Sulistiyono Mulia Primary Author mixed material bibliography Riau Universitas Islam Indragiri 2021 Indonesia

Artikel Jurnal

hlm : 445-459 Abstrak Pada penelitian ini dilakukan penangganan ketidakseimbangan kelas terhadap kelas minoritas menggunakan teknik resampling yaitu oversampling. Algoritma oversampling yang digunakan adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Hasil dari penelitian ini dibandingkan dengan hasil klasifikasi tanpa resampling. Uji evaluasi yang digunakan ialah akurasi, Geometric Mean (g-mean), dan Confussion Matrix (CM). Penanganan distribusi kelas yang tidak seimbang pada dataset menggunakan algoritma SMOTE dapat meningkatkan nilai akurasi maupun g-mean pada algoritma Naïve Bayes, SVM, KNN dan Decision Tree. Hal tersebut menunjukkan bahwa proses penanganan terhadap distribusi kelas yang tidak seimbang pada tahap pra-pemrosesan data memberikan pengaruh terhadap nilai akurasi maupun g-mean algoritma Naïve Bayes, SVM, KNN dan Decision Tree. Pada scenario percobaan yang telah dilakukan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi paling baik 96,43 %, SVM dengan 99,02 %, KNN dengan 97,29 % dan Decision Tree dengan nilai 97,29 % pada dataset ecoli 15,8 setelah dilakukan SMOTE dengan 10 fold cross validation. Sedangkan memiliki nilai G-mean paling baik 96,42 % untuk algoritma Naïve Bayes, SVM dengan 99,37 %, KNN dengan 99,53 % dan Decision Tree dengan nilai 96,29 % pada dataset ecoli 15,8 setelah dilakukan SMOTE dengan 10 fold cross validation. Sistem Informasi SISTEMASI 23028149 Perpustakaan Teknik UPI YAI SISTEMASI V10N2 Mei 2021 SISTEMASI4-017 Perpustakaan FT UPI YAI SISTEMASI V10N2 Mei 2021 cover_issue_30_en_US.png.png 59136 2023-02-20 16:21:08 2023-02-20 16:21:08 machine generated