Apa itu Random Forest? Pengertian, Cara Kerja & Contohnya

Sobat MinDi pernah mendengar tentang random forest? Mungkin terdengar seperti nama hutan di film fantasi, tapi sebenarnya random forest adalah salah satu algoritma machine learning yang paling keren dan kuat! 

Random forest adalah algoritma machine learning berbasis ensemble yang menggunakan kombinasi dari decision tree untuk meningkatkan akurasi prediksi dan mengurangi overfitting.

Bayangkan Sobat MinDi punya tim ahli yang masing-masing memberi saran, dalam mengambil keputusan berdasarkan mayoritas suara. Nah, begitulah cara kerja random forest! 

Random forest ini dapat membantu Sobat MinDi dalam analisis data dan prediksi dengan mudah dan cepat. Penasaran mengenai random forest lebih lanjut? Yuk simak penjelasan lengkapnya pada artikel ini.

Apa itu Random Forest?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai random forest, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu random forest melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari IBM, Random forest adalah algoritma machine learning yang menggabungkan hasil dari banyak decision tree untuk mencapai satu hasil. 

Random forest diperkenalkan oleh Leo Breiman dan Adele Cutler, merupakan salah satu algoritma machine learning yang populer, karena dapat menangani masalah klasifikasi maupun regresi. 

Salah satu keunggulan random forest adalah fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya. Selain itu, random forest juga memiliki kemampuan untuk menangani data yang hilang dan menjaga akurasi meskipun ada outlier. 

Dengan menggabungkan decision tree, random forest mampu mengurangi risiko overfitting dan menghasilkan model yang lebih stabil dan andal. Hal ini membuatnya menjadi pilihan yang populer di berbagai aplikasi machine learning, mulai dari prediksi penjualan hingga deteksi penipuan.

Apa itu Decision tree?

Random forest bekerja dengan menggabungkan banyak decision tree, lantas apa itu?

Decision tree adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi dengan cara memecah dataset menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan fitur tertentu. 

Algoritma ini membuat model dalam bentuk struktur pohon, di mana setiap node internal mewakili suatu fitur atau atribut, setiap cabang mewakili aturan keputusan, dan setiap daun mewakili hasil atau label kelas. Proses pemecahan ini berlanjut hingga semua data dalam subset memiliki kesamaan atau mencapai kriteria penghentian tertentu. 

Decision tree mudah dipahami dan diinterpretasikan, menjadikannya alat yang efektif untuk pengambilan keputusan dan analisis data.

Apa Saja Kegunaan Random Forest?

Random forest merupakan algoritma ML yang dapat digunakan untuk mempermudah pekerjaan manusia dalam berbagai bidang. Lantas apa saja kegunaan random forest? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. Klasifikasi

Random forest sering digunakan untuk masalah klasifikasi di berbagai bidang, seperti pengenalan gambar, diagnosis medis, dan deteksi spam. 

Dengan menggabungkan hasil dari banyak pohon keputusan, random forest dapat meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi, sehingga menghasilkan model klasifikasi yang lebih andal.

2. Regresi

Selain klasifikasi, random forest juga efektif untuk tugas regresi, di mana tujuan utamanya adalah memprediksi nilai kontinu. 

Misalnya, random forest dapat digunakan untuk memperkirakan harga rumah, memprediksi penjualan, atau menilai risiko kredit. Algoritma ini membantu mengurangi kesalahan prediksi dengan menggabungkan output dari beberapa pohon regresi.

3. Seleksi Fitur

Random forest memiliki kemampuan untuk mengevaluasi pentingnya setiap fitur dalam dataset, yang sangat berguna untuk seleksi fitur. 

Dengan mengidentifikasi fitur-fitur yang paling berpengaruh terhadap hasil prediksi, random forest membantu dalam menyederhanakan model, meningkatkan interpretabilitas, dan mengurangi overfitting. 

Random forest sangat berguna dalam penelitian dan aplikasi di mana banyak fitur yang perlu dievaluasi dan dipilih.

Baca Juga: Jenis Algoritma Machine Learning Umum: Cocok untuk Pemula!

Bagaimana Cara Kerja Random Forest?

Sobat MinDi penasaran mengenai bagaimana cara kerja random forest sebagai algoritma machine learning? Yuk langsung saja simak berikut ini.

Cara kerja random forest dapat dijelaskan dalam beberapa langkah utama sebagai berikut:

1. Bootstrap Sampling

Random forest dimulai dengan mengambil beberapa sampel acak (dengan pengembalian) dari dataset asli untuk membentuk beberapa subset data. Proses ini disebut bootstrap sampling, dan setiap subset digunakan untuk melatih satu pohon keputusan.

2. Pembentukan Decision Tree

Untuk setiap subset data, sebuah decision tree dibentuk. Dalam proses ini, hanya sebagian acak dari fitur yang dipertimbangkan di setiap node pembelahan. Hal ini memastikan bahwa pohon-pohon yang dihasilkan memiliki variasi dan tidak saling tergantung.

3. Pembelahan Node

Setiap pohon dibangun dengan memilih fitur dan titik pembelahan yang memaksimalkan pemisahan data ke dalam kelas atau nilai target. 

Proses ini berlanjut sampai pohon mencapai kedalaman maksimum yang ditentukan atau sampai tidak ada lagi pembelahan yang dapat dilakukan.

