\documentclass{template-jurnal} %Bagian ini diedit oleh editor Jurnal Matematika UNAND
\usepackage{array}
\usepackage{multirow}
\renewcommand{\arraystretch}{1.2}

\hyphenation{di-tulis-kan di-terang-kan}
%Perhatikan aturan penulisan dan ukuran huruf yang digunakan
\begin{document}

\markboth{Masjidil Aqsha dan Nurtiti Sunusi} %Jika lebih dari dua penulis, tuliskan sebagai Nama Penulis Pertama dkk.
{Performa Klasifikasi Data Tidak Seimbang dengan Pendekatan Machine Learning}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Publisher's Area please ignore %%%%%%%%%%%%%%%
%
\catchline{}{}{}{}{}
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\title{PERFORMA KLASIFIKASI DATA TIDAK SEIMBANG DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING (STUDI KASUS: DIABETES INDIAN PIMA)}

\author{MASJIDIL AQSHA$^{a}$, NURTITI SUNUSI$^{b}$\footnote{penulis korespondensi}}

\address{$^{a}$ Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin\\
$^{b}$ Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin\\
email : \email{masjidilaqsha15@gmail.com, nurtitisunusi@unhas.ac.id}}

\maketitle
\setcounter{page}{1} %bagian ini diedit oleh editor Jurnal Matematika UNAND

\begin{abstract}
\begin{center}
Diterima ..... \quad Direvisi ..... \quad Dipublikasikan ..... %tanggal-tanggal tersebut \textbf{dikosongkan} saja
\end{center}

\bigskip

\textbf{Abstrak}. %Dalam bahasa Indonesia
Diabetes merupakan suatu penyakit atau gangguan metabolisme kronis dengan multi etiologi yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah disertai dengan gangguan metabolisme karbohidrat, lipid, dan protein sebagai akibat insufisiensi fungsi insulin. Faktor risiko diabetes berhubungan dengan status diabetes sesorang. Berbagai pendekatan machine learning menjadi alternatif dalam memprediksi status diabetes. Namun, dalam banyak kasus, data yang tersedia tidak cukup seimbang dalam kelas datanya. Adanya ketidakseimbangan data dapat menyebabkan hasil prediksi menjadi tidak akurat. Tujuan penelitian dalam paper ini adalah untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dan membandingkan kinerja model dalam memprediksi status diabetes. Secara umum, metode seperti \textit{Synthetic Minority Over-sampling Technique} (SMOTE) dan \textit{Adaptive Synthetic} (ADASYN) dapat digunakan untuk menyeimbangkan data. Data Diabetes Indian Pima yang telah diseimbangkan kemudian diprediksi dengan metode machine learning seperti metode Bagging, Random Forest, dan XGBoost. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa model \textit{machine learning} meningkat setelah menangani ketidakseimbangan data dan model terbaik adalah model XGBoost.

\bigskip

\textbf{Abstract}. % Dalam bahasa Inggris
\textit{Diabetes is a chronic metabolic disease or disorder with various etiologies characterized by high blood sugar levels accompanied by disturbances in carbohydrate, lipid, and protein metabolism as a result of insufficient insulin function. Diabetes risk factors are related to a person's diabetes status. Various machine learning approaches have become an alternative in predicting diabetes status. However, in many cases, the available data is not sufficiently balanced within the data classes. The existence of data imbalance can cause prediction results to be inaccurate. The research objective of this paper is to address the problem of data imbalance and compare the performance of the model in predicting diabetes status. In general, methods such as the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) and Adaptive Synthetic (ADASYN) can be used to balance the data. The balanced Pima Indian Diabetes data is then predicted using machine learning methods such as the Bagging, Random Forest, and XGBoost methods. The results of this study indicate that the performance of the machine learning model increases after handling the imbalance in the data and the best model is the XGBoost model.}

\end{abstract}

\keywords{Diabetes, Data Tidak Seimbang, Machine Learning}

\section{Pendahuluan}
Diabetes merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan ginjal, syaraf, jantung, dan pembuluh darah. Diabetes dapat menyerang beberapa organ tubuh yang mengakibatkan berbagai macam keluhan. Penyakit diabetes adalah penyakit yang di tandai oleh kadar glukosa darah yang melebihi batas normal yang disebabkan oleh kurangnya hormon insulin yang dihasilkan oleh pangkreas sehingga dapat menurunkan kadar gula darah \cite{american2015}.

