Abstrak : Hewan merupakan salah satu mahluk hidup yang memiliki berbagai macam jenis. mengelompokkan jenis hewan berdasarkan  kesamaan  dan  perbedaan  ciri  yang  dimiliki  menjadi  salah  satu  kegiatan  yang  penting  dilakukan  guna mempermudah  membandingkan,  mengenali,  mempelajari  jenis  hewan  tertentu  serta  dapat  mengetahui  hubungan kekerabatan antar hewan, sehingga jika ditemukan hewan jenis baru yang belum memiliki nama maka kita kan lebih mudah memberikan nama pada hewan tersebut berdasarkan jenis dan berdaasarkan kelompoknya. Pada penelitian klasifikasi jenis hewan  pada  kebun  binatang  yang  memiliki  multi-class,  k lasifikasi  terbaik  didapatkan  dengan  menerapkan  parameter gradient boosting dengan n_estimators sebanyak 50, max_depth 3, sub sample sebanyak 1.0, learning rate sebesar 0.1, dan menggunakan  criterion  friedman  Mse.  Penelitian  ini  menerapkan  teknik  pembagian  data  split  validation  atau  pembagian antara data training dan data testing, untuk besarannya adalah 80% untuk data training dan 20% untuk data testing. Hasil penelitian  menyatakan  bahwa  model  yang  diusulkan  yaitu  model  gradient  boosting  lebih  baik  dari  bebarapa  model  lain yang  juga  telah  diuji  dengan  nilai  akurasi  sebesar  93.75%,   recal  94%,  presisi  sebesar  96%  dan  MSE  untuk  mengukur besarnya  rata-rata  kesalahan  dalam  serangkaian  klasifikasi  sebesar  12,5%,  semakin  kecil  nilai  MSE  maka  akan  semakin baik dalam mengklasifikasikan.

## Kata Kunci—Klasifikasi, Jenis Hewan, Multi-class, Gradient Boosting, Algortitma
Abstract : Animals are one of the living things that have various types. Grouping types of animals based on similarities and differences in characteristics owned is one of the important activities carried out To make it easier to compare, recognize, study certain types of animals and be able to find out kinship relationships between animals, So if a new type of animal is found that does not yet have a name, it will be easier for us to give a name to the animal based on the type and based on the group. In research on the classification of animal species in zoos that have multi-class, the best classification is obtained by applying gradient boosting parameters with n_estimators  of 50, max_depth 3, sub-sample of 1.0, learning rate of 0.1, and using criterion friedman Mse. And by implementing Split validation or division between training data by 80% for training data and 20% for testing data. The results stated that the proposed model was better than some other models that had also been tested with an accuracy value of 93.75%, recal of 94%, precision of 96% and MSE to measure the average magnitude of error in a series of classifications of 12.5%, the smaller the MSE value, the better it would be in classifying.

## Keywords—Classification, Animal Type, Gradient Boosting Algorithm

## I. P ENDAHULUAN
EBUN BINATANG merupakan  sebuah  tempat  untuk  mengkonservasi  berbagai  jenis  binatang, kebun  binatang  memiliki  visi  yang  sangat  penting  yaitu  untuk  melindungi  dan  melestarikan berbagai macam hewan agar masyarakat mendapatkan pembelajaran dan edukasi yang aman dan sehat mengenai dunia Fauna [1]
Beberapa  hal  yang  diperlukan  untuk  mempelajari  dunia  fauna  ini  adalah  salah  satunya  dengan  cara menggolongkan  atau  mengklasifikasikan  jenis  hewan  agar  mempermudah  proses  mempelajari  hewan serta  mengetahui  hubungan  kekerabatan  antara  hewan  hingga  kita  juga  dapat  membedakan  ciri-ciri antar  hewan  yang  satu  dengan  yang  lainnya  dan  juga  dapat  dengan  mudah  memberikan  nama  hewan yang belum diketahui berdasarkan pengelompokannya.

