Implementasi Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk Klasifikasi Penggunaan Ulang Asisten AI - Permata Sari, Fitri; Budiarni, Rini (Pustaka Galeri Mandiri, 2025)
Penelitian ini menerapkan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk mengkategorikan variabel UsedAgain, yang mencerminkan kecenderungan mahasiswa untuk kembali menggunakan asisten AI dalam proses pembelajaran. Dataset sintetis yang diambil dari Kaggle yang berisi 10. 000 data dan 11 atribut diproses melalui beberapa langkah, termasuk preprocessing, konversi variabel kategori ke numerik, penyeimbangan kelas dengan metode SMOTE, serta pengaturan hyperparameter untuk mencapai konfigurasi model yang terbaik. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa model XGBoost dengan parameter terbaik (learning_rate = 0,1; max_depth = 5; n_estimators = 200; subsample = 0,8) memperoleh akurasi sebesar 93,25%, precision 87,09%, recall 91,25%, dan F1-score 89,12%. Temuan ini mengindikasikan bahwa XGBoost efektif dalam mengidentifikasi pola interaksi mahasiswa dengan asisten AI. Kontribusi utama penelitian ini adalah memberikan dasar analitik yang kuat untuk memahami faktor-faktor perilaku mahasiswa dalam memanfaatkan asisten AI, sehingga hasil model dapat mendukung institusi pendidikan dalam merancang strategi pembelajaran berbasis teknologi yang lebih adaptif dan tepat sasaran.