KLASIFIKASI DATA TIDAK SEIMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SMOTE DAN k-NEAREST NEIGHBOR

  • Rimbun Siringoringo Universitas Methodist Indonesia

Abstract

Unbalanced data classification is a crucial problem in the field of machine learning and data mining. Data imbalances have a poor impact on classification results where minority classes are often misclassified as a majority class. k-Nearest Neighbor is one of the most popular and simple classification methods but it is not equipped with the ability to work on unbalanced datasets. In this study, the Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) was applied to solve the class imbalance problem on the Credit Card Fraud dataset. By applying the 10-cross-validation evaluation scheme, it was found that SMOTE increases the mean of  G-Mean by 53.4% to 81.0% and the mean of  F-Measure by 38.7 to 81.8%Keywords: Class imbalance, Synthetic Minority Over-sampling Technique, k-Nearest Neighbor
Published
Feb 1, 2018
How to Cite
SIRINGORINGO, Rimbun. KLASIFIKASI DATA TIDAK SEIMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SMOTE DAN k-NEAREST NEIGHBOR. Journal Information System Development (ISD), [S.l.], v. 3, n. 1, feb. 2018. ISSN 2528-5114. Available at: <https://ejournal-medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/177>. Date accessed: 28 jan. 2023.
Citation Formats
Issue
Vol 3 No 1 (2018): Journal Information System Development (ISD)
Section
Artikel

Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

  1. Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak untuk publikasi pertama jurnal dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
  2. Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
  3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengajuan, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).