Prediksi Angka Harapan Hidup Penduduk Menggunakan Metode XGBoost - Kurniawan, Wildan; Indahyanti, Uce (Indonesian Journal Publisher, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi angka harapan hidup di beberapa negara wilayah Asia menggunakan algoritma XGBoost Regressor. Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository. Dalam penelitian ini, peneliti membangun model prediksi menggunakan pendekatan machine learning dan melakukan evaluasi berdasarkan tingkat akurasi dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost Regressor memiliki tingkat akurasi sebesar 96,8% dalam memprediksi angka harapan hidup. Nilai MAE yang diperoleh adalah sebesar 0,97. Temuan ini menunjukkan potensi algoritma XGBoost Regressor sebagai alat yang efektif dalam memprediksi angka harapan hidup di wilayah Asia. Hasil ini dapat memiliki implikasi positif dalam pengambilan keputusan berbasis data serta perencanaan kebijakan kesejahteraan masyarakat.