APPLICATION OF THE LIGHTGBM ALGORITHM IN THE CLASSIFICATION OF GREENHOUSE GAS EMISSIONS

Rini Latifah
Gustriza Erda

Parameter: Journal of Statistics
Vol. 4 No. 1 (2024)

Ada banyak dampak negatif yang dapat ditimbulkan oleh peningkatan emisi gas rumah kaca. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui tingkat emisi gas rumah kaca di masa depan dengan membuat prediksi sehingga kita dapat merencanakan kebijakan untuk memitigasi dampaknya. Pada penelitian ini, klasifikasi tingkat emisi gas rumah kaca dilakukan dengan menggunakan metode lightGBM. Tujuannya untuk melihat kinerja metode light GBM dalam melakukan klasifikasi emisi rumah kaca. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah akurasi sebesar 96,26%, sensitivitas sebesar 97,62%, spesifisitas sebesar 93,97%, dan MAE sebesar 0,0374.