ZIALUNA, Alyka Utami (2025) Penanganan Data Tidak Seimbang pada Algoritma Random Forest Menggunakan Metode SMOTE dan ADASYN untuk Klasifikasi Curah Hujan di Kota Bandung. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (80kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (671kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (477kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (94kB) | Request a copy
	Text 6. Abstrak.pdf Download (28kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (27kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (57kB)
	Text 12. BAB I.pdf Download (112kB)

Abstract

ABSTRAK
Curah hujan merupakan fenomena alam penting yang berdampak pada berbagai
sektor kehidupan terutama di negara tropis seperti Indonesia. Prediksi curah hujan
diperlukan untuk menunjang perencanaan di bidang pertanian, lingkungan, dan
mitigasi bencana. Algoritma random forest banyak digunakan dalam klasifikasi
data cuaca karena kemampuannya menangani data kompleks. Tantangan muncul
ketika data yang digunakan bersifat tidak seimbang yaitu banyaknya data pada tiap
kelas berbeda jauh. Kondisi ini menyebabkan model cenderung bias terhadap kelas
mayoritas. Metode penyeimbangan data yaitu Synthetic Minority Oversampling
Technique (SMOTE) dan Adaptive Synthetic Sampling Approach (ADASYN)
digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui
pengaruh penggunaan SMOTE dan ADASYN terhadap performa algoritma
random forest dalam mengklasifikasikan data curah hujan di Kota Bandung.
Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model random forest tanpa penyeimbangan
hanya menghasilkan akurasi sebesar 70,3%, sedangkan setelah diterapkan SMOTE
dan ADASYN akurasi meningkat menjadi 84% dan 79%. Nilai presisi, recall, dan
F1-score pun meningkat secara signifikan. Berdasarkan hasil tersebut dapat
disimpulkan bahwa penggunaan teknik SMOTE lebih efektif dibandingkan
ADASYN dalam meningkatkan performa klasifikasi curah hujan yang tidak
seimbang.
Kata Kunci: Curah Hujan, Random Forest, Data Tidak Seimbang, SMOTE,
ADASYN

Actions (login required)

View Item