Seiring dengan perkembangan teknologi komputasi dan algoritma \textit{Machine Learning} (ML), berimplikasi pada pesatnya perkembangan teknologi di berbagai bidang, termasuk bidang penelitian biogenetika. Teknologi ML memanfaatkan komputer untuk melakukan proses pembelajaran dari data dan menghasilkan model prediksi. Salah satu metode yang umum digunakan dalam ML adalah \textit{Decision Tree} (DT). DT mampu mengekstraksi informasi dari kumpulan data menjadi pengetahuan yang intuitif dan mudah dipahami \cite{baros2011}.

Hambatan dari DT adalah nilai prediksi yang lemah yang disebabkan oleh ketersediaan data latih. Metode \textit{ensemble} adalah algoritma pembelajaran yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Dalam beberapa penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dan prediksi dengan algoritma \textit{ensemble} yang ditangani dengan baik umumnya dapat menghasilkan akurasi dan stabilitas yang lebih tinggi daripada menggunakan satu algoritma saja \cite{yang2010, aqsha2021, yoris2022}. 

Namun dalam hal klasifikasi, terkadang terjadi masalah ketidakseimbangan data di mana informasi pada satu kelas tidak sebanding (data minoritas) dari kelas lainnya (data mayoritas). Metode \textit{Synthetic Minority Over-sampling Technique} (SMOTE) dan \textit{Adaptive Synthetic} (ADASYN) merupakan salah satu teknik untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data. SMOTE merupakan algoritma dengan pendekatan \textit{over-sampling} yaitu data buatan untuk kelas data minoritas dibangkitkan agar terjadi keseimbangan proporsi kelas data mayor dan minor \cite{mustaqim2019}. Sedangkan, ADASYN merupakan metode pendekatan pengambilan sampel yang menggunakan bobot distribusi data pada kelas minoritas berdasarkan tingkat kesulitan belajarnya, sehingga data sintesis yang dihasilkan dari kelas minoritas memiliki tingkat kesulitan belajar yang lebih tinggi dibandingkan dengan data minoritas itu sendiri \cite{he2008}.

\section{Metode Penelitian}
\subsection{Sumber Data}
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data diabetes perempuan berusia minimal 21 tahun keturunan Indian Pima yang berasal dari \textit{National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases} (NIDDK). Prediktor yang digunakan pada studi ini bertipe numerik. Prediktor-prediktor tersebut terdiri dari Pregnancies (X1), Glucose (X2), BloodPressure (X3), Triceps SkinThickness (X4), Insulin (X5), BMI (X6), DiabetesPedigree (X7), dan Age (X9). Proporsi kelas dalam data yang digunakan adalah 65.10\% atau 500 pengamatan yang \textbf{Tidak Diabetes} (\textit{Not Diabetes}) dan 34.90\% atau 268 pengamatan yang terkena Diabetes.

\subsection{Data Preparasi}
Pada tahap preparasi ini dilakukan penyaringan data untuk memilih data yang mempunyai nilai atau memilih data sesuai dengan kebutuhan. Pada data diabetes Indian Pima terdapat data yang bernilai 0 yang diasumsikan sebagai nilai NA (kosong) sehingga dilakukan estimasi terhadap nilai kosong menggunakan titik pusatnya. Hal ini dilakukan untuk menghindari hilang informasi dalam data di mana data sedari awal terbilang cukup kecil.

Selain itu, tingginya dimensi suatu data juga menjadi salah satu masalah yang perlu diperhatikan. Oleh karena itu, reduksi dimensi dapat dilakukan dengan melakukan seleksi fitur (prediktor). Dalam paper ini, pendekatan analisis korelasi dan uji $t$ statistik digunakan. Prediktor yang memiliki korelasi yang tinggi dengan prediktor lainnya akan dikeluarkan salah satunya dengan mempertimbangkan hasil pengujian $t$ statistik. Prediktor yang paling informatif dan berkontribusi dalam proses klasifikasi status diabetes diukur berdasarkan nilai p-value dari uji $t$ statistik. Sehingga, prediktor yang digunakan diharapkan akan memberikan kontribusi maksimal dalam proses.

