Hai hai sobat Exsight, bagaimana kabarnya? Pada kesempatan kali ini kita akan membahas lebih lanjut terkait Random Forest. Random Forest adalah sebuah metode dalam machine learning yang digunakan untuk membuat prediksi, baik untuk masalah klasifikasi (misalnya menentukan apakah email adalah spam atau bukan) maupun regresi (misalnya memprediksi harga rumah). Random Forest terdiri dari banyak “pohon keputusan” (decision trees) yang bekerja bersama-sama untuk memberikan hasil prediksi yang lebih akurat.
Bayangkan Random Forest seperti sekelompok orang yang diminta memberikan pendapat atau keputusan. Alih-alih hanya mengandalkan satu orang untuk membuat keputusan, kita mengumpulkan pendapat dari banyak orang, lalu kita mengambil keputusan berdasarkan suara terbanyak. Dengan cara ini, kita mendapatkan keputusan yang lebih baik karena tidak hanya bergantung pada satu pendapat saja.
Definisi
Random Forest adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan banyak pohon keputusan yang saling independen. Prediksi hasil random forest diperoleh melalui proses voting (jumlah terbanyak) dari pohon-pohon yang terbentuk. Dalam random forests proses pengacakan untuk membentuk pohon tidak hanya dilakukan untuk data sampel saja melainkan juga pada pengambilan variabel prediktor. Sehingga, proses ini akan menghasilkan kumpulan pohon
klasifikasi dengan ukuran dan bentuk yang berbeda-beda. Hasil yang diharapkan adalah suatu kumpulan pohon yang memiliki korelasi kecil antar pohon.
Konsep Dasar Random Forest
BAGAIMANA CARA RANDOM FOREST BEKERJA?
A. Membangun Banyak Pohon Keputusan Secara Acak
Random Forest bekerja dengan membangun banyak pohon keputusan. Setiap pohon dibuat menggunakan sampel acak dari data pelatihan. Misalnya, jika kita memiliki data tentang nilai, absensi, dan aktivitas mahasiswa, Random Forest akan secara acak memilih beberapa data tersebut untuk membangun setiap pohon keputusan.
B. Pembentukan Sampel Data Secara Acak (Bootstrap Sampling)
Untuk membuat setiap pohon dalam Random Forest, algoritma mengambil sampel acak dari data yang ada. Proses ini disebut bootstrap sampling, di mana beberapa data bisa terpilih lebih dari satu kali, dan beberapa data mungkin tidak terpilih sama sekali. Dengan cara ini, setiap pohon dilatih menggunakan data yang sedikit berbeda-beda, sehingga setiap pohon akan sedikit berbeda satu sama lain.
C. Setiap Pohon Menghasilkan Prediksi
Setelah dibentuk, setiap pohon akan menghasilkan prediksi berdasarkan data input. Setiap pohon keputusan memutuskan berdasarkan serangkaian aturan, seperti “Jika nilai di atas 80 dan absensi di atas 90%, maka mahasiswa akan lulus”. Setiap pohon mungkin memberikan jawaban yang berbeda, tergantung pada bagaimana pohon tersebut dibangun dan data apa yang digunakannya.
D. Proses Voting untuk Klasifikasi dan Rata-rata untuk Regresi
Untuk Klasifikasi
Jika kita menggunakan Random Forest untuk memprediksi kategori (misalnya, lulus atau tidak lulus), maka setiap pohon dalam hutan akan memberikan jawabannya. Jawaban yang paling banyak dipilih oleh pohon-pohon itulah yang menjadi prediksi akhir. Proses ini disebut voting.
Untuk Regresi
Jika kita ingin memprediksi nilai numerik (misalnya, berapa nilai akhir seorang mahasiswa), maka Random Forest akan mengambil rata-rata dari semua prediksi yang diberikan oleh setiap pohon.
