan  data  yang  hilang,  normalisasi  data  untuk memastikan  skala  fitur  yang  konsisten,  serta  transformasi  data  untuk  meningkatkan  kualitas  informasi. Setelah data siap, tahap pengembangan model dimulai dengan mengembangkan model machine learning berdasarkan algoritma yang dipilih.
Tahap  pelatihan  model  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang  telah  diproses  untuk  melatih model  machine  learning.  Dataset  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian  untuk  memastikan model  dapat  diuji  dengan  data  yang  tidak  digunakan  selama  pelatihan.  Validasi  model  dilakukan  dengan menggunakan teknik validasi silang (cross-validation) untuk memastikan model dapat bekerja dengan baik pada data baru dan menghindari overfitting. Keseluruhan proses pelatihan menggunakan tool Orange Data Mining  untuk  fleksibilitas  fitur  dan  kemudahan  training.  Evaluasi  performa  model  dilakukan  dengan menggunakan  metrik  yang  sesuai  seperti  precision,  recall,  F1-score,  dan  area  under  the  ROC  curve  (AUC). Evaluasi ini penting untuk memberikan gambaran tentang seberapa baik model bekerja pada data yang tidak seimbang.  Hasil  evaluasi  kemudian  dianalisis  untuk  menarik  kesimpulan  tentang  kinerja  algoritma  yang digunakan, yaitu Logistic Regression dan SVM.
Setelah  analisis  hasil,  tahap  penyusunan  laporan  penelitian  dilakukan.  Laporan  ini  mencakup  latar belakang,  metodologi,  hasil,  dan  diskusi,  serta  semua  temuan  penting  dan  kesimpulan  dari  penelitian. Laporan  yang  disusun  kemudian  digunakan  sebagai  dasar  untuk  menulis  artikel  penelitian  yang  akan dikirimkan  ke  jurnal  ilmiah  untuk  dipublikasikan.  Tahap  akhir  penelitian  ini  melibatkan  proses  review  oleh rekan sejawat dan revisi berdasarkan umpan balik yang diterima untuk memastikan kualitas dan kredibilitas publikasi ilmiah.
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset gambar hewan rawa yang dikumpulkan dari sumber terbuka Kaggle, dan tersebar dalam 4 kelas. Adapun rincian dataset yang digunakan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Dataset Jenis Format Data Kelas Jumlah Data Data Training JPG Buaya 692 Kodok 497 Kura-kura 1862 Ular 500 Total Dataset 3551
Adapun sebaran dataset di setiap kelas dapat dilihat pada grafik berikut ini:
Gambar 2. Sebaran Dataset
Gambar 2 adalah gambar diagram batang yang menunjukkan distribusi frekuensi dari empat kategori hewan rawa dalam dataset. Kategori buaya memiliki frekuensi sekitar 692 dengan warna biru, menunjukkan jumlah data yang moderat dibandingkan dengan kategori lainnya. Kodok, yang diwakili oleh warna merah, memiliki frekuensi sekitar 497 dan merupakan kategori dengan jumlah data paling sedikit di antara semua kategori. Ini menunjukkan bahwa kodok adalah kelas minoritas dalam dataset ini, yang dapat menyebabkan tantangan  dalam  pelatihan  model  machine  learning  karena  model  mungkin  akan  kesulitan  mempelajari representasi yang baik untuk kelas ini. Kategori kura-kura, diwakili oleh warna hijau, memiliki frekuensi sekitar 1862, menjadikannya kelas mayoritas dalam dataset. Jumlah data yang besar untuk kelas ini memungkinkan
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 73
model machine learning belajar lebih baik, namun dapat menyebabkan model bias terhadap kelas mayoritas. Kategori ular, dengan frekuensi sekitar 500 dan warna oranye, juga termasuk kelas minoritas, mirip dengan kategori kodok. Adapun parameter daripada algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut:
1) Parameter Support Vector Machine (SVM):

