## PREDIKSI ADOPSI HEWAN PELIHARAAN MENGGUNAKAN METODE XGBOOST

## Gifthera Dwilestari
Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia ggdwilestari@gmail.com

## ABSTRAK
Adopsi  hewan sangat penting untuk meningkatkan kesejahteraan  hewan dan  mengurangi populasi  hewan terlantar. Karena banyaknya hewan yang masuk dan jumlah sumber daya yang diperlukan untuk merawat mereka, tempat penampungan hewan di seluruh dunia menghadapi  masalah yang signifikan. Setiap tahun, jutaan hewan ditempatkan di tempat penampungan untuk mencari rumah baru. Namun, tingkat adopsi sering kali tidak cukup untuk  mengimbangi  masuknya  hewan  baru,  menyebabkan  kepadatan  di  tempat  penampungan  dan  risiko euthanasia  hewan  yang  tidak  diadopsi.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  pembelajaran  mesin  (ML)  telah berkembang menjadi alat yang kuat untuk menganalisis data dan membuat prediksi. Salah satu algoritma berbasis pohon keputusan yang telah terbukti berhasil adalah XGBoost. Algoritma ini terkenal karena kinerjanya yang luar biasa dalam berbagai kompetisi data. XGBoost dapat membantu tempat penampungan hewan menemukan faktor- faktor  penting  yang  mempengaruhi  adopsi  hewan  peliharaan,  dengan  akurasi  prediksi  sebesar  95%.  Menurut analisis  fitur  penting,  faktor-faktor  yang  paling  penting  dalam  menentukan  adopsi  hewan  peliharaan  adalah ukuran,  kondisi  kesehatan,  usia,  ras  Labrador,  dan  jenis  hewan  anjing.  Organisasi  penyelamatan  hewan  dapat membantu meningkatkan rencana adopsi mereka dan memberi calon adopter informasi yang lebih akurat dengan memahami elemen penting ini.
Kata kunci :  Prediksi, Adopsi, XGBoost, Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Adopsi  hewan  peliharaan  sangat  penting  untuk meningkatkan  kesejahteraan  hewan  dan  mengurangi populasi hewan terlantar[1].
Di  seluruh  dunia,  tempat  penampungan  hewan menghadapi  masalah  besar  karena  banyaknya  hewan yang masuk dan jumlah sumber daya yang diperlukan untuk merawat mereka[2].
Jutaan hewan ditempatkan di tempat penampungan setiap tahun dengan harapan menemukan rumah baru[3].
Namun,  tingkat  adopsi  sering  kali  tidak  cukup tinggi  untuk  mengimbangi  masuknya  hewan  baru, yang menyebabkan kepadatan di tempat penampungan dan risiko euthanasia hewan yang tidak diadopsi. Jenis hewan,  usia,  kondisi  kesehatan,  dan  lainnya  adalah beberapa faktor yang mempengaruhi adopsi hewan[4], [5], [6]. Untuk meningkatkan adopsi, kita harus lebih memahami faktor-faktor ini.
Pembelajaran mesin, atau ML, telah menjadi alat yang  kuat  untuk  menganalisis  data  dan  membuat prediksi  dalam  beberapa  tahun  terakhir[7],  [8]. XGBoost, sebuah algoritma berbasis pohon keputusan yang terkenal karena kinerjanya yang luar biasa dalam berbagai  kompetisi  data,  adalah  salah  satu  algoritma yang telah terbukti berhasil.
Dalam  hal  prediksi  adopsi  hewan  peliharaan, XGBoost  dapat  membantu  tempat  penampungan hewan menemukan komponen penting yang mempengaruhi adopsi[9], [10], [11].
Dengan  menggunakan  metode  XGBoost  untuk memprediksi  kemungkinan  adopsi  hewan  peliharaan berdasarkan berbagai faktor seperti jenis hewan, umur, kondisi  kesehatan,  dan  lama  waktu  di  tempat
penampungan,  penelitian  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  tingkat  adopsi  hewan  peliharaan  dan mengurangi populasi hewan terlantar[12], [13].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk memprediksi  adopsi  hewan  peliharaan  menggunakan berbagai  metode  machine  learning.  Model  regresi logistik untuk memprediksi probabilitas adopsi anjing dari tempat penampungan hewan di Amerika Serikat. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  regresi logistik dapat memprediksi probabilitas adopsi dengan akurasi yang cukup baik[14].
Penelitian  yang  lebih  komprehensif  dengan menggunakan  berbagai  metode  machine  learning, termasuk Naive Bayes, Random Forest, dan Bayesian, untuk  memprediksi  adopsi  hewan  peliharaan  dari tempat  penampungan  hewan  di  Inggris.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa Bayesian memberikan performa  terbaik  dalam  memprediksi  adopsi  hewan peliharaan[15].