Perbedaan Random Forest dengan Metode Lainnya
Seringkali penggunaan metode random forest dikaitkan dengan beberapa metode statistik yang memiliki pola kerja yang mirip diantaranya Decision Trees serta CART (Classification and Regression Trees). Meskipun demikian terdapat perbedaan mendasar dari metode-metode tersebut diantaranya adalah sebagai berikut.
| Aspek | Decision Trees | CART | Random Forest |
| Definisi | Model prediksi tunggal yang berbentuk pohon. | Jenis pohon keputusan khusus untuk klasifikasi dan regresi. | Metode ensemble yang menggabungkan banyak pohon keputusan. |
| Cara Kerja | Membagi data secara berulang hingga sampai di keputusan akhir. | Membagi data untuk meminimalkan kesalahan klasifikasi atau prediksi. | Menggunakan banyak pohon yang dibangun dari subset data dan fitur secara acak. |
| Kelemahan | Lebih mudah terkena overfitting. | Rentan overfitting, terutama pada data yang kompleks. | Lebih tahan terhadap overfitting karena menggunakan banyak pohon. |
| Kelebihan | Sederhana dan mudah diinterpretasi. | Mengoptimalkan pemisahan data untuk akurasi yang lebih baik. | Akurasi lebih tinggi dan tahan terhadap variabilitas data. |
| Penggunaan Data | Menggunakan seluruh dataset untuk membentuk pohon. | Menggunakan seluruh dataset dengan pemisahan optimal. | Menggunakan subset data secara acak (bootstrap sampling). |
| Penggunaan Fitur | Menggunakan semua fitur untuk setiap pemisahan. | Sama dengan Decision Trees, menggunakan semua fitur. | Menggunakan subset acak dari fitur untuk setiap pemisahan. |
| Overfitting | Tinggi, terutama pada dataset kecil. | Sama seperti Decision Trees, cenderung overfitting. | Lebih tahan terhadap overfitting karena model ensemble. |
| Akurasi | Bisa rendah jika ada overfitting atau underfitting. | Akurasi lebih baik dibanding Decision Trees biasa. | Akurasi lebih tinggi dibanding pohon tunggal, terutama pada data kompleks. |
| Jenis Prediksi | Klasifikasi atau regresi. | Klasifikasi dan regresi. | Klasifikasi dan regresi. |
Algoritma Random Forest
Pengembangan metode random forest dilakukan dari proses bagging, yaitu terletak pada proses pemilihan pemilah. Pada random forest, pemilihan pemilah hanya melibatkan beberapa variabel prediktor yang terambil secara acak. Algoritma Random Forest dijelaskan sebagai berikut.
Langkah A
Mengambil n data sampel dari dataset awal dengan menggunakan teknik resampling bootstrap dengan pengembalian.
Langkah B
Menyusun pohon klasifikasi dari setiap dataset hasil resampling bootstrap, dengan penentuan pemilah terbaik didasarkan pada variabel prediktor yang diambil secara acak. Jumlah variabel yang diambil secara acak dapat ditentukan melalui perhitungan log2(p + 1), dimana p adalah banyak variabel prediktor atau menggunakan
\sqrt{p}Langkah C
Melakukan prediksi klasifikasi data sampel berdasarkan pohon klasifikasi yang terbentuk.
Langkah D
Mengulangi langkah a sampai langkah c hingga diperoleh sejumlah pohon klasifikasi yang diinginkan. Perulangan dilakukan sebanyak K kali.
Langkah E
Melakukan prediksi klasifikasi data sampel akhir dengan mengombinasikan hasil prediksi pohon klasifikasi yang diperoleh berdasarkan aturan majority vote.
Analisis dengan menggunakan metode random forest dimulai dari pengambilan data dengan teknik resampling bootstrap. Bootstrap adalah suatu metode yang dapat bekerja tanpa membutuhkan asumsi distribusi karena sampel asli digunakan sebagai populasi. Bootstrap digunakan untuk mencari distribusi sampling dari suatu estimator melalui prosedur resampling dengan pengembalian dari data asli
Kelebihan dan Kelemahan
Terdapat beberapa kebeihan dan kelemahan dari metode Random Forest yaitu sebagai berikut.
