Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi

Yan Apriadi ; Dodo Zaenal Abidin ; Jasmir Jasmir
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik 📅 2025 Vol 2, No 2 🔗 DOI: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.178
Abstract
This study develops an interpretable machine learning model to predict the settlement status of Hajj fees in Jambi Province, Indonesia. Utilizing the XGBoost algorithm on a dataset of 4,332 prospective pilgrims from 2025, the research addresses the critical challenge of class imbalance where only 28.5% of samples are labeled "Unsettled". The baseline XGBoost model achieved a ROC-AUC of 0.7778, with a recall of 0.3482 for the minority class. SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis was employed to interpret model predictions, revealing that financial features specifically NILAI_VA (Virtual Account Value), JML_SETORAN (Deposit Amount), and JML_PELUNASAN (Settlement Amount) are the most significant factors influencing repayment risk, with negative SHAP values indicating increased default probability. The findings demonstrate that an interpretable XGBoost framework can provide both predictive accuracy and actionable insights for policymakers, enabling targeted interventions such as flexible payment schemes and enhanced financial monitoring for high-risk pilgrims..
Keywords
Haji; interpretabilitas model; ketidakseimbangan kelas; pembelajaran mesin; prediksi pelunasan; SHAP; XGBoost
How to Cite

Yan Apriadi, et al. (2025). Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik, 2(2). https://doi.org/10.61132/prosemnasproit.v2i2.178

Yan Apriadi; Dodo Zaenal Abidin; Jasmir Jasmir, "Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi," Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik, vol. 2, no. 2, 2025.

Yan Apriadi; Dodo Zaenal Abidin; Jasmir Jasmir. "Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi." Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik, vol. 2, no. 2, 2025.

Yan Apriadi; Dodo Zaenal Abidin; Jasmir Jasmir. "Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi." Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik 2, no. 2 (2025).

Yan Apriadi, et al. (2025) 'Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi', Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik, 2(2). doi: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.178.

Yan Apriadi; Dodo Zaenal Abidin; Jasmir Jasmir. Model Prediksi Pelunasan Haji Berbasis XGBoost Dengan Interpretasi Shap: Studi Prediksi Pelunasan Haji dengan XGBoost dan SHAP di Provinsi Jambi. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik. 2025;2(2).

Artikel Terkait

Pengolahan Citra Digital Kamera Multispektral Berbasis Drone dengan Artificial Neural Network (ANN) untuk Identifikasi Cekaman Air pada Tanaman Padi

Shahiban Muzaki

Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Pada Website Smp Negeri 5 Kota Jambi Menggunakan Model Webqual 4.0 Dan Importance Performance Analisis (Ipa)

Usi Nofriana; Nurhadi Nurhadi; Joni Devitra

Implementasi Simple Additive Weighting Untuk Rekomendasi Karir Mahasiswa Berdasarkan Hasil Tes Psikologi

Moh Nur Iman Siyus Setyowati; Dihin Muriyatmoko; Eko Prasetio Widhi

Analisis Performa Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Aktivitas Pengemudi Terganggu

Zufar Abdullah Rabbani; Wahyu Syaifullah J S; Alfan Rizaldy Pratama

Analisis Korelasi Faktor Gaya Hidup Terhadap Indikator Kesehatan Menggunakan Metode Shapiro-Wilk dan Spearman

Mohd Fadli Ariansyah; Eka Pandu Cynthia

Pengukuran Tingkat Kesiapan Pasien RSUD Abdul Manap Terhadap Mobile JKN Menggunakan Metode HOT-Fit

Titania Arida Nandini; Setiawan Assegaff; Nurhadi Nurhadi
Tren Sitasi Jurnal