Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–1 dari 1 artikel
Implementation of the Extreme Gradient Boosting(XGBoost) Method in the Classification of Recipients of Habitable Housing Rehabilitation in Central Aceh Regency
Ira Zulfa
; Hendri Syahputra
; Fitranuddin Fitranuddin
; Adellia Divandariga S
International Journal of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science
Vol 2
, No 2
(2025)
In Central Aceh Regency, many households still live in uninhabitable conditions. The government is running a program to rehabilitate habitable houses, but the selection of recipients is still done manually, causing inefficiency and inconsistency. This study implements the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm to classify aid recipients automatically and accurately. Using a machine learning approach, data is collected based on variables of structural conditions, building materials, ventil...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI