<![CDATA[Penelitian ini bertujuan membandingkan pendekatan statistik klasik dan algoritma machine learning dalam pemodelan prediktif dengan fokus pada akurasi, interpretabilitas, serta efisiensi komputasi. Metode penelitian menggunakan desain komparatif dengan menganalisis kinerja regresi linear, regresi logistik, decision tree, random forest, support vector machine, dan neural networks pada dataset sekunder. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode statistik lebih unggul dalam aspek interpretabilitas dan efisiensi, sedangkan machine learning memiliki akurasi lebih tinggi pada data besar dan kompleks. Perbedaan ini menegaskan pentingnya pemilihan metode yang sesuai dengan karakteristik data dan tujuan analisis. Secara teoretis, penelitian ini memperkaya literatur terkait pemodelan prediktif, sementara secara praktis memberikan panduan bagi peneliti dan praktisi dalam memilih metode yang paling tepat. Integrasi keduanya berpotensi menghasilkan strategi prediksi yang lebih efektif dan komprehensif.]]>
Copyrights © 2025