## I MPLEMENTASI M ULTI -C LASS G RADIENT B OOSTING U NTUK M ENGKLASIFIKASIKAN J ENIS H EWAN P ADA K EBUN B INATANG
Sri Diantika 1) , Hiya Nalatissifa 2) , Riki Supriyadi 3) , Nurlaelatul Maulidah 4) dan Ahmad Fauzi 5)
1,2,4,5) Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
4) Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa mandiri
1) Jalan Kramat Raya No 98, Kwitang, Kec Senen, Kota Jakarta Pusat, Indonesia, kode pos: 10450
3) Jl. Raya Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13620 e-mail: sri.szd@bsi.ac.id 1) , hiya.hys@bsi.ac.id 2) , riki.rsd@nusamandiri. ac.id 3) , nurlaelatul.nlt@bsi. ac.id 4) , ahmad.fzx@bsi. ac.id 5)
K
Pengelompokan  atau  klasifikasi  merupakan salah  satu  teknik  pengolahan  dalam  data  mining  yang digunakan  untuk  mengelompokkan suatu  objek  yang  memiliki  karakteristik  atau  ciri  yang  sama  ke dalam beberapa kelas [2]. Pengelompokan atau klasifikasi hewan ini dapat didasarkan pada karakteristik maupun kriteria yang dimiliki oleh masing-masing hewan, antara lain seperti berdasarkan makanannya, habitat, berdasarkan ada atau tidak adanya tulang belakang, alat geraknya sampai pada cara berkembang biak pada hewan tersebut.
Penelitian mengenai  klasifikasi  hewan pada kebun binatang juga pernah dilakukan sebelumnya oleh K. Nugroho and S. Murdowo [3]  Penelitian  dilakukan menggunakan algoritma Neural  Network  untuk melakukan prediksi jenis hewan yang terdapat pada kebun binatang mendapatkan akurasi sebesar 98% dengan tingkat presisi sebesar 98.1% dan Recall sebesar 98 %. Kemudian pada penelitian lain, Hewan juga dapat diidentifikasi  menggunakan citra atau gambar, seperti pada penelitian  [4] pengklasifikasian jenis  hewan  yang  dilakukan  menggunakan  pendekatan  segmentasi  dan  tanpa  segmentasi  sebagai tahapan awal, Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) dipilih guna mengklasifikasi jenis hewan mamalia berdasarkan fitur HOG dari citra saliency, hasilnya Nilai k yang meghasilkan klasifikasi baik yaitu k=5
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  peneliti  memilih  menerapkan  data  mining  menggunakan  algoritma multi-class gradient  boosting untuk  mengklasifikasikan jenis hewan pada kebun binatang  berdasarkan karakteristik dan kriteria yang dimiliki hewan. Metode gradient boosting dipilih karena dalam beberapa studi  kasus  dapat  dengan  baik  mengatasi  data  yang  memiliki  banyak  kelas  atau multi-class .  Untuk dataset  yang  digunakan  merupakan  dataset  publik  yang  kemudian  datanya  ditambahkan  dengan  data pribadi  yang  dimiliki  peneliti.  Untuk  judul  penelitian  yang  peneliti  ambil  adalah  “Implementasi Algortitma Multi-Class  Gradient  Boosting Untuk  Mengklasifikasikan  Jenis  Hewan  Pada  Kebun Binatang”

## II. T INJAUAN P USTAKA
Tinjauan pustaka yang dijabarkan oleh peneliti dalam penelitian ini menggunakan beberapa referensi, seperti dari buku, prosiding dan jurnal. Berikut tinjauan pustaka yang mendukung teoritis dari penelitian ini

## A. Data Mining
Proses analitis untuk meninjau kumpulan data dengan tujuan untuk menemukan adanya hubungan atau pola  yang  tidak  terduga  kemudian  meringkas  data  tersebut  dengan  cara  berbeda  dengan  sebelumnya agar dapat dipahami dan berguna bagi pemilik dari data, hal ini dapat dikatakan sebagai data mining [5] Data  mining  melakukan  eksplorasi  pada  basis  data  guna  menemukan  pola  yang  tersembunyi,  mencari informasi pemprediksi  yang dimungkinkan terlewatkan atau terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak diluar perkiraan mereka [6]
Teknik  atau  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  proses  data  mining  jumlahnya  sangatlah  bervariasi, sehingga pemilihan teknik, algoritma atau metode yang pas dan sesuai sangat bertumpu pada proses dan tujuan Knowledge  discovery  in  database (KDD)  secara  menyeluruh. Data  mining dilakukan  dengan melewati 3 tahap [7]:
1) Eksplorasi
Sebelum  melakuakn  penelitian  Hal  pertama  yang  dilakukan  yaitu  menyiapkan  data  dalam  jumlah yang  banyak,  kemudian  dilakukan  proses preprocessing terhadap  data  agar  sinkron  dengan kebutuhan penelitian, hal ini juga dilakukan guna membuang data yang berjumlah ganda. Data yang tersisa  setelah  melewati  proses preprocessing ini  adalah  data  yang  benar-benar  dapat  digunakan sebagai objek penelitian.
2) Pemodelan atau identifikasi pola
Pemodelan  merupakan  bagian  penting  dari  proses  data  mining  yang  memiliki  tujuan  untuk mengevaluasi  sehingga  akan  menghasilkan  mana  prediksi  yang  akurat  dan  terbaik.  Proses  ini biasanya membutuhkan waktu yang lama karena menerapkan bisa jadi menerapkan beberapa model yang berbeda pada kumpulan data yang sama dan dilakukan berulang untuk nenatinya dibandingkan hasilnya dan dipilih mana yang lebih baik.

## 3) Penerapan
Untuk mengetahui apakah model yang dibangun dapat dengan baik melakukan suatu prediksi maka dilakukan pengujian model terhadap data pembelajaran dan data pengujian.

## B. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan sebuah teknik dari data mining guna memetakan sebuah basis data membentuk kelompok  atau  kelas  yang  sudah  ditentukan.  Klasifikasi  digolongkan  ke  dalam  metode supervised learning ,  yaitu  sebuah  metode  yang  memerlukan  data  uji  atau training yang  memiliki  label  untuk menghasilkan suatu aturan agar dapat mengklasifikasikan data uji atau training tersebut masuk kedalam kelompok  atau  kelas  yang  sudah  ditentukan  tadi  [8].  Klasifikasi  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk menemukan  model  atau  pola  untuk  menggolongkan  suatu  data  ke  dalam  kelompok  atau  kelas  data tertentu,  sehingga  klasifikasi  dalam  data  mining  ini  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  atau memprediksi suatu objek atau data yang belum diketahui kelasnya atau kelompoknya [9]
Algoritma klasifikasi  yang saat  ini  banyak digunakan data mining,  yaitu Decision atau classification trees , analisa  statistic , Bayesian  classifiers atau  sering  disebut Naïve  Bayes  classifiers,  k-nearest neighbor,  Neural  networks,  Algoritma  Genetika,  Rough  sets,  Memory  based  reasoning kemudian  ada Metode Rule Based serta Support vector machines (SVM)

## C. Multi-Class
Multi-class data merupakan kondisi  diamana sebuah dataset  memiliki  lebih dari dua label  atau kelas ( multi-class ) [10] Klasifikasi multi-class merupakan kegiatan mengklasifikasikan setiap data pada basis data  kedalam  kelas  yang  berbeda,  dimana  terdapat  lebih  dari  2  kelas  data.  Terdapat  beberapa pendekatan pengklasifikasian multi-class , diantarnya yaitu One Against One dan One Against All [10]

