Penerapan Teknik SMOTE Dalam Mengatasi Imbalance Data Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ANN - Handoko, Chanavaro Bayu; Aditya, Christian Sri Kusuma (Politeknik Harapan Bersama, 2025)
Fenomena pada pengujian data machine learning yang sering terjadi adalah data yang tidak seimbang atau sering disebut imbalanced data. Beberapa penelitian lain juga menyampaikan bahwa imbalanced data sering memberikan hasil yang tidak sesuai. Seperti kelas data seringkali mendapatkan nilai ketidakseimbangan yang disebabkan perbedaan nilai rasio antara kelas mayoritas dan minoritas. Cara mengatasi hal tersebut adalah menggunakan teknik oversampling (SMOTE), yang diterapkan pada data diabetes menggunakan algoritma ANN. Validasi keefektifan dari model yang diterapkan, dilakukan dua skema pengujian. Skema pertama, algoritma ANN tanpa oversampling SMOTE yang langsung diterapkan. Pengujian kedua, menggunakan oversampling SMOTE untuk menambah total kelas dataset agar bernilai seimbang. Pengujian yang dilakukan, menghasilkan nilai accuracy, recall, precision terbaik dengan nilai accuracy sebesar 0.92, precision 0.97, dan recall mencapai 0.94 yang menandakan, terbukti efektif dalam memberikan nilai performa pada algoritma Artificial Neural Network jika dibandingkan dengan tidak menerapkan teknik oversampling pada kasus kelas imbalance data diabetes.