Judul: Logistic Regression and CHAID Study on Class Imbalance and Its Application to Classify Exploited Child Labor
Abstrak: Class imbalance (data tidak seimbang) terjadi ketika distribusi kelas data tidak seimbang, satu kelas memiliki data lebih sedikit dari yang lain. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Class imbalance dapat menyebabkan masalah dalam pemodelan klasifikasi, seperti kesalahan prediksi dalam klasifikasi. Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang pekerja anak telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, namun belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan class imbalance. Umumnya penelitian dilakukan tanpa mendefinisikan bahwa pekerja anak merupakan class imbalance. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Sampel di kelas mayoritas diklasifikasikan dengan benar, tetapi sampel di kelas minoritas diklasifikasikan dengan tidak benar sehingga diperlukan penanganan khusus untuk mengatasi masalah class imbalance. Dua pendekatan digunakan untuk menyelesaikan masalah ini yaitu solusi tingkat data dan solusi tingkat algoritma. Solusi tingkat data diimplementasikan dengan menyeimbangkan distribusi kelas mayoritas dan minoritas melalui under-sampling, over-sampling, atau kombinasi keduanya. Solusi tingkat algoritma dilakukan dengan menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data oleh fungsi biaya, sehingga mengubah metode klasifikasi atau ensamble. Solusi tingkat data memiliki keuntungan karena fleksibel dalam memilih metode klasifikasi mana yang akan digunakan. Metode over-sampling lebih umum digunakan karena memberikan hasil yang lebih baik daripada metode under-sampling. Hal ini dikarenakan teknik under-sampling dapat menghilangkan beberapa informasi penting yang terkandung dalam dataset. Namun, metode over-sampling memiliki kelemahan yaitu menimbulkan masalah overfitting. Chawla (2002) mengembangkan teknik over-sampling yaitu SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). SMOTE-N melakukan over-sampling data sintetik tanpa menimbulkan masalah overfitting dengan pendekatan k-nearest neighbor. Regresi logistik adalah teknik klasifikasi dalam bentuk model matematis yang menggambarkan hubungan antara peubah bebas dan peubah respon kategorik serta memiliki nilai odds ratio yang menunjukkan probabilitas. Chisquare Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah pohon klasifikasi yang melakukan splitting menggunakan nilai uji chi-square yang digunakan ketika peubah respons bersifat kategorik. CHAID memproses data lebih cepat karena diagram pohon yang dibentuk oleh CHAID tidak dibatasi oleh binary split. Penelitian yang menggabungkan metode regresi logistik dan CHAID dengan melakukan penanganan class imbalance belum pernah dilakukan sebelumnya, biasanya penelitian dilakukan secara terpisah. Permasalahan dalam data yang tidak seimbang bergantung pada tingkat ketidakseimbangan data, kompleksitas dari ketidakseimbangan data, ukuran data dan penggunaan metode klasifikasi. Permasalahan bias pada pendugaan parameter dan ketidaktepatan klasifikasi terutama terjadi pada data dengan ukuran yang kecil yaitu nilai n di bawah 2000 dan data dengan ketidakseimbangan yang tinggi yaitu π dibawah 0,05. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kinerja regresi logistik dan CHAID dalam permasalahan klasifikasi dengan class imbalance. Pada kajian simulasi ingin diidentifikasi nilai π (tingkat ketidakseimbangan data) dan n (jumlah sampel) yang memiliki permasalahan pada class imbalance. Pada kajian empiris ingin dicari faktor-faktor yang mempengaruhi tingginya angka pekerja anak di Sulawesi Tenggara pada bulan Agustus 2021. Hasil simulasi data memberikan informasi bahwa class imbalance dapat menyebabkan terjadinya permasalahan pada ketepatan klasifikasi kelas minoritas. Penerapan metode SMOTE-N mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas yang ditandai oleh meningkatnya nilai AUC dan sensitivity. Regresi logistik memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran sedang (n = 300 dan n = 500) dan π = 10%. CHAID memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran kecil (n
Keyword: Class Imbalance, Regresi Logistic, CHAID