Zain, Rofi Nafiis (2025) Optimasi Akurasi Prediksi Indeks Kebahagiaan Menggunakan Multi-Estimator Stacking Regressor dan Integrasi Aplikasi Web (TA.2.25.038). Diploma thesis, UNIVERSITAS LOGISTIK DAN BISNIS INTERNASIONAL.
Full text not available from this repository.Abstract
Studi ini mengusulkan pendekatan baru untuk memprediksi Indeks Kebahagiaan menggunakan multi-estimator stacking regressor yang terintegrasi ke dalam aplikasi berbasis web. Data set yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPSI) mencakup enam fitur socioeconomic: Life Expectancy, Gender Development Index, Expected Years of Schooling, Human Development Index, Labor Force Rate (female and male), dan Mean Years of Schooling. Model yang diusulkan menggabungkan lima algoritma regresi—Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, LGBM, dan Support Vector Regressor (SVR)—untuk meningkatkan akurasi prediksi. Ensemble ini mencapai kinerja yang kuat dengan skor R2 sebesar 0.981398 dan tingkat kesalahan yang rendah (MAE = 0.002668, MSE = 0.000017, RMSE = 0.004123). Skor Kebahagiaan kustom dihitung menggunakan nilai korelasi Pearson sebagai bobot fitur. Untuk meningkatkan keterbacaan, SHapley Additive exPlanations (SHAP) diterapkan, mengidentifikasi Human Development Index, Female Labor Force Rate, dan Life Expectancy sebagai variabel paling berpengaruh. Model yang dilatih diimplementasikan melalui dashboard berbasis Flask, memungkinkan pengguna berinteraksi dengan visualisasi dinamis dengan menyaring wilayah dan tahun. Hasil ini menunjukkan bahwa regresi berbasis stacking, dikombinasikan dengan keterjelaskan dan implementasi praktis, dapat menjadi alat yang andal untuk memodelkan kesejahteraan socioeconomic dan mendukung keputusan kebijakan berbasis data. Kata Kunci: Prediction, Happiness, Stacking Regressor, SHAP, Web-Based Application
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
| Divisions: | Sekolah Vokasi > Teknik Informatika D4 |
| Depositing User: | PKL TUJUH TUJUH |
| Date Deposited: | 29 Sep 2025 08:52 |
| Last Modified: | 29 Sep 2025 08:52 |
| URI: | http://eprints.ulbi.ac.id/id/eprint/3655 |
Actions (login required)
 |
View Item |
