## ALGORITMA XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR MINUM
Muhammad Dava Maulana, Asep Id Hadiana, Fajri Rakhmat Umbara Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 muhammad.dava@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Air  adalah  sumber  daya  alam  yang  penting  bagi  keberlangsungan  hidup  organisme  di  bumi,  termasuk manusia,  hewan,  dan  tumbuhan.  Namun,  potensi  tercemarnya  air  oleh  bakteri  dan  zat  mineral  berbahaya mengancam kesehatan manusia. Penyebab utama tercemarnya air meliputi aktivitas manusia yang intens, proses industri  kompleks,  dan  kurangnya  kesadaran  akan  dampak  limbah  yang  dibuang  sembarangan  ke  perairan. Kualitas  air  bisa  diukur  dengan  berbagai  parameter,  dan  pendekatan  machine  learning  dapat  digunakan  untuk klasifikasi kualitas air. Salah satu metode yang efektif adalah XGBoost, sebuah varian gradient tree boosting yang mampu meningkatkan akurasi prediksi dengan mengurangi overfitting. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa XGBoost  memiliki performa  yang  baik dalam klasifikasi, bahkan  mengungguli  beberapa algoritma  lain seperti Naïve Bayes dan Random Forest  dalam konteks tertentu. Penelitian  ini  juga bertujuan untuk mengukur akurasi algoritma XGBoost dalam melakukan klasifikasi kualitas air. Hasil percobaan menunjukan dengan dataset sebanyak  2400  dengan  pembagian  data  latih  80%  dan  data  uji  20%,  yang  terdiri  dari  1200  data  kelas  dapat diminum dan 1200 data kelas tidak dapat diminum. Akurasi yang didapat adalah 82.29%, precision 78.62%, recall 85.90% dan f1-score 82.09%.
Kata kunci: Air, Data Mining, Klasifikasi, XGBoost, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Air adalah sumber daya alam yang sangat penting serta diperlukan untuk aktivitas dan untuk menopang keberlangsungan hidup organisme, termasuk manusia, hewan, dan tumbuhan di bumi[1]. Tetapi tidak semua air  aman  untuk  dikonsumsi  karena  air  bisa  tercemar oleh  bakteri  serta  zat  mineral  yang  merugikan  bagi kesehatan  manusia[2].  Hal  ini  bisa  terjadi  sebab sumber  air  atau  lingkungan  disekitarnya  tercemar, sehingga  menyebabkan  kualitas  air  menurun[2],  [3]. Faktor yang mengakibatkan air tercemar ialah aktivitas manusia  yang  semakin  intens,  proses  industri  yang semakin rumit, pembuangan limbah secara tidak benar ke  sungai,  dan  kurangnya  kesadaran  dari  masyarakat akan bahaya dari pembuangan limbah sembarangan ke air sungai, sehingga air tidak dapat dikonsumsi lagi[4], [5].
Untuk  mengetahui  kualitas    air    biasanya digambarkan  dalam  bentuk  parameter  dan  variabel, berbagai  jenis  parameter  digunakan  sebagai  dasar untuk  membangun  sebuah  model  dalam  machine learning[3].  Dalam  machine  learning  terdapat  teknik klasifikasi  yang  digunakan  untuk  membuat  prediksi dan  mengelompokkan  data  ke  dalam  kelas-kelas tertentu  berdasarkan  karakteristik  atau  ciri-ciri  yang sama[6].  Terdapat  banyak  metode  klasifikasi  dalam machine learning salah satunya yaitu XGBoost . XGBoost merupakan  singkatan  dari  “ Extreme Gradient  Boosting ”  yang  merupakan  varian  dari gradient  tree  boosting [7]. Gradient  tree  boosting adalah metode peningkatan pohon yang menggabungkan sekumpulan pengklasifikasian lemah untuk  membuat  pengklasifikasian  yang  kuat[8]. XGBoost meningkatkan  performa  dengan  mengatur kompleksitas  pohon  dengan  menggunakan  metode
regularisasi  yang  berbeda  dan  memiliki  kinerja  yang sangat baik dalam memprediksi data serta memecahkan  masalah klasifikasi karena XGBoost ini dapat  membantu  meminimalkan overfitting dan membuat model lebih akurat[8].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  klasifikasi dilakukan  dengan  membandingkan  akurasi  antara algoritma XGBoost dan  naïve  bayes  pada  kasus penyakit  diabetes,  algoritma XGBoost mendapatkan hasil akurasi tinggi dengan akurasi 90,10% dan metode Naïve Bayes 79,68%[9]. Penelitian selanjutnya tentang klasifikasi menggunakan Random Forest dan XGBoost pada  kasus  prediksi  hujan  mendapatkan  akurasi Random  Forest 89.54%  dan  Untuk XGBoost 88,96%[10].  Hal  tersebut  menunjukkan  algoritma XGBoost menunjukkan  performa  yang  cukup  baik dalam melakukan klasifikasi.
Penelitian selanjutnya yaitu dengan menerapkan proses resampling data dengan  metode oversampling untuk  menyeimbangkan  kelas  mendapatkan  hasil kinerja  algoritma  yang  meningkat,  salah    satunya Algoritma Decision  Tree yang  meningkat  22%  pada metrik akurasi[11].
Oleh  karena  itu  berdasarkan  pemaparan  diatas, maka  penelitian  ini  akan  menetapkan  beberapa pendekatan, dengan melakukan metode oversampling dan menetapkan algoritma XGBoost untuk melakukan klasifikasi  kualitas  air  serta  mengetahui  akurasi  dari algoritma XGBoost .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining merupakan proses mengumpulkan, mengelola,  dan  menganalisis  data  besar  baik  yang terstruktur juga yang tidak terstruktur[12]. Konsep dari
data  mining ialah  proses  mengekstraksi  pengetahuan dari  himpunan  data  yang  besar  menggunakan algoritma  atau  rumus  yg  tersedia.  Pengetahuan  yg dihasilkan  dari  proses  data  mining  dapat  digunakan untuk tujuan tertentu. Data mining sangat bermanfaat dalam  berbagai  bidang  seperti  pemasaran,  penjualan, penemuan ilmiah, pengembangan produk, dan prediksi data untuk mengidentifikasi hubungan yang tersembunyi dan tidak terduga di antara data[13], [14].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  suatu obyek  kedalam  kategori  atau  kelas  yang  telah ditentukan sebelumnya[15]. Klasifikasi artinya proses pembuatan  model  yg  mengelompokkan  objek berdasarkan atribut-atribut yg dimilikinya[16]. Proses klasifikasi  data  atau  dokumen  bisa  dimulai  dengan membuat  aturan  klasifikasi  yang  menggunakan  data latih ( training data ), dan pengujian menggunakan data uji ( testing data )[6].
2.3. XGBoost
XGBoost adalah sebuah algoritma yang ditingkatkan dari gradient boosting decision tree yang efisien dalam membangun boosted trees[17]. XGBoost  adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan regresi dan  klasifikasi  dengan  menggunakan Gradient Boosting  Decision  Tree (GBDT)[18]. XGBoost termasuk  salah  satu teknik  boosting  yang  terdiri  dari beberapa decision tree , dimana setiap pohon diperkuat oleh  pohon  sebelumnya  dan  pohon  berikutnya  yang saling  tergantung  satu  sama  lain[19].  Ketika melakukan  klasifikasi, XGBoost akan  memperbarui bobot  pada  setiap  pohon  yg  dibangun  sehingga diperoleh pohon klasifikasi yg kuat[8].

