Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933 930

## Klasifikasi Bahasa Daerah Menggunakan Decision Tree

## Dan Gradient Boots
Nini Katriani* 1 , Evangs Mailoa 2 1,2 Universitas Kristen Satya Wacana; Jalan Diponegoro No. 52-62, (O298) 324828.
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: * 1 672O18257@student.uksw.edu, 2 evangs.mailoa@uksw.edu,

## Abstrak
Klasifikasi  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  menemukan  nilai  dari  suatu  data. Klasifikasi adalah salah satu bagian dari teknik data mining. Klasifikasi akan membangun suatu model  dari  sampel  data  menjadi  satu  kelompok  yang  sejenis.  Klasifikasi  tergolong  dalam supervised  learning,  dimana  dibutuhkan  data  pelatihan  untuk  membangun  suatu  model klasifikasi. Ada 5 teknik klasifikasi berbasis statistik, berbasis jarak, berbasis pohon keputusan, berbasis  jaringan  syaraf  dan  berbasis  aturan.  Algortima  –  algortima  klasifikasi  yang  sering digunakan  adalah  algoritma  naive  bayes  dan  decision  tree.  Pada  penelitian  ini  menggunakan data  bahasa    dan  menggunakan  dua  algortima  yaitu  decision  tree  dan  gradient  boots,  dimana kedua metode akan dilakukan perbandingan pada studi kasus klasifikasi bahasa. Pada penelitian ini  menghasilkan  perbandingan  keakuratan  dari  kedua  metode  decision  Tree  Dan  Gradient Boots,  sehingga  dapat  di  ketahui  metode  yang  efektif  dan  dapat  digunakan  dalam  klasifikasi data.  Hasil  perbandingan  didapatkan  kedua  metode  cukup  efektif  untuk  digunakan  dalam mengidentifikasi  bahasa  dengan  nilai  accuracy  0.65  atau  65%.  Namun  dilihat  dari  confusion matrix  metode  Gradient  Boost  lebih  efektif  dibandingkan  dengan  Decision  Tree  dengan  nilai accuracy 0,6525 dan 0.6509 atau 65,25% dan 65.05%.
Kata kunci — Decision Tree, Gradient Boots, Klasifikasi, identifikasi, perbandingan

## Abstract
Classification is a technique used to find the value of a data. Classification is one part of data mining  techniques.    Classification  will  build  a  model  from  the  sample  data  into  one  similar group. Classification belongs to supervised learning, where training data is needed to build a classification  model.  There  are  5  classification  techniques  based  on  statistics,  distance  based, decision tree based, neural network based and rule based. The classification algorithms that are often used are the Naive Bayes algorithm and the decision tree. This study uses language data and uses two algorithms, namely decision tree and gradient boots, where both methods will be compared in a case study of language classification. This study resulted in a comparison of the accuracy of the two methods of decision tree and gradient boots, so that it can be seen which methods are effective and can be used in data classification. The results of the comparison show that  the  two  methods  are  quite  effective  to  be  used  in  identifying  languages  with  an  accuracy value of 0.65 or 65%. However, judging from the confusion matrix, the Gradient Boost method is more effective than the Decision Tree with accuracy values of 0.6525 and 0.6509 or 65.25% and 65.05%.
Keywords — Language,  Decision  Tree,  Gradient  Boots,  Clasification,  Identification, Comparison
931 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Negera  Kesatuan  Repullik  Indonesia  (NKRI)  terbagi  atas  beberapa  daerah,  dimana setiap daerah memiliki daerah yang terdiri daerah kabupaten maupun daerah kota. setiap daerah tidak  mimiliki  kesamaan  namun  tiap  daerah  memiliki  perbedaan  yang  beragam,  dari segi  adat istiadat,  suku,  agama  maupun  bahasa.  Dapat  terlihat  dari  tiga  daerah  seperti  daerah  Toraja, Kalimantan,  dan  Halmahera  memiliki  beberapa  perbedaan.  Ditinjau  dari  segi  bahasa  ketiga daerah  tersebut  memiliki  perbedaan  bahasa.  Daerah Toraja  mempunyai  daerah  tersendiri  yang dengan bahasa Toraja, daerah Kalimantan mempunyai bahasa Kalimantan yang disebut dengan bahasa  Kalimantan,  dan  daerah  Halmahera  memiliki  bahasa  Halmahera  yang  di  sebut  dengan bahasa Halmahera.