## Gambar 3. Parameter SVM

## 2) Parameter Logistic Regression:

## Gambar 4. Parameter Logistic Regression

## HASIL PENELITIAN
Pada penelitian ini, tool Orange Data Mining digunakan untuk melakukan klasifikasi citra hewan rawa dengan memanfaatkan dua model machine learning, yaitu Logistic Regression dan Support Vector Machine (SVM). Proses penelitian dimulai dengan mengimpor dataset citra hewan rawa menggunakan widget import image, dilanjutkan dengan penambahan widget image embedding menggunakan SqueezeNet (local) untuk mengekstrak  fitur  dari  citra.  Dua  model  machine  learning,  Logistic  Regression  dan  SVM,  kemudian  dilatih menggunakan  fitur  yang  diekstraksi.  Evaluasi  performa  model  dilakukan  menggunakan  widget  test  and score,  menghasilkan  perbedaan  akurasi  dan  metrik  evaluasi  lainnya  antara  kedua  model.  Berikut  adalah gambar dari lingkungan kerja tool Orange Data Mining untuk memproses training dengan kedua algoritma yang digunakan dalam penelitian ini:

## Gambar 5. Proses Klasifikasi
Adapun  hasil  klasifikasi  dari  kedua  algoritma  menggunakan  parameter  yang  telah  disebutkan sebelumnya, dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 6. Hasil Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  ditampilkan  pada  gambar,  analisis  menunjukkan  bahwa  Logistic Regression unggul dalam beberapa metrik evaluasi dibandingkan SVM. Pada metrik Area Under the Curve (AUC), Logistic Regression memperoleh nilai 0.985, lebih tinggi dibandingkan SVM yang memperoleh nilai 0.971.  Ini  menunjukkan  bahwa  Logistic  Regression  memiliki  kemampuan  yang  sedikit  lebih  baik  dalam membedakan  antara  kelas-kelas  dalam  dataset.  Akurasi  klasifikasi  (CA)  juga  menunjukkan  keunggulan Logistic Regression dengan nilai 0.908 dibandingkan SVM yang memiliki nilai 0.863, mengindikasikan bahwa Logistic  Regression  lebih  akurat  dalam  mengklasifikasikan  citra  hewan  rawa.  F1-Score,  yang  merupakan metrik harmonis dari precision dan recall, menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki nilai 0.909, lebih tinggi dibandingkan SVM yang memiliki nilai 0.867. Hal ini menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki keseimbangan  yang  lebih  baik  antara  precision  dan  recall.  Precision  sendiri,  yang  menunjukkan  proporsi prediksi  positif  yang  benar  dari  semua  prediksi  positif,  lebih  tinggi  pada  Logistic  Regression  dengan  nilai 0.909 dibandingkan SVM yang memiliki nilai 0.877, menunjukkan bahwa Logistic Regression lebih baik dalam mengurangi jumlah false positives. Pada metrik recall, yang menunjukkan proporsi prediksi positif yang benar dari  semua  sampel  positif,  Logistic  Regression  juga  unggul  dengan  nilai  0.908  dibandingkan  SVM  yang memiliki nilai 0.863. Ini menunjukkan bahwa Logistic Regression lebih baik dalam menangkap semua sampel positif. Matthews Correlation Coefficient (MCC), yang memperhitungkan true positives, false negatives, true negatives,  dan  false  positives,  juga  lebih  tinggi  pada  Logistic  Regression  dengan  nilai  0.859  dibandingkan SVM yang memiliki nilai 0.797, menunjukkan performa keseluruhan yang lebih baik.

## P EMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  hewan  rawa  menunjukkan ketidakseimbangan  yang  signifikan  antara  kelas-kelas  yang  berbeda.  Dataset  terdiri  dari  empat  kategori, yaitu Buaya, Kodok, Kura-kura, dan Ular. Kelas Kura-kura memiliki jumlah data yang jauh lebih banyak (1862 sampel) dibandingkan dengan kelas lainnya seperti Buaya (692 sampel), Kodok (497 sampel), dan Ular (500 sampel).  Ketidakseimbangan  data  ini  dapat  menimbulkan  beberapa  tantangan  dalam  pelatihan  model machine  learning.  Ketidakseimbangan  data  dapat  menyebabkan  model  machine  learning  menjadi  bias
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 75
terhadap kelas mayoritas, dalam hal ini Kura-kura, karena model lebih banyak belajar dari kelas yang memiliki lebih banyak sampel. Akibatnya, model mungkin tidak dapat mempelajari representasi yang baik untuk kelas minoritas,  seperti  Kodok  dan  Ular,  sehingga  menghasilkan  performa  yang  buruk  dalam  mengklasifikasikan sampel  dari  kelas-kelas  minoritas  tersebut.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memilih  dan  mengatur  model dengan baik agar dapat menangani ketidakseimbangan data ini.
