Penerapan Algoritma Hybrid Sampling SMOTE-TomekLink dan Random Forest untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes - Amin, Farda Milanda; Dinika, Qalbi Ala (CORISINDO 2025, 2025)
Ketidakseimbangan data pada dataset sering kali menjadi kendala dalam meningkatkan akurasi klasifikasi pada data medis, termasuk penyakit diabetes. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menerapkan algoritma hybrid sampling, yaitu kombinasi metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) dan TomekLink, serta memanfaatkan algoritma Random Forest sebagai model klasifikasi. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle, berisi 768 data pasien dengan ketidakseimbangan antara kelas negatif dan positif. Metode SMOTE digunakan untuk menyeimbangkan kelas minoritas, sedangkan TomekLink membantu mengurangi data noise dari kelas mayoritas. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kinerja model Random Forest meningkat secara signifikan setelah diterapkan metode Smote-TomekLink, dengan akurasi mencapai 86,4%, sensitivitas 88,2%, dan spesifisitas 81%. Peningkatan ini membuktikan bahwa kombinasi teknik sampling tersebut efektif dalam menangani masalah data tidak seimbang dan meningkatkan performa klasifikasi pada diagnosis penyakit diabetes.