 Ketika Statistik Bertemu GAN: Kombinasi Ciamik atau Bencana?
Mari kita bayangkan SMOTE dan GAN ini adalah dua orang teman yang berbeda kepribadian. SMOTE itu si praktis, nggak banyak drama, dan suka menyelesaikan masalah dengan cara yang efisien. GAN adalah seniman eksentrik yang suka berpikir di luar kotak, tapi kadang suka bikin orang lain bingung. Pertanyaannya: apa yang terjadi kalau mereka bekerja sama?
Ternyata, beberapa peneliti mencoba memadukan pendekatan ini, contohnya dalam penelitian Tan et al. (2023). Mereka menemukan bahwa GAN memang menjanjikan, tapi untuk aplikasi tertentu---seperti prediksi kelangsungan hidup pasien---teknik statistik masih lebih andal. Ini semacam kerja kelompok di mana SMOTE memastikan tugas selesai tepat waktu, sementara GAN sibuk membuat presentasi yang super artistik tapi nggak fokus ke tujuan utama.
Oversampling di Dunia Nyata: Mana yang Lebih Berguna?
Saat Anda memilih metode oversampling, banyak hal yang perlu dipertimbangkan. Berikut adalah beberapa skenario di dunia nyata:
Analisis Kredit
Dalam dunia keuangan, dataset biasanya terdiri dari fitur numerik (income, debt) dan kategori (employment type). Di sini, GAN seperti Wasserstein GAN punya keunggulan karena mampu menangani kombinasi fitur ini. Penelitian Engelmann dan Lessmann (2020) menunjukkan bahwa metode berbasis GAN unggul dalam skenario seperti ini.Kesehatan dan Prediksi Survival
Kalau datanya tentang pasien, waktu kelangsungan hidup, atau risiko penyakit, metode tradisional seperti SMOTE sering kali lebih andal. Seperti yang ditemukan oleh Tan et al. (2023), GAN kadang terlalu rumit untuk situasi yang sebenarnya hanya butuh solusi sederhana).Klasifikasi Gambar
Kalau data Anda berupa gambar, generative AI seperti GAN jelas menjadi pilihan. Model seperti Majority-Guided VAE (MGVAE) bahkan memperhitungkan karakteristik kelas mayoritas untuk menghasilkan data minoritas yang lebih representatif, seperti yang dipaparkan oleh Ai et al. (2023).
Kritik dan Komedi Oversampling
Tentu saja, kedua metode ini punya kelemahan. SMOTE itu ibarat tukang mie instan: cepat dan mengenyangkan, tapi kurang gizi. Di sisi lain, GAN seperti koki Michelin yang suka menghabiskan waktu berjam-jam untuk satu hidangan. Hasilnya memukau, tapi Anda mungkin sudah lapar duluan sebelum makanannya selesai.
Dan jangan lupa risiko besar GAN: "mode collapse"---alias ketika GAN terus-menerus menghasilkan data yang mirip satu sama lain. Ini seperti teman Anda yang selalu pakai baju warna sama tiap kali hangout. Niatnya kreatif, tapi kok repetitif?
