Komparasi Metode SMOTE-Tomek dan SMOTE-ENN untuk Mengatasi Data Imbalanced - Fandi Yulian Pamuji; Mohammad Dwi Irfan Affandi; Andriyan Rizki Jatmiko (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2026)
Perkembangan teknologi informasi dan data analisis saat ini mendorong meningkatnya pemanfaatan machine learning dalam berbagai bidang. Namun, salah satu permasalahan umum yang sering muncul dalam penerapan machine learning adalah kondisi data tidak seimbang (imbalanced data) yaitu ketidakseimbangan jumlah data antar kelas, di mana kelas mayoritas jauh lebih dominan dibandingkan kelas minoritas. Untuk mengatasi permasalahan dataset tidak seimbang adalah dengan menyeimbangkan distribusi kelas tidak seragam di antara kelas-kelas dengan komparasi menggunakan metode SMOTE-Tomek dan SMOTE-ENN supaya jumlahnya seimbang dari kelas mayoritas (negatif) maupun kelas minoritas (positif). Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan dari penelitian ini yaitu bahwa pengujian metode SMOTE-Tomek dengan metode klasifikasi mampu menangani jumlah kelas mayoritas (negatif) dan kelas minoritas (positif) pada data tidak seimbang dengan menghasilkan nilai MCC dan G-mean mencapai kinerja prediksi yang lebih besar dibandingkan dengan menggunakan metode klasifikasi saja maupun menggunakan Metode SMOTE-ENN. Kemudian untuk dataset Binary nilai MCC dan G-mean yang paling tinggi menggunakan SMOTE-ENN + Random Forest dengan nilai tertinggi MCC = 0.99 dan nilai G-mean = 0.99 dari nilai MCC dan G-mean diatas akurasinya sudah bagus karena nilai MCC dan G-mean yang mendekati 1 menunjukkan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang sangat baik dalam menangani data tidak seimbang dengan menggunakan Metode SMOTE-Tomek + Random Forest dapat mencapai kinerja prediksi yang lebih besar untuk menangani dataset tidak seimbang Binary. Hal tersebut menunjukkan bahwa proses penanganan terhadap distribusi kelas yang tidak seimbang pada tahap preprocessing data memberikan pengaruh terhadap nilai akurasi MCC maupun G-mean metode SMOTE-Tomek + Random Forest.