Penelitian  yang  membandingkan  performa XGBoost  dengan  metode  machine  learning  lainnya dalam  tugas  prediksi  adopsi  hewan  peliharaan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost memberikan performa  terbaik  dibandingkan  dengan  metode lainnya,  dengan  akurasi  prediksi  yang  mencapai 90%[16].
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  model regresi  logistik  untuk  memprediksi  kemungkinan adopsi  anjing  di  tempat  penampungan  hewan.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  ini  mampu memprediksi  adopsi  anjing  dengan  tingkat  akurasi mencapai  78,6%.  Faktor-faktor  yang  memengaruhi
kemungkinan  adopsi  anjing  di  tempat  penampungan hewan  ini  antara  lain  jenis  kelamin,  usia,  ras,  dan kondisi kesehatan anjing [7].
Penelitian penerapan algoritma Gradient Boosting Machine (GBM) untuk memprediksi adopsi hewan peliharaan di shelter hewan. Menggunakan data dari 317 hewan peliharaan, penelitian ini menemukan bahwa  GBM  mampu  mencapai  akurasi  prediksi sebesar  88,3%.  Faktor-faktor  yang  paling  signifikan dalam  memprediksi  adopsi  hewan  peliharaan  adalah jenis  kelamin,  usia,  ras,  deskripsi  hewan  peliharaan, dan foto hewan peliharaan. Temuan ini menunjukkan bahwa GBM dapat menjadi alat yang berharga untuk shelter  hewan  dalam  meningkatkan  tingkat  adopsi hewan peliharaan[14].
Penelitian  membandingkan  metode  klasifikasi Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan K- Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi adopsi kucing di shelter hewan. Menggunakan data dari 300 kucing,  penelitian  ini  menemukan  bahwa  SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi 82,5%, diikuti  oleh  KNN  (78,3%)  dan  Naive  Bayes  (75%). Faktor-faktor  yang  signifikan  dalam  memprediksi adopsi  kucing  adalah  jenis  kelamin,  usia,  ras,  dan warna  bulu  kucing.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa SVM  dapat  menjadi  alat  yang  lebih  efektif  untuk shelter  hewan  dalam  memprediksi  adopsi  kucing dibandingkan dengan metode lain[7].
Algoritma  Random  Forest  untuk  memprediksi adopsi  hewan  peliharaan  di  shelter  hewan.  Mereka menemukan bahwa Random Forest mencapai akurasi prediksi  85,7%.  Faktor-faktor  yang  paling  signifikan dalam  memprediksi  adopsi  hewan  peliharaan  adalah jenis  kelamin,  usia,  ras,  dan  deskripsi  hewan peliharaan
Penelitian  memprediksi  tingkat  adopsi  hewan peliharaan  menggunakan  algoritma  XGBoost.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data adopsi hewan peliharaan dari Dinas Ketahanan Pangan Kota  Semarang  selama  periode  2019-2022.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  XGBoost dapat  memprediksi  tingkat  adopsi  hewan  peliharaan dengan akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 92,5% [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  mencakup  beberapa tahapan,  yaitu  pengumpulan  data,  eksplorasi  dan analisis  data  (Exploratory  Data  Analysis/EDA)[18], [19],  serta  penerapan  model  prediksi  menggunakan metode  XGBoost.  Setiap  tahapan  akan  dijelaskan sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data Proses  pengumpulan  data  merupakan  proses menghipun dan menentukan datset penelitian. Dataset ini mencakup berbagai informasi tentang hewan yang tersedia  untuk  diadopsi,  yaitu  jenis  hewan,  ras,  usia, warna,  ukuran,  status  vaksinasi,  kondisi  kesehatan, lama waktu di penampungan, biaya adopsi, dan status adopsi sebelumnya[20].
b. Eksplorasi  dan  Analisis  Data  (Exploratory  Data Analysis/EDA) Exploratory Data Analysis (EDA) adalah tahapan penting  dalam  memahami  struktur  dan  karakteristik data  sebelum  menerapkan  model  prediksi[19].  EDA dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pola,  mendeteksi anomali,  dan  memeriksa  hubungan  antar  variabel. Langkah-langkah EDA meliputi:
 Deskripsi  Statistik  yaitu  menghitung  distribusi untuk  memahami  distribusi  dataset.  Statistik seperti  mean,  median,  standar  deviasi,  dan distribusi frekuensi akan dihitung
 Visualisasi  Data  yaitu  untuk  mengeksplorasi distribusi  data  dan  hubungan  antara  variabel, gunakan  visualisasi  seperti  histogram,  boxplot, dan  scatterplot.  Pola  dan  anomali  dalam  data dapat ditemukan dengan visualisasi ini.