## D. Gradient Boosting
Boosting adalah  jenis  dari  ensemble  learning yang  dapat  mengubah  suatu  model  yang  lemah  ( weak Classifier )  sehingga  dapat  menjadi  model  yang  kuat  ( strong  classifier ).  Beberapa  algortima boosting yang  popular  diantaranya: extreme  gradient  boosting (XGBoost), Light  gradient  boosting  machine (LightGBM), Adaptive voosting (Adaboost) serta gradient boosting machine (GBM) [11] Gradient boosting merupakan salah satu algoritma yang menggunakan teknik ensamble dari decision tree dan  termasuk  ke  dalam supervised  learning [12]  Cara  kerja  dari  Algoritma gradient  boosting adalah bergantian secara urut atau sekuensial menambahkan prediktor sebelumnya yang dinilai kurang tepat  dengan  prediksi  ke ensemble ,  kemudian  memerikasa  apakah  kesalahan  yang  ada  sebelumnya sudah  diperbaiki  atau  belum. Gradient  boosting memulai  tahapannya  dengan  membangun  pohon klasifikasi  awal  kemudian  melakukan  iterasi  secara  berulang  dan  memperbaiki  pohon  klasifikasi sebelumnya  dengan  membuat  model  baru.  Proses  ini  dilakukan  sampai  model  yang  dihasilkan memenuhi  kriteria  tertentu  [13]  Kelebihan  dari  algortitma Gradient  boosting diantaranya  dapat digunakan untuk semua jenis basis data, memiliki ketahanan ketika menangani atau menyelesaikan data pencilan ( outlier ) dan memiliki hasil prediksi yang baik [14]

## E. Split Validation
Split  validation merupakan  sebuah  proses  membagi  ( split )  basis  data  secara  acak  menjadi  beberapa bagian  seperti  bagian  data  untuk  pembelajaran  dan  data  pengujian  untuk  mengevaluasi  model  yang diusulkan. Split validation juga dapat melakukan validasi untuk mengukur performa dari algoritma atau metode yang digunakan. Pengukuran performa pada umumnya dilakukan untuk menilai seberapa besar nilai akurasi sebuah model dalam memprediksi data sesuai dengan kelas data yang sebenarnya [15]

## Gambar 1. Ilustrasi split cvalidation

## F. Confussion Matrix
Untuk  mengetahui  performa  sebuah  model,  peneliti  dapat  melihat  pada Confusion  matrix, karena di dalam sebuah Confusion matrix berisi banyaknya baris data pengujian yang diprediksi benar dan tidak benar oleh model penelitan yang digunakan, tabel ini diperlukan untuk menentukan kinerja suatu model klasifikasi agar dapat  ditentukan mana model  yang memiliki performa terbaik [16] Dalam Confussion Matrix  ada  4  istilah  yang  dapat  merepresentasikan  hasil  dari  klasifikasi,  yaitu  True  Negatif  (TN) merupakan  jumlah  data  negatif  yang  dideteksi  dengan  benar, False  Negatif (FN)  merupakan  jumlah data positif terdeteksi  sebagai  data negative , True  Positif (TP)  merupakan  nilai  positif  yang  dideteksi dengan benar dan False Postif (FP) merupakan data negatif namun terdeteksi secara positif [16]
Tabel 1. Pengujian confussion matrix
Klasifikasi Hasil Prediksi Benar Salah Data Actual Benar True Positif (TP) False Negative (FN) Salah False Positif (FP) True Negatif (TN)
Dengan data confussion matrix, maka akan dapatkan sebuah data  yang lain yang pastinya akan sangat berguna untuk mengukur performa sebuah algoritma atau model yang digunakan, adapun data tersebut antaralain:

## 1) Akurasi
Sebuah  Parameter  yang  menunjukan  seberapa  tepat  algoritma  mengklasifikasikan  data  yang  ada, persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai akurasi [16]

## Akurasi

## 2) Presis
Tingkat  keakuratan  hasil  dari  klasifikasi  dengan  jumlah  total  pengenalan  yang  dilakukan  sistem. Untuk Formula menghitung nilai presisi dapat dituliskan menggunakan rumus persamaan berikut:

## Presisi

## 3) Recall
Recall menunjukan total data yang betul diklasifikasi dalam sebuah kelas dibagi dengan jumlah total dalam  kelas  tersebut.  Untuk  Formula  menghitung  nilai recall dapat  dituliskan  menggunakan  rumus persamaan berikut:

## 4) F1-Score
F1 score digunakan  untuk  menilai  rata-rata precision dan recall hasil  klasifikasi.  Perhitungan  F1 Score dapat dinyatakan dalam bentuk formula sebagai berikut:

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  bagian  metode  penelitian  ini  akan  diuraikan  secara  detail,  mulai  dari  dataset  yang  digunakan pada penelitian hingga bagaimana alur atau tahapan dari penelitian klasifikasi jenis  hewan pada kebun binatang. Untuk digram alur penelitian dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Diagram alur penelitian

## A. Dataset
Dataset atau basis data yang dijadikan sebagai bahan atau objek dari penelitian ini adalah data hewan pada  kebun  binatang  yang  didapat  dari  data  publik  dengan  url  https://www.kaggle.com/uciml/zoo- animal-classification. Dataset tersebut  berisi  kumpulan  kumpulan  hewan  yang  ada  di  kebun  binatang. Jumlah  data  sebanyak  101  kemudian  ditambahkan  dengan  data  privat  sehingga  jumlah  data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah 130 data hewan. Setiap sampel memiliki 18 parameter dan label kelas  yang  mengidentifikasinya  ada  sebanyak  7  kelas  data,  yaitu  jenis  mamalia,  burung,  reptile,  ikan, amfibi, serangga dan kelas data invertebrata.

## B. Preprocessing
Preprocessing data  merupakan  suatu  kegiatan  yang  harus  dilakukan  dalam  proses  data  mining sebelum  tahap  klasifikasi  dimulai,  hal  ini  dilakukan  dikarenakan  tidak  semua  data  atau  atribut  data dalam  data  digunakan  dalam  proses  data  mining.  Proses  ini  juga  dilakukan  agar  data  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  [17]  Adapun  tahapannya  seperti  melakukan  pengisian data  yang  kosong,  membuang  data  yang  ganda  atau double ,  memeriksa  ketidakkonsistenan  data, pembersihan data serta  membenahi kesalahan yang mungkin terdapat  pada data Salah satu  proses preprocessing data  yang dilakukan  dalam penelitian ini  adalah  proses cleaning, proses ini  dijalankan  untuk  membersihkan  data  yang  nilainya  hilang  (missing  value)  atau noise pada data. Proses cleaning ini dilakukan dengan menjalankan perintah fillna () yang terintegrasi pada alat uji yang digunakan, kemudian mebersihkan data yang ganda.
Tools atau executable  document yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menulis  program  adalah google colaboration menggunakan  bahasa  pemproraman  Python  serta  dengan  menerapkan  model gradient boosting classifier .

## C. Split validation
Langkah  yang  selanjutnya  dilakukan  setelah  memalui  tahap preprocessing adalah  membagi  data menjadi  2  bagian  yaitu  satu  bagian  dijadikan  sebagai  data training dan  yang  lainnya  sebagai  data testing. Data training ini digunakan untuk mengajarkan model sedangkan data testing digunakan untuk memverifikasi model yang telah dibangun.
Setelah  melakukan preprocessing banyaknya instance yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebanyak 130 data, kemudian data di bagi menjadi 2 bagian, yaitu 80% data untuk mengajarkan model mengenal data dan 20% untuk menguji model apakah sudah benar dalam proses mengenali suatu data, dalam penelitian ini didapatkan data training sebanyak 104 data dan data testing sebanyak 26 data.

