Analisis Perbandingan Algoritma Catboost Dan Lightgbm Dalam Prediksi Multi-Label Serangan Hama Pada Tebu

MUTIARA CINTIA, RAINY (2026) Analisis Perbandingan Algoritma Catboost Dan Lightgbm Dalam Prediksi Multi-Label Serangan Hama Pada Tebu. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF (anyone) ABSTRAK.pdf Download (449Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (23Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF (anyone) SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (18Mb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi multi-label tingkat keparahan serangan hama tebu (penggerek batang, penggerek pucuk, dan kutu perisai) menggunakan algoritma CatBoost dan LightGBM. dataset pengamatan lapangan diperkaya dengan fitur temporal berbasis lag (1–3) serta fitur kategorikal yang diproses secara native oleh masing-masing algoritma. Pembagian data dilakukan berbasis blok untuk mencegah data leakage dan merepresentasikan skenario prediksi pada blok yang belum diamati. Evaluasi menggunakan F1-score macro average dan AUC macro pada tiga skema pembagian data menunjukkan bahwa kedua model memiliki performa yang relatif sebanding, dengan F1-score pada kisaran 0,59–0,69 dan AUC macro 0,80–0,86. Pada tingkat kelas, kemampuan deteksi terhadap kelas keparahan tinggi konsisten dengan AUC di atas 0,90. LightGBM unggul dalam waktu pelatihan, sedangkan CatBoost lebih stabil dan memiliki waktu prediksi lebih cepat. Model yang direkomendasikan diharapkan mendukung sistem pemantauan risiko serangan hama secara dini dan pengambilan keputusan yang lebih terarah.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2602932042 Digilib
Date Deposited:	22 Apr 2026 03:17
Terakhir diubah:	22 Apr 2026 03:17
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/98438

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir