Analisa Pengaruh Jumlah Instance Terhadap Performance Hybrid Approach Redefinition
| Main Author: | Ongko, Erianto |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Jurnal Ilmiah Core IT : Community Research Information Technology
, 2019
|
| Online Access: |
http://ijcoreit.org/index.php/coreit/article/view/220 http://ijcoreit.org/index.php/coreit/article/view/220/272 |
Daftar Isi:
- Permasalahan class imbalance merupakan permasalahan yang penting untuk diperhatikan di dalam klasifikasi. Adanya class imbalance akan dapat mempengaruhi akurasi yang diperoleh. Salah satu metode yang sangat baik di dalam penanganan class imbalance adalah Hybrid Approach Redefinition. Metode ini menggunakan Random Balance Ensemble Method sebagai tahapan preprocessing dan tahapan processing menggunakan Different Contribution Sampling. Penelitian ini akan menganalisa pengaruh dari jumlah instance pada dataset yang mengandung class imbalance terhadap performance yang diberikan oleh Hybrid Approach Redefinition. Pengukuran performance akan dilakukan dengan menggunakan nilai Precision, Recall, F-Measure, dan G-Mean. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah instance berpengaruh terhadap nilai Precision, Recall, F-Measure, dan G-Mean, dimana semakin besar jumlah instance maka hasil yang diperoleh akan semakin mengalami penurunan.