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  metode  yang  dipakai untuk  mengukur  performa  model  klasifikasi  dengan membandingkan  prediksi  model  terhadap  label  yang sebenarnya.  Matriks  akan  mendeskripsikan  jumlah prediksi yang benar dan salah yang dibuat oleh model untuk setiap kelas. Confusion matrix terdiri dari empat komponen  utama,  yaitu  True  Positive  (TP),  True Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  dan  False Negative (FN)[20].
 True  Positive (TP):  Menunjukkan  jumlah  nilai positif  yang  diklasifikasian  sebagai  air  layak minum oleh model.
 True  Negative (TN):  Menunjukkan  jumlah  nilai negatif  yang  diklasifikasikan  air  tidak  layak minum oleh model.
 False  Positive (FP):  Menunjukkan  jumlah  nilai negatif  air  tidak  layak  minum  yang  salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model.
 False  Negative (FN):  Menunjukkan  jumlah  nilai positif air layak minum yang salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model.
Pengukuran  performa  model  dalam  penelitian  ini terdiri dari Akurasi, Precission, Recall, dan F1-score.
 Akurasi  untuk  menggambarkan  sejauh  mana model  yang  dibuat  dapat  mengklasifikasikan dengan  akurat.  Untuk  menghitung  akurasi menggunakan persamaan berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 𝑥100 (1)
 Precision  untuk  mengukur  sejauh  mana  prediksi positif atau air dapat diminum yang diberikan oleh model adalah benar. Untuk menghitung precision menggunakan persamaan berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥100 (2)
 Recall  untuk  mengukur  sejauh  mana  model mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan dengan  benar  semua  kasus  positif  atau  air  dapat diminum yang sebenarnya, dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥100 (3)
 F1-score  untuk  menggambarkan  perbandingan rata-rata  precision  dan  recall  yang  dibobotkan. Untuk menghitung f1-score menggunakan persamaan berikut:
𝐹1-𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥100 (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  gambaran  tahapan  penelitian  yang dilakukan

## 3.1. Perolehan Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  perolehan data.  Data  diperoleh  dari  website  kaggle.com “https://www.kaggle.com/datasets/adityakadiwal/wat er-potability”. Data yang diperoleh dari website kaggle tersebut berformat CSV.

## 3.2. Preprocessing
Tahap  selanjutnya  yaitu  preprocessing.  Pada tahap  ini  peneliti  melakukan  proses  pengolahan  data untuk  membuang  data  yang  bernilai  kosong/tidak lengkap  (missing  value)  dan  melakukan  class balancing menggunakan teknik oversampling.

## 3.3. Pembagian Data
Tahap  selanjutnya  yaitu  membagi  data  menjadi data training dan data testing. Pada tahap ini dilakukan pembagian  menjadi  data  training  untuk  membentuk model/pola/knowledge  dan  data  testing  dilakukan untuk pengujian model.

## 3.4. Penerapan XGBoost
Tahap  selanjutnya  yaitu  proses  klasifikasi menggunakan XGBoost . Pada tahap ini melatih model menggunakan data latih.

## 3.5. Evaluasi
Tahap  terakhir  yaitu  evaluasi.  Pada  tahap  ini peneliti  melakukan  evaluasi  hasil  klasifikasi  untuk mengukur  tingkat  akurasi  dari  algoritma  XGBoost dengan menggunakan confusion matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  akan  membahas  isi  dari tahapan yang dilakukan pada metode penelitian

## 4.1. Perolehan Data
Pada penelitian ini dataset diperoleh dari website kaggle.com“https://www.kaggle.com/datasets/adityak adiwal/water-potability”.  Data  yang  diperoleh  dari website  kaggle  tersebut  berformat  CSV  dan  terdapat record data sebanyak 3276 baris dan terdapat 9 atribut dan  1  atribut  labelling.  Berikut  adalah  sampel  data water potability yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset water potabilty ph Hardness …  Turbidity  Potability 8.316766 214.373394 … 4.628771 0 9.092223 181.101509 … 4.075075 0 … … … … … 6.957434 214.380139 … 4.892050 1 6.509622 197.759503 … 3.802820 1
Dari  Tabel  1  merupakan  sampel  dari  dataset water potability
Tabel 2. Atribut dataset water potability No Atribut Data 1 ph
2 Hardness 3
Solids 4 Chloramines 5 Sulfate 6 Conductivity 7 Organic_carbon
8 Trihalomethanes 9 Turbidity 10 Potability
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  atribut  yang terdapat  pada  dataset  water  potability  terdapat  10 atribut.