4. Voting/Averaging

Setelah semua pohon dalam hutan terbentuk, random forest menggabungkan hasil dari masing-masing pohon untuk menghasilkan prediksi akhir. 

Untuk masalah klasifikasi, prediksi diambil berdasarkan voting mayoritas dari hasil prediksi setiap pohon. Untuk masalah regresi, prediksi diambil dengan menghitung rata-rata hasil prediksi dari setiap pohon.

5. Penilaian dan Validasi

Model random forest divalidasi menggunakan data uji atau metode validasi silang untuk menilai kinerja dan akurasinya. Keandalan model diukur berdasarkan kemampuannya dalam memprediksi data yang belum pernah dilihat.

Itulah cara kerja random forest yang mampu menghasilkan model prediksi yang kuat, mengurangi overfitting, dan memberikan hasil yang lebih stabil dibandingkan dengan model tunggal seperti decision tree.

Contoh Implementasi Random Forest

Nah, sebenarnya random forest dapat diterapkan pada bidang apa saja? Yuk simak contoh implementasi random forest dalam berbagai bidang.

Berikut adalah contoh implementasi random forest di berbagai bidang:

1. Keuangan

Random forest dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan dalam transaksi kartu kredit. Dengan menganalisis pola transaksi dan fitur-fitur seperti jumlah transaksi, lokasi, dan waktu, random forest dapat mengidentifikasi anomali yang mungkin menunjukkan aktivitas penipuan. 

Model ini dapat memberikan peringatan dini kepada penyedia layanan kartu kredit untuk memblokir transaksi yang mencurigakan.

2. Ekonomi

Dalam analisis ekonomi, random forest dapat digunakan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi berdasarkan berbagai indikator ekonomi seperti tingkat pengangguran, inflasi, investasi, dan kebijakan pemerintah. 

Model ini membantu membuat kebijakan untuk meramalkan tren ekonomi dan membuat keputusan yang lebih baik terkait kebijakan ekonomi.

3. Kesehatan

Di bidang kesehatan, random forest bisa digunakan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan data medis pasien. Misalnya, dengan menggunakan data seperti hasil tes darah, riwayat medis, dan gejala klinis, random forest dapat membantu dalam mendiagnosis penyakit seperti diabetes, kanker, atau penyakit jantung. 

Model ini dapat meningkatkan akurasi diagnosis dan membantu dokter dalam pengambilan keputusan klinis.

4. Perbankan

Dalam industri perbankan, random forest dapat digunakan untuk menilai risiko kredit dan menentukan kelayakan pinjaman. Dengan menganalisis data calon peminjam seperti riwayat kredit, pendapatan, pekerjaan, dan hutang yang ada, random forest dapat memprediksi kemungkinan gagal bayar pinjaman. 

Bank dapat menggunakan model ini untuk membuat keputusan pemberian pinjaman yang lebih aman dan mengurangi risiko kredit.

Implementasi random forest di bidang-bidang ini menunjukkan fleksibilitas dan kekuatannya dalam menangani berbagai jenis data dan masalah prediktif, sehingga memberikan nilai tambah bagi perusahaan dan profesional di berbagai sektor.

Baca Juga: Apa Epoch di Machine Learning? Definisi, Fitur, & Plus-Minus

Ingin Belajar Random Forest Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai random forest, mulai dari pengertian, kegunaan, cara kerja hingga contoh implementasinya. Jika Sobat MinDi sedang belajar tentang machine learning, pastikan untuk membaca artikel ini sampai tuntas ya!

Kesimpulannya, Random forest adalah algoritma machine learning yang kuat dan serbaguna, mampu meningkatkan akurasi prediksi dan mengurangi risiko overfitting dengan menggabungkan hasil dari banyak decision tree.

Tertarik belajar random forest lebih lanjut? Tertarik switch career menjadi AI Machine Learning engineer? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

FAQ Random Forest

1. Apa saja keunggulan Random Forest dibanding algoritma lain?

Keunggulan random forest meliputi kemampuannya menangani data hilang, mengurangi overfitting, bekerja baik untuk klasifikasi dan regresi, memberikan pentingnya fitur, dan performanya yang konsisten dengan berbagai jenis data.

1. Kapan waktu yang tepat untuk menggunakan Random Forest?

Random forest sangat cocok digunakan saat Sobat MinDi memiliki data yang besar dan kompleks, masalah klasifikasi atau regresi, atau ketika ingin mengetahui pentingnya fitur dalam model data.

1. Apakah Random Forest mudah digunakan?

Ya, random forest dikenal mudah digunakan dan diimplementasikan, terutama dengan bantuan pustaka machine learning populer seperti scikit-learn di Python.

1. Apa perbedaan antara Random Forest dan Decision Tree?

Decision tree adalah model tunggal yang dapat mengalami overfitting pada data pelatihan, sementara random forest menggabungkan hasil dari banyak pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi overfitting.

1. Bagaimana cara memilih hyperparameter dalam Random Forest?

Beberapa hyperparameter penting dalam random forest meliputi jumlah pohon (n_estimators), jumlah fitur yang dipertimbangkan untuk setiap split (max_features), dan kedalaman maksimum pohon (max_depth). Hyperparameter ini dapat dioptimalkan menggunakan teknik seperti grid search atau random search.

Reference:

1. What is random forest? - Buka
2. Understand Random Forest Algorithm (Updated 2024) - Buka