Meningkatkan Kinerja Model Klasifikasi Curah Hujan Melalui Penanggulangan Missing Value Dengan Imputasi Berbasis Model - Agwil, Winalia; Agustina, Dian; Fransiska, Herlin; Hasani, Idam Abdurrohim (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2024)
Penanggulangan terhadap data yang tidak lengkap telah banyak dikembangkan. Salah satu metode yang digunakan untuk menangani data hilang (missing value) adalah imputasi. Beberapa metode imputasi berbasis model untuk menduga nilai hilang pada variabel numerik adalah menggunakan metode regresi dan Random Forest. Penerapan metode imputasi ini dilakukan pada data curah hujan di Provinsi Bengkulu dari tahun 2013 sampai 2022 dengan variabel yang digunakan Y1 = Curah Hujan, X1 = Suhu Rata-rata, X2 = Suhu Maksimum, X3 = Suhu Minimum, X4 = Tekanan Udara diatas Permukaan Laut, X5 = Arah Angin, X6 = Kecepatan Angin Maksimum, X7 = Tingkat Awan, X8 = Lama Penyinaran Matahari. Hasil diperoleh bahwa kedua metode imputasi berbasis model yang digunakan memberikan nilai akurasi yang tidak terlalu berbeda. Nilai akurasi konsisten antara data training dan data testing, hal ini mengindikasikan bahwa imputasi yang dilakukan sudah baik. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan metode CART dengan variabel dengan kontribusi tinggi adalah variabel yang memiliki kontribusi paling besar adalah arah angin pada hari sebelumnya dan variabel tutupan awan pada satu hari sebelumnya.