RISKA ADELIA Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika 2024

Skripsi

Meningkatnya data yang dihasilkan pada zaman big data telah membawa tantangan baru sekaligus peluang dalam pengembangan dan penerapan teknologi machine learning. Jenis machine learning yang dapat digunakan adalah klasifikasi dengan metode Random Forest. Random Forest merupakan ensemble dari Decision Tree yang menggunakan teknik bagging (bootstrap aggregating) dalam pembuatan pohon klasifikasi. Namun, metode klasifikasi machine learning memiliki kompleksitas model pembelajaran yang sering kali membuatnya sulit untuk dijelaskan dalam bentuk sederhana atau disebut sebagai model black box, sehingga diperlukan metode seperti SHapley Additive exPlanations (SHAP) yang dapat menginterpretasikan model black box menjadi lebih mudah dipahami. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Provinsi Aceh tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model klasifikasi terbaik dan mengidentifikasi lima variabel dengan tingkat kepentingan tertinggi terhadap rumah tangga rawan pangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model klasifikasi terbaik adalah model dengan partisi data sebesar 55:45 dan menggunakan hyperparameter optimum yaitu n estimators sebesar 88, max features sebesar 47, max depth sebesar 37, min samples split sebesar 5, min samples leaf sebesar 1, dan criterion dengan entropy. Model ini memberikan nilai accuracy sebesar 65,95%, precision sebesar 70,58%, recall sebesar 65,95%, dan F1-score sebesar 67,90%. Sementara itu, lima variabel yang memberikan tingkat kepentingan tertinggi yaitu variabel luas lantai tempat tinggal (X29), kelayakan fasilitas sanitasi (X34), pendidikan KRT (X1), kepemilikan aset tanah (X7), dan akses internet (X12). Hal ini dapat diartikan bahwa kelima variabel tersebut merupakan variabel yang sangat berkontribusi terhadap rumah tangga rawan pangan di Provinsi Aceh tahun 2022. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 126083 2024-07-22 12:54:28 2024-07-23 09:30:41 machine generated