Data Balancing untuk Mengatasi Imbalance Dataset pada Prediksi Produksi Padi - Khafid Akbar; Mardhiya Hayaty (Jurnal Teknik Informatika UMUS, 2020)
Padi adalah salah satu hasil tanaman pangan di Indonesia yang merupakan salah satu makanan pokok. Tingginya permintaan untuk produksi beras telah mengakibatkan sejumlah daerah di Indonesia membuat lumbung padi dengan setidaknya delapan daerah, yang salah satunya di Jawa Timur. Kebutuhan untuk memproses data terkait pasokan makanan, terutama beras, merupakan salah satu faktor penting untuk mengantisipasi tingkat permintaan di masa depan. Langkah yang dilakukan dalam penelitian ini untuk mencapai hasil yang diharapkan adalah dengan melakukan proses penambangan data yaitu mengumpulkan data, preprocessing data, mengimplementasikan algoritma pada data yang ada, dan mengevaluasi hasil. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan dua algoritma klasifikasi untuk menguji keakuratan data balancing, yaitu Naive Bayes dan CART. Proses balancing yang dilakukan oleh peneliti menggunakan metode balancing data dengan algoritma SMOTE. Dengan langkah-langkah yang peneliti lakukan di atas menghasilkan akurasi algoritma Naive Bayes dengan data sebelum menyeimbangkan 43,8% dengan nilai AUC 0,373 dan setelah menyeimbangkan data menghasilkan akurasi 39,06% dengan nilai AUC 0,475. Untuk algoritma CART, nilai akurasi sebelum menyeimbangkan data adalah 47,67% dengan nilai AUC 0,391, kemudian akurasi yang dihasilkan setelah saldo data untuk algoritma CART mencapai 55,73% dengan nilai AUC 0,492. dengan demikian menunjukkan pengaruh keseimbangan dan ketidakseimbangan data terhadap kinerja algoritma klasifikasi Naive Bayes dan CART.