## Gambar 5 Proses Split Validation

## D. Modelling
Pada  penelitian  klasifikasi  jenis  hewan  pada  kebun  binatang  ini,  peneliti  mengusulkan  model algoritma gradient  boosting  classifier .  Pada  model gradient  boosting  classifier menggunakan pendekatan  iteratif,  di  mana  setiap  iterasi  bertujuan  untuk  meningkatkan  model  sebelumnya  dengan menambahkan  model  baru.  Proses  tersebut  dilakukan  secara  berulang  hingga  model  yang  dihasilkan memenuhi  kriteria  tertentu,  seperti  nilai loss  function yang  cukup  kecil. Parameter yang  digunakan dalam model gradient boosting classifier ini dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Parameter Gradient Boosting Classifier
Parameter Nilai N Estimator 50 Max Depth 3 Sub Sample 1.0 Learning Rate 0.1 Criterion Friedman Mse Min Samples Split 2 Min Samples Leaf 1 Min Weight Fraction Leaf 11 Random State None Verbose 0 Max Features None

## E. Evaluation
Evaluasi  yang  digunakan  untuk  menguji  kinerja  hasil  klasifikasi  adalah  dengan  confusion  matrics. Dengan confusion matrics ini maka dapat diketahui kebenaran data prediksi terhadap data aktual. Serta dapat diperoleh nilai MSE, Recall, dan F1-Score, serta Akurasi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk menunjukkan bahwa model yang direkomendasikan mempunyai kinerja yang signifikan dalam mengklasifikasikan  website  phishing,  maka  pada  subbab  ini  akan  ditampilkan  hasil  pengujian menggunakan  beberapa  model  dan  menggunakan  teknik  resampling  yang  sama.  Perbandingan  ini dilakukan  untuk  meyakinkan  bahwa  model  yang  diusulkan  adalah  model  yang  terbaik.  Perbandingan beberapa metode tersebut diukur menggunakan kinerja metode klasifikasi yang meliputi akurasi, recall, f1-score dan ROC.

## A. Akurasi Gradient Boosting Classifier
Untuk menggetahui seberapa baik model dalam mengklasifikasikan dengan benar jenis hewan sesuai dengan kelasnya dibandingkan dengan keseluruhan data, maka bisa kita lihat dari besaran nilai akurasi yang  dihasilkan  dari  model  yang  diusulkan.  Pada  tabel  3  akan  diapaparkan  hasil  pengujian  model gradient boosting classifier menggunakan beberapa learning rate dan variasi pembagian data atau split data  untuk  menyakinkan  bahwa  model  yang  diusulkan  merupakan  model  yang  paling  cocok  dengan data. Penelitian dilakukan dengan mencoba beberapa learning rate dan variasi split data yang kemudian diuji  menggunakan  model gradient boosting  classifier ,  didapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar 93,75%. Nilai ini didapatkan dari parameter learning rate sebesar 0,1 dan pembagian data sebesar 20% untuk data testing dan 80% untuk data training .
Tabel 3. Hasil Pengujian Nilai Akurasi
Akurasi Data training Data Testing Learning Rate 0.01 0.1 1 50% 50% 81.57% 86.84% 81.57% 60% 40% 74.2% 87.09% 80.64% 70% 30% 73.91% 82.60% 86.95% 80% 20% 68.75% 93.75% 87.5%

## B. Recall Gradient Boosting Classifier
Untuk menggetahui seberapa actual model dalam mengklasifikasikan dengan benar jenis hewan sesuai dengan  kelasnya  dibandingkan  dengan  kelas  hewan  tersebut,  maka  bisa  kita  lihat  dari  besaran  nilai recall yang dihasilkan dari model yang diusulkan. Pada tabel 3 akan diapaparkan hasil pengujian model gradient boosting classifier menggunakan beberapa learning rate dan variasi pembagian data atau split data  untuk  menyakinkan  bahwa  model  yang  diusulkan  merupakan  model  yang  paling  cocok  dengan data. Penelitian dilakukan dengan mencoba beberapa learning rate dan variasi split data yang kemudian diuji menggunakan model gradient boosting classifier , didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 94%. Nilai  ini  didapatkan  dari  parameter learning  rate sebesar  0,1  dan  pembagian  data  sebesar  20%  untuk data testing dan 80% untuk data training .
Tabel 4. Hasil Pengujian Nilai Recall
Recall Data training Data Testing Learning Rate 0.01 0.1 1 50% 50% 82% 87% 82% 60% 40% 74% 87% 81% 70% 30% 74% 83% 87% 80% 20% 69% 94% 88%

