Penghitungan k-NN pada Adaptive Synthetic-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic-kNN (ADASYN-kNN) untuk Data Nominal- Multi Kategori
1 Sri Rahayu, 2 Teguh Bharata Adji  & 3 Noor Akhmad Setiawan
1,2,3 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi
Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika no.2 Yogyakarta-55281, Indonesia
1 ayu.ti14@mail.ugm.ac.id
2 adji@ugm.ac.id
3 noorwewe@ugm.ac.id

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  disajikan  tentang  contoh  proses  penghitungan  k-NN  pada  teknik oversampling Adaptive Synthetic-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic -kNN (ADASYN-kNN) untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan ( imbalanced ) kelas pada dataset dengan fitur nominal-multi categories . Percobaan penghitungan k-NN menggunakan contoh dataset yang  memiliki 10 instances  dengan 4 fitur, yang mana masing-masing fiturnya memiliki 3 kategori ( multi-categories ). Contoh dataset untuk percobaan penghitungan tersebut terdistribusi ke dalam 2 kelas, yaitu kelas A terdapat 3 instances dan kelas B dengan 7 instances . Selanjutnya hasil penghitungan k-NN tersebut diujikan pada sebuah dataset  dengan  fitur nominal-multi  categories yang  memiliki  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang. Kemudian dataset di- oversampling dengan metode ADASYN-N dan ADASYN-kNN, kemudian dilakukan uji  klasifikasi  menggunakan  metode Random  Forests. Hasil  klasifikasi  dibandingkan  akurasinya antara  dataset  asli  dan  dataset  dengan  teknik oversampling ADASYN-N  serta  ADASYN-kNN  dan menunjukkan  bahwa  teknik  oversampling  ADASYN-N  dapat  meningkatkan  akurasi klasifikasi  sebanyak  9,05%  dari  dataset  asli,  sedangkan  ADASYN-kNN  meningkatkan akurasi klasifikasi sebanyak 7,84% dari dataset asli. Keywords: penghitungan k-NN; ADASYN; imbalanced data; nominal; k-NN; multi categories

## 1 Pendahuluan
Banyak permasalahan data mining melibatkan imbalanced data (ketidakseimbangan data). Dataset  dengan  ketidakseimbangan  kelas  ini  terjadi  karena  rasio  yang  tidak  seimbang antara  kasus  yang  satu  dengan  kasus  yang  lainnya.  Ketidakseimbangan  kelas  ini  akan merugikan pada penelitian bidang data mining karena machine learning pada data mining memiliki kesulitan  dalam mengklasifikasikan  kelas minoritas (jumlah instance  yang kecil) dengan  benar.  Beberapa  algoritme  mengasumsikan  bahwa  distribusi  kelas  yang  diuji adalah  seimbang  sehingga  dalam  beberapa  kasus  menjadikan  kesalahan  dalam mengklasifikasikan hasil pada tiap kelas.
Terdapat  beberapa  pendekatan  untuk  penanganan  ketidakseimbangan,  salah  satunya dengan  menggunakan  metode  sampling  data  asli  baik  pada  kelas  mayoritas  ( under- sampling )  maupun  kelas  minoritas  ( over-sampling ). Under-sampling merupakan  metode untuk  menyeimbangkan  kelas  dengan  cara  mengurangi  instance  pada  kelas  mayoritas secara acak. Namun, pada metode under-sampling memiliki resiko hilangnya informasi dan data yang dianggap penting untuk proses pengambilan keputusan oleh machine learning .
Sedangkan  o ver-sampling merupakan  metode  penyeimbangan  distribusi  kelas  dengan mereplikasi  instance  pada  kelas  minoritas  secara  acak. Over-sampling meningkatkan kemungkinan munculnya overfitting karena menduplikasi instance secara sama persis. He, dkk mengajukan metode untuk pendekatan sampling pada pembelajaran dengan dataset tidak  seimbang  dengan  fitur  numerik  yaitu  ADASYN  [1].  Ide  utama  dari  ADASYN  adalah menggunakan bobot distribusi untuk data pada kelas minoritas berdasarkan pada tingkat kesulitan  belajar,  dimana  data  sintesis  dihasilkan  dari  kelas  minoritas  yang  susah  untuk belajar dibandingkan dengan data minoritas yang lebih mudah untuk belajar.
Untuk penanganan data dengan fitur nominal, Kurniawati  [2] mengembangkan ADASYN-N dan  ADASYN-KNN  yang  merupakan  pengembangan  dari  metode  ADASYN.  ADASYN-N  dan ADASYN-KNN ini disebut dapat menangani  ketidakseimbangan  data  dengan  fitur nominal dengan  jumlah  kategori  pada  masing-masing  fiturnya  adalah  2.  Akan  tetapi,  ADASYN-N maupun  ADASYN-KNN  baru  diuji  pada  satu  dataset  dengan  uji  klasifikasi  menggunakan metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Kedua  metode  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan SMOTE-N[3]  dan  menunjukkan  bahwa  ADASYN-N  dapat  meningkatkan  akurasi  lebih  baik dari SMOTE-N sedangkan ADASYN-KNN menunjukkan performa akurasi dari kedua metode tersebut.
Karena  pada  penelitian  oleh  Kurniawati  tersebut  penghitungan  kNN  dilakukan  pada sebuah dataset dengan 2 kategori pada masing-masing fiturnya, maka pada penelitian ini, dipaparkan  penghitungan  kNN  pada  dataset  dengan  lebih  dari  dua  kategori  nominal. Kemudian dataset di- oversampling dengan metode ADASYN-N dan ADASYN-kNN, kemudian dilakukan  uji  klasifikasi  menggunakan  metode Random  Forests. Hasil  klasifikasi dibandingkan  akurasinya  antara  dataset  asli  dan  dataset  dengan  teknik oversampling ADASYN-N serta ADASYN-kNN.

