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: Kajian Metode Safe-Level SMOTE pada Kasus Klasifikasi Data Tidak Seimbang
Abstrak: Metode prediktif merupakan metode data mining yang paling banyak digunakan dan paling banyak menguntungkan. Klasifikasi adalah salah satu teknik yang digunakan pada metode prediktif (Tuffery 2011). Salah satu isu penting yang ada pada klasifikasi dan menjadi kajian yang banyak dipelajari oleh peneliti adalah permasalahan data tidak seimbang. Data tidak seimbang adalah suatu kondisi dimana jumlah contoh dari salah satu kelas jauh lebih banyak dari kelas yang lain. Alasan buruknya kinerja metode klasifikasi biasa yang digunakan pada data tidak seimbang adalah bahwa tujuan metode klasifikasi dalam meminimumkan galat secara keseluruhan tidak dapat tercapai karena kelas minoritas hanya sedikit memberikan kontribusi, selain itu keputusan akhir yang dihasilkan tidak tepat karena terjadinya bias. Hal ini disebabkan oleh salah satu kelas mendominasi dalam hal jumlah amatan. Penelitian ini mengkaji salah satu metode oversampling yang dapat dijadikan sebagai pilihan dalam menangani permasalahan data tidak seimbang. Metode tersebut disebut safe-level SMOTE dan diperkenalkan oleh Bunkhumpornpat et al. (2009). Ide dasar safe-level SMOTE merupakan pengembangan dari metode SMOTE yang diperkenalkan oleh Chawla et al. (2002). Metode safe-level SMOTE memiliki beberapa kriteria yang menentukan data buatan dapat atau tidak dapat dibangkitkan. Kriteria tersebut dibentuk berdasarkan berbagai kemungkinan nilai koefisien safe level ratio yang diperoleh dan dapat menggambarkan berbagai kemungkinan posisi aman antara contoh kelas minoritas dan tetangga terdekatnya. Ketika contoh kelas minoritas dan tetangga terdekatnya berada di wilayah yang aman, maka data buatan tersebut dapat dibangkitkan. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data simulasi yang dirancang berdasarkan beberapa kriteria. Kriteria tersebut dibangun sedemikian rupa untuk mengakomodir semua kemungkinan pencampuran data mayoritas dan minoritas yang digambarkan melalui diagram pencar. Kriteria tersebut di antaranya adalah proporsi ketidakseimbangan data mayoritas dan minoritas, kondisi data mayoritas (tidak terpartisi) dan minoritas (tidak terpartisi dan terpartisi), posisi data minoritas terhadap data mayoritas, dan jumlah tetangga terdekat yang digunakan (k). Peubah yang digunakan meliputi peubah prediktor X1 dan X2 yang bersifat kontinu dan peubah respon yang terdiri dari dua kelas. Dengan mengombinasikan seluruh kriteria maka diperoleh sebanyak 120 data simulasi. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan fungsi kernel radial basis. Beberapa ukuran yang digunakan untuk menggambarkan kinerja model klasifikasi SVM adalah presisi, sensitifitas, dan F-measure. Analisis yang dilakukan yaitu dengan melakukan uji t berpasangan pada rata-rata F-measure. Alasan penggunaan uji t berpasangan adalah karena Fmeasure yang diperoleh berasal dari data uji yang sama yang digunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi SVM yang mana terbentuk dari data latih yang seimbang (hasil metode SMOTE dan safe-level SMOTE). Berdasarkan analisis tersebut diperoleh kesimpulan mengenai kinerja metode SMOTE dan safe-level SMOTE. Berdasarkan hasil pengujian F-measure pada data minoritas yang tidak terpartisi, yaitu pada posisi beririsan dan menumpuk, metode safe-level SMOTE secara umum memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode SMOTE. Pada data minoritas yang terletak terpisah dengan data mayoritas, hasil menunjukkan bahwa kedua metode memberikan kinerja yang sama. Pada data minoritas yang terpartisi, ketika partisi ke-1 amatan kelas minoritas terletak beririsan atau menumpuk dengan data mayoritas, metode safe-level SMOTE memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode SMOTE. Hasil tersebut berbeda ketika jumlah amatan kelas minoritas partisi ke-1 terletak terpisah dengan data mayoritas,
Keyword: data tidak seimbang, oversampling, SMOTE, safe-level SMOTE, support vector machine (SVM), F-measure

Judul: Tingkat Kedisiplinan Nelayan Pemilik Gill Net terhadap Peraturan Perizinan Penangkapan Ikan di Pusat Pendaratan Ikan Muara Angke Kelurahan Pluit, Jakarta Utara
Abstrak: Berdasarkan ketentuan yang tercantum dalam Undang- Undang Republik Indonesia Nomor 9 Tahun 1985 Tentang Perikanan, setiap kegiatan usaha perikanan diwajibkan memiliki izin usaha perikanan. Perizinan ini berfungsi untuk menjaga kelestarisn sumberdaya ikan, membina usaha perikanan dan memberikan kepastian usaha perikanan. Khusus di DKI Jakarta telah ditetapkan Keputusan Gubernur No. 109 Tahun 1977 Tentang Ketentuan Izin Usaha perikanan Di Wilayah DKI Jakarta. Dinas Perikanan diberikan wewenang oleh Gubernur DKI Jakarta untuk menerbitkan perizinan di bidang perikanan yang dalam pelaksanaannya dibantu oleh Suku Dinas Perikanan Wilayah Jakarta Utara.
Keyword: