Implementasi Metode XGBoost dan Feature Important untuk Klasifikasi pada Kebakaran Hutan dan Lahan - Ichwanul Muslim Karo Karo (Journal of Software Engineering, Information and Communication Technology (SEICT), 2020)
Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia telah menjadi masalah krisis lingkungan tahunan. Sebaran kebakaran hutan terbesar terjadi dipulau Sumatera. Salah satu upaya tindakan dalam pencegahan dan meminimalisasikan resiko kebakaran hutan adalah dengan mengklasifikasikan jenis titik panas di lahan, sehingga di dapat skala prioritas dalam pemadaman titik api. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan type titik panas dengan metode XGBoost dan feature importance yang terdapat di pulau Sumatera. Data titik panas diperoleh dari Globalforestwatch.com. Proses mengurangi variabel dari data yang diperoleh menghasil dampak yang sangat signifikan pada model klasifikasi. Terapat enam dan atau tujuh variabel yang sangat berpengaruh dalam menentukan titik panas, variabel tersebut jugalah yang menghasilkan model klasfikasi terbaik. XGBoost dan feature importance menghasilkan akurasi sebesar 89.52%. Sensitivity (SE), Specificity (SP), dan Matthews Correlation Coefficient (MCC).secara berturut turut 91.32 %, 93.16 % dan 92.75 %. Metode ini juga lebih baik dibandingkan dengan hasil penelitian sebelumnya.