Algoritma Random Forest: Pengertian dan Kegunaannya

Random Forest adalah algoritma machine learning populer yang termasuk dalam teknik supervised learning. Algoritma ini dapat digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi.

Di artikel ini kita akan membahas lebih lanjut mengenai algoritma Random Forest. Simak, ya!

Daftar Isi

Pengertian Algoritma Random Forest

Random Forest adalah algoritma machine learning yang menggabungkan keluaran dari beberapa decision tree untuk mencapai satu hasil. Sesuai namanya, Forest atau 'hutan' dibentuk dari banyak tree (pohon) yang diperoleh melalui proses bagging atau bootstrap aggregating.

Setiap tree pada Random Forest akan mengeluarkan prediksi kelas. Prediksi kelas dengan vote terbanyak menjadi kandidat prediksi pada model. Semakin banyak jumlah tree maka akan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dan mencegah masalah overfitting.

Algoritma Random Forest diperkenalkan oleh Leo Breiman dan Adele Cutler. Algoritma ini didasarkan pada konsep ensemble learning, yakni proses menggabungkan beberapa pengklasifikasi untuk memecahkan masalah yang kompleks dan untuk meningkatkan kinerja model.

Cara Kerja Algoritma Random Forest

Random Forest bekerja dalam dua fase. Fase pertama yaitu menggabungkan sejumlah N decision tree untuk membuat Random Forest. Kemudian fase kedua adalah membuat prediksi untuk setiap tree yang dibuat pada fase pertama.

Sumber: researchgate.net

Cara kerja algoritma Random Forest dapat dijabarkan dalam langkah-langkah berikut:

1. Algoritma memilih sampel acak dari dataset yang disediakan.
2. Membuat decision tree untuk setiap sampel yang dipilih. Kemudian akan didapatkan hasil prediksi dari setiap decision tree yang telah dibuat.
3. Dilakukan proses voting untuk setiap hasil prediksi. Untuk masalah klasifikasi menggunakan modus (nilai yg paling sering muncul), sedangkan untuk masalah regresi akan menggunakan mean (nilai rata-rata).
4. Algoritma akan memilih hasil prediksi yang paling banyak dipilih (vote terbanyak) sebagai prediksi akhir.

Manfaat dan Kegunaan Algoritma Random Forest

Beberapa contoh kegunaan algoritma Random Forest adalah sebagai berikut:

1. Perbankan

Random Forest digunakan di perbankan untuk memprediksi kelayakan kredit dari seorang debitur atau pemohon pinjaman. 

Algoritma ini membantu kreditur atau lembaga pemberi pinjaman membuat keputusan yang baik apakah akan memberikan pinjaman kepada debitur atau tidak. Bank juga menggunakan algoritma Random Forest untuk mendeteksi penipu.

2. Kesehatan

Pekerja di bidang kesehatan menggunakan Random Forest untuk mendiagnosis pasien. Pasien didiagnosis dengan menilai riwayat medis mereka sebelumnya. Rekam medis masa lalu ditinjau untuk menetapkan dosis yang tepat untuk pasien.

3. Pasar saham

Analis keuangan bisa menggunakan Random Forest untuk mengidentifikasi pasar potensial untuk saham. Algoritma ini juga memungkinkan bagi seorang trader untuk mengetahui kondisi dan perilaku sebuah saham.

4. Ecommerce

Melalui algoritma Random Forest, vendor e-commerce dapat memprediksi preferensi pelanggan berdasarkan perilaku konsumsi masa lalu. 

Kelebihan Algoritma Random Forest

Berikut adalah kelebihan dari algoritma Random Forest:

• Kuat terhadap data outlier (pencilan data).
• Bekerja dengan baik dengan data non-linear.
• Risiko overfitting lebih rendah.
• Berjalan secara efisien pada kumpulan data yang besar.
• Akurasi yang lebih baik daripada algoritma klasifikasi lainnya.

Kekurangan Algoritma Random Forest

Adapun kelemahan algoritma Random Forest adalah sebagai berikut:

• Random Forest cenderung bias saat berhadapan dengan variabel kategorikal.
• Waktu komputasi pada dataset berskala besar relatif lambat
• Tidak cocok untuk metode linier dengan banyak fitur sparse

Penutup

Demikian penjelasan singkat mengenai algoritma Random Forest. Terima kasih telah membaca tulisan ini dengan tuntas. Semoga paparan di atas dapat membuat Anda lebih mudah memahami algoritma Random Forest.

Apabila Anda tertarik dengan artikel serupa, Anda bisa mengunjungi rubrik Machine Learning atau membaca tulisan lainnya mengenai "Algoritma Apriori".

Salam!

Referensi:

• https://towardsai.net/p/machine-learning/why-choose-random-forest-and-not-decision-trees
• https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-the-tree-based-algorithm-for-machine-learning
• https://www.javatpoint.com/machine-learning-random-forest-algorithm
• https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-random-forest-in-machine-learning

Trivusi Ikatlah ilmu dengan menulis. Menebar manfaat dengan berbagi :)

Berbagi :