Klasifikasi Ulasan Palsu Pada Produk Kosmetik Menggunakan XGBoostRatu Mega Aprillia / Andika Setiawan, S.Kom., M.Cs / Teknik Informatika, 2024Ulasan online memberikan dampak yang sangat signifikan terhadap keputusan pembelian serta jumlah uang yang dikeluarkan oleh konsumen. Namun, meningkatnya pertumbuhan e-commerce juga berdampak dengan bertumbuhnya ulasan online palsu.. Ulasan palsu adalah ulasan yang diberikan untuk menaikan atau ... |
Implementasi Algoritma Extreme Gradient Boosting Dalam Mendeteksi Situs Phishing Menggunakan Optimasi Diversity Oriented Firefly AlgorithmMohammad Al Muktabar / Meida Cahyo Untoro, S.Kom., M.Kom / Teknik Informatika, 2024Phishing merupakan salah satu kejahatan siber yang terus berkembang dengan melibatkan pembuatan situs web palsu untuk mencuri informasi pengguna. Serangan phishing semakin meningkat setiap tahun, terutama melalui media sosial, serangan ini menyebabkan kerugian finansial dan pencurian data pribadi. U... |
EVALUASI HYPERPARAMETER TUNING GRID SEARCH, RANDOM SEARCH, DAN TREE PARZEN ESTIMATOR DENGAN XGBOOST UNTUK PREDIKSI CUACA BANDARA RADIN INTEN IIMakruf Alkarkhi / Meida Cahyo Untoro, S.Kom., M.Kom / Teknik Informatika, 2025Cuaca memiliki pengaruh besar terhadap berbagai aktivitas manusia, seperti pertanian, transportasi, dan konstruksi. Ketidakpastian cuaca dapat menimbulkan risiko, seperti penurunan produktivitas padi, penundaan penerbangan, dan keterlambatan proyek konstruksi. Oleh karena itu, prediksi cuaca yang ak... |
Model Predictive Analytics Untuk Harga Pasar Cryptocurrency Berbasis Sentimen Media SosialRizky Farrel Fernando / M Zaky Hadi, S.T.P., M.Si / Teknik Industri, 2025Harga cryptocurrency yang sangat fluktuatif dan sulit diprediksi menjadi tantangan bagi investor. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi model predictive analytics yang mampu memprediksi pergerakan harga harian Bitcoin dengan memanfaatkan sentimen dari media sosial. Data sentimen ... |
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... |
PERANCANGAN MODEL PERAMALAN STOCK SPAREPART DENGAN PENDEKATAN EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) DAN MIN/MAX PADA STOCK INVENTORY PT. DALSEY HILLBLOM AND LYN (DHL)FIKI MAULANA KURNIAWAN / Dian Fajarika, S.T.P., M.T. / Teknik Industri, 2025Pengendalian persediaan merupakan aspek penting dalam industri pergudangan karena memengaruhi kelancaran operasional dan distribusi. Seiring berjalannya proses, overstock dan understock menjadi masalah yang sering terjadi. Penelitian ini bertujuan meminimasi masalah tersebut melalui sistem peramalan... |
ANALISIS OPTIMASI HYPERPARAMETER DAN EVALUASI METODE OVERSAMPLING PADA RANDOM FOREST DAN XGBOOST UNTUK DATA DENGAN KETIDAKSEIMBANGAN EKSTREMRaihan Alghiffari / I Wayan Wiprayoga Wisesa, S.Kom., M.Kom. / Teknik Informatika, 2025Penelitian ini menganalisis keterkaitan antara optimasi hyperparameter dan metode oversampling pada data tidak seimbang, di mana teknik oversampling SMOTE dan ADASYN berpotensi menyebabkan overfitting tanpa optimasi hyperparameter yang tepat. Permasalahan utama meliputi pengaruh optimasi hyperpa... |
Klasifikasi Sentimen Publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis Menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting pada Media Sosial XRamanda Ditra Kristian / Aswan Anggun Pribadi, S.Si., M.Si. / Matematika, 2026Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan program pemerintah yang menyediakan makanan bergizi bagi peserta didik, ibu hamil, ibu menyusui, dan anak balita guna meningkatkan status gizi sesuai standar kecukupan gizi harian dalam cakupan nasional. Namun kebijakan tersebut memunculkan beragam respon... |
Perbandingan Performa Metode Decision Tree, Random Forest, dan XGBoost dalam Klasifikasi Tingkat Keparahan Depresi Menggunakan PHQ-9AYU JANNATI ALI PUTRI / Miranti Verdiana, M.Si. / Teknik Informatika, 2026Gangguan kesehatan mental yang paling umum terjadi, salah satunya adalah gangguan depresi. Gangguan ini didominasi oleh mahasiswa yang rentan secara psikologis karena tekanan akademik dan fase transisi kehidupan. PHQ-9 adalah instrumen skrining depresi berbasis sembilan pertanyaan yang mengklasifika... |
|
Prediksi Frekuensi Klaim dan Besar Klaim dalam Penentuan Premi Murni Asuransi Rangka Kapal dengan Metode Extreme Gradient Boosting (XGBoost)Ester Angelika Saragi / Amalia Listiani, S.Pd., M.Sc. / Aktuaria, 2026Asuransi rangka kapal merupakan salah satu bentuk perlindungan finansial bagi pemilik kapal terhadap risiko kerusakan maupun kehilangan kapal. Penentuan premi murni menjadi hal yang sangat penting karena premi merupakan biaya yang harus dibayarkan tertanggung untuk memperoleh jaminan perlind... |
Perbandingan Kinerja XGBoost dan TabNet untuk Klasifikasi Diabetes Dini berdasarkan Faktor Risiko Kesehatan dengan Explainable AICICI TRI FADILA.AS / Andika Setiawan, S.Kom., M.Cs. / Teknik Informatika, 2026Penyakit diabetes merupakan salah satu tantangan kesehatan global dengan tingginya angka kasus yang tidak terdiagnosis. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi dini penyakit diabetes menggunakan algoritma XGBoost dan TabNet, serta membandingkan performa keduanya sebagai model yang b... |
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... |
Perbandingan Metode Random Forest dan XGBoost pada Klasifikasi Risiko Klaim Asuransi Kredit Non-KUR dengan Interpretasi SHAP (Studi Kasus : PT ASKRINDO Jambi)Ignasia Daradewari Winora Simbolon / Muklas Rivai, S.Stat., M.Si. / Aktuaria, 2026Industri asuransi kredit menghadapi tantangan besar akibat tingginya fluktuasi risiko klaim, khususnya pada segmen non-Kredit Usaha Rakyat (non-KUR). Karakteristik debitur yang kompleks serta tekanan kondisi makroekonomi menuntut adanya sistem deteksi dini yang akurat guna meminimalkan potensi kerug... |
KOMPARASI KINERJA MODEL XGBOOST DAN GRU TERHADAP PREDIKSI SUHU PERMUKAAN LAUT BERBASIS BMKG DI TELUK LAMPUNGShintya Ayu Wardani / Martin Clinton Tosima Manullang, S.T., M.T., Ph.D. / Teknik Informatika, 2026Teluk Lampung merupakan perairan semi-tertutup dengan dinamika Suhu Permukaan Laut (SST) yang kompleks akibat interaksi laut-atmosfer dan fenomena iklim regional. Prediksi SST yang akurat sangat dibutuhkan untuk mendukung mitigasi bencana banjir rob dan keselamatan maritim, namun model fisik operasi... |
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... |