IRPIIRPI
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer SciencePerubahan iklim memberikan dampak signifikan terhadap ketahanan pangan global, terutama di wilayah yang sangat bergantung pada sektor agrikultur. Fenomena seperti curah hujan ekstrem, kenaikan suhu, dan perubahan pola angin telah memengaruhi produktivitas pertanian secara signifikan. Urgensi penelitian ini terletak pada pentingnya pengembangan model prediktif berbasis data untuk mengantisipasi dampak perubahan iklim terhadap ketahanan pangan, sehingga strategi adaptasi dapat dirancang secara tepat oleh pembuat kebijakan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi dampak perubahan iklim terhadap ketahanan pangan dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (K-NN). Dataset yang digunakan meliputi data meteorologi harian, seperti curah hujan (precipitation), suhu maksimum (temp_max), suhu minimum (temp_min), dan kecepatan angin (wind), yang diperoleh dari Kaggle (Seattle weather). Model SVM diterapkan untuk menangkap hubungan non-linear antara parameter iklim dengan indikator ketahanan pangan, sedangkan K‑NN digunakan untuk menganalisis pola serupa pada data historis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi prediksi sebesar 78 %, lebih unggul dibandingkan K‑NN yang mencapai akurasi 74 %. Temuan ini membuktikan bahwa SVM lebih efektif dalam memodelkan keterkaitan antara variabel iklim dan ketahanan pangan. Dengan demikian, penelitian ini berhasil mencapai tujuannya dan memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem prediksi berbasis machine learning untuk mendukung kebijakan pangan yang adaptif terhadap perubahan iklim.
Penelitian ini mengembangkan model prediksi dampak perubahan iklim terhadap ketahanan pangan dengan algoritma SVM dan K‑NN, menunjukkan SVM mencapai akurasi 78 % dibandingkan K‑NN 74 % meskipun keduanya kesulitan mengklasifikasikan kelas minoritas.Analisis mengidentifikasi curah hujan ekstrem dan suhu maksimum sebagai variabel paling berpengaruh pada kedua model, sehingga menjadi faktor kritis dalam perumusan kebijakan adaptasi.Dengan performa yang lebih tinggi, model SVM dapat dijadikan alat bantu bagi pembuat kebijakan untuk merancang strategi mitigasi perubahan iklim di sektor pertanian.
Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan algoritma ensemble seperti Random Forest atau XGBoost untuk meningkatkan akurasi prediksi dan mengatasi keterbatasan pada klasifikasi kelas minoritas; selanjutnya, studi dapat memperluas cakupan data dengan memasukkan variabel sosial‑ekonomi serta data meteorologi dari wilayah Indonesia guna meningkatkan relevansi model pada konteks lokal; terakhir, pengembangan sistem peringatan dini berbasis web yang mengintegrasikan model SVM dengan teknik penyeimbangan data seperti SMOTE dapat menyediakan dasbor interaktif real‑time bagi pembuat kebijakan dalam merespons perubahan iklim secara cepat dan efektif.