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  Logistic  Regression  menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan SVM dalam hampir semua metrik evaluasi yang digunakan. Berikut adalah beberapa alasan mengapa Logistic Regression lebih baik daripada SVM dalam hal dataset yang tidak seimbang ini:
1) Penanganan Ketidakseimbangan Data Logistic Regression secara alami dapat menangani ketidakseimbangan data dengan lebih baik karena model  ini  menggunakan  probabilitas  untuk  mengklasifikasikan  sampel.  Dengan  menyesuaikan ambang batas keputusan, Logistic Regression dapat meningkatkan recall pada kelas minoritas tanpa mengorbankan precision secara signifikan. Hal ini membantu model untuk lebih responsif terhadap sampel dari kelas minoritas.
2) Simplicity and Interpretability
Logistic  Regression  adalah  model  yang  relatif  sederhana  dan  mudah  diinterpretasikan.  Model  ini tidak memerlukan banyak penyesuaian parameter dan biasanya bekerja dengan baik pada dataset yang  tidak  terlalu  kompleks.  Sementara  itu,  SVM,  terutama  dengan  kernel  yang  kompleks, memerlukan  penyesuaian  parameter  yang  lebih  teliti  (seperti  pemilihan  kernel  dan  penyesuaian parameter regularisasi), yang bisa menjadi sulit dan tidak selalu menghasilkan performa yang lebih baik pada dataset yang tidak seimbang.
3) Overfitting
Logistic  Regression  cenderung  lebih  tahan  terhadap  overfitting  dibandingkan  SVM  pada  dataset yang  tidak  seimbang.  SVM  dengan  kernel  yang  kompleks  dapat  overfit  terhadap  kelas  mayoritas, terutama  ketika  kelas  mayoritas  memiliki  variasi  yang  lebih  banyak  dalam  data.  Overfitting  ini menyebabkan  SVM  menjadi  kurang  generalizable  pada  kelas  minoritas,  sehingga  menghasilkan performa yang lebih buruk pada metrik seperti recall dan F1-Score.
4) Flexibility in Threshold Adjustment Logistic  Regression  memungkinkan  penyesuaian  ambang  batas  keputusan  untuk  mengoptimalkan trade-off antara precision dan recall. Ini sangat berguna pada kasus dataset yang tidak seimbang di mana prioritas mungkin diberikan pada recall untuk memastikan bahwa sebanyak mungkin sampel dari kelas minoritas dapat diidentifikasi dengan benar. Sementara itu, SVM tidak memiliki fleksibilitas yang  sama  dalam  penyesuaian  ambang  batas  keputusan,  yang  dapat  membatasi  kemampuannya untuk menyesuaikan performa pada dataset yang tidak seimbang.
5) Evaluasi dan Metrik Dari hasil evaluasi yang ditunjukkan, Logistic Regression memiliki AUC, akurasi, F1-Score, precision, recall,  dan  MCC  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  SVM.  Ini  menunjukkan  bahwa  Logistic Regression  tidak  hanya  lebih  baik  dalam  membedakan  antara  kelas-kelas  (AUC)  tetapi  juga  lebih akurat secara keseluruhan dan lebih seimbang dalam penanganan precision dan recall.