\subsection{Data Tidak Seimbang}
\textbf{Data tidak seimbang} (\textit{Imbalance Data}) terjadi ketika ada satu atau lebih kelas yang mendominasi keseluruhan data sebagai kelas mayoritas dan kelas lainnya merupakan kejadian langka sebagai kelas minoritas. Data tidak seimbang akan menghasilkan suatu akurasi prediksi klasifikasi yang baik terhadap kelas mayoritas, sedangkan pada kelas minoritas akurasi yang dihasilkan kurang baik. Sulitnya mendapatkan model prediksi yang baik dan bermakna pada kelas minor karena adanya ketidakcukupan informasi \cite{yap2014}.

\subsubsection{Synthetic Minority Over-sampling Technique }
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam menangani pengaruh dari sedikitnya informasi mengenai kelas minoritas dalam suatu gugus data adalah \textit{Synthetic Minority Over-sampling Technique} (SMOTE). Metode ini diperkenalkan oleh \cite{chawla2002}. SMOTE merupakan algoritma dengan pendekatan \textit{over-sampling} yaitu menambah jumlah data pengamatan pada kelas minoritas \cite{zhu2017}. Teknik SMOTE ini dapat digunakan dalam penanganan data tidak seimbang. Data buatan untuk kelas data minoritas dibangkitkan untuk menyeimbangkan proporsi kelas data mayor dan minor \cite{alghamdi2017}. Dalam membangkitkan data buatan tersebut, k-tetangga terdekat digunakan \cite{chawla2002}.

\subsubsection{Adaptive Synthetic}
\textit{Adaptive Synthetic} (ADASYN) merupakan metode pendekatan untuk sampling pada kasus data yang tidak seimbang \cite{he2008}. Ide utama dari ADASYN adalah menggunakan bobot distribusi untuk data pada kelas minoritas berdasarkan pada tingkat kesulitan pemahamannya, sehingga data sintesis dihasilkan dari kelas minoritas yang sulit untuk dipahami dibandingkan dengan data minoritas yang lebih mudah untuk dipahami. ADASYN meningkatkan pemahaman dengan dua cara. Pertama, mengurangi bias yang diakibatkan oleh ketidakseimbangan kelas dan kedua secara adaptif menggeser batas keputusan klasifikasi terhadap kesulitan data.

\subsection{Metode Machine Learning Ensemble}
\subsubsection{Metode Bagging}
Bagging atau \textit{bootstrap aggregating} adalah salah satu metode \textit{ensemble} yang  digunakan untuk meningkatkan performa klasifikasi \cite{breiman1996}. Bagging menggunakan sebagian dari data untuk menghasilkan kumpulan data pelatihan untuk proses \textbf{pembelajaran} (\textit{learning}). Bagging baik digunakan untuk kasus klasifikasi dan regresi. Dalam kasus regresi, untuk menjadi lebih kuat dapat mengambil rata-rata ketika menggabungkan hasil prediksi, sedangkan dalam kasus klasifikasi mengambil kelas yang populer ketika menggabungkan hasil prediksi.

\subsubsection{Metode Random Forest}
Random Forest merupakan sebuah metode \textit{ensemble}. Metode \textit{ensemble} merupakan cara untuk meningkatkan akurasi metode klasifikasi dengan cara mengkombinasikan metode klasifikasi \cite{han2012}. Random Forest diawali dengan teknik dasar \textit{data mining} yaitu \textbf{pohon keputusan} (\textit{decision tree}). Pada pohon keputusan data dimasukkan pada \textbf{bagian atas} (\textit{root}) kemudian turun ke \textbf{bagian bawah} (\textit{leaf}) untuk menentukan data kelasnya. Random Forest adalah pengklasifikasi yang terdiri dari kumpulan pengklasifikasi pohon terstruktur di mana masing-masing pohon memberikan kelas, lalu memilih kelas yang populer \cite{breiman2001}.

\subsubsection{Metode Extreme Gradient Boosting}
Extreme Gradient Boosting (XGBoost) adalah salah satu bentuk implemenstasi dari boosting yaitu kumpulan pohon keputusan di mana setiap pohon keputusan saling bergantung dengan pohon keputusan sebelumnya. Sama halnya dengan Gradient Boosting, XGBoost memanfaatkan pohon keputusan sebagai model utama dan membangun ekspansi aditif dari objective function untuk meminimalkan \textbf{kesalahan prediksi} (\textit{loss function}). Namun, XGBoost memiliki skalabilitas yang lebih baik dan mampu melakukan optimasi 10 kali lebih cepat dibandingkan dengan Gradient Boosting \cite{chen2016}.

