Perbandingan Undersampling dan Oversampling

Undersampling dan oversampling adalah dua teknik utama yang digunakan untuk menangani data tidak seimbang dalam berbagai bidang seperti machine learning, statistik, dan pengolahan sinyal. Kedua teknik ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing yang perlu dipertimbangkan sebelum digunakan.

Karakteristik Utama Undersampling

Undersampling melibatkan pengurangan jumlah data dari kelas mayoritas. Teknik ini efisien dari segi waktu dan sumber daya, namun berisiko kehilangan informasi penting dari data yang dibuang.

Karakteristik Utama Oversampling

Sebaliknya, oversampling dilakukan dengan menambah data pada kelas minoritas, baik dengan duplikasi data atau menggunakan metode sintetik seperti SMOTE. Teknik ini membantu model untuk belajar lebih baik pada kelas minoritas, namun dapat menyebabkan overfitting jika tidak dilakukan dengan benar.

Pemilihan Teknik

Pemilihan antara undersampling dan oversampling bergantung pada karakteristik dataset, tujuan analisis, dan risiko yang dapat diterima. Pada beberapa kasus, kombinasi keduanya atau metode hybrid dapat memberikan hasil yang optimal.