## 2 Metodologi

## 2.1 Penghitungan kNN
Untuk  menghitung  kNN  setiap  data,  perlu  dilakukan  penghitungan  menggunakan persamaan euclidean distance sebagai berikut:
(    )   √∑ ( ) (1)
Dengan kasus fitur nominal multi categories, maka rumusan euclidean distance menjadi:
( )   √∑ ( ) (2)
dengan D 1 dan 2 adalah  data  yang  diukur  jarak euclidean -nya, k adalah  fitur  yang terdapat  pada  data.  Pada  kasus nominal  multi  categories penghitungan -
menggunakan  persamaan ( ) ( ) di  mana
adalah  fitur  ke- i dengan kategori a . Selanjutnya, menghitung distance tiap fitur menggunakan persamaan:
( )   ∑ | | (3)

## 3 ADASYN-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic – kNN (ADASYN- kNN)
ADASYN  merupakan  metode  untuk  pendekatan sampling pada  pembelajaran  dengan dataset yang tidak seimbang yang diajukan oleh He, dkk[1]. Ide utama dari ADASYN adalah menggunakan bobot distribusi untuk data pada kelas minoritas berdasarkan pada tingkat kesulitan belajar, sehingga data sintesis dihasilkan dari kelas minoritas yang susah untuk belajar  dibandingkan  dengan  data  minoritas  yang  lebih  mudah  untuk  belajar.  ADASYN meningkatkan pembelajaran dengan dua cara. Pertama, mengurangi bias yang diakibatkan oleh ketidakseimbangan kelas dan yang kedua secara adaptif menggeser batas keputusan klasifikasi terhadap kesulitan data.
ADASYN-N  merupakan  pengembangan  dari  ADASYN  yang  diajukan  oleh  Kurniawati  [3] dengan pendekatan data dengan tipe nominal. Nearest neighbor pada ADASYN-N dihitung menggunakan  versi  modifikasi  dari  Value  Difference  Metric  (VDM)  seperti  pada  SMOTE-N yang  diajukan  oleh  Chawla,  dkk  [4].  VDM  melihat  pada  nilai  fitur  yang  overlap  terhadap semua vektor fitur. Matriks mendefinisikan jarak antara nilai fitur yang sesuai untuk vektor fitur  yang  dibuat.  Jarak antara  dua  nilai  fitur  yang  sesuai  didefinisikan  seperti  pada Persamaan (3). Berikut prosedur dari metode ADASYN-N:
Input
(1) Training dataset D tr dengan m sampel { } dimana adalah instance
dalam dimensional feature  space dan {        } adalah  label  identitas kelas dengan jumlah instance terbanyak. Tentukan dan sebagai jumlah instance kelas minoritas dan jumlah instance kelas mayoritas. Oleh karena itu, dan ∑ . Prosedur
(1) Kalkulasi derajat ketidakseimbangan kelas:
(4) (2) Jika ( adalah penetapan threshold untuk derajat tolerasi maksimum dari rasio ketidakseimbangan kelas):
(a) Hitung jumlah instance data sintesis yang perlu digeneralisasi untuk kelas minoritas ke- :
( ) (5)
Di mana [   ] adalah parameter yang digunakan untuk menetapkan level balance yang diinginkan setelah generalisasi data sintesis.
berarti data yang sepenuhnya seimbang dibuat setelah proses generalisasi.