## C. Presisi Gradient Boosting Classifier
Untuk  menggetahui  perbandingan  antara true  positif dengan  banyaknya  data  yang  diprediksi  positif, maka bisa kita lihat dari besaran nilai presisi yang dihasilkan dari model yang diusulkan. Pada tabel 3 akan  diapaparkan  hasil  pengujian  model gradient  boosting  classifier menggunakan  beberapa  learning rate  dan  variasi  pembagian  data  atau  split  data  untuk  menyakinkan  bahwa  model  yang  diusulkan merupakan  model  yang  paling  cocok  dengan  data.  Dari  beberapa  learning  rate  dan  variasi split data yang  telah  diuji  menggunakan  model  gradient  boosting  classifier,  didapatkan  nilai  akurasi  tertinggi sebesar 96%. Nilai ini didapatkan dari parameter learning rate sebesar 0,1 dan pembagian data sebesar 20% untuk data testing dan 80% untuk data training .
Tabel 5. Hasil Pengujian Nilai Presisi Presisi Data training Data Testing Learning Rate 0.01 0.1 1 50% 50% 84% 88% 84% 60% 40% 65% 87% 83% 70% 30% 71% 82% 91% 80% 20% 53% 96% 84%
Tabel 6. Hasil Pengujian Nilai Mean Absolute Error (MSE) Mean Absolute Error (MSE) Data training Data Testing Learning Rate 0.01 0.1 1 50% 50% 0.447 0.263 0.368 60% 40% 0.677 0.225 0.483 70% 30% 0.65 0.391 0.260 80% 20% 0.75 0.125 0.3125

## D. Mean Ab solute Error (MSE) Gradient Boosting Classifier
Untuk menggetahui besarnya rata-rata kesalahan dalam serangkaian Kalsifikasi yang dilakukan model yang  diusulkan.  Pada  tabel  3  akan  diapaparkan  hasil  pengujian  model gradient  boosting  classifier menggunakan  beberapa learning  rate dan  variasi  pembagian  data  atau split data  untuk  menyakinkan bahwa  model  yang  diusulkan  merupakan  model  yang  paling  cocok  dengan  data.  Penelitian  dilakukan dengan  mencoba  beberapa learning  rate dan  variasi split data  yang  telah  diuji  menggunakan  model gradient boosting classifier , didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 12,5%. Nilai ini didapatkan dari parameter learning rate sebesar 0,1 dan pembagian data sebesar 20% untuk data testing dan 80% untuk data training .

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Klasifikasi jenis hewan pada kebun binatang yang memiliki multi-class menggunakan model gradient boosting  classifier ,  klasifikasi  terbaik  didapatkan  dengan  menerapkan  parameter boosting dengan n_estimators sebanyak  50, max_depth 3, sub  sample sebanyak  1.0, learning rate sebesar  0.1,  dan menggunakan criterion friedman Mse. Serta dengan menerapkan Split validation atau pembagian  data sebesar 80% untuk data training dan 20% untuk data testing .
Untuk megevaluasi model yang dibangun, Penulis menggunakan performance metrics seperti akurasi, recall , F1- score , ROC curve dan Mse. Hasil penelitian menyatakan bahwa model yang diusulkan lebih baik dari bebarapa model lain yang juga telah diuji dengan nilai akurasi  sebesar  93.75%, recall 94%, presisi  sebesar  96%  dan  MSE  untuk  mengukur  besarnya  rata-rata  kesalahan  dalam  serangkaian klasifikasi sebesar 12,5%, semakin kecil nilai MSE maka akan semakin baik dalam mengklasifikasikan. Untuk perbaikan hasil yang lebih akurat, diaharapkan pada penelitian berikutnya ada halhal yang perlu dicoba, seperti penambahan data amatan sehingga sebaran data dapat seimbang dan representative

