dc.contributor.advisor | Rizki, Akbar | |
dc.contributor.advisor | Soleh, Agus M | |
dc.contributor.author | Achmad, Nabila Destyana | |
dc.date.accessioned | 2022-01-22T00:28:26Z | |
dc.date.available | 2022-01-22T00:28:26Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/110742 | |
dc.description.abstract | Kelapa sawit adalah salah satu komoditi unggulan yang menopang
perekonomian di Indonesia. Salah satu perusahaan yang bergerak di sektor
perkebunan kelapa sawit memiliki 146 unit kebun kelapa sawit. Pengoptimalan
produksi kelapa sawit sangat penting dilakukan sehingga diperlukan
pengklasifikasian status unit kebun. Pengklasifikasian bertujuan untuk
memprediksi unit kebun baru dan melihat peubah yang paling penting dalam proses
pemodelan. Peubah yang digunakan adalah status unit kebun sebagai peubah respon
dan sembilan peubah penjelas yaitu luas panen, curah hujan, buah normal, produksi
tandan buah segar, brondolan, produksi, prestasi panen, luas kelompok pusingan
panen, dan tenaga kerja. Proses pengklasifikasian dilakukan menggunakan metode
Support Vector Machine (SVM) dan random forest untuk melihat metode mana
yang paling baik. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji dengan
sepuluh kali iterasi sehingga dihasilkan sepuluh model pada setiap metode. Evaluasi
hasil model dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi, skor F1, dan nilai Area
Under Curve (AUC). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa metode random forest
memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode SVM. Nilai rataan
performa metode random forest pada akurasi, skor F1, dan AUC berturut-turut yaitu
90%, 86%, dan 89%. Peubah prestasi panen, brondolan, luas panen, curah hujan,
dan luas kelompok pusingan panen adalah peubah penting yang berkontribusi lebih
dari 10% dalam model. Hasil penelitian digunakan untuk proses evaluasi dan
pengembangan perusahaan sawit dengan memerhatikan hasil peubah penting yang
memengaruhi produktivitas dan hasil prediksi unit kebun baru. | id |
dc.description.abstract | Palm oil is one of the leading commodities that support the economy in
Indonesia. One of the companies engaged in the oil palm plantation sector has 146
units of oil palm plantations. It is very important to optimize oil palm production,
so it is necessary to classify the status of plantation units. Classification aims to
predict new plantation units and find the most important variables in the modeling
process. The variables used were the status of the garden as a response variable and
nine explanatory variables, namely harvested area, rainfall, percentage of normal
fruit, fresh fruit bunches production, oil palm loose fruits, production, harvest job
performance, harvesting rotation, and farmers. The classification process is carried
out using the Support Vector Machine and Random Forest methods to find which
method is the best. The data is divided into 80% training data and 20% test data
with ten iterations so that ten models are produced for each method. Comparing
accuracy value, F1 score, and Area Under Curve (AUC) to evaluate the model. The
modeling results show that the random forest method has better performance than
the SVM method. The random forest has an average of accuracy, F1 score, and
AUC, respectively, is 90%, 86%, and 89%. Variables of harvest job performance,
oil palm loose fruits, harvested area, rainfall, and harvesting rotation are important
variables that contribute more than 10% of the model. The results of the research
are used for the evaluation and development process of oil palm companies by
taking into account the result of important variables that affect productivity and
predictive results of new plantation units. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.title | Perbandingan Pengklasifikasian Metode Support Vector Machine dan Random Forest (Kasus Perusahaan Kebun Kelapa Sawit) | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | units of oil palm | id |
dc.subject.keyword | classification | id |
dc.subject.keyword | Support Vector Machine | id |
dc.subject.keyword | random forest | id |