Kelebihan
- Akurasi Tinggi
Random Forest cenderung memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode lain karena menggabungkan prediksi dari beberapa pohon keputusan (decision trees). Proses voting dari banyak pohon ini membantu meningkatkan hasil prediksi. - Penanganan Overfitting
Salah satu masalah umum pada decision tree adalah overfitting. Namun, Random Forest mengatasi masalah ini dengan memanfaatkan banyak pohon yang dilatih pada subset data yang berbeda, sehingga model menjadi lebih general dan tidak terlalu “menghapal” data training. - Bisa Menangani Data yang Tidak Linear
Random Forest mampu menangani hubungan yang kompleks dan tidak linear dalam data, karena terdiri dari berbagai pohon keputusan yang menangkap berbagai pola. - Robust terhadap Outliers dan Missing Data
Karena menggunakan banyak pohon, Random Forest tidak terlalu terpengaruh oleh outlier atau data yang hilang, dan tetap bisa memberikan prediksi yang baik. - Feature Importance
Random Forest bisa memberi informasi tentang fitur mana yang paling penting dalam memengaruhi prediksi, sehingga membantu dalam interpretasi data.
Kelemahan
- Waktu dan Sumber Daya Komputasi yang Besar
Dikarenakan Random Forest membangun banyak pohon, maka random forest membutuhkan lebih banyak waktu dan sumber daya komputasi dibandingkan model yang lebih sederhana, terutama ketika bekerja dengan dataset yang besar. - Tidak Efisien untuk Data Real-Time
Random Forest mungkin bukan pilihan terbaik untuk penerapan analisis data yang membutuhkan prediksi secara real-time, hal ini dikarenakan proses membangun pohon dan melakukan prediksi cukup lambat dibandingkan model lain seperti regresi logistik. - Overfitting pada Dataset yang Noisy
Meskipun Random Forest dapat mengatasi overfitting, namun pada dataset yang sangat noisy atau bising, model ini mungkin masih bisa mengalami overfitting jika tidak diatur dengan benar. - Konsumsi Memori yang Besar
Dikarenakan Random Forest menyimpan banyak pohon dan informasi terkait, hal ini bisa menyebabkan konsumsi memori yang besar, terutama pada dataset yang besar.
Penerapan dalam Berbagai Bidang
Berikut adalah beberapa contoh penerapan Random Forest di berbagai bidang diantaranya adalah sebagai berikut.
A. Bidang Pemasaran
Random Forest dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi, perilaku, dan karakteristik demografis mereka. Hal ini membantu perusahaan dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan personal.
Selain itu penerapan random forest lainnya dalam bidang pemasaran digital, yaitu random forest digunakan untuk menganalisis sentimen pelanggan dari ulasan produk, komentar media sosial, atau survei pelanggan. Dengan cara ini, perusahaan dapat memahami bagaimana produk mereka diterima oleh masyarakat.
B. Bidang Pendidikan
Random Forest dapat digunakan untuk memprediksi kinerja akademik siswa berdasarkan berbagai faktor seperti kehadiran, nilai ujian sebelumnya, aktivitas ekstrakurikuler, dan latar belakang sosial-ekonomi. Hal ini tentunya dapat membantu institusi pendidikan untuk memberikan perhatian yang tepat bagi siswa yang berisiko gagal.
Selain itu algoritma random forest juga digunakan untuk membuat sistem pembelajaran adaptif yang disesuaikan dengan kebutuhan dan gaya belajar siswa. Sistem ini dapat memprediksi topik mana yang sulit bagi siswa dan memberikan rekomendasi materi yang sesuai.
C. Industri dan Manufaktur
Dalam bidang industri atau manufaktur, Random Forest digunakan untuk memprediksi kapan mesin atau peralatan akan mengalami kerusakan dengan menganalisis data sensor dan riwayat pemeliharaan. Hal ini membantu perusahaan mencegah kerusakan yang tak terduga dan mengoptimalkan jadwal perawatan.
Random Forest dapat pula digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi dengan menganalisis data dari berbagai tahapan produksi dan memprediksi bagaimana perubahan dalam satu bagian akan memengaruhi hasil akhir.
Referensi
Nah, sampai juga kita di akhir artikel. Sampai disini dulu penjelasan terkait Random Forest. Jika masih ada yang dibingungkan atau ada yang ingin didiskusikan, bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya. See you!
Pingback: Random Forest Regression: Memahami Konsep Dasar