Bahasa adalah salah satu hal yang paling terpenting dalam kehidupan manusia. Dalam kehidupan sehari bahasa sangat mimiliki peran penting. Manusia sebagai makhluk sosial sangat membutuh komunikasi,  melalui komunikasi  manusia dapat saling bertukar fikiran satu dengan yang lain [1], bahasa juga di gunakan sebagai sumber informasi, bentuk percakapan bahasa [2] dan  sebagai  alat  untuk  berfikir,  hingga  manusia  sangat  perlu  mengetahui  bahasa  daerah,  guna dalam  memperlancar  komunikasi  antar  sesama.  Namun  dengan  ragam  bahasa,  kemampuan manusia mengetahui bahasa setiap daerah sangat kurang, selain itu kurangnya sarana yang dapat diakses untuk megetahui bahasa setiap daerah. Untuk mengetahui bahasa daerah perlu dilakukan klasifikasi  bahasa.  Dengan  adanya  klasifikasi  manusia  dapat  dengan  mudah  membedakan  dan mengetahui bahasa disetiap daerah.
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  dari  data  mining  [3],  Klasifikasi  merupakan teknik yang digunakan untuk menemukan nilai dari suatu data [4]. Klasifikasi akan membangun suatu model dari sampel data menjadi satu kelompok yang sejenis. Klasifikasi tergolong dalam supervised  learning [3],  dimana  data  diolah  dengan  memanfaatkan  mesin  dengan  data  yang telah  di  berikan  label,  kemudian  diolah  menjadi  informasi  yang  diharapkan.  Pada  proses  diri dari 2 proses yakni proses data tranning dan proses data testin g [3]. Klasifikasi memiliki berapa metode  namun  dalam  penilitian  ini  penulis  menggunakan  dua  metode  yakni  metode decision tree dan gradient boots . decision tree dan gradient boots merupakan metode yang cukup efektif dan  banyak  di  pakai  dalam  klasifikasi  data. Decision  tree merupakan  salah  satu  metode  yang paling  sering  Digunakan  Dalam  Penelitian. Decision  tree adalah  sebuah  struktur  yang  terdiri dari  simpul node dan  simpul edge [5].  Dibandingkan  dengan decision  tree dapat  diketahui bahwa  metode gradient  boots adalah  salah  satu  metode  yang  jarang  di  pakai,  sehingga  pada peneltiian  ini  penulis  membandingan  metode decision  tree dengan gradient  boots untuk klasfikasi bahasa.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  penulis  melakukan  penetian  dengan  judul “Klasifikasi Bahasa Daerah Toraja, Halmahera dan Kalimantan Menggunakan Metode Decision Tree dan Gradient Boots” penulis akan membuat sekumpulan fitur yang dapat digunakan untuk membedakan  berbagai  bahasa,  dengan  cara  memvisualisasikan  fitur  dan  menentukan  yang paling penting menggunakan analisis kompunen utama (PCS). Penulis membangun tiga model yang  digunakan  untuk  memprediksi  keakuratan  dari  setiap  metode.  Hasil  dari  penelitian  ini mengklasifikasi bahasa kedalam kategori masing-masing yang telah ditentukan..

## 2.  LANDASAN TEORI
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik  data  mining.  Dalam  penelitian  ini digunakan dua metode yakni metode decision tree dan gradient boots. Kedua metode tersebut sudah sering di gunakan dalam hal klasifikasi. Pada Penelitian Klasifikasi Berita Indonesia yang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933 932
menggunakan  metode Naivy  Bayesian  Classification dan Support  Vector    Machine ,  Dalam Penelitian  Ini  berita  dapat  dikategorikan  maka  data  berita  tersebut  harus  diproses  terlebih dahulu.  Dimana  dibandingkan  dengan  jenis  data  yang  lain,  sifat  data  berbentuk  teks  tidak terstruktur  dan  sulit  untuk  menangani.  Hasil  yang  didapatkan  pada  saat  data testing pada masing-masing pengukuran performa akurasi, precision, recall , dan F-Measure sebesar 82,2%; 83,9%; 82,2%; dan 82,4%. perbandingan antara kedua metode NBC dan SVM didapatkan hasil SVM kernel RBF dan linier lebih baik dibandingkan dengan NBS [6] .
