Judul: Identifikasi Tingkat Kepentingan Peubah Kejadian Rawan Pangan untuk Sub-Populasi pada Model Pembelajaran Mesin Random Forest
Abstrak: Big Data dikenal dengan data yang berukuran besar, kecepatan tinggi, dan bentuknya beraneka ragam yang dalam proses analisisnya memerlukan teknik machine learning. Salah satu model machine learning adalah random forest yang dapat menghasilkan kinerja akurasi yang lebih baik dibandingkan beberapa algoritma lainnya karena merupakan metode ensemble tree yang pembentukannya merupakan gabungan beberapa pohon klasifikasi. Tantangan dari teknik machine learning adalah kecenderungan menghasilkan model black box. Seiring dengan adanya kebutuhan informasi terkait model black-box, sehingga memunculkan metode-metode baru untuk melakukan interpretasi terhadap model tersebut. Metode interpretasi yang populer digunakan adalah Permutation Feature Importance (PFI) berbasis pohon klasifikasi dan Shapley Additive exPlanations (SHAP). Kedua interpreter ini memiliki algoritma perhitungan tingkat kepentingan peubah yang berbeda. SHAP lebih menekankan pada atribusi peubah serta memberikan informasi lokal atau informasi dari suatu individu. SHAP dapat menggambarkan pengaruh setiap prediktor untuk memperoleh dugaan suatu individu. Tingkat kepentingan peubah metode PFI berdasarkan skor kepentingan yang berasal dari tingkat kesalahan model asli. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah penting pada setiap sub-populasi (perdesaan dan perkotaan). Algoritma random forest diimplementasikan untuk menghasilkan model menggunakan dataset seluruh rumah tangga dan dataset masing-masing sub-populasi. Analisis lanjutan dilakukan dengan menerapkan metode PFI pada dataset setiap sub-populasi dan metode SHAP diterapkan pada ketiga dataset. Data yang digunakan merupakan data kejadian rawan pangan berdasarkan Susenas KOR Maret 2020 provinsi Jawa Barat. Terdapat tiga tahapan analisis data, yaitu penyiapan data, pembentukan model klasifikasi, dan interpretasi model klasifikasi. Gugus data pada penelitian ini dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30 pada dataset rumah tangga perdesaan, dataset rumah tangga perkotaan dan dataset seluruh rumah tangga, selanjutnya melakukan penyeimbangan data menggunakan teknik SMOTE pada masing-masing dataset tersebut. Pembentukan model klasifikasi masing-masing dataset dilakukan pada data yang telah seimbang dengan menggunakan hiperparameter optimum. Pada metode PFI interpretasi ditampilkan melalui error barchart, sedangkan interpretasi SHAP ditampilkan melalui SHAP summary plot. Metode PFI pada perdesaan menghasilkan dua belas peubah penting, yaitu luas lantai, pendidikan KRT, jumlah penabung, sanitasi layak, jenis lantai, akses internet, sumber air minum, aset tanah, air minum layak, PBI BPJS, bahan bakar masak, dan jenis dinding. Metode SHAP untuk pemodelan yang menggunakan dataset rumah tangga perdesaan menghasilkan dua belas peubah penting. Peubah-peubah tersebut yaitu jumlah penabung, akses internet, jenis lantai, pendidikan KRT, aset tanah, sanitasi layak, luas lantai, air minum layak, sumber air minum, jenis dinding, bahan bakar masak, dan PBI BPJS. Metode SHAP untuk pemodelan yang menggunakan dataset seluruh rumah tangga menghasilkan sembilan peubah penting, yaitu aset tanah, jumlah penabung, akses internet, pendidikan KRT, jenis lantai, sanitasi layak, air minum layak, luas lantai, dan sumber air minum. Metode PFI pada perkotaan menghasilkan sebelas peubah penting yaitu luas lantai, pendidikan KRT, jumlah penabung, aset tanah, sumber air minum, akses internet, air minum layak, sanitasi layak, jenis lantai, PBI BPJS, dan jenis atap. Metode SHAP pada model rumah tangga perkotaan dan model menggunakan seluruh rumah tangga menghasilkan sembilan peubah penting yaitu aset tanah, jumlah penabung, pendidikan KRT, akses internet, air minum layak, luas lantai, sumber air minum, jenis lantai, dan sanitasi layak., Big Data is known for large data, high speed, and various forms which in the analysis process
Keyword: black-box, machine learning, interpretation, random forest, food insecurity