Analisis Pengaruh Hyperparameter Tuning Pada Model Klasifikasi Random ForestMUHAMMAD FARISI ZATWARA PUTRA UNYI / Winda Yulita, M.Cs. / Teknik Informatika, 2025Di era Big Data, ketersediaan data dalam volume besar, kecepatan tinggi, dan ragam format menjadi tantangan sekaligus peluang dalam pengambilan keputusan berbasis data. Teknologi Machine Learning (ML) menjadi solusi kunci dalam mengekstraksi informasi dari data, salah satunya melalui algoritma Rando... |
Penerapan Algoritma XGBoost dan Bayesian Optimization dalam Memprediksi Risiko Penyakit Jantung KoronerM. FAQIH / Christyan Tamaro Nadeak, S.Si., M.Si. / Sains Data, 2025Penyakit jantung koroner merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia, sehingga deteksi dini sangat penting dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi risiko penyakit jantung koroner menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang dioptimasi de... |
IMPLEMENTASI ALGORITMA CATBOOST DENGAN MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING BAYESIAN SEARCH UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS TIPE 1 DAN TIPE 2NATALIE EVANGELISTA SIRINGORINGO / Ayu Sofia, S.Si., M.Si. / Aktuaria, 2026Diabetes Mellitus (DM) merupakan salah satu penyakit kronis dengan prevalensi yang terus meningkat secara global, termasuk di Indonesia. Menurut International Diabetes Federation (IDF), Indonesia menempati peringkat kelima dengan jumlah penderita DM terbanyak, yaitu 19,5 juta pada tahun 2021, dan di... |
Pemodelan Besar Klaim Asuransi Property All Risks dengan Pendekatan Machine Learning Menggunakan Algoritma XGBoostROSANANDA DESTALYA KOVITRI / Amalia Listiani, S.Pd., M.Sc. / Aktuaria, 2026Risiko pada asuransi property all risks yang memiliki karakteristik klaim bernilai besar dan fluktuatif menimbulkan tantangan dalam proses estimasi dan pengelolaan risiko secara akurat. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi besar klaim menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGB... |
Analisis Perbandingan Model Besar Klaim FKRTL BPJS Kesehatan Indonesia Menggunakan Algoritma Random Forest dan XGBoost RegressionYOHANES DE SILENTIO NATAL PARDAMEAN NAPITUPULU / Tiara Yulita, S.Pd., M.Sc. / Aktuaria, 2026Besar klaim pada Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjutan (FKRTL) BPJS Kesehatan memiliki variasi yang tinggi sehingga memerlukan pemodelan prediktif yang akurat untuk mendukung pengelolaan pembiayaan kesehatan secara efisien. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan kinerja model... |