Show simple item record

dc.contributor.authorZidan, Bobi Zinaidin
dc.date.accessioned2025-01-22T02:55:10Z
dc.date.available2025-01-22T02:55:10Z
dc.date.issued2024-07-17
dc.identifier.urihttps://dspace.umkt.ac.id//handle/463.2017/4461
dc.description.abstractKerawanan pangan terjadi ketika wilayah atau individu tidak dapat memenuhi kebutuhan pangan minimum untuk hidup berkelanjutan. Pemerintah memantau data dan informasi pangan melalui Food Security and Vulnerability Atlas (FSVA), yang disusun oleh Badan Ketahanan Pangan (BKP) dan Program Pangan Dunia (WFP) sejak 2002. Pada tahun 2019, FSVA disusun di tingkat nasional, provinsi, dan kabupaten, mencakup analisis kabupaten, kecamatan, dan desa. Dinas Pangan Kabupaten Berau telah menyusun peta FSVA untuk melaporkan indikator rawan pangan. Namun, proses ini memerlukan waktu lama, sehingga dibutuhkan teknik machine learning untuk mempercepat pengelompokan wilayah rawan pangan menggunakan algoritma Random Forest. Penelitian ini menggunakan data dari 110 desa di Kabupaten Berau dengan 14 kolom data. Analisis dilakukan dengan Python dan library scikit-learn. Model dievaluasi menggunakan Confusion Matrix dengan hasil akurasi 95%, presisi 96%, recall 95%, dan F1-Score 95% dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20.id_ID
dc.language.isoidid_ID
dc.publisherUniversitas Muhammadiyah Kalimantan Timurid_ID
dc.subjectRawan Panganid_ID
dc.subjectFSVAid_ID
dc.subjectAlgoritma Random Forestid_ID
dc.subjectKlasifikasiid_ID
dc.titleImplementasi Algoritma Random Forest dalam Mengklasifikasian Wilayah Rawan Pangan Kabupaten Berauid_ID
dc.typeSkripsiid_ID


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record