Perbandingan Algoritma Oversampling K-Means SMOTE Dan Undersampling Cluster Centroids dengan Klasifikasi SVMLiga Septian / Meida Cahyo Untoro S.Kom., M.Kom. / Student Dissertations and Theses, 2024Dengan berkembangnya teknologi, banyak pekerjaan manusia yang telah dan akan digantikan oleh komputer, salah satunya adalah pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan pada komputer memerlukan dataset sebagai pembelajaran data dalam klasifikasi. Tetapi tidak semua dataset memiliki kelas yang seimba... |
Analisis Support Vector Machine (SVM) dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam Mengatasi Data Tidak Seimbang untuk Klasifikasi Ulasan Layanan KesehatanKathrine Brigita Soraya / Ahmad Luky Ramdani S.Kom., M.Kom / Undergraduate Thesis, 2024Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Support Vector Machine (SVM) One vs Rest dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani ketidakseimbangan data dalam klasifikasi ulasan layanan kesehatan menggunakan Spark MLlib. CountVectorizer digunakan untuk mengubah kata dalam ulasan... |
PENANGANAN IMBALANCE DATA DENGAN DBSCAN PADA MWMOTEALDI PUBIANGGA / Meida Cahyo Untoro, S.Kom., M.Kom / Teknik Informatika, 2025Masalah terkait data sangat erat dengan Data Mining, salah satunya adalah data imbalance. Data yang tidak seimbang dapat mengurangi kualitas informasi yang disampaikan. Selain itu, noise dalam data juga mempengaruhi proses klasifikasi. Untuk mengatasi data imbalance, dapat... |
PERANCANGAN MODEL UNTUK MEMPREDIKSI SKOR RAPID UPPER LIMB ASSESSMENT (RULA) BERBASIS DEEP LEARNINGAKHMAD FADILLA AKBAR / Imam Eko Wicaksono, S.Si., M.Si. / Teknik Informatika, 2026Penilaian postur kerja secara manual menggunakan metode Rapid Upper Limb Assessment (RULA) sering kali subjektif dan tidak efisien. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model Deep Learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk memprediksi skor RULA secara otomatis dari citra postur tu... |
Pengaruh Variasi Oversampling dan Konfigurasi SVM Pada Metode HOUM Terhadap Data Klasifikasi Tidak SeimbangRIZKI ALFARIZ RAMADHAN / Meida Cahyo Untoro, S.Kom., M.Kom / Teknik Informatika, 2026Ketidakseimbangan distribusi kelas merupakan permasalahan yang sering dihadapi dalam klasifikasi machine learning, menyebabkan model cenderung bias terhadap kelas mayoritas dan gagal mendeteksi kelas minoritas. HOUM (Hybrid Oversampling and Undersampling Method) merupakan metode hibrida yang menggab... |
Perbandingan Kinerja XGBoost dan TabNet untuk Klasifikasi Diabetes Dini berdasarkan Faktor Risiko Kesehatan dengan Explainable AICICI TRI FADILA.AS / Andika Setiawan, S.Kom., M.Cs. / Teknik Informatika, 2026Penyakit diabetes merupakan salah satu tantangan kesehatan global dengan tingginya angka kasus yang tidak terdiagnosis. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi dini penyakit diabetes menggunakan algoritma XGBoost dan TabNet, serta membandingkan performa keduanya sebagai model yang b... |