random forest

Random Forest: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Penerapannya

Pada artikel ini kita akan belajar mengenai Random Forest yang merupakan salah satu metode dalam data mining untuk menyelesaikan masalah. Metode ini pertama kali diusulkan pada tahun 1995 oleh Tin Kam Ho yang bertujuan mengembangkan formula untuk menggunkan data acak untuk membuat prediksi.

Nah, untuk dapat mengaplikasikan metode ini kamu harus tahu terlebih dahulu mengenai Random Forest dari pengertian, cara kerja, kelebihan hingga contoh penerapannya.

Pengertian Random Forest

Metode Random Forest merupakan salah satu metode yang mirip dengan metode Decision Tree. Metode ini salah satu algoritma yang paling banyak digunakan karena akurasi, kesederhanaa dan fleksibilitasnya. Fakta bahwa itu dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi, dikombinasikan dengan sifat nonlinernya, membuatnya sangat mudah beradaptasi dengan berbagai data dan situasi.

random-forest-diagram
Sumber: tibco.com

Perbedaan Random Forest dan Decision Tree

Random Forest adalah sekelompok pohon keputusan. Namun, ada beberapa perbedaan di antara keduanya. Decision Tree cenderung membuat aturan, yang digunakan untuk membuat keputusan.

Random Forest secara acak akan memilih fitur dan melakukan pengamatan, membangun hutan pohon keputusan dan kemudan menghitung rata-rata hasilnya.

Cara Kerja Random Forest

Untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan stabil, random forest bekerja dengan menerapkan metode bagging (agregasi boostrap). Metode bagging sendiri merupakan pengumpulan beberapa meta algoritma yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi algoritma data mining (machine learning).

Metode bagging mengambil sampel data acak dari dataset (database). Data asli diambil sampelnya memalui proses raw sampling. Setelah itu, sample yang didapat dari raw sampling dilakukan penggantian, proses ini disebut bootsrap dan menghasilkan sampel bootstrap.

Baca juga :   Support Vector Machine (SVM): Pengertian, Jenis dan Cara Kerja

Tiap model selanjutnya dilatih secara independen hingga bisa memunculkan hasil. Output akhir akan ditentukan dengan melihat prediksi mayoritas dari semua model. Sederhananya, hasil dari tiap model dikumpulkan, lalu dilihat manakah hasil yang menjadi mayoritas. Proses akhir dinamakan agregasi.

Kelebihan dan Kekurangan Random Forest

Berikut adalah kelebihan dan kekurangan dari metode Random Forest:

Kelebihan

  1. Tingkat Ketepatan Tinggi: Salah satu kelebihan utama  adalah kemampuannya menghasilkan model yang memiliki tingkat ketepatan yang tinggi dalam pemodelan klasifikasi dan regresi. Ini karena Random Forest menggabungkan hasil dari banyak pohon keputusan (decision tree), yang secara kolektif dapat mengatasi overfitting dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
  2. Toleran terhadap Outlier dan Data Tidak Seimbang: Cenderung lebih toleran terhadap adanya outlier dalam data atau distribusi yang tidak seimbang dari kelas target. Hal ini membuatnya lebih cocok untuk digunakan dalam kasus-kasus di mana data tidak ideal.
  3. Mampu Menangani Fitur Penting: Memiliki kemampuan untuk mengevaluasi pentingnya setiap fitur dalam model. Ini dapat membantu dalam pemilihan fitur (feature selection) dan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi prediksi.
  4. Sederhana dalam Penggunaan: Penggunaannya relatif sederhana. Anda tidak perlu melakukan pre-processing data yang rumit atau melakukan tuning parameter yang kompleks untuk menghasilkan model yang baik.
  5. Mengatasi Overfitting: Dengan menggabungkan hasil dari banyak pohon keputusan yang berbeda, Random Forest memiliki kecenderungan yang lebih rendah untuk overfitting dibandingkan dengan pohon keputusan tunggal. Ini membuatnya lebih stabil dan dapat diandalkan.

