https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Perbandingan_Undersampling_dan_Oversampling 2026-04-22T07:48:14Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Perbandingan_Undersampling_dan_Oversampling&diff=17341&oldid=prev 2025-07-31T21:58:27Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>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.<br /> <br /> == Karakteristik Utama Undersampling ==<br /> 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.<br /> <br /> == Karakteristik Utama Oversampling ==<br /> 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.<br /> <br /> == Pemilihan Teknik ==<br /> 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.</div>

Budi