Selain  itu  pada  penelitian  Perbandingan  Algortima  Klasifikasi Naïve  Bayes,  Nearest Neighbour ,  dan Decision  Tree Pada  Studi  Kasus  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Pola Pakaian”, Penelitian ini dihasilkan bahwa algoritma decision tree memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi dibandingankan dengan naive bayes dan nearest neighbour yaitu mencapai 75.6%. oleh karena itu algoritma decision tree banyak digunakan dalam klasifikasi data [3]. Pada klasifikasi Customer Churn yang mengunakan metode Random Forest pelanggan adalah  pemutusan  jasa  suatu  perusahaan  oleh  pelanggan  karena  pelanggan  tersebut  memilih menggunakan  jasa  layanan  lain.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  membandingkan  metode random forest dan xgboost didapatkan hasil bahwa metode extreme gradient boosting memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan bagging random forest . Model extreme gradient boosting menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  95.6%  dan  nilai  AUC  sebesar  0.876,  sedangkan metode random forest mendapatkan nilai akurasi sebesar 93.5% dan nilai AUC sebesar 0.799, dapat diartikan bahwa kasus churn pada customer di salah satu perusahaan telekomunikasi dapat diklasifikasikan dengan baik atau tepat menggunakan metode extreme gradient boosting [7]. Decision  tree merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  sangat  populer[8]. Decision  Tree merupakan  algoritma supervised  machine  learning yang  digunakan  untuk memecahkan  masalah  klasifikasi.  Tujuan  utama  dari  algoritma decision  tree ,  karena  mampu menghasilkan  model  prediksi  secara  spesifik  dalam  bentuk  aturan  yang  mudah  untuk diimplementasikan  [4].  Pohon  ( Tree )  adalah  sebuah  struktur  data  yang  terdiri  dari  simpul (Node) dan rusuk (Edge). Simpul pada sebuah pohon dibedakan menjadi tiga, yaitu simpul akar ( root/node ),  simpul  percabangan/internal  ( branch/internal  node )  dan  simpul  daun  ( leaf  node ) [9]. pohon keputusan merupakan representasi sederhana dari teknik klasifikasi untuk sejumlah kelas  berhinga,  dimana  simpul  internal  maupun  simpul  akar  ditandai  dengan  nama  atribut, rusuk-rusknya  diberi label nilai atribut  yang  mungkin  dan  simpul  daun ditandai dengan  kelas- kelas yang berbeda [5]. Gambar 1 menampilkan Bentuk Decision Tree Secara Umum [4]
(Sumber: https://images.app.goo.gl/1xw9MkWuQwd57SE46 ) Gambar 1. Bentuk Decision Tree
933 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933
Berdasarkan  gambar  diatas  model decision  tree merupakan  berbentuk  sebuah  pohon yang  terdiri  dari  6  beberapa  bagian  antara  lain root  node,  internal  node, daN  terminal node . Pada  gambar  1  diatas  simpul  yang  paling  diatas  disebut  sebagai root  node ,dimana  memiliki beberapa output namun tidak memiliki input. sedangkan pada internal node memiliki satu input dan beberapa output . Leaf node atau terminal node merupakan hasil akhir yang mewakili label kelas dari atribut yang terbentuk menjadi rules [4].
