PREDIKSI KECEPATAN RATA-RATA BERSEPEDA BERDASARKAN KONDISI TOPOGRAFI DAN FAKTOR CUACA MENGGUNAKAN XGBOOST DARI DATA STRAVA - Rifqy Ramdhani Hakim; Sam Farisa Chaerul Haviana (Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi, 2025)
Meningkatnya minat bersepeda dan penggunaan aplikasi perekam data seperti Strava menuntut pemahaman mendalam mengenai faktor yang memengaruhi performa. Kecepatan rata-rata sangat dipengaruhi oleh variabel non-linear seperti kondisi topografi dan cuaca, sehingga memerlukan model prediksi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk membangun model prediksi kecepatan rata-rata bersepeda. Penelitian berfokus memodelkan hubungan antara data historis aktivitas Strava dengan variabel lingkungan. Metode penelitian dimulai dari pengumpulan data aktivitas pribadi (Juni 2024 - Agustus 2025) , mencakup fitur jarak, elevasi, cuaca, dan waktu tidur. Data mentah melalui pra-pemrosesan, termasuk normalisasi Min-Max Scaler. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Model XGBRegressor dilatih dengan hyperparameter seperti n_estimators=300 dan learning_rate=0.2. Kinerja model dievaluasi menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE) dan R-squared (R²). Hasilnya, model XGBoost mampu memberikan estimasi kecepatan dengan akurasi cukup baik. Model mencapai skor RMSE 1.240 km/jam , yang mengindikasikan rata-rata kesalahan prediksi. Selain itu, model memperoleh nilai R² sebesar 0.800. Nilai R² ini berarti model mampu menjelaskan 80% variasi data kecepatan. Kesimpulannya, model XGBoost terbukti representatif