## 4.2. Data Cleaning
Pada  tahap  ini  melakukan  data  cleaning  untuk mengidentifikasi dan penanganan terhadap kesalahan, inkonsistensi,  dan  ketidakakuratan  yang  ada  dalam dataset  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini  proses data  cleaning  yang  digunakan  yaitu  dengan  cara penghapusan  nilai  yang  hilang  ( missing  value )  pada dataset.
Tabel 3. Missing value pada dataset water potability Atribut Missing Value ph 491 Hardness 0 Solids 0 Chloramines 0 Sulfate 781 Conductivity 0 Organic_carbon 0 Trihalomethanes 162 Turbidity 0 Potability 0
Dapat dilihat pada tabel 3 terdapat missing value pada  atribut  ph  sebanyak  491,  Sulfate  781,  dan Trihalomethanes  162.  Untuk  mengatasi  nilai  yang hilang  (missing  value)  yaitu  dengan  cara  menghapus baris atau kolom yang mengandung nilai yang hilang tersebut.  Setelah  melakukan  data  cleaning  jumlah record data menjadi 2011 baris.

## 4.3. Class Balancing
Pada  tahap  ini  melakukan  class  balancing  dari dataset water potability yang telah melalui proses data cleaning.  Tahapan  ini  untuk  mengatasi  ketidak seimbangan  class  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja model  pembelajaran  mesin,  karena  model  cenderung akan  memihak  pada  kelas  mayoritas  dibanding  kelas minoritas  karena  yang  memiliki  jumlah  sampel  yang lebih banyak. Tahap class balancing ini menggunakan teknik  oversampling  untuk  meng-duplikasi  atau replikasi sampel dari kelas minoritas sehingga jumlah sampel pada kelas minoritas menjadi seimbang dengan kelas mayoritas.
Gambar 2. Kelas sebelum oversampling
Dari gambar  2  dapat  dilihat class 0 (tidak dapat diminum)  terdapat  1200  record  data  dan  1  (dapat diminum) terdapat 811 record data, sehingga terdapat unbalanced class pada kelas 0 = 59.67% dan kelas 1 = 40.33%.

## Gambar 3. Kelas sesudah oversampling
Dari gambar 3 adalah hasil dari setelah penerapan class  balancing  dengan  teknik  oversampling.  Class potability  menjadi  seimbang  dengan  record  data menjadi 2400 data, class 0 memiliki 1200 record data dan class 1 memiliki 1200 data.

## 4.4. Penerapan Model XGBoost
Sebelum melakukan penerapan algoritma XGBoost, perlu melakukan pembagian data atau split data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  split  data dengan proporsi 80:20 digunakan untuk membagi data menjadi  data  latih  sebesar  80%  dan  data  uji  sebesar 20%.
Gambar 4. Data latih
Gambar 5. Data uji
Pada penelitian ini menggunakan proporsi 80:20, karena  penelitian  sebelumnya  telah  melakukan perbandingan split data  dan  menemukan  bahwa sebagian  besar  algoritma  memberikan  akurasi  yang lebih baik ketika data dibagi dengan skema 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji[11].
Lalu  masuk  ke  tahapan  tuning  parameter,  pada penelitian  ini  menggunakan  metode  pencarian  grid untuk  melakukan  tuning  parameter  pada  algoritma XGBoost.
Tabel 4. Grid Search Parameter Tuning Parameter Grid Search Values Nilai Parameter Terbaik n_estimators 100, 300, 500 500 max_depth 3, 4, 5, 8 8 learning_rate 0.05, 0.1, 0.01, 1 0.05
Dari  tabel  4  merupakan  parameter  dan  nilai parameter optimal yang dapat meningkatkan performa algoritma pada eksperimen yang dilakukan. Selanjutnya, konfigurasi parameter tersebut diterapkan pada  proses  pelatihan  model  XGBoost  dengan menggunakan seluruh data latih.

