Penerapan Komputasi Paralel dalam Pengembangan Model Random Forest - M Salman Kesuma; Apri Anggara Yudha; Eddy Prasetyo Nugroho (Komputika)
Pemutihan karang (coral bleaching) merupakan masalah lingkungan yang serius, disebabkan oleh stres lingkungan seperti kenaikan suhu air laut, yang mengakibatkan hilangnya simbiosis alga pada karang. Namun, prediksi pemutihan karang masih menghadapi berbagai tantangan, seperti kompleksitas kondisi lingkungan, ketidakpastian faktor-faktor penyebab, dan keterbatasan data yang akurat dan konsisten. Selain itu, pengelolaan data dalam jumlah besar serta efisiensi pelatihan model prediktif dengan dataset yang kompleks menjadi hambatan yang signifikan. Penelitian ini mengkaji penerapan komputasi paralel dalam pengembangan model prediktif Random Forest untuk memprediksi peristiwa pemutihan karang berdasarkan data lingkungan seperti suhu permukaan laut (SST), anomali suhu permukaan laut (SSTA), kedalaman, dan koordinat lokasi. Penggunaan komputasi paralel bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dalam melatih model dengan memanfaatkan prosesor multi-core, yang secara signifikan mempercepat waktu eksekusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini mampu mencapai akurasi prediksi sebesar 95,19% dengan nilai R-squared 0,685. Penerapan komputasi paralel juga menunjukkan pengurangan waktu komputasi, meskipun tidak selalu linier karena adanya overhead dalam pengelolaan tugas paralel. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung upaya konservasi terumbu karang dengan menyediakan model prediktif yang lebih cepat dan akurat.