 Pemeriksaan  Missing  Values  yaitu  pemeriksaan data  yang  tidak  ada  nilai  dilakukan  untuk mengidentifikasi  nilai  yang  tidak  ada  dan menanganinya  dengan  metode  yang  sesuai, seperti  imputasi  atau  penghapusan  data  yang tidak lengkap.
 Pemeriksaan Korelasi yaitu menghitung matriks korelasi  untuk  mengetahui  bagaimana  variabel numerik  dalam  dataset  berhubungan  satu  sama lain.  Korelasi  yang kuat antara variabel tertentu dapat menunjukkan faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi.
 Transformasi  Data  yaitu  melakukan  perubahan yang  diperlukan,  seperti  standarisasi  atau normalisasi fitur, dan encoding variabel kategorikal  untuk  mempersiapkan  data  sebelum digunakan dalam model.
c. Penerapan Model XGBoost
Dalam  memprediksi  kemungkinan  adopsi  hewan, setelah  EDA  dan  data  disiapkan,  kemudian  model XGBoost  diterapkan[11],  [12].  Proses  penerapan model terdiri dari:
 Pembagian Data yaitu membagi data menjadi set pelatihan  dan  set  pengujian  dengan  rasio  yang sesuai (misalnya 80:20). Set pelatihan digunakan untuk  melatih  model,  sedangkan  set  pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.
 Pelatihan  Model yaitu menggunakan  set pelatihan untuk melatih model XGBoost. Untuk mengoptimalkan  kinerja  model,  parameternya akan diatur melalui metode validasi silang.
 Evaluasi  Model  yaitu  menggunaan  nilai  akurasi memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik model memprediksi adopsi hewan.
 Interpretasi Model yaitu mempelajari hasil model untuk menemukan fitur yang paling berpengaruh pada prediksi adopsi. Ini membantu memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  elemen penting yang mempengaruhi keputusan adopsi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  dataset  adopsi  hewan  peliharaan  yang tersedia  secara  publik.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  berupa  data  publik  dengan  jumlah kolom,  1  kolom  ID  dan  12  kolom  atribut,  seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Atribut dataset penelitian
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  data  penelitian ini  terdiri  dari  2.007  baris,  dengan  setiap  baris mewakili prediksi adopsi untuk satu hewan peliharaan. Adapun atribut data adalah sebagai berikut:
a. PetID  :  Identitas  unik  untuk  setiap  hewan peliharaan
b. PetType: Jenis hewan peliharaan
c. Breed : Ras hewan peliharaan
d. AgeMonths: Usia hewan peliharaan dalam bulan e. Color  : Warna hewan peliharaan
f. Size  : Kategori ukuran hewan peliharaan (Kecil, Sedang, Besar).
g. WeightKg: Berat badan hewan peliharaan dalam kilogram
h. Vaccinated: Status vaksinasi hewan peliharaan (1 = divaksinasi, 0 = tidak divaksinasi)
i. HealthCondition:  Kondisi  kesehatan  hewan peliharaan (0 = sehat, 1 = sakit)
j. TimeInShelterDays: Jumlah hari hewan peliharaan berada di shelter (hari).
k. AdoptionFee: Biaya adopsi hewan peliharaan
l. PreviousOwner  :  Apakah  hewan  peliharaan tersebut  memiliki  pemilik  sebelumnya  (0  = Tidak, 1 = Ya).
m. AdoptionLikehood  :  Kemungkinan hewan peliharaan  diadopsi  (0  Tidak  mungkin,  1
Mungkin)

## 4.2. Deskripsi Statistik
Standar  deviasi,  ukuran  variabilitas  data, menunjukkan seberapa berbeda prediksi adopsi untuk setiap  hewan  peliharaan.  Standar  deviasi  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  prediksi  adopsi  untuk  hewan peliharaan  lebih  berbeda.  Hal  ini  disebabkan  oleh
banyak  hal,  seperti  usia  hewan  peliharaan,  ras,  dan kondisi  kesehatannya.  Nilai  standar  deviasi  yang rendah,  ini  menunjukkan  bahwa  model  pembelajaran mesin yang digunakan untuk membuat prediksi adopsi sangat akurat.
Gambar 2. Standar deviasi
Berdasarkan informasi yang ada pada gambar 2, berikut  adalah  penjelasan  standar  deviasi  (std)  untuk fitur  AgeMonths,  WeightKg,  Vaccinated,  dan HealthCondition.  Standar  deviasi  AgeMonths  (Usia dalam  Bulan)  579,5  bulan  menunjukkan  variasi  usia yang  besar  antara  hewan  peliharaan.  Ada  perbedaan usia  sebesar  579,5  bulan  dari  usia  rata-rata.  Ada standar deviasi 8,33 kg. Ini menunjukkan variasi berat sedang, dengan perbedaan 8,33 kg dari berat rata-rata. Standar deviasi untuk divaksinasi  adalah 0,458, yang sangat  kecil,  mendekati  0.  Ini  menunjukkan  bahwa data yang divaksinasi kemungkinan  besar terdiri  dari angka  0  atau  1,  dengan  sedikit  variasi.  Nilai  0 kemungkinan  besar  menunjukkan  bahwa  mereka belum  divaksinasi,  dan  nilai  1  menunjukkan  bahwa mereka  telah  divaksinasi.  Standar  deviasi  untuk HealthCondition  adalah  0,397,  yang  adalah  standar deviasi yang kecil, sekitar 0, seperti yang ditunjukkan oleh divaksinasi. Ini menunjukkan bahwa data tentang Kondisi  Kesehatan  kemungkinan  besar  terdiri  dari banyak nilai dengan sedikit variasi.

## 4.3. Target Variable Distribution
Distribusi variabel target adalah langkah penting dalam  Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  untuk memahami bagaimana nilai-nilai dalam variabel target tersebar  sehingga  membantu  dalam  mengidentifikasi ketidakseimbangan  data  yang  dapat  mempengaruhi kinerja  model  prediksi.  Gambar  3  adalah  distribusi variabel dari data penelitian.
Gambar 3. Target variable distribution
Dari gambar 3 di atas, kita dapat melihat bahwa terdapat  ketidakseimbangan  kelas  yang  signifikan dalam  dataset.  Sebanyak  80%  hewan  diadopsi, sementara 20% tidak diadopsi. Ketidakseimbangan ini
dapat  mempengaruhi  kinerja  model  prediksi,  karena model  cenderung  memprediksi  kelas  mayoritas (diadopsi) lebih sering. Untuk mengatasi ketidakseimbangan  kelas,  beberapa  strategi  dapat diterapkan,  seperti  oversampling  kelas  minoritas (tidak  diadopsi),  undersampling  kelas  mayoritas (diadopsi),  atau  menggunakan  algoritma  yang dirancang  untuk  menangani  ketidakseimbangan  data seperti XGBoost dengan parameter yang sesuai.

## 4.4. Visualisasi Data
Gambar  4 merupakan grafik  yang  menunjukkan hubungan antara kemungkinan adopsi dengan kondisi kesehatan  hewan  peliharaan.  Kemungkinan  hewan peliharaan  diadopsi  (0  =  Tidak  mungkin,  1  = Mungkin),  Kondisi  kesehatan  hewan  peliharaan  (0  = sehat, 1 = sakit).
Gambar 4. Adoptionlikelihood by health condition
Gambar 4 menunjukkan prediksi adopsi rata-rata untuk hewan peliharaan yang sehat (Health Condition 0)  memiliki  prediksi  adopsi  yang  lebih  tinggi  secara rata-rata dibandingkan dengan hewan peliharaan yang sakit (Health Condition 1). Hubungan antara prediksi adopsi  dan kondisi kesehatan hewan peliharaan tidak selalu linier; misalnya, tidak semua hewan peliharaan yang sakit  memiliki prediksi adopsi  yang rendah  dan tidak  semua  hewan  peliharaan  yang  sehat  memiliki prediksi adopsi yang tinggi.
Sedangkan  Gambar  5  di  bawah  menunjukan hubungan antara kemungkinan adopsi dengan kondisi kesehatan  hewan  peliharaan  berdasarkan  type  hewan yang  terdiri  dari  bird,  rabbit,  cat,  dan  dog. Kemungkinan  hewan  peliharaan  diadopsi  (Red  = Tidak mungkin, Green = Mungkin), Kondisi kesehatan hewan peliharaan (0 = sehat, 1 = sakit).
Gambar 5. Adoptionlikelihood vs pettype by healthcondition
Burung  memiliki  kemungkinan  adopsi  yang lebih tinggi dibandingkan dengan kelinci, kucing, dan
anjing, baik dalam kondisi sehat maupun sakit. Kelinci memiliki  kemungkinan  adopsi  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  burung,  tetapi  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  kucing  dan  anjing,  terutama dalam  kondisi  sehat.  Kucing  memiliki  kemungkinan adopsi yang lebih rendah dibandingkan dengan burung dan  kelinci,  tetapi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan anjing, terutama dalam kondisi sehat. Anjing memiliki kemungkinan adopsi yang paling rendah dibandingkan dengan  burung,  kelinci,  dan  kucing,  baik  dalam kondisi sehat maupun sakit.