(b) Untuk  setiap  instance ,  temukan k-nearest  neighbors berdasarkan Euclidean  distance pada dimensional  space ,  dan  kalkulasi  rasio yang didefinisikan sebagai:
Di  mana adalah  jumlah instance pada nearest  neighbor yang  termasuk  kelas (mayoritas) atau  termasuk semua kelas kecuali
(minoritas), oleh karena itu [   ] , adalah kelas yang dievaluasi.
(c) Normalisasi , sehingga ̂ adalah distribusi kerapatan ( density distribution ) (∑  ̂ )
̂ ∑
(7)
(d) Hitung jumlah dari instance data sintesis yang perlu dihasilkan pada setiap instance
minoritas :
̂ (8)
Dimana adalah  total  jumlah  dari  instance  data  sintesis  yang  perlu  untuk  dihasilkan untuk kelas minoritas ke- yang dijelaskan pada Persamaan (5). (e) Untuk setiap instance data kelas minoritas
, generasi instance data sintesis sebanyak .
Sedangkan  ADASYN-KNN  merupakan  pengembangan  dari  ADASYN-N  dengan pengembangan  pada  Prosedur  (2e)  atau  prosedur  untuk  menghasilkan  instance  data sintesis  sebanyak .  Pada  ADASYN-KNN,  data  sintesis  dihasilkan  dari  nearest  neighbor instance yang dievaluasi. Atribut sintesis dihasilkan dengan melakukan voting berdasarkan pada  kemunculan  atribut  dari  nearest  neighbor.  Kemudian,  instance  sintesis  yang dihasilkan diduplikasi sebanyak .
Prosedur (1) Kalkulasi derajat ketidakseimbangan kelas: persamaan (4) (2) Jika then  ( adalah  penetapan threshold untuk  derajat  tolerasi maksimum  dari  rasio  imbalance  class):  (Prosedur  2a  sampai  2d  sama  dengan ADASYN-N)
Untuk  setiap  instance  data  kelas  minoritas ,  generate  instance    data  sintesis berdasarkan pada langkah berikut:
a. Cari nearest neighbor dari instance data kelas minoritas .
b. Lakukan majority voting untuk setiap atribut pada instance nearest neighbor .
c. Hasilkan instance baru dengan atribut berdasarkan pada majority voting .
d. Duplikasi instance baru sebanyak .

## 4 Random Forest
Random  Forest pertama    kali  dikenalkan  oleh  Breiman  [5].  Dalam    penelitiannya menunjukkan  kelebihan random  forest antara  lain  dapat  menghasilkan  error  yang  lebih rendah,  memberikan  hasil  yang  bagus  dalam  klasifikasi,  dapat  mengatasi  data  training dalam  jumlah  sangat  besar  secara  efisien,  dan  metode  yang  efektif  untuk  mengestimasi missing data.
Random Forest termasuk metode ansambel yang mutakhir [6]. Random Forest melakukan pengacakan  bukan  pada  data  latih,  melainkan  ke  dalam  algoritma  pembelajaran  dasar  .
Secara khusus, Random Forest melatih keputusan acak sebagai pembelajar dasar dengan pemilihan  fitur  acak.  Saat  membuat  pohon  keputusan  komponen,  pada  setiap  langkah pembagian seleksi, Random Forest terlebih dahulu memilih subset fitur secara acak, dan kemudian  melakukan  prosedur  pemilihan  pemisahan  konvesional  di  dalam  subset  fitur yang dipilih.

