Judul: Handling Imbalance Data in SMS Spam Classification Using Synthetic Minority Oversampling Technique.
Abstrak: Short Message Service (SMS) merupakan media komunikasi yang banyak digunakan. Meningkatnya penggunaan SMS mengakibatkan munculnya SMS spam yang seringkali mengganggu kenyamanan pengguna. Pengembangan model klasifikasi dianggap perlu dan dapat dijadikan sebagai solusi penyaringan SMS spam untuk mengurangi rasa ketidaknyamanan pengguna ponsel akibat SMS spam. Untuk mengatasi masalah ini dikembangkan model klasifikasi dengan menggunakan algoritma machine learning dengan teknik seleksi fitur Chi-square dan Information Gain. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Ditemukan data yang tidak seimbang ketika proses pemodelan, sehingga dilakukan sebuah teknik penyeimbangan data Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam penelitian. Penelitian ini fokus pada hasil evaluasi model dari metode yang dilakukan. Ada empat metode yaitu pemodelan klasifikasi saja, pemodelan klasifikasi dengan seleksi fitur, pemodelan klasifikasi dengan SMOTE, pemodelan klasifikasi dengan SMOTE dan seleksi fitur. Penelitian ini juga memberikan informasi mengenai durasi waktu komputasi terbaik dalam melakukan berbagai metode klasifikasi yang telah dilakukan. Penggunaan SMOTE dalam klasifikasi SMS spam memberikan pengaruh yang sangat baik, di antaranya mampu meningkatkan performa dengan membuat data sintetis pada kelas minoritas supaya memiliki jumlah yang seimbang dengan kelas mayoritas. Hal ini memengaruhi prediksi dalam masing – masing kelas baik spam maupun non spam. Penerapan teknik oversampling SMOTE terbukti meningkatkan kinerja model. Tingkat akurasi terbaik untuk seluruh model diperoleh ketika teknik oversampling SMOTE diterapkan pada algoritma klasifikasi SVM, dengan tingkat akurasi sebesar 99,23% dengan kecepatan 24,39 detik. Penerapan metode seleksi fitur pada penelitian ini berhasil meningkatkan kecepatan komputasi menjadi lebih efektif dengan mereduksi fitur yang kurang berpengaruh dalam klasifikasi SMS spam. Hasil performa terbaik didapatkan ketika melakukan kombinasi SVM SMOTE dan Chi-square. Hal ini dikarenakan kombinasi tersebut di antaranya SMOTE berhasil melakukan replikasi data SMS spam, Chi-square berhasil melakukan reduksi dimensi dengan menghilangkan fitur yang kurang penting dan berhasil melakukan uji independensi dengan maksimal pada dataset SMS spam, serta SVM yang memiliki kemampuan margin maksimal dalam memisahkan kelas spam dan non spam setelah melakukan oversampling SMOTE dan seleksi fitur Chi-square., Short Message Service (SMS) is a widely used communication media. Unfortunately, the increasing usage of SMS has resulted in the emergence of SMS spam, which often disturbs the comfort of cellphone users. Developing a classification model as a solution for filtering SMS spam is very important to minimize disruption and loss to cellphone users due to SMS spam. In order to address this issue, a classification model was developed using a machine learning algorithm, integrating Chi-square and Information Gain feature selection techniques. The classification techniques utilized include Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). During the modeling process, unbalanced data was discovered, so the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) data balancing technique was utilized in the research. This research focuses on the results of the model evaluation of the used method. There are four methods: classification modeling only, classification modeling with feature selection, classification modeling with SMOTE, and classification modeling with SMOTE and feature selection. Additionally, this research includes the best time evaluation for the classification. The use of SMOTE in SMS spam classification has had an optimum impact, including being able to improve performance by creating synthetic data for the minority
Keyword: SMOTE, SVM, Chi-square, Information Gain, Naive Bayes

Judul: Analisis Teknik Resampling Menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk Melatih Support Vector Machine (SVM)
Abstrak: Dataset yang memiliki distribusi kelas tidak seimbang dapat mengganggu proses pelatihan model untuk klasifikasi. Secara umum, permasalahan imbalanced data bisa diselesaikan dengan dua pendekatan, yaitu: pendekatan pada level algoritme dan level data. Penelitian ini menggunakan pendekatan pada level data untuk menganalisis data DNA kedelai kromosom 11 (Gm11) dan 16 (Gm16) menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Proses penyeimbangan data difokuskan pada data di sekitar hyperplane SVM. Selanjutnya, data ini disebut sebagai data kritis. Evaluasi pada data Gm11 menunjukkan bahwa nilai f-measure mengalami penurunan. Model yang dilatih menggunakan data latih yang tidak seimbang memiliki f-measure 56.68%, sedangkan model yang dilatih menggunakan data kritis memiliki nilai f-measure 49.61%. Sebaliknya, pada Gm16 terdapat peningkatan antara model yang dilatih menggunakan data latih tidak seimbang dan data kritis. Peningkatannya adalah 60.34% menjadi 62.22%. Berdasarkan evaluasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa teknik resampling pada data kritis dapat meningkatkan kinerja model SVM.
Keyword: data kritis, klasifikasi, imbalanced class, SMOTE, SVM

Judul: Perencanaan Lanskap Jalan Western By Pass di Kotamadya Denpasar, Bali
Abstrak: Jalan Western By Pass dengan panjang keseluruhan .t 13 km merupakan salah satu jalan yang akan dibangun di wilayah Denpasar bagian barat, digunakan untuk menghubungkan daerah-daerah di sebelah utara (Tabanan, Kintamani, Sangeh, dll) dan selatan Denpasar (Kuta dan Nusa Dua). Jalan yang berfungsi sebagai jalan Arteri Primer ini bersama-sama dengan Northern dan Southern By Pass akan membentuk jaringan Outer Ring Road yang mengelilingi Kotamadya Denpasar dan direncanakan selesai serta mulai beroperasi secara optimal pada tahun 2002.
Keyword: