Class Imbalanced Learning Menggunakan Algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique – Nominal (SMOTE-N) pada Dataset Tuberculosis Anak

Abstract. Class Imbalanced Learning (CIL) is the learning process for data representation and information extraction with severe data distribution to develop effective decisions supporting the decision-making process. SMOTE-N is one of the data level approach in CIL using over-sampling method. It generates synthetic instances to balance its minority class. This research applied SMOTE-N on Children Tuberculosis Dataset that has class imbalance. Over-sampling method is chosen to avoid important information loss because the Childhood Tuberculosis Dataset has a small number of instances. The Naive Bayes Classifier has been applied to the balance dataset to evaluate its model. The results show that SMOTE-N can improve CIL performance metrics.Keywords: Class Imbalance Learning, Over-sampling, SMOTE-N, Naïve Bayes ClassifierAbstrak. Class Imbalance Learning (CIL) merupakan proses pembelajaran untuk representasi data dan ekstraksi informasi dengan distribusi data yang buruk untuk mendukung pembuatan keputusan yang efektif dalam proses pengambilan keputusan. SMOTE-N adalah salah satu pendekatan data-level dalam CIL mengunakan metode over-sampling. SMOTE-N menghasilkan instance sintesis untuk menyeimbangkan jumlah instance pada kelas minoritasnya. Penelitian ini mengaplikasikan SMOTE-N pada dataset Tuberculosis Anak (TB Anak) yang memiliki ketidakseimbangan kelas. Metode over-sampling dipilih untuk menghindari kehilangan informasi yang penting dikarenakan dataset TB Anak memiliki jumlah instance yang sedikit. Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengevaluasi model dari dataset yang sudah seimbang. Hasilnya menunjukkan bahwa SMOTE-N dapat meningkatkan kinerja pada CIL.Kata Kunci: Class Imbalance Learning, Over-sampling, SMOTE-N, Naïve Bayes Classifie

DEDIAVER Sebagai Aplikasi Alternatif Tes Denver II untuk Tes Deteksi Dini Perkembangan Anak

One of the focuses of research and innovation in Indonesia is to encourage the development of health resilience and independence, and one of the concerns is child development. According to the Indonesian Pediatrician Association (IDAI), about 5-10% of children are estimated to have developmental delays and around 1-3% under the age of 5 years experience general developmental delays. Early Detection of Child Development Based on the Denver II Test (DEDIAVER) is a decision support system (DSS) application that can be used to detect child development using the Denver II Test instruments. This research aims to evaluate the DEDIAVER application and assess the feasibility of the DEDIAVER application as an alternative application for the Denver II Test for early detection tests of child development. The test is carried out by matching the results of the Denver II Test, which is carried out manually, with the results of the DEDIAVER application. As a result, for the test for children aged 0-2 years, the total accuracy for each developmental sector and age is 90.67%, while the test for children aged 2-6 years has an accuracy of 36%. The accuracy of the test for ages 2-6 years is only 36% due to the difference in the application's age calculation, which is 4-6 months older than the actual age. The age difference causes the questions for children over their age to be questioned.Salah satu fokus riset dan inovasi di Indonesia adalah mendorong pembangunan ketahanan dan kemandirian Kesehatan dan salah satu yang menjadi perhatian adalah perkembangan anak. Menurut Ikatan Dokter Anak Indonesia (IDAI) ada sekitar 5-10% anak diperkirakan mengalami keterlambatan perkembangan dan sekitar 1-3% di bawah usia 5 tahun mengalami keterlambatan perkembangan umum. Deteksi Dini Perkembangan Anak Berdasarkan Tes Denver II (DEDIAVER) merupakan sebuah aplikasi decision support system (DSS) yang dapat digunakan untuk deteksi dini perkembangan anak menggunakan instrumen Tes Denver II. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengujian lanjutan atau evaluasi aplikasi DEDIAVER. Hal ini dilakukan sebagai salah satu upaya untuk menilai kelayakan aplikasi DEDIAVER sebagai aplikasi alternatif Tes Denver II untuk tes deteksi dini perkembangan anak. Pengujian dilakukan dengan mencocokkan hasil Tes Denver II yang dilakukan secara manual dengan hasil dari aplikasi DEDIAVER. Hasilnya, untuk tes anak usia 0-2 tahun mendapatkan total akurasi untuk setiap sektor perkembangan dan usia sebesar 90,67% sedangkan untuk tes anak usia lebih dari 2-6 tahun mendapatkan total akurasi sebesar 36%. Akurasi dari tes untuk usia lebih dari 2-6 tahun hanya 36% diakibatkan karena perbedaan perhitungan usia dari aplikasi yang mencapai 4-6 bulan lebih tua dari usia sebenarnya yang mengakibatkan pertanyaan yang muncul di atas usia anak sehingga anak gagal melakukan tugas pada usianya