\section{Hasil dan Pembahasan}
\subsection{Deskripsi Data Diabetes Indian Pima}
Data yang digunakan dalam paper ini adalah data sekunder, yaitu data diabetes perempuan berusia minimal 21 tahun keturunan Indian Pima yang berasal dari \textit{National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases} (NIDDK).

\begin{table}[htbp]
\begin{center}
\begin{small}
\caption{Deskripsi Data Diabetes Indian Pima}\label{tab1}
\begin{tabular}{p{0.28\textwidth}>{\centering}p{0.5\textwidth}>{\centering\arraybackslash}p{0.12\textwidth}}
\hline
\multirow{2}{*}{Fitur (Variabel)}&\multirow{2}{*}{Keterangan}&\multirow{2}{*}{Tipe Fitur}\\
&&\\
\hline
Pregnancies (X1) & \raggedright{Jumlah berapa kali pasien melahirkan} & Numerik\\
Glucose (X2) & \raggedright{Konsentrasi glukosa plasma 2 jam dalam tes toleransi glukosa oral} & Numerik\\
Blood Pressure (X3) & \raggedright{Tekanan darah diastolik (mm Hg)} & Numerik\\
Skin Thickness (X4) & \raggedright{Ketebalan lipatan kulit trisep (mm)} & Numerik\\
Insulin (X5) & \raggedright{Insulin serum dalam 2 jam (mu U/ml)} & Numerik\\
BMI (X6) & \raggedright{Indeks Massa Tubuh } & Numerik\\
Diabetes Pedigree (X7) & \raggedright{Fungsi perhitungan kemungkinan diabetes berdasarkan keturunan} & Numerik\\
Patient Age (X8) & \raggedright{Umur pasien} & Numerik\\
Status Diabetes (Y) & \raggedright{Status diabetes pasien} & Kategorik\\
\hline
\end{tabular}
\end{small}
\end{center}
\end{table}

Pada Tabel \ref{tab1} terlihat bahwa data terdiri dari $9$ variabel yang meliputi $1$ variabel dependen dan $8$ variabel independen.

\subsection{Statistik Deskriptif Sederhana}
Statistik deskriptif sederhana dapat dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata dan standar deviasi dari masing-masing variabel dengan tujuan eksplorasi data.

\begin{table}[htbp]
\begin{center}
\begin{small}
\caption{Deskripsi Data Diabetes Indian Pima}\label{tab2}
\begin{tabular}{p{0.28\textwidth}>{\centering}p{0.14\textwidth}>{\centering}p{0.14\textwidth}>{\centering}p{0.14\textwidth}>{\centering\arraybackslash}p{0.14\textwidth}}
\hline
\multirow{2}{*}{Fitur (Variabel)}&\multirow{2}{*}{Min.}&\multirow{2}{*}{Max.}&\multirow{2}{*}{Mean}&\multirow{2}{*}{Std.}\\
&&&&\\
\hline
Pregnancies (X1) & 0.00 & 17.00 & 3.85 & 3.37\\
Glucose (X2) & 0.00 & 199.00 & 120.90 & 31.97\\
Blood Pressure (X3) & 0.00 & 122.00 & 69.11 & 19.36\\
Skin Thickness (X4) & 0.00 & 99.00 & 20.54 & 15.95\\
Insulin (X5) & 0.00 & 846.00 & 79.80 & 115.24\\
BMI (X6) & 0.00 & 67.10 & 31.99 & 7.88\\
Diabetes Pedigree (X7) & 0.08 & 2.42 & 0.47 & 0.33\\
Patient Age (X8) & 21.00 & 81.00 & 33.24 & 11.76\\
Status Diabetes (Y) & \multicolumn{4}{c}{N: 768, D: 268 (34.90\%), TD: 500 (65.10\%)} \\
\hline
\end{tabular}
\end{small}
\end{center}
\end{table}

Pada Tabel \ref{tab2} terlihat bahwa kelas dalam data diabetes adalah 65.10\% atau 500 pengamatan yang Tidak Diabetes dan 34.90\% atau 268 pengamatan yang terkena Diabetes. Dari Tabel \ref{tab2} juga terlihat bahwa terdapat fitur (variabel) yang memiliki nilai yang tidak logis sehingga perlu dilakukan eksplorasi yang lebih jauh.

