Optimasi Data Tidak Seimbang pada Interaksi Drug Target dengan Sampling dan Ensemble Support Vector Machine - Nabila Sekar Ramadhanti; Wisnu Ananta Kusuma; Annisa Annisa (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Data tidak seimbang menjadi salah satu masalah yang muncul pada masalah prediksi atau klasifikasi. Penelitian ini memfokuskan untuk mengatasi masalah data tidak seimbang pada prediksi drug-target interaction (interaksi senyawa-protein). Ada banyak protein target dan senyawa obat yang terdapat pada basis data interaksi senyawa-protein yang belum divalidasi interaksinya secara eksperimen. Belum diketahuinya interaksi antar senyawa dan target tersebut membuat proporsi antara data yang diketahui interaksinya dan yang belum dikethui menjadi tidak seimbang. Data interaksi yang sangat tidak seimbang dapat menyebabkan hasil prediksi menjadi bias. Terdapat banyak cara untuk mengatasi data tidak seimbang ini, namun pada penelitian ini diimplementasikan metode yang menggabungkan Biased Support Vector Machine (BSVM), oversampling, dan undersampling dengan Ensemble Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini mengeksplorasi efek sampling yang digabungkan dalam metode tersebut pada data interaksi senyawa-protein. Metode ini sudah diuji pada dataset Nuclear Receptor, G-Protein Coupled Receptor dan Ion Channel dengan rasio ketidakseimbangannya sebesar 14.6%, 32.36%, dan 28.2%. Hasil pengujian dengan menggunakan ketiga dataset tersebut menunjukkan nilai area under curve (AUC) secara berturut-turut sebesar 63.4%, 71.4%, 61.3% dan F-measure sebesar 54%, 60.7% dan 39%. Nilai akurasi dari metode yang digunakan masih terbilang cukup baik, walaupun nilai tersebut lebih kecil dari metode SVM tanpa perlakuan apapun. Nilai tersebut bias karena nilai AUC dan F-measure ternyata lebih kecil. Hal ini membuktikan bahwa metode yang diusulkan dapat menurunkan tingkat bias pada data tidak seimbang yang diuji dan meningkatkan nilai AUC dan f-measure sekitar 5%-20%.