## 5 Jalannya Penelitian

## 5.1 Penghitungan k-NN
Dimisalkan  dataset  dengan  10 data  yang terbagi ke dalam 2 kelas, memiliki 4 fitur yang masing-masing terdapat 3 kategori seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Contoh dataset No  F1  F2  F3  F4 Class 1 C1  C1  C1  C1 A 2 C1  C2  C1  C2 A 3 C2  C2  C1  C3 A 4 C2  C2  C1  C1 B 5 C2  C3  C3  C2 B 6 C2  C1  C2  C3 B 7 C2  C3  C2  C1 B 8 C2  C3  C3  C2 B 9 C3  C2  C3  C3 B 10  C3  C3  C1  C1 B
Dari  data  tersebut,  kelas  mayoritas  ( )  =  B  berjumlah  7 instances ,  sedangkan  kelas minoritas ( ) = A berjumlah 3 instances . Selanjutnya dihitung kemunculan kategori pada masing-masing fitur yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Kemunculan kategori masing-masing fitur
Fitur Total Total Total F1 2 0 2 1 5 6 0 2 2 F2 1 1 2 2 2 4 0 4 4 F3 3 2 5 0 2 2 0 3 3 F4 1 3 4 1 2 3 1 2 3
Untuk menghitung distance antar kategori masing-masing fitur digunakan  persamaan (3), sebagai contoh untuk fitur F1:
( )   | |   | |
| |   | |
( )   | |   | | | |   | |
( )   | |   | |
| |   | |
Sehingga  untuk  keseluruhan  fitur  jarak  antar  kategori  masing-masing  fitur  ditunjukkan pada Tabel 3:
Tabel 3 Jarak antar kategori pada masing-masing fitur Fitur  Distance c1-c2  Distance c2-c3  Distance c1-c3 F1 1,667 2 0,333 F2 0 1 1 F3 1,2 0 1,2 F4 0,167 0 0,167
Kemudian  dihitung jarak euclidean  antara  data  1 dengn  data  lainnya  dengan  Persamaan (2).  Sebagai  contoh  penghitungan  jarak  euclidean  antara  data  1  dan  data  9  sebagai berikut:
( )   √∑ ( )
( )   √ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )   √ ( ) ( ) ( ) ( )
Bila kategori fitur ke-k pada dan sama, maka jarak fitur = 0, sedangkan bila kategori yang muncul berbeda maka jarak fitur dihitung sehingga,
( )   √(     ) ( ) (   ) (     )
( )   √ ( )