\subsection{Pendeteksian Data Anomali}
Data yang dikumpulkan terkadang tidak konsisten atau tidak sesuai dengan harapan. Sehingga data yang akan diolah harus dieksplorasi terlebih dahulu untuk mengetahui apakah terdapat masalah dalam data.

\begin{figure}[htbp]
\center{\includegraphics[width=8cm]{gbr01.png}}
 \caption{Violin Plot dan Boxplot Distribusi Data.} \label{gbr01}
\end{figure}

Pada Gambar \ref{gbr01} terlihat bahwa prediktor Glucose (X2), Blood Pressure (X3), Skin Thickness (X4), Insulin (X5), dan BMI (X6) mengandung nilai yang tidak sesuai yaitu 0 (nol). Sehingga diperlukan perlakuan khusus untuk menangani hal tersebut. Salah satu teknik untuk menangani hal tersebut adalah dengan menganggap nilai 0 sebagai nilai kosong (NA) yang diasumsikan diakibatkan oleh kesalahan dalam pengumpulan data, kemudian melakukan estimasi menggunakan titik pusatnya.

\subsection{Seleksi Fitur (Prediktor)}
Dalam banyak kasus, sering ditemukan prediktor yang mengandung informasi yang hampir sama dengan prediktor lain. Hal ini dapat menyebabkan kinerja dari model yang digunakan tidak dapat bekerja dengan maksimal dan memberikan hasil yang kurang memuaskan. Oleh karena itu, prediktor yang memiliki informasi yang sama harus dikeluar sebelum masuk ke tahap pemodelan untuk mengurangi dampak dari multikolinieritas.

Salah satu teknik yang digunakan untuk mengukur tingkat kesamaan informasi dalam prediktor adalah matriks korelasi. Matriks korelasi bertujuan untuk melihat hubungan antar prediktor, di mana prediktor yang memiliki hubungan yang kuat diasumsikan memiliki terkaitan yang kuat. Dengan kata lain, prediktor yang memiliki hubungan yang kuat secara statistik dapat dikatakan memiliki informasi yang sama.

\begin{figure}[htbp]
\center{\includegraphics[width=6cm]{gbr03.png}}
 \caption{Heatmap Matriks Korelasi Prediktor.} \label{gbr03}
\end{figure}

Gambar \ref{gbr03} menunjukkan bahwa terdapat beberapa prediktor yang memiliki hubungan yang cukup kuat. Pregnancies (X1) dan Patient Age (X8) memiliki hubungan yang kuat positif, di mana apabila salah satu dari kedua prediktor meningkatkan maka prediktor lain juga ikut meningkat. Hal ini jelas secara logis di mana semakin bertambah umur seorang wanita maka peluang semakin sering hamil juga meningkat dan begitupun sebaliknya. Hal ini juga berlaku untuk prediktor yang memiliki hubungan kuat positif lainnya seperti Skin Thickness (X4) dan BMI (X6), serta Glucose (X2) dan Insulin (X5).

Setelah mengetahui adanya korelasi yang terjadi antar prediktor, dilakukan uji perbedaan rataan menggunakan uji $t$ statistik untuk melihat perbedaan rataan antar kelas (status diabetes). Apabila terdapat perbedaan yang signifikan antar kelas maka terdapat pengaruh signifikan yang disebabkan oleh prediktor terkait. Hal ini akan diterapkan pada prediktor yang saling berkorelasi yaitu Pregnancies (X1) dan Patient Age (X8), Skin Thickness (X4) dan BMI (X6), serta Glucose (X2) dan Insulin (X5).

\begin{figure}[htbp]
\center{\includegraphics[width=8cm]{gbr04.png}}
 \caption{Violin Plot dan Boxplot Distribusi Data Berdasarkan Status Diabetes.} \label{gbr04}
\end{figure}

Pada Gambar \ref{gbr04} terlihat bahwa ketiga pasang prediktor yaitu memiliki perngaruh yang signifikan terhadap Status Diabetes (Y) seseorang data Diabetes Indian Pima. Berdasarkan ketiga prediktor yang saling berkorelasi, maka dipilih prediktor Insulin (X5), BMI (X6) dan Patient Age (X8) untuk digunakan ke dalam analisis selanjutnya. Sehingga, prediktor-prediktor yang digunakan pada tahap selanjutnya adalah Blood Pressure (X3), Insulin (X5), BMI (X6), Diabetes Pedigree (X7) dan Patient Age (X8).

