Undersampling pada Data Medis

Undersampling merupakan teknik penting dalam data medis terutama untuk menangani dataset yang tidak seimbang. Data medis sering kali memiliki proporsi antara data sehat dan data penyakit yang sangat timpang, sehingga memerlukan penyesuaian agar analisis menjadi lebih akurat.

Masalah Data Tidak Seimbang dalam Medis

Pada banyak kasus, seperti deteksi kanker atau kelainan langka, data pasien sehat jauh lebih banyak dibandingkan pasien dengan penyakit tertentu. Hal ini dapat menyebabkan algoritme pembelajaran mesin bias terhadap data mayoritas.

Implementasi Undersampling

Undersampling pada data medis dilakukan dengan mengurangi jumlah data dari kelompok mayoritas (misalnya pasien sehat) sehingga proporsinya hampir sama dengan kelompok minoritas (misalnya pasien sakit). Teknik ini dapat meningkatkan akurasi klasifikasi pada kasus minoritas.

Risiko dan Mitigasi

Risiko utama adalah kehilangan informasi penting dari kelompok mayoritas. Oleh karena itu, teknik hybrid seperti SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) sering digunakan bersama undersampling untuk menjaga kualitas data.