Ina Yatul Ulya Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA (S1) 2023

Skripsi

Klasifikasi dalam machine learning adalah proses untuk membangun model yang dapat membedakan antar kelas data. Model tersebut bertujuan untuk memprediksi kelas pada data testing yang belum diketahui berdasarkan pola atau hubungan yang dipelajari dari data training yang sudah memiliki label atau kategori sebelumnya. Terdapat beberapa algoritma pengolahan data yang dapat digunakan untuk membangun model klasifikasi. Salah satu diantaranya adalah algoritma Categorical Boosting (CatBoost) yang berguna untuk memprediksi dan mengklasifikasikan data yang memiliki variabel kategorik. Namun pada umumnya, model yang dihasilkan sulit dijelaskan, untuk memudahkan interpretasi dari model klasifikasi yang kompleks, diperlukan metode seperti Shapley Additive Explanations (SHAP). Pada penelitian ini, dilakukan analisis variabel penting SHAP pada model klasifikasi CatBoost untuk mengidentifikasi variabel penciri kejadian rumah tangga rawan pangan di Provinsi Aceh pada tahun 2021. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Susenas Maret 2021 Provinsi Aceh bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil dari empat model klasifikasi yang dievaluasi pada data testing, diketahui bahwa model terbaik adalah model yang dibangun dengan menggunakan teknik SMOTE pada 70% data serta hyperparameter learning_rate sebesar 0,717; max_depth sebesar 16, dan n_estimators sebesar 180. Model ini berhasil mencapai nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan AUC berturut-turut sebesar 0,703; 0,349; 0,798; dan 0,637. Selanjutnya dilakukan analisis variabel penting SHAP pada model terbaik yang terpilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat lima variabel yang memiliki nilai SHAP tertinggi yaitu variabel jumlah Anggota Rumah Tangga (ART) yang merokok (X_13), pendidikan tertinggi Kepala Rumah Tangga (KRT) (X_1), jenis dinding tempat tinggal (X_28), sumber utama air minum (X_32), dan sanitasi layak (X_34). Hal ini menandakan bahwa variabel-variabel tersebut memiliki kontribusi yang signifikan terhadap kejadian rumah tangga rawan pangan di Provinsi Aceh pada tahun 2021. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 111771 2023-06-22 15:43:44 2023-06-23 09:39:09 machine generated