## 6 Penghitungan ADASYN
Untuk contoh penghitungan ADASYN dari dataset pada Tabel 1, maka dilakukan prosedur sebagai berikut:
(1) Kalkulasi derajat ketidakseimbangan kelas dengan Persamaan (4), sehingga:
(2) Dengan
,  hasil  kalkulasi  ketidakseimbangan  kelas  di  atas  memenuhi kondisi
, maka dilanjutkan ke prosedur penghitungan selanjutnya: (a) Menghitung    jumlah  instance  data  sintesis  yang  perlu  di- generate menggunakan
Persamaan (5) dengan , maka:
(     )
(b) Menghitung  rasio  ri    menggunakan  Persamaan  (6).  Sebelumnya  dilakukan penghitungan untuk setiap data pada kelas minoritas A:
Evaluasi  nearest  neighbor  pada  data  pertama  (D1)  dengan  nilai  K  =  5  yang  ditunjukkan pada Tabel IV.
Tabel 4 Nearest Neighbor untuk Data 1 (D1)
Data  Kelas Jarak D2 A 0,167 D4 B 1,667 D3 A 1,675 D6 B 2,0605 D10 B 2,236
Tabel  4  menunjukkan  terdapat  3  data  dengan  kelas  selain  kelas  A,  sehingga
. Maka, rasio untuk data D1 adalah
Dengan cara yang sama maka diperoleh nilai untuk setiap data seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 NN untuk setiap data di kelas A Data Evaluasi  Data terdekat D1 D2,D4,D3,D6,D10 3 0,6 D2 D1, D3, D4, D6, D10 3 0,6 D3 D4, D10, D6, D9, D5/D8  5 1
(c) Normalisasi untuk  mendapatkan density distribution ( ^ )  dengan  Persamaan  (7) sehingga didapatkan hasil pada Tabel 6.
Tabel 6 Density Distribution untuk data kelas a Data Evaluasi ^ D1 0,2727 D2 0,2727 D3 0,4545
(d) Menghitung  jumlah  duplikasi  instance  sintesis  untuk  tiap  data  ke-i  ( )  dengan
Persamaan (8). Sebagai contoh data ke-1 maka,
^
Untuk  semua  data  diperoleh dan  dilakukan  pembulatan  untuk  mendapatkan  jumlah duplikasi data sintesis nya seperti ditunjukkan Tabel 7.
Tabel 7 jumlah duplikasi data sintesis Data ^ sintesis D1 0,2727  0,982 1 D2 0,2727  0,982 1 D3 0,4545  1,6362 2
(e) Untuk  ADASYN-N,  replikasi  dilakukan  secara  langsung  sejumlah  nilai  sintesis  yang didapat  dan  ditambahkan  pada  dataset  awal  sehingga  menghasilkan  dataset  baru seperti pada Tabel 8.
Tabel 8 Dataset baru setelah penambahan data sintesis dengan metode ADASYN-N
No  F1  F2  F3  F4  class 1 C1  C1  C1  C1 A 2 C1  C2  C1  C2 A 3 C2  C2  C1  C3 A 4 C2  C2  C1  C1 B 5 C2  C3  C3  C2 B 6 C2  C1  C2  C3 B 7 C2  C3  C2  C1 B 8 C2  C3  C3  C2 B 9 C3  C2  C3  C3 B 10  C3  C3  C1  C1 B 11  C1  C1  C1  C1 A 12  C1  C2  C1  C2 A 13  C2  C2  C1  C3 A 14  C2  C2  C1  C3 A
Sedangkan  metode  ADASYN-KNN  memanfaatkan  voting  dari  neighbor  tiap  data.  Contoh sebagai berikut:
Tabel 9 Evaluasi majority voting data D1 NO F1  F2  F3  F4  CLASS Evaluasi D1  C1  C1  C1  C1 A NN-1 C1  C2  C1  C2 A NN-2 C2  C2  C1  C1 B NN-3 C2  C2  C1  C3 A NN-4 C2  C1  C2  C3 B NN-5 C3  C3  C1  C1 B VOTING C2  C2  C1  C1 A Tabel 10 Evaluasi majority voting data D2 NO F1  F2  F3  F4  CLASS Evaluasi D2  C1  C2  C1  C2 A NN-1 C1  C1  C1  C1 A NN-2 C2  C2  C1  C3 A NN-3 C2  C2  C1  C1 B NN-4 C2  C1  C2  C3 B NN-5 C3  C3  C1  C1 B VOTING C2  C1  C1  C1 A Tabel 11 Evaluasi majority voting data D3 NO F1  F2  F3  F4  CLASS Evaluasi D3  C2  C2  C1  C3 A NN-1 C2  C2  C1  C1 B NN-2 C3  C3  C1  C1 B NN-3 C2  C1  C2  C3 B NN-4 C3  C2  C3  C3 B NN-5 C2  C3  C3  C2 B VOTING C2  C2  C1  C1 A
Data  sintetis  yang  dihasilkan  dari  proses  tersebut  kemudian  ditambahkan  pada  dataset asli sehingga membentuk dataset baru.

## Tabel 12 Hasil penambahan dataset asli dengan data sintesis
No  F1  F2  F3  F4  class 1 C1  C1  C1  C1 A 2 C1  C2  C1  C2 A 3 C2  C2  C1  C3 A 4 C2  C2  C1  C1 B 5 C2  C3  C3  C2 B 6 C2  C1  C2  C3 B 7 C2  C3  C2  C1 B 8 C2  C3  C3  C2 B 9 C3  C2  C3  C3 B 10  C3  C3  C1  C1 B 11  C2  C2  C1  C1 A 12  C2  C1  C1  C1 A 13  C2  C2  C1  C1 A 14  C2  C2  C1  C1 A