\subsection{Penanganan Data Tidak Seimbang}
Selanjutnya, melalukan penangan ketidakseimbangan data dalam data Diabetes Indian Pima. Data diseimbangkan menggunakan pendekatan over-sampling SMOTE dan ADASYN dengan nilai persentase pembangkitan data sebesar 25\%, 50\%, 75\% dan 100\%. Hal ini dilakukan untuk menghindari pembangkitan data yang berlebihan.

\begin{figure}[htbp]
\center{\includegraphics[width=10cm]{gbr05.png}}
 \caption{Penanganan Data Tidak Seimbang.} \label{gbr05}
\end{figure}

Pada Gambar \ref{gbr05} terlihat bahwa jumlah pengamatan dari masing-masing kelas dalam data Diabetes Indian Pima sebelum dan setelah diterapkannya metode SMOTE dan ADASYN.

\subsection{Pemodelan Machine Learning}
Pada tahap Pemodelan Machine Learning, metode yang digunakan adalah metode Bagging, Random Forest dan XGBoost. Ketiga metode machine learning digunakan untuk melihat metode yang paling cocok dalam mengklasifikan data Diabetes Indian Pima sebelum dan setelah data diseimbangkan. Performa model dari metode-metode tersebut diukur menggunakan metrik akurasi, sensitivitas, dan spesifikasi. Karena adanya pertimbangan dari sisi kesehatan yaitu resiko kesalahan diagnosa pada pasien yang benar-benar terkena diabetes lebih tinggi dibandingkan dengan resiko kesalahan diagnosa pada pasien yang tidak terkena diabetes (Not Diabetes) maka penelitian ini lebih berfokus dalam meningkatkan spesifikasi tanpa kehilangan banyak nilai akurasi.

\begin{figure}[htbp]
\center{\includegraphics[width=8cm]{gbr06.png}}
 \caption{Performa Model Machine Learning.} \label{gbr06}
\end{figure}

Pada Gambar \ref{gbr06} terlihat bahwa model XGBoost setelah penanganan ketidakseimbangan menggunakan metode ADASYN memiliki performa terbaik dibandingkan model lainnya. Hal ini ditunjukkan pada nilai spesifikasi yang sangat tinggi yaitu 100\% (semua pasien kelas diabetes diklasifikasikan dengan benar) dengan nilai akurasi tertinggi memuaskan yaitu 92.45\%.

\begin{figure}[htbp]
\center{\includegraphics[width=8cm]{gbr07.png}}
 \caption{Performa Model Machine Learning.} \label{gbr07}
\end{figure}

Apabila performa model diukur berdasarkan nilai akurasi, XGBoost tetap menjadi model dengan performa terbaik, walaupun nilai sensitivitas yang dari model XGBoost cukup rendah dibandingkan dengan model lain. Namun, seperti yang dijelaskan sebelumnya bahwa resiko kesalahan diagnosa pada pasien yang benar-benar terkena diabetes menjadi prioritas maka model XGBoost dengan penanganan ketidakseimbangan menggunakan metode ADASYN menjadi model dengan performa terbaik dibandingkan dengan model lainnya. Sebagai tambahan, selama proses pembentukan model (pohon klasifikasi), tingkat kepentingan dari masing-masing prediktor dapat dihitung sehingga prediktor yang berkontribusi dalam mengklasifikasikan status diabetes dapat diketahui.

Pada Gambar \ref{gbr07} terlihat bahwa prediktor (variabel) Insulin (X5) memiliki tingkat kepentingan sebesar 90.96\% dalam membentuk model klasifikasi. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel Insulin (X5) memiliki pengaruh yang tinggi dalam menentukan status diabetes seseorang dalam data Diabetes Indian Pima. 

\section{Kesimpulan}
Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa ADASYN bekerja lebih baik dibandingkan SMOTE pada data Diabetes Indian Pima. Selain itu, perbedaan performa antara Bagging, Random Forest dan XGBoost tidak begitu besar, namun diantara ketiga model, XGBoost memiliki performa terbaik dibandingkan Bagging dan Random Forest. Selain itu, dalam penelitian diketahui bahwa Insulin (X5) memberikan peran yang sangat besar dalam menentukan Status Diabetes dalam data Diabetes Indian Pima.