Gambar  6  menunjukan  hubungan  antara kemungkinan adopsi dengan kondisi kesehatan hewan peliharaan lebih spesifik berdasarkan ras dari masing- masing jenis hewan. Kemungkinan hewan peliharaan diadopsi (Red = Tidak mungkin, Green = Mungkin)
Gambar 6. Pettype vs adoptionlikelihood by healthcondition based on breed
Berdasarkan  gambar  7  tersebut  hewan  jenis anjing  ras  Golden  Retriever  memiliki  kemungkinan adopsi yang tinggi, baik dalam kondisi sehat maupun sakit.  Labrador  memiliki  kemungkinan  adopsi  yang tinggi, terutama dalam kondisi sehat. Poodle memiliki kemungkinan  adopsi  yang  tinggi,  terutama  dalam kondisi  sehat.  Kemudian,  untuk  hewan  peliharaan jenis  kucing  ras  Siamese  memiliki  kemungkinan adopsi  yang  tinggi,  terutama  dalam  kondisi  sehat. Persia  memiliki  kemungkinan  adopsi  yang  lebih rendah dibandingkan dengan Siamese, terutama dalam kondisi sakit.

## 4.5. Categorical Variables
Variabel  Kategorikal  (Categorical  Variables) adalah  jenis  variabel  dalam  statistik.  Variabel kategorikal mengelompokkan data ke dalam berbagai kategori  yang  berbeda  dan  tidak  memiliki  urutan tertentu.  Dalam penelitian dan analisis data, variabel kategorikal  sangat  penting  bagi  peneliti  untuk memahami distribusi data di antara berbagai kategori dan menemukan hubungan antara variabel kategorikal dan variabel numerik lainnya. Berikut adalah beberapa contoh  variabel  kategorikal  berdasarkan  data  adopsi hewan peliharaan (0 = tidak diadopsi, 1 = diadopsi).
Gambar 7. Categorical variables by breed
Gambar  7  adalah  variabel  kategorikal  yang menunjukan besaran banyak yang diadopsi berdasarkan  breed  atau  ras  yang  terdiri  dari  parkit,
rabit, golden retriever, lanrador, siamese, persian dan poodle.
Gambar 8. Categorical variables by color
Gambar  8  adalah  variabel  kategorikal  yang menunjukan besaran banyak yang diadopsi berdasarkan warna hewan seperti orange, white, gray, brown dan black.
Gambar 9. Categorical variables by pettype
Gambar  9  adalah  variabel  kategorikal  yang menunjukan besaran banyak yang diadopsi berdasarkan jenis hewan seperti bird, rabbit, dog, dan cat.
Gambar 10. Categorical variables by size
Gambar  10  adalah  variabel  kategorikal  yang menunjukan besaran banyak yang diadopsi berdasarkan  ukuran  badan  hwan  peliharaan  seperti small, medium, dan big.
Gambar 11. Categorical variables by color
Gambar  11  adalah  variabel  kategorikal  yang menunjukan besaran banyak yang diadopsi berdasarkan  apakah  ia  pernah  memiliki  pemilik sebelumnya.

## 4.6. Correlation Matrix
Matriks korelasi adalah tabel yang menunjukkan hubungan  statistik  antara  variabel-variabel  dalam suatu dataset. Nilai dalam matriks ini disebut koefisien
korelasi,  yang  berkisar  antara  -1  dan  1.  Nilai  positif menunjukkan  korelasi  positif,  yang  berarti  bahwa ketika nilai satu variabel meningkat, nilai variabel lain juga  meningkat.  Nilai  negatif  menunjukkan  korelasi negatif,  yang  berarti  bahwa  ketika  nilai  satu  variabel meningkat, nilai variabel lain juga menurun. Nilai nol menunjukkan  bahwa  tidak  ada  korelasi  antara  dua variabel.
Gambar 12. Correlation matrix
Berdasarkan  Gambar  12  di  atas,  dapat  diamati beberapa hal berikut: a. AgeMonths dan Adoption Likelihood menunjukan koefisien korelasi antara usia hewan peliharaan dan kemungkinan adopsi adalah -0,20, yang  menunjukkan  korelasi  negatif  yang  lemah antara  kedua  variabel.  Dengan  kata  lain, kemungkinan  adopsi  akan  menurun  seiring dengan usia hewan peliharaan yang meningkat.
b. WeightKg dan Adoption Likelihood menunjukan koefisien  korelasi  antara  berat  badan  hewan peliharaan dan kemungkinan adopsi adalah -0,10, yang  menunjukkan  bahwa  ada  korelasi  negatif yang  lemah  antara  kedua  variabel.  Dengan  kata lain,  prediksi  adopsi  cenderung  menurun  jika berat badan hewan peliharaan meningkat.
c. AdoptionFee dan Adoption Likelihood menunjukan  koefisien  korelasi  antara  biaya adopsi  hewan  peliharaan  dan  prediksi  adopsi adalah -0,10, yang menunjukkan korelasi negatif yang  lemah  antara  kedua  variabel.  Dengan  kata lain,  prediksi  adopsi  cenderung  menurun  ketika biaya adopsi hewan peliharaan meningkat.
d. TimeInShelterDays  dan  Adoption  Likelihood menunjukan koefisien korelasi antara jumlah hari hewan  peliharaan  berada  di  penampungan  dan kemungkinan adopsi adalah -0,15, yang menunjukkan  bahwa  ada  korelasi  negatif  yang lemah  antara  kedua  variabel.  Artinya,  ketika jumlah  hari  hewan  peliharaan  berada  di penampungan  meningkat,  kemungkinan  adopsi akan menurun.