## 7 Pengujian Hasil Perhitungan
Sebuah dataset dengan fitur nominal-multi categories diujikan menggunakan perhitungan di  atas.  Dataset  yang  diuji  adalah  dataset  Balance-Scale  yang  memiliki  626 instances dengan  4  fitur  nominal  dan  terdistribusi  ke  dalam  3  kelas,  yaitu  kelas  Left  dan  Right dengan  masing-masing  288 instances dan  kelas  Balance  dengan  49 instances .  Masing- masing  fitur  pada  dataset  tersebut  memiliki  5  kategori.  Adapun  metadata  dari  dataset tersebut adalah sebagai berikut:
- class: L, B, R
- Left-Weight: 1, 2, 3, 4, 5
- Left-Distance: 1, 2, 3, 4, 5
- Right-Weight: 1, 2, 3, 4, 5
- Right-Distance: 1, 2, 3, 4, 5
Selanjutnya  dataset  Balance-Scale  di- oversampling dengan  metode  ADASYN-N  dan ADASYN-kNN.  Penghitungan  pada  prosedur  2a  sampai  dengan  2d  menunjukkan  bahwa kedua metode baik ADASYN-N maupun ADASYN-kNN menghasilkan 240 data sintetis untuk menyeimbangkan  kelas  Balance  dengan  kelas  lainnya.  Data  sintetis  tersebut  kemudian digabungkan dengan dataset asli dan diuji klasifikasi dengan metode Random Forest.
Implementasi dengan classifier tersebut dilakukan menggunakan 10- Cross Fold Validation dan  dilakukan  sebanyak  30  kali.  Yang  dimaksud  dengan  10- Cross  Fold  Validation, yaitu membagi  dataset  menjadi  10  bagian,  dimana  satu  bagian  akan  menjadi testing  set dan sembilan  bagian  sisanya  digunakan  sebagai training  set ,  hal  ini  dilakukan  bergantian sebanyak sepuluh kali.
Selanjutnya,  akurasi  hasil  klasifikasi  Random  Forest  dibandingkan  antara  dataset  asli dengan  dataset  hasil  oversampling  ADASYN-N  dan  ADASYN-KNN.  Hasil  perbandingan akurasi ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13 Hasil Pengujian Deskripsi Nilai n 30 µ akurasi pada Dataset Asli  81,37% µ akurasi dgn ADASYN-N 90,42% µ akurasi dgn ADASYN-kNN  89,21%
Dari  hasil  pada  Tabel  13  menunjukkan  bahwa  teknik oversampling ADASYN-N  dapat meningkatkan  akurasi  klasifikasi  sebanyak  9,05%  dari  dataset  asli,  dan  ADASYN-kNN meningkatkan  akurasi  klasifikasi  sebanyak  7,84%  dari  dataset  asli.  Hal  tersebut  juga menunjukkan bahwa teknik ADASYN-N lebih baik daripada ADASYN-kNN dalam menangani ketidakseimbangan pada data dengan fitur nominal-multi categories .

## 8 Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  kNN  pada  data dengan  fitur nominal-multi  categories untuk  teknik oversampling ADASYN-kNN  dan ADASYN-N menunjukkan peningkatan akurasi yang cukup signifikan dari dataset asli yang belum  dilakukan  proses resampling .  Teknik  ADASYN-N  menunjukkan  akurasi  yang  lebih baik  dari  ADASYN-kNN  dalam  mengatasi  ketidakseimbangan  distribusi  kelas  pada  data dengan  fitur nominal-multi  categories .  Berbeda  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang menunjukkan bahwa akurasi pada dataset dengan teknik ADASYN-kNN lebih baik daripada teknik ADASYN-N dalam penanganan data dengan fitur nominal-binary (hanya terdapat dua kategori pada masing-masing fitur).

## 9 Referensi
[1] H.  He,  Y.  Bai,  E.  A.  Garcia,  and  S.  Li,  “Adaptive  Synthetic  Sampling  Approach  for Imbalanced Learning,” no. 3, pp. 1322–1328, 2008.
[2] Y.  E.  Kurniawati,  “Multiclass  Imbalance  Learning  dengan  Adaptive  Synthetic-Nominal (ADASYN-N)  dan  Adaptive  Synthetic-KNN  (Adasyn-KNN)  untuk  Resampling  Data  pada Data  Hasil  Tes  Pap  Smear,”  Tesis  pada  Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, 2017.
[3] N.  Chawla  and  K.  Bowyer,  “SMOTE:  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique Nitesh,” J. Artif. Intell. Res., vol. 16, pp. 321–357, 2002.
[4] N.  V.  Chawla,  K.  W.  Bowyer,  L.  O.  Hall,  and  W.  P.  Kegelmeyer,  “SMOTE:  Synthetic minority over-sampling technique,” J. Artif. Intell. Res., vol. 16, pp. 321–357, 2002.
[5] L. Breiman, “Random forests,” Mach. Learn., vol. 45, no. 1, pp. 5–32, 2001.
[6] H. He and Y. Ma, Imbalanced Learning: Foundations, Algorithms, and Applications, 1st ed. Wiley-IEEE Press, 2013.