\section{Ucapan Terima kasih}
Penulis mengucapkan terima kasih kepada \textit{National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases} (NIDDK) yang telah menyediakan akses pada data Diabetes Indian Pima. 

\begin{thebibliography}{0}
\bibitem{american2015} American Diabetes Association, 2015, Standards of medical care in diabetes-2015 abridged for primary care providers, \emph{Clinical Diabetes}, \textbf{33(2)} : 97 -- 111
\bibitem{baros2011} Baros, R. C., Basgalupp, M. P., Carvalho, A. C. P. L. F., \& Freitas, A. A., 2011, Towards the automatic design of decision tree induction algorithms, Dalam: \emph{Proceedings of the 13th annual conference companion on Genetic and evolutionary computation}, 182 -- 196
\bibitem{yang2010} Yang, P., Yang, Y. H., Zhou, B. B., \& Zomaya, A. Y., 2010, A Review of Ensemble Methods in Bioinformatics: Including Stability of Feature Selection and Ensemble Feature Selection Methods, \emph{Current Bioinformatics}, \textbf{5(4)} : 296 -- 308
\bibitem{aqsha2021} Aqsha, M., Thamrin, S. A., \& Lawi, A., 2021, Combination of ADASYN-N and Random Forest in Predicting of Obesity Status in Indonesia: A Case Study of Indonesian Basic Health Research 2013, \emph{Journal of Physics: Conference Series}, \textbf{2123} : 012039
\bibitem{yoris2022} Rombe, Y., Thamrin, S. A., \& Lawi, A., 2022, Application of Adaptive Synthetic Nominal and Extreme Gradient Boosting Methods in Determining Factors Affecting Obesity: A Case Study of Indonesian Basic Health Research Survey 2013, \emph{Indonesian Journal of Statistics and Its Applications}, \textbf{6(2)} : 309 -- 317
\bibitem{mustaqim2019} Mustaqim, M., Warsito, B., \& Surarso, B., 2019, Kombinasi Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Neural Network Backpropagation untuk menangani data tidak seimbang pada prediksi pemakaian alat kontrasepsi implan, \emph{Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi}, \textbf{5(2)} : 116 -- 127
\bibitem{he2008} He, H., Bai, Y., Gracia, E. A., \& Li, S., 2008, ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning, Dalam: \emph{2008 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE World Congress on Computational Intelligence)}, 1322 -- 1328
\bibitem{yap2014} Yap, B. W., Rani, K. A., Rahman, H. A. A., Fong, S., Khairudin, Z., \& Abdullah, N. N., 2014, An Application of Oversampling, Undersampling, Bagging and Boosting in Handling Imbalanced Datasets, Dalam: \emph{Herawan, T., Deris, M., Abawajy, J. (eds) Proceedings of the First International Conference on Advanced Data and Information Engineering (DaEng-2013)}, \textbf{285} : 13 -- 22
\bibitem{chawla2002} Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., \& Kegelmeyer, W. P., 2002, SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique, \emph{Journal of Artificial Intelligence Research}, \textbf{16(1)} : 321 -- 357
\bibitem{zhu2017} Zhu, T., Lin, Y., \& Liu, Y., 2017, Synthetic Minority Oversampling Technique for Multiclass Imbalance Problems, \emph{Pattern Recognition}, \textbf{72(C)} : 327 -- 340
\bibitem{alghamdi2017} Alghamdi, M., Al-Mallah, M., Keteyian, S., Brawner, C., Ehrman, J., \& Sakr, S., 2017, Predicting diabetes mellitus using SMOTE and ensemble machine learning approach: The Henry Ford ExercIse Testing (FIT) project, \emph{PLOS ONE}, \textbf{12(7)} : e0179805
\bibitem{breiman1996} Breiman, L., 1996, \emph{Bagging Predictors In Machine Learning}, Kluwer Academic, Boston
\bibitem{han2012} Han, J., Kamber, M., \& Pei, J., 2012, \emph{Data Mining: Concept and Techniques}, Edisi ke-3, Elsevier Inc, USA
\bibitem{breiman2001} Breiman, L., 2001, \emph{Random Forests In Machine Learning}, Kluwer Academic, Boston
\bibitem{chen2016} Chen, T., \& Guestrin, C., 2016, XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, Dalam: \emph{International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining}, 785 -- 794
\bibitem{patil2021} Patil, I., 2021, Visualizations with statistical details: The 'ggstatsplot' approach, \emph{Journal of Open Source Software}, \textbf{6(61)} : 3167
\end{thebibliography}
\end{document}