Kekurangan

  1. Kesulitan dalam Interpretasi: Hasil sulit untuk diinterpretasi. Karena model ini menggabungkan banyak pohon keputusan, sulit untuk melihat secara langsung bagaimana setiap fitur memengaruhi prediksi akhir. Ini dapat menjadi hambatan dalam pemahaman tentang hubungan sebab-akibat dalam data.
  2. Waktu Komputasi: Dapat memerlukan waktu komputasi yang signifikan, terutama jika Anda memiliki dataset yang besar dan kompleks. Ini karena model harus membangun banyak pohon keputusan dan menggabungkan hasilnya.
  3. Ukuran Model yang Besar: Model Random Forest cenderung memiliki ukuran yang lebih besar dibandingkan dengan beberapa model machine learning lainnya, seperti regresi logistik atau SVM. Hal ini dapat menjadi masalah jika Anda memiliki batasan pada sumber daya komputasi atau memerlukan model yang lebih ringan.
  4. Kemungkinan Overfitting Jika Terlalu Banyak Pohon: Cenderung mengurangi risiko overfitting, jika Anda mengizinkan terlalu banyak pohon dalam ensemble, ada potensi untuk overfitting pada data pelatihan.
  5. Kurang Efektif pada Data dengan Noise Tinggi: Jika dataset Anda memiliki tingkat noise yang sangat tinggi, Random Forest mungkin tidak selalu menghasilkan hasil yang baik. Ini karena ensemble learning pada dasarnya masih mengandalkan kualitas data yang baik.
Baca juga :   Particle Swarm Optimization Adalah: Konsep dan Cara Kerja

Contoh Penerapan

  • Digunakan di perbankkan untuk mendeteksi palanggan yang cenderung membayar utang tepat waktu, memprediksi siapa yang akan lebih sering menggunakan layanan bank dan untuk mendeteksi penipuan.
  • Ilmuan China menggunakan metode ini untuk mempelajari pola pembakaran batu bara secara spontan untuk mengurangi resiko keselamatan di tambang batu bara.
  • Perdagangan saham, untuk memprediksi perilaku masa depan saham.
  • Dalam kesehatan, digunakan untuk menganalisa riwayat medis pasien untuk mengidentifikasi penyakit. Untuk mengidentifikasi kombinasi komponen yang tepat dalam pengobatan atau prediksi sensitivitas obat.

Kesimpulan

Dari pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Metode Random Forest adalah salah satu teknik yang sangat berguna dalam machine learning, terutama dalam pemodelan klasifikasi dan regresi. Dengan menggabungkan hasil dari banyak pohon keputusan (decision tree) yang berbeda, Random Forest memiliki sejumlah kelebihan yang mencakup tingkat ketepatan yang tinggi, toleransi terhadap outlier dan kemampuan menangani data yang tidak seimbang.

Meskipun memiliki kelebihan yang signifikan, metode ini juga memiliki beberapa kekurangan, seperti kesulitan dalam interpretasi hasil dan waktu komputasi yang diperlukan untuk membangun banyak pohon. Namun, ketika digunakan dengan bijak dan dalam konteks yang sesuai, metode ini tetap menjadi pilihan yang kuat dalam mengatasi berbagai tantangan pengambilan keputusan berbasis data.

Dalam banyak kasus, metode ini merupakan pilihan yang baik untuk meningkatkan ketepatan prediksi dan mengurangi risiko overfitting. Selain itu, model ini cocok digunakan dalam situasi di mana data memiliki karakteristik yang bervariasi dan interpretasi model tidak menjadi fokus utama. Sehingga, metode ini tetap menjadi salah satu alat yang berharga dalam toolbox machine learning untuk mengatasi masalah dunia nyata.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..

Baca juga :   Metode Electre: Pengertian, Cara Kerja Dan Contoh Soal