## 4.5. Evaluasi
Evaluasi penelitian adalah proses untuk menguji sejauh mana model yang digunakan memberikan hasil yang  akurat.  Untuk  pengujian  akurasi  disini menggunakan  confusion  matrix.  Penelitian  ini menggunakan  skema pengujian dengan proporsi data latih  dan  data  uji  sebesar  80%:20%  dengan mengimplementasikan  beberapa  tahap  preprocessing yaitu data cleaning dan class balancing menggunakan teknik  oversampling,  dan  menggunakan  parameter tuning.  Berikut  adalah  nilai confusion  matrix dari eksperimen yang dilakukan.
Tabel 5. Nilai confusion matrix True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative (TN) 195 53 32 200
Dari  tabel  5  adalah  hasil  dari  confusion  matrix dengan mendapatkan nilai True Positive sebesar 195, False Positive sebesar 53, False Negative  sebesar 32, dan  True  Negative  sebesar  200.  Nilai-nilai  tersebut dapat dihitung menggunakan persamaan 1, 2, 3, dan 4 untuk mendapatkan akurasi, precision, recall, dan f1- score.
Gambar 5. Confusion Matrix
Dari  gambar  5  adalah  hasil  dari  evaluasi  yang dilakukan menggunakan confusion matrix.
Tabel 6. Matrix Evaluasi Matrix Evaluasi Skor Akurasi 82.29% Precision 78.62% Recall 85.90% F1-score 82.09%
Dari  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  skor  yang didapatkan dari perhitungan menggunakan persamaan 1,  2,  3,  dan  4  mendapatkan  hasil  akurasi  82.29%, precision 78.62%, recall 85.90% dan f1-score 82.09%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penilitian  yang  telah  dilakukan menggunakan algoritma XGBoost dengan menggunakan data kualitas air sebanyak 2400 record data. Dataset ini dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20, di mana 80% digunakan sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Kemudian menerapkan  beberapa  tahap  preprocessing  yaitu  data cleaning dan class balancing. Dan menerapkan teknik optimasi yaitu proses hyperparameter tuning menggunakan 3 hyperparameter dengan menggunakan metode pencarian grid untuk mencari nilai terbaik.
Dari  hasil  evaluasi  menggunakan  confusion matrix  mendapatkan  hasil  dengan  tingkat  akurasi 82.29%,  precision  78.62%,  recall  85.90%,  dan  f1- score  82.09%.  Jadi  algoritma  XGBoost  dengan mengimplementasikan  teknik  oversampling  dan parameter tuning  merupakan  metode klasifikasi  yang cukup  baik  untuk  diterapkan  pada  kasus  klasifikasi kualitas air yang layak minum dan tidak layak minum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. A. Supianto, “Komparasi  Metode  Data  Mining  K-Nearest Neighbor Dengan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kualitas  Air  Bersih  (Studi  Kasus  PDAM  Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2]  B.  N.  Azmi,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto, “Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Analisis
Pengaruh  PCA  Pada  Klasifikasi  Kualitas  Air Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor dan  Logistic  Regression,”  vol.  7,  no.  2,  2022,
[Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUST INDO [3]  P.  A.  Riyantoko,  T.  M.  Fahrudin,  K.  M. Hindrayani,  S.  Data,  and  J.  Timur,  “Analisis Sederhana Pada Kualitas Air Minum Berdasarkan  Akurasi  Model  Klasifikasi Dengan Menggunakan  Lucifer  Machine  Learning,”
Seminar Nasional Sains Data , vol. 2021.