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  P.  Anugrah  and  A.  Karya,  “Produk  Observasi  Interaktif  untuk  Sarana  Introduksi  Hewan  di Kebun  Binatang,” J.  Tingkat  Sarj.  Seni  Rupa  dan  Desain ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  376–382,  2014,
[Online]. Available: http://garuda.ristekbrin.go.id/documents/detail/270103
[2] N.  I. Widiastuti,  E. Rainarli, and  K. E. Dewi, “Peringkasan dan Support  Vector Machine pada Klasifikasi Dokumen,” J. Infotel , vol. 9, no. 4, p. 416, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.312.
[3] K.  Nugroho  and  S.  Murdowo,  “Klasifikasi  Jenis  Hewan  Pada  Kebun  Binatang  Dengan Menggunakan Metode Deep Neural Network,” J. Ilm. Infokam , vol. 18, no. 1, pp. 46–51, 2022, doi: 10.53845/infokam.v18i1.317.
[4] M. E. Al Rivan and Y. Yohannes, “Klasifikasi Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Dengan k- NN Menggunakan Fitur CAS dan HOG,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 169–176, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v5i2.139.
[5] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[6] A. M. Siregar and A. Puspabhuana, Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan Rapid Miner . Surakarta: Kekata Group, 2017.
[7] M. Arhami and M. Nasir, Data Mining - Algoritma dan Implementasi . Yogyakarta: ANDI, 2020.
[8] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  Bowo  Winarno,  “Klasifikasi  Dengan  Pohon  Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[9] S.  Febriani  and  H.  Sulistiani,  “Analisis  Data  Hasil  Diagnosa  Untuk  Klasifikasi  Gangguan Kepribadian  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” 89Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  4,  pp. 89–95, 2021.
[10]  H.  Azis,  F.  T.  Admojo,  and  E.  Susanti,  “Analisis  Perbandingan  Performa  Metode  Klasifikasi pada Dataset Multiclass Citra Busur Panah,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , pp. 2013– 2015, 2020.
[11]  M. N. H. S. Muttaqin Muttaqin, Arsan Kumala Jaya, Sitti Harlina, Wahyuddin S, Lutfi Hakim, Mochammad  Anshori,  Agus  Ambarwari,  Fergie  Joanda  Kaunang,  Green  Arther  Sandag, Harizahayu  Harizahayu,  Green  Ferry  Mandias,  Maria  F  V  Ruslau,  Adhi  Prasetio,  Khaidir Rahman Nasir, Data Science dan Pembelajaran Mesin . Sumatera Utara: Yayasan Kita Menulis, 2023.
[12]  E. Ismanto and M. Novalia, “Komparasi Kinerja Algoritma C4.5, Random Forest, dan Gradient Boosting  untuk  Klasifikasi  Komoditas,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  3,  pp.  400–410,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i3.4576.
[13]  S.  E.  Suryana,  B.  Warsito,  and  S.  Suparti,  “Penerapan  Gradient  Boosting  Dengan  Hyperopt Untuk  Memprediksi  Keberhasilan  Telemarketing  Bank,” J.  Gaussian ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  617– 623, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i4.31335.
[14]  U. L. Yuhana and A. Purwarianti, “Tuning Hyperparameter pada Gradient Boosting,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 134–139, 2022.
[15]  S. Suryono, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Sentimen Pada Twitter Dengan Naive Bayes Classifier,” Angkasa  J.  Ilm.  Bid.  Teknol. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  89,  2018,  doi: 10.28989/angkasa.v10i1.218.
[16]  J. J. Purnama, S. Rahayu, S. Nurdiani, T. Haryanti, and N. A. Mayangky, “Analisis Algoritma Klasifikasi Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Kanker Payudara,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 149–156, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.
[17]  R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi  Produk,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  3,  no.  1,  p.  89,  2018,  doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.