Class Imbalanced Learning Menggunakan Algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique – Nominal (SMOTE-N) pada Dataset Tuberculosis Anak

Yulia Ery Kurniawati

Abstract


Class Imbalance Learning (CIL) merupakan proses pembelajaran untuk representasi data dan ekstraksi informasi dengan distribusi data yang buruk untuk mendukung pembuatan keputusan yang efektif dalam proses pengambilan keputusan. SMOTE-N adalah salah satu pendekatan data-level dalam CIL mengunakan metode over-sampling. SMOTE-N menghasilkan instance sintesis untuk menyeimbangkan jumlah instance pada kelas minoritasnya. Penelitian ini mengaplikasikan SMOTE-N pada dataset Tuberculosis Anak (TB Anak) yang memiliki ketidakseimbangan kelas. Metode over-sampling dipilih untuk menghindari kehilangan informasi yang penting dikarenakan dataset TB Anak memiliki jumlah instance yang sedikit. Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengevaluasi model dari dataset yang sudah seimbang. Hasilnya menunjukkan bahwa SMOTE-N dapat meningkatkan kinerja pada CIL.

Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.24002/jbi.v10i2.2441

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Jurnal Buana Informatika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.