Logistic  Regression  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  dua  algoritma  machine  learning  yang sering  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi.  Meskipun  mereka  berbeda  dalam  pendekatan  teknis  dan penerapan,  kedua  algoritma  ini  memiliki  beberapa  persamaan.  Pertama,  baik  Logistic  Regression  maupun SVM  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  data  yang  diberikan  berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada. Keduanya adalah algoritma supervised learning, yang berarti mereka memerlukan data yang sudah dilabeli untuk  melatih  model.  Kedua,  kedua  algoritma  ini  dapat  menangani  data  yang  linier  dan  dapat  diperluas untuk  menangani  data  non-linier  melalui  penggunaan  teknik  seperti  basis  fungsi  kernel  dalam  SVM  dan regularisasi  dalam  Logistic  Regression.  Selanjutnya,  kedua  algoritma  ini  menghasilkan  output  yang  dapat digunakan untuk mengukur probabilitas atau margin keputusan, yang membantu dalam menentukan kelas dari sampel yang diuji. Logistic Regression mengeluarkan probabilitas langsung dari kelas positif, sedangkan SVM mengeluarkan nilai margin keputusan yang dapat diubah menjadi probabilitas melalui metode seperti Platt  scaling.  Selain  itu,  baik  Logistic  Regression  maupun  SVM  memiliki  mekanisme  untuk  menangani
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 76
masalah overfitting. Logistic Regression menggunakan teknik regularisasi seperti L1 dan L2, sementara SVM mengatur  kompleksitas  model  melalui  parameter  regularisasi  C  dan  pemilihan  kernel  yang  tepat.  Kedua algoritma  ini  juga  mendukung  berbagai  metrik  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  model,  seperti  precision, recall,  F1-Score,  dan  area  under  the  curve  (AUC).  Mereka  dapat  diterapkan  pada  berbagai  jenis  data  dan masalah  klasifikasi,  mulai  dari  pengenalan  citra  hingga  analisis  teks.  Meskipun  pendekatan  matematis  dan teknik optimisasi mereka berbeda, Logistic Regression dan SVM sama-sama bertujuan untuk memaksimalkan akurasi  prediksi  dengan  meminimalkan  kesalahan  klasifikasi,  sehingga  membuat  mereka  menjadi  pilihan populer dalam berbagai aplikasi machine learning.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Logistic  Regression  adalah  model  yang  lebih  unggul  dibandingkan Support Vector Machine (SVM) dalam tugas klasifikasi citra hewan rawa dengan dataset yang tidak seimbang. Dalam proses penelitian yang menggunakan tool Orange Data Mining, model Logistic Regression berhasil mencapai  nilai  metrik  evaluasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  SVM.  Logistic  Regression  menunjukkan performa  yang  lebih  baik  dalam  membedakan  kelas-kelas  citra,  dengan  nilai  Area  Under  the  Curve  (AUC) yang  lebih  tinggi.  Selain  itu,  model  ini  juga  mencapai  akurasi  klasifikasi  yang  lebih  tinggi,  serta  F1-Score, precision, recall, dan Matthews Correlation Coefficient (MCC) yang lebih baik. Ketidakseimbangan data dalam dataset  ini,  di  mana  kelas  mayoritas  (Kura-kura)  mendominasi  jumlah  sampel,  dapat  menyebabkan  model machine learning menjadi bias terhadap kelas mayoritas. Logistic Regression, dengan kemampuannya yang lebih  baik  dalam  menangani  ketidakseimbangan  data  dan  mengoptimalkan  trade-off  antara  precision  dan recall,  terbukti  lebih  efektif  dibandingkan  SVM.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  Logistic Regression  dapat  dianggap  sebagai  model  yang  lebih  tepat  untuk  tugas  klasifikasi  citra  hewan  rawa, memberikan hasil yang lebih akurat dan seimbang dalam menghadapi tantangan ketidakseimbangan data.

## REFERENCES
[1] L.  Luthfi,  R.  Imam  Muslem,  D.  Armiady,  S.  Sriwinar,  R.  Fajri,  and  I.  Iqbal,  “Analysis  of  CNN  Method  for  Image Classification of Coconut Ripeness Levels,” in 2023 Eighth International Conference on Informatics and Computing (ICIC) , IEEE, Dec. 2023, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICIC60109.2023.10381964.
[2] S. B. Kotsiantis, “Supervised machine learning: A review of classification techniques,” 2007.
[3] C. J. C. Burges, “A tutorial on support vector machines for pattern recognition,” Data Min Knowl Discov , vol. 2, no. 2, 1998, doi: 10.1023/A:1009715923555.
[4] H. He and E. A. Garcia, “Learning from imbalanced data,” IEEE Trans Knowl Data Eng , vol. 21, no. 9, 2009, doi: 10.1109/TKDE.2008.239.
[5] B. Krawczyk, “Learning from imbalanced data: open challenges and future directions,” 2016. doi: 10.1007/s13748- 016-0094-0.
[6] D.  Armiady  and  I.  M.  R,  “Klasifikasi  Kualitas  Buah  Pisang  Berdasarkan  Citra  Buah  Menggunakan  Stochastic Gradient Descent,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 2, 2023.
[7] I.  R.  Muslem,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Image  Classification  pada  Kasus  American  Sign Language  Menggunakan  Support  Vector  Machine,” Media  Online) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1184–1191,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i2.1242.
[8] A.  Khan,  A.  Sohail,  U.  Zahoora,  and  A.  S.  Qureshi,  “A  survey  of  the  recent  architectures  of  deep  convolutional neural networks,” Artif Intell Rev , vol. 53, no. 8, 2020, doi: 10.1007/s10462-020-09825-6.
[9] J. Friedman, T. Hastie, and R. Tibshirani, “Additive logistic regression: A statistical view of boosting,” 2000. doi: 10.1214/aos/1016218223.
[10] H. He, Y. Bai, E. A. Garcia, and S. Li, “ADASYN: Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning,” in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks , 2008. doi: 10.1109/IJCNN.2008.4633969.
[11] M.  Galar,  A.  Fernandez,  E.  Barrenechea,  H.  Bustince,  and  F.  Herrera,  “A  review  on  ensembles  for  the  class imbalance problem: Bagging-, boosting-, and hybrid-based approaches,” 2012. doi:
10.1109/TSMCC.2011.2161285.
[12] L. Liu, P. Wang, J. Lin, and L. Liu, “Intrusion Detection of Imbalanced Network Traffic Based on Machine Learning and Deep Learning,” IEEE Access , vol. 9, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3048198.
[13] M. Sokolova and G. Lapalme, “A systematic analysis of performance measures for classification tasks,” Inf Process Manag , vol. 45, no. 4, 2009, doi: 10.1016/j.ipm.2009.03.002.
[14] G.  Haixiang,  L.  Yijing,  J.  Shang,  G.  Mingyun,  H.  Yuanyue,  and  G.  Bing,  “Learning  from  class-imbalanced  data:
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 77
Review of methods and applications,” 2017. doi: 10.1016/j.eswa.2016.12.035.
[15] N. Japkowicz and S. Stephen, “The class imbalance problem: A systematic study,” Intelligent Data Analysis , vol. 6, no. 5, 2002, doi: 10.3233/ida-2002-6504.
[16] G. E. A. P. A. Batista, R. C. Prati, and M. C. Monard, “A study of the behavior of several methods for balancing machine  learning  training  data,” ACM  SIGKDD  Explorations  Newsletter ,  vol.  6,  no.  1,  2004,  doi: 10.1145/1007730.1007735.
[17] Y. Sun, A. K. C. Wong, and M. S. Kamel, “Classification of imbalanced data: A review,” Intern J Pattern Recognit Artif Intell , vol. 23, no. 4, 2009, doi: 10.1142/S0218001409007326.
[18] G. M. Weiss, “Mining with Rarity: A Unifying Framework,” SIGKDD Explorations , vol. 6, no. 1, 2004.
[19] M. Buda, A. Maki, and M. A. Mazurowski, “A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks,” Neural Networks , vol. 106, 2018, doi: 10.1016/j.neunet.2018.07.011.
[20] H.  He  and  Y.  Ma, Imbalanced  learning:  Foundations,  algorithms,  and  applications .  2013.  doi: 10.1002/9781118646106.