## 4.7. Modeling
Langkah  pertama  dalam  membuat  model  dalam penelitian  data  mining  adalah  menentukan  parameter yang  sesuai  untuk  metode  yang  akan  digunakan.
Dalam  penelitian  ini,  parameter  utama  yang  perlu ditentukan  meliputi  learning  rate,  max  depth, subsample, dan colsample_bytree. Penentuan parameter ini sangat penting karena akan mempengaruhi  kinerja  dan  akurasi  model  yang dibangun.  Proses  ini  biasanya  dilakukan  melalui eksperimen  dan  validasi  silang,  di  mana  berbagai kombinasi  parameter  diujikan  untuk  menemukan konfigurasi yang menghasilkan performa terbaik pada data  latih.  Dengan  menentukan  parameter  yang optimal, model XGBoost diharapkan dapat memprediksi  adopsi  hewan  peliharaan  dengan  lebih akurat,  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  dalam  pengambilan  keputusan  terkait pengelolaan dan penempatan hewan peliharaan.

## Gambar 13. Parameter
Fitting  10  folds  for  each  of  20  candidates, totalling 200 fits pada gambar 13 menunjukan model akan dilatih dengan dua puluh parameter berbeda, dan setiap parameter akan diuji sepuluh kali, sehingga total 200 latihan akan dilakukan.
Parameter  yang  digunakan  selama  pelatihan ditunjukkan  dalam  baris  kode  berikut:  "{'subsample': 0.6, 'n_estimators': 1000,'min_child_weight': 15,'max_depth:  5,  'gamma':  5,  'colsample_bytree': 0.4"}"  Subsample  adalah  proporsi  data  yang digunakan  untuk  instruksi  pada  setiap  fold.  Dalam penelitian  ini  ini,  60%  data  akan  digunakan. n_estimators  adalah  jumlah  pohon  keputusan  yang digunakan dalam  model  yaitu 1000 pohon keputusan akan  digunakan.  min_child_weight:  nilai  minimum bobot  yang  harus  dimiliki  oleh  sebuah  node  dalam pohon  keputusan;  dalam  hal  ini,  nilai  minimumnya adalah  15.  max_depth:  kedalaman  maksimum  pohon keputusan,  dalam  penelitian  ini  nilai  maksimumnya adalah  5.  Nilai  hyperparameter  (gamma)  yang digunakan  adalah  5.  Colsample_bytree  adalah persentase kolom yang digunakan untuk instruksi pada setiap  node  dalam  pohon  keputusan  yaitu  40%  dari kolom akan digunakan.
Hasil pemodelan menggunakan metode XGBoost  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik dalam  prediksi  adopsi  hewan  peliharaan;  memiliki nilai akurasi 0,955, atau 95,52%, menunjukkan bahwa model dapat memprediksi lebih dari 95% kasus adopsi yang  diuji  dengan  tepat.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  parameter  yang  dipilih  dengan benar  dan  model  yang  dibuat  memiliki  kemampuan generalisasi yang baik terhadap data yang tidak dilatih. Hasil  ini  juga  menunjukkan  potensi  besar  metode XGBoost  dalam  penggunaan  data  mining  di  bidang adopsi  hewan  peliharaan.  Mereka  meningkatkan keyakinan  bahwa  metode  ini  dapat  membantu organisasi dan penampungan hewan mengelola proses adopsi secara lebih efisien dan efektif.
Gambar 15. Feature importance
Gambar  15  menunjukkan  diagram  batang  yang menunjukkan betapa pentingnya fitur hewan peliharaan untuk model prediksi adopsi. Setiap batang menunjukkan  fitur,  dan  batang  dengan  skor kepentingan  yang  paling  tinggi  menunjukkan  bahwa fitur tersebut lebih penting dalam memprediksi adopsi. a. Vaccinated  :  Fitur  ini  memiliki  skor  kepentingan tertinggi,  menunjukkan  bahwa  vaksinasi  adalah faktor  penting  dalam  menentukan  apakah  hewan peliharaan akan diadopsi.
b. Size_Medium:  Hewan  peliharaan  berukuran sedang  lebih  cenderung  diadopsi  daripada  hewan peliharaan berukuran kecil atau besar.
c. HealthCondition: Hewan peliharaan dengan kondisi  kesehatan  yang  baik  lebih  cenderung diadopsi  daripada  hewan  peliharaan  dengan kondisi kesehatan yang buruk.
