IMAM GHAFFARI AZHAR Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas mipa 2025

Skripsi

Ketahanan pangan merupakan isu penting yang berpengaruh langsung terhadap kesejahteraan masyarakat, terutama di wilayah-wilayah dengan tingkat kerentanan pangan yang tinggi seperti Pulau Sumatra. Untuk memahami kondisi ketahanan pangan tersebut, diperlukan analisis yang mampu mengklasifikasikan status ketahanan pangan dengan akurat berdasarkan indikator-indikator yang relevan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan performa metode terbaik antara Naïve Bayes dan Naïve Bayes Adaboost dalam mengklasifikasikan indeks ketahanan pangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersumber dari Food Security and Vulnerability Atlas (FSVA) yang mencakup 1.917 data ketahanan pangan pada setiap kecamatan di Pulau Sumatra tahun 2022. Data ketahanan pangan ini dilakukan proses klasifikasi pada indeks ketahanan pangan untuk melihat performa metode berdasarkan nilai akurasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu memberikan gambaran awal tentang kondisi ketahanan pangan, namun akurasinya masih terbatas yaitu 47.57% pada splitting data 70% training dan 30% testing. Setelah ditingkatkan dengan Adaboost, akurasi klasifikasi mengalami peningkatan yang signifikan menjadi 60,42%. Peningkatan performa ini menunjukkan bahwa Adaboost efektif dalam memperbaiki kemampuan klasifikasi. Kata kunci: Ketahanan Pangan, Naïve Bayes, Adaboost, Klasifikasi 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 163403 2025-07-18 14:46:11 2025-07-18 15:12:17 machine generated