[4]  A.  Kustanto,  “Water  quality  in  Indonesia:  The role  of  socioeconomic  indicators,” Jurnal Ekonomi  Pembangunan ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  47– 62, Jul. 2020, doi: 10.29259/jep.v18i1.11509.
[5]  R. Marten Sahalatua Tumangger and N. Hidayat, “Komparasi Metode Data Mining Support Vector Machine  dengan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi Status Kualitas Air,” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  S.  Raharjo  and  E.  Winarko,  “KLASTERISASI, KLASIFIKASI  DAN  PERINGKASAN  TEKS BERBAHASA INDONESIA,” Universitas Gunadarma-Depok , vol. 8, 2014.
[7]  J.  H.  Friedman,  “999  REITZ  LECTURE GREEDY  FUNCTION  APPROXIMATION:  A GRADIENT BOOSTING MACHINE 1,” 2001.
[8]  Z. Salam Patrous, “Evaluating XGBoost for User Classification  by  using  Behavioral  Features Extracted from Smartphone Sensors,” 2018.
[9]  M. K. Nasution, R. Rohmat Saedudin, and V. P. Widartha, “PERBANDINGAN AKURASI
ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN ALGORITMA
XGBOOST PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES,” 2021.
[10]  Ghaitsa  Amany  Mursianto,  Isma’il  Muhammad Falih,  Muhammad  Irfan3,  Tiara  Sakinah,  and Desta  Sandya  Prasvita,  “Perbandingan  Metode Klasifikasi  Random  Forest  dan  XGBoost  Serta Implementasi  Teknik  SMOTE   pada  Kasus Prediksi Hujan,” 2021.
[11]  G.  L.  Pritalia,  “Analisis  Komparatif  Algoritme Machine Learning pada Klasifikasi Kualitas Air Layak Minum,” 2022.
[12]  J.  Liu et  al. ,  “Data  Mining  and  Information Retrieval  in  the  21st  century:  A  bibliographic review,” Computer  Science  Review ,  vol.  34. Elsevier  Ireland  Ltd,  Nov.  01,  2019.  doi: 10.1016/j.cosrev.2019.100193.
[13]  J.  S.  Komputer,  K.  Buatan,  and  A.  Ridwan, “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” 2020.
[14]  D.  Papakyriakou  and  I.  S.  Barbounakis,  “Data Mining Methods: A Review,” Int J Comput Appl , vol.  183,  no.  48,  pp.  5–19,  Jan.  2022,  doi: 10.5120/ijca2022921884.
[15]  A.  M.  Puspitasari,  D.  E.  Ratnawati,  and  A.  W. Widodo,  “Klasifikasi  Penyakit  Gigi  Dan  Mulut
Menggunakan Metode Support Vector
Machine,”  2018.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[16]  E. Susilowati, M. Kania Sabariah, and A. Akbar Gozali, “IMPLEMENTASI METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK MELAKUKAN  KLASIFIKASI KEMACETAN LALU LINTAS PADA TWITTER IMPLEMENTATION  SUPPORT  VECTOR
MACHINE  METHOD  FOR  TRAFFIC  JAM CLASSIFICATION ON TWITTER.”
[17]  T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost: A scalable tree  boosting  system,”  in Proceedings  of  the ACM  SIGKDD  International  Conference  on Knowledge  Discovery  and  Data  Mining ,
Association  for  Computing  Machinery,  Aug. 2016,
pp.
785–794.
doi:
10.1145/2939672.2939785.
[18]  IEEE  Communications  Society.,  International Federation  for  Information  Processing,  and Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019 Wireless Days (WD).
[19]  M.  Syukron,  R.  Santoso,  and  T.  Widiharih, “PERBANDINGAN METODE SMOTE
RANDOM FOREST DAN SMOTE XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT PENYAKIT HEPATITIS C
PADA IMBALANCE  CLASS  DATA”,  [Online].
Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[20]  M.  Raihan-Al-Masud  and  M.  Rubaiyat  Hossain Mondal,  “Data-driven  diagnosis  of  spinal abnormalities  using  feature  selection  and machine  learning  algorithms,” PLoS  One ,  vol.
15, no.
2, Feb. 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0228422.