- Problematika Evaluasi Pembelajaran dalam Mencapai Tujuan Pendidikan di Masa Merdeka Belajar | JIIP -... jiip.stkipyapisdompu.ac.id/jiip/index.php/JIIP/article/view/1954Problematika Evaluasi Pembelajaran dalam Mencapai Tujuan Pendidikan di Masa Merdeka Belajar JIIP jiip stkipyapisdompu ac jiip index php JIIP article view 1954
- Towards Food Security: the Prediction of Climatic Factors in Nigeria using Random Forest Approach | Journal... jcsitech-upiyptk.org/ojs/index.php/jcsitech/article/view/15Towards Food Security the Prediction of Climatic Factors in Nigeria using Random Forest Approach Journal jcsitech upiyptk ojs index php jcsitech article view 15
- Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Dalam Klasifikasi Produktivitas Padi | Journal of Computer... doi.org/10.47065/josyc.v5i1.4538Penerapan Metode Support Vector Machine SVM Dalam Klasifikasi Produktivitas Padi Journal of Computer doi 10 47065 josyc v5i1 4538
- Analisis Sistem Agrometeorologi dalam Meningkatkan Ketahanan Pangan saat Kemarau | Jurnal Geosains West... wnj.westsciences.com/index.php/jgws/article/view/720Analisis Sistem Agrometeorologi dalam Meningkatkan Ketahanan Pangan saat Kemarau Jurnal Geosains West wnj westsciences index php jgws article view 720
| File size | 520.73 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
IRPIIRPI Istilah dalam pengiriman pesan pada Twitter dikenal sebagai Tweet yang terdiri dari pesan dengan maksimal 280 karakter. Meskipun Tweet seringkali hanyaIstilah dalam pengiriman pesan pada Twitter dikenal sebagai Tweet yang terdiri dari pesan dengan maksimal 280 karakter. Meskipun Tweet seringkali hanya
IRPIIRPI Model prediksi ini juga dapat dimanfaatkan untuk memperkirakan potensi engagement suatu video sebelum dipublikasikan. Riset ini berhasil mengkaji faktor-faktorModel prediksi ini juga dapat dimanfaatkan untuk memperkirakan potensi engagement suatu video sebelum dipublikasikan. Riset ini berhasil mengkaji faktor-faktor
IRPIIRPI BuatEvent.id memanfaatkan platform berbasis kecerdasan buatan untuk perencanaan acara, didukung oleh Gemini. ai—sebuah model NLP canggih dengan tingkatBuatEvent.id memanfaatkan platform berbasis kecerdasan buatan untuk perencanaan acara, didukung oleh Gemini. ai—sebuah model NLP canggih dengan tingkat
IRPIIRPI Temuan utama penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan Class Weighted (WC) secara signifikan meningkatkan kinerja dalam proses pengujian dan prediksiTemuan utama penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan Class Weighted (WC) secara signifikan meningkatkan kinerja dalam proses pengujian dan prediksi
IRPIIRPI Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Medoids memberikan performa lebih baik dibandingkan K-Means dalam mengelompokkan sekolah di Provinsi RiauPenelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Medoids memberikan performa lebih baik dibandingkan K-Means dalam mengelompokkan sekolah di Provinsi Riau
IRPIIRPI Pengelolaan stok di gudang sering menghadapi tantangan seperti kesalahan pencatatan, inefisiensi proses, dan kurangnya transparansi data. Untuk mengatasinya,Pengelolaan stok di gudang sering menghadapi tantangan seperti kesalahan pencatatan, inefisiensi proses, dan kurangnya transparansi data. Untuk mengatasinya,
IRPIIRPI Penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis web menggunakan Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mendeteksi penyakit pada tanaman cabaiPenelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis web menggunakan Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mendeteksi penyakit pada tanaman cabai
IRPIIRPI Kota Batam sebagai kota industri dan perdagangan memiliki pertumbuhan e-commerce yang pesat, tetapi belum ada studi spesifik yang menganalisis usabilityKota Batam sebagai kota industri dan perdagangan memiliki pertumbuhan e-commerce yang pesat, tetapi belum ada studi spesifik yang menganalisis usability
Useful /
JOURNAL IASSSFJOURNAL IASSSF Hal ini memicu inisiatif Octopus untuk terlibat dalam gerakan sosial di bidang lingkungan melalui peluncuran dan pengembangan aplikasi pengelolaan daurHal ini memicu inisiatif Octopus untuk terlibat dalam gerakan sosial di bidang lingkungan melalui peluncuran dan pengembangan aplikasi pengelolaan daur
IAINPTKIAINPTK Hal ini bukanlah hal yang mutlak, namun sebuah tawaran dan kasuistik yang tidak seharusnya diprovokasikan, karena konsep Islam sejatinya telah membawaHal ini bukanlah hal yang mutlak, namun sebuah tawaran dan kasuistik yang tidak seharusnya diprovokasikan, karena konsep Islam sejatinya telah membawa
UNISTIUNISTI Lingkungan kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan. Berdasarkan data yang dikumpulkan dan hasil pengujian yang telah dilakukan,Lingkungan kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan. Berdasarkan data yang dikumpulkan dan hasil pengujian yang telah dilakukan,
UNISTIUNISTI Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian asosiatif. Data primer diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada 51 responden yang berbelanja diMetode penelitian yang digunakan adalah penelitian asosiatif. Data primer diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada 51 responden yang berbelanja di