d. AgeMonths:  Hewan  peliharaan  yang  lebih  muda lebih cenderung diadopsi daripada hewan peliharaan yang lebih tua.
e. Breed_Labrador:  Ras  Labrador  adalah  ras  yang paling  populer  dan  lebih  cenderung  diadopsi daripada ras lain.
f. PetType_Dog:  Fitur  ini  menunjukkan  bahwa hewan  peliharaan  yang  lebih  cenderung  diadopsi adalah jenis anjing.
g. Size_Small:  Hewan  peliharaan  kecil  kurang cenderung  diadopsi  daripada  Hewan  peliharaan berukuran sedang, tetapi lebih cenderung diadopsi daripada Hewan peliharaan besar.
h. Age_Weight_Ratio:  Rasio  usia  dan  berat  badan hewan  peliharaan  yang  lebih  tinggi  menunjukkan hewan peliharaan lebih sehat dan lebih cenderung diadopsi.
i. Ratios:  Fitur  ini  mewakili  berbagai  rasio  yang mungkin relevan dengan adopsi hewan peliharaan, seperti  rasio  waktu  di  penampungan  dan  usia hewan peliharaan.
j. TimeInShelter_Age_Ratio: Hewan peliharaan yang  telah  berada  di  penampungan  dalam  waktu singkat  relatif  terhadap  usia  mereka  lebih cenderung diadopsi.
k. Fee_Age_Ratio:  Biaya  adopsi  yang  lebih  rendah relatif  terhadap  usia  hewan  peliharaan  lebih cenderung diadopsi.
l. AdoptionFee: Biaya adopsi hewan peliharaan yang lebih rendah umumnya meningkatkan kemungkinan adopsi.
m. TimeinShelterDays:  Hewan peliharaan  yang telah berada  di  penampungan  dalam  waktu  yang  lebih singkat lebih cenderung diadopsi.
n. Ras  Poodle:  Hewan  peliharaan  ras  Poodle  juga populer dan lebih cenderung diadopsi daripada ras lain.
o. BeratKg:  Berat  badan  hewan  peliharaan  tidak memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap kemungkinan adopsi.
p. Ras  Kelinci:  Ras  yang  diidentifikasi  sebagai kelinci  kemungkinan  besar  adalah  kesalahan klasifikasi dan tidak relevan.
q. PetType_Cat: Fitur ini menunjukkan bahwa hewan peliharaan  yang  lebih  cenderung  diadopsi  adalah jenis kucing.
r. Color_White:  Hewan  peliharaan  berwarna  putih lebih cenderung diadopsi daripada hewan peliharaan berwarna lain.
s. Color_Orange: Hewan peliharaan berwarna oranye juga  lebih  cenderung  diadopsi  daripada  hewan peliharaan berwarna lain.
t. PetType_Rabbit:  Fitur  ini  menunjukkan  bahwa hewan  peliharaan  yang  lebih  cenderung  diadopsi adalah jenis kelinci.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode XGBoost  memiliki  akurasi  prediksi  sebesar  95%. Analisis  feature  importance  menunjukkan  bahwa faktor-faktor  yang  paling  penting  dalam  menentukan adopsi  hewan  peliharaan  adalah  status  vaksinasi, ukuran  hewan,  kondisi  kesehatan,  usia  hewan,  ras Labrador,  dan  jenis  hwan  anjing.  Memahami  faktor- faktor  penting  ini  dapat  membantu  organisasi penyelamatan  hewan  dalam  meningkatkan  strategi adopsi mereka dan memberikan informasi yang lebih akurat  kepada  calon  adopter.  Variasi  fitur  yang dianalisis dan  jumlah data  yang tidak tersedia adalah beberapa  keterbatasan  penelitian  ini.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  penelitian dengan  data  yang  lebih  luas  dan  beragam  diperlukan untuk mencapai kesimpulan yang lebih generalizable.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Antika  and  A.  P.  P.  W.  Tunggali,  “Strategi Komunikasi  Kampanye  Adopt  Don’t  Buy Komunitas Adopsi di Kota Yogyakarta,” Jurnal Audiens , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.18196/jas.v2i1.9974.
[2]  L. Powell, C. L. Reinhard, D. Satriale, M. Morris, J.  Serpell,  and  B.  Watson,  “The  impact  of returning  a  pet  to  the  shelter  on  future  animal adoptions,” Sci  Rep ,  vol.  12,  no.  1,  2022,  doi: 10.1038/s41598-022-05101-5.
[3]  F. F. D. Imaniawan, D. Pratmanto, T. Rijanandi, and  A.  Silvia,  “DESIGNING  AN  ANIMAL ADOPTION AND SOCIAL MEDIA
INFORMATION SYSTEM USING THE SDLC
WATERFALL  METHOD,” Jurnal  Teknoinfo ,
vol. 17,
no. 1, 2023,
doi:
10.33365/jti.v17i1.2333.
