Hyperparameter Tuning pada Model eXtreme Gradient Boosting untuk Klasifikasi Curah Hujan: Studi Kasus Kota Pontianak
E-mail: auriwan.yasper@sci.ui.ac.id
Klasifikasi curah hujan sangat membantu masyarakat dan instansi terkait dalam mengambil kebijakan seperti pengelolaan sumber daya air, transportasi, pertanian dan pencegahan bencana. Model yang sudah pernah digunakan dalam melakukan klasifikasi curah hujan yaitu XGBoost, telah terbukti mampu melakukan klasifikasi dengan efektif, namun masih memerlukan tuning pada hyperparameter-nya untuk meningkatkan performa model. Penelitian ini bertujuan untuk merancang metode klasifikasi curah hujan dengan model XGBoost dan menemukan nilai learning rate terbaik untuk klasifikasi curah hujan. Parameter max depth, dan n estimator ditetapkan berdasarkan penelitian yang sudah pernah dilakukan. Model ini dibangun berdasarkan data historis curah hujan selama 3 bulan setiap jam, yang telah dikumpulkan oleh peralatan Automated Weather Observed System (AWOS) di Stasiun Meteorologi Kota Pontianak. Pencarian hyperparameter menggunakan metode coarse to fine, yaitu pencarian kasar ke pencarian halus. Pencarian kasar menggunakan RandomizedSearchCV, sedangkan pencarian halus dengan GridSearchCV. Model dievaluasi dengan metrik Accuracy, precision, recall, dan F1-score. Evaluasi menunjukkan bahwa model memilki metrik evaluasi yang baik dengan persentase diatas 80% untuk setiap kasus pembagian data. Nilai learning rate terbaik dengan akurasi tertinggi yang didapatkan pada model dengan 2040 data set adalah pada kasus klasifikasi biner, yaitu sebesar 0.043 dengan akurasi pada data latih 90.19%.