<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI"^^ . "Data penguin di Kepulauan Palmer, Antartika, merupakan salah satu contoh \r\ndata yang banyak digunakan untuk penelitian ilmiah karena mencerminkan variasi\r\nbiologis yang kompleks antarspesies. Namun, sebagian besar penelitian terdahulu\r\nhanya berfokus pada peningkatan akurasi model tanpa menjelaskan faktor-faktor\r\nyang memengaruhi hasil klasifikasi. Hal ini menyebabkan keterbatasan dalam\r\nmemahami secara mendalam hubungan antara fitur morfologi dengan prediksi\r\nspesies. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma CatBoostClassifier\r\ndalam dua konfigurasi, yaitu parameter default dan hasil hyperparameter tuning,\r\npada Dataset 1 dan Dataset 2 yang telah diselaraskan. Tahapan penelitian meliputi\r\neksplorasi dan preprocessing data, pembagian dataset, pemodelan, evaluasi kinerja\r\nmenggunakan metrik klasifikasi, serta interpretasi model dengan pendekatan\r\nExplainable Machine Learning berbasis SHAP. Hasil penelitian menunjukkan\r\nbahwa model CatBoostClassifier hasil tuning mampu menghasilkan kinerja yang\r\noptimal dan stabil dengan tingkat akurasi sebesar 99% pada Dataset 1 dan 85% pada\r\nDataset 2, yang selanjutnya divalidasi melalui pengujian menggunakan data\r\neksternal. Analisis SHAP mengungkap bahwa fitur morfologi seperti panjang paruh\r\n(Culmen Length (mm) / Bill Length (mm)), kedalaman paruh (Culmen Depth (mm)\r\n/ Bill Depth (mm)), panjang sirip (Flipper Length (mm)), dan massa tubuh (Body\r\nMass (g)) memiliki kontribusi yang berbeda dalam membedakan setiap spesies\r\npenguin. Dengan demikian, penelitian ini menghasilkan model klasifikasi yang\r\ntidak hanya akurat tetapi juga interpretatif, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai\r\nalat bantu analisis berbasis data dalam bidang biologi, khususnya dalam identifikasi\r\nspesies, serta mendukung kajian keanekaragaman hayati dan konservasi."^^ . "2026-04-09" . . . . . . . . . . . "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^ . . . "Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^ . . . . . . . . <> . . "Cornelia"^^ . "-"^^ . "Cornelia -"^^ . . "Theopilus Bayu"^^ . "Sasongko"^^ . "Theopilus Bayu Sasongko"^^ . . "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^ . . . . . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "COVER.pdf"^^ . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "BAB I.pdf"^^ . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "BAB V.pdf"^^ . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Archive)"^^ . . . . . "PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING\r\nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK\r\nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN\r\nMORFOLOGI (Text)"^^ . . . . "HTML Summary of #33126 \n\nPENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING \nMENGGUNAKAN CATBOOST DAN SHAP UNTUK \nKLASIFIKASI SPESIES PENGUIN BERDASARKAN \nMORFOLOGI\n\n" . "text/html" . . . "000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum"@en . .