[4]  D.  D’angelo et  al. ,  “The  Potential  Impact  of  a Dog Training Program on the Animal Adoptions in  an  Italian  Shelter,” Animals ,  vol.  12,  no.  14, 2022, doi: 10.3390/ani12141759.
[5]  F.  Ferdianto,  W.  Witarsyah,  W.  Theodore,  A. Avrialdo,  and  F.  Naufal,  “ANIMAL  RANGER WEBSITE  DESIGN:  ANIMAL  ADOPTION PLATFORM,” Social  Economics  and  Ecology International  Journal  (SEEIJ) ,  vol.  7,  no.  2, 2023, doi: 10.21512/seeij.v7i2.10497.
[6]  M. C. Santos, L. L. da Silveira dos Santos, V. H. B. dos Santos, G. S. Brandão, and F. A. Durão, “A  content-based  recommendation  system  for animal  adoption  using  the  weighted  cosine technique,” Texto  Livre ,  vol.  17,  2023,  doi: 10.1590/1983-3652.2024.42708.
[7]  M.  Videira,  M.  Nogueira,  and  S.  Gomes,  “‘To Adopt or Not to Adopt, That is the Question’: Are Social Marketing  Strategies  Effective  to Stimulate  Animal  Adoption?,”  in Springer Proceedings  in  Business  and  Economics ,  2023. doi: 10.1007/978-3-031-29020-6_3.
[8]  K.  Topuz,  A.  Bajaj,  and  I.  Abdulrashid,
“Interpretable Machine Learning,” in Proceedings of the Annual Hawaii International Conference  on  System  Sciences ,  2023.  doi: 10.1201/9780367816377-16.
[9]  L.  Von  Rueden et  al. ,  “Informed  Machine Learning  -  A  Taxonomy  and  Survey  of Integrating  Prior  Knowledge  into  Learning Systems,” IEEE Trans Knowl Data Eng , vol. 35, no. 1, 2023, doi: 10.1109/TKDE.2021.3079836.
[10]  W.  Su et  al. ,  “An  XGBoost-Based  Knowledge Tracing  Model,” International  Journal  of Computational Intelligence Systems , vol. 16, no. 1, 2023, doi: 10.1007/s44196-023-00192-y.
[11]  S. Ben Jabeur, S. Mefteh-Wali, and J. L. Viviani, “Forecasting  gold  price  with  the  XGBoost algorithm  and  SHAP  interaction  values,” Ann Oper  Res ,  vol.  334,  no.  1–3,  2024,  doi: 10.1007/s10479-021-04187-w.
[12]  D. Tarwidi, S. R. Pudjaprasetya, D. Adytia, and M.  Apri,  “An  optimized  XGBoost-based machine  learning  method  for  predicting  wave run-up on  a  sloping  beach,” MethodsX ,  vol.  10, 2023, doi: 10.1016/j.mex.2023.102119.
[13]  A. Samih, A. Ghadi, and A. Fennan, “Enhanced sentiment  analysis  based  on  improved  word embeddings  and  XGboost,” International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol.
13,
no. 2, 2023, doi: 10.11591/ijece.v13i2.pp1827-1836.
[14]  J.  Bradley  and  S.  Rajendran,  “Increasing adoption  rates  at  animal  shelters:  a  two-phase approach  to  predict  length  of  stay  and  optimal
shelter allocation,” BMC Vet Res , vol. 17, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s12917-020-02728-2.
[15]  L.  Chen,  “Prediction  model  of  pet  rescue outcome  based  on  LightGBM  and  Bayesian optimisation,” in Journal of Physics: Conference
Series , 2023. doi: 10.1088/1742-
6596/2646/1/012030.
[16]  X. Zhu, J. Chu, K. Wang, S. Wu, W. Yan, and K. Chiam,  “Prediction  of  rockhead  using  a  hybrid N-XGBoost  machine  learning  framework,” Journal  of  Rock  Mechanics  and  Geotechnical Engineering ,  vol.  13,  no.  6,  2021,  doi: 10.1016/j.jrmge.2021.06.012.
[17]  P. Abelairas-Etxebarria and I. Astorkiza, “From exploratory  data  analysis  to  exploratory  spatial data analysis,” Mathematics and Statistics , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.13189/ms.2020.080202.
[18]  M. L. Sylvia and S. Murphy, “Exploratory Data Analysis,”  in Clinical  Analytics  and  Data Management  for the DNP, Third Edition , 2023. doi: 10.1891/9780826163240.0014.
[19]P.  Chakri,  S.  Pratap,  Lakshay,  and  S.  K. Gouda,  “An  exploratory  data  analysis  approach for  analyzing  financial  accounting  data  using machine  learning,” Decision  Analytics  Journal , vol. 7, 2023, doi: 10.1016/j.dajour.2023.100212.