Gradient  boost pertama  kali  dikenalkan  oleh  Friedman  pada  tahun  2001  [10]teknik boosting dapat dilihat sebagai metode model rata-rata yang awalnya 24 dirancang untuk metode klasifikasi tetapi dapat juga diaplikasikan pada metode regresi, seperti halnya metode bagging yang memanfaatkan voting untuk tujuan mengklasifikasikan atau menghitung rata-rata estimasi numerik  untuk  output  model  individu  tunggal.  Persamaan  lainnya  adalah  menyatukan  model yang  memiliki  jenis  yang  sama,  seperti  decision  tree  [7]. Xgboost adalah ensemble  algorithm yang terdiri dari classification and regression trees salah satu tree. Algoritma xgboost ini dapat melakukan  optimasi  10  kali  lebih  cepat  dibandingkan  GBM  lainnya.  Nilai  akurasi  dari  hasil klasifikasi menggunakan metode xgboost tergantung parameter-parameter yang akan digunakan. Parameter  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Eta,  Gamma,  Max_Depth, Min_Child_Weight, Subsample dan Colsample_Bytree [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  proses  identtifikasi  bahasa  penulis  menggunakan  beberapa  tahapan  yang dilakukan  oleh  penulis,  yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  studi  literature, peracangan dan proses data.  Langkah-langkah penelitian sebagai berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933 934
Tahapan  awal  dilakukan  proses  identifikasi  masalah  yang  akan  diangkat.  Tahap  ini merupakan fase awal untuk mengetahui masalah yang terjadi terhadap data bahasa dan mencari solusi yang yang tepat untuk permasalahan yang ada.
Tahapan  kedua  dilakukan  pengumpulan  data,  dimana  tahapan  ini  data  diambil  dari berbagai  sumber  seperti  dari  internet  dan  media  cetak,  data  yang  di  masukkan  berupa  bahasa sehari-hari  dari  bahasa  Toraja,  Kalimantan  dan  Halmahera  dalam  bentuk  teks.  Data  di  buat menjadi  teks  yang  lebih  singkat,  sehingga  data  menjadi  lebih  banyak  dan  target  data  yang dibutuhkan  dapat  terpenuhi,  dan  pada  sistem  komputerisasi  semakin  banyak  data  yang dimasukkan sistem akan semakin baik dalam menganalisis. Data dibuat pada ms. excell dengan jumlah  data  keseluruhan  adalah  195315  dimana  setiap  label  minimal  65105.  Data  berupa kalimat dalam bahasa Toraja, Halmahera, Kalimatan aygn di berikan label sebagai data mentah agar ketika di proses dengan  metode decision tree dan gradient boots diketahui keakuratan dari kedua metode tersebut.
Pada tahap studi literatur digunakan penelitian sebelumnya yang menggunakan metode- metode klasifikasi seperti vector machine (SVM), Naïve Bayes Classifier (NBC) dan KNN [6], sehingga  dapat  menjadi  acuan  dalam  membuat  perbandingan  dengan  menggunakan  metode decision tree dan gradient boots pada  tahap  perancangan,  dilakukan processing data. Processing data  yang  dilakukan seperti menghilangkan tanda baca pada cleantext . Contoh:
Kalimat :  “Bu’kuk Tu’ Kande Bai Itik” Processing  : “ Bukuk Tu Kande Baik Itik” Menghilangkan tanda baca (‘)
Data Cleantext dibuat  pada Ms.Excell setelah  itu  dilakukan  pengelompokan  data berdasakan label. label yang digunakan yaitu tora, halma, dan kali, tora adalah label dari bahasa toraja. Halma adalah label dari bahasa halmahera dan kali adalah label dari bahasa kalimantan. Pada proses ini perhitungan dilakukan oleh sistem Komputerisasi dengan memasukkan Coding (kode) system. Kumpulan data dibedakan menjadi dua bagian yaitu 80% data tranning dan 20% kumpulan data testing . Presentase pembagian data dilakukan agar ketika pengujian system dapat di  ketahui  data  dapat  diterjemahkan  oleh  sistem  dengan  baik.  Pada  tahap  identifikasi  yakni dengan  menghitung  hasil  uji accuracy,  precision,  recall,  dan  f1  score, dan  system  akan memberikan  hasil  [1]  dan  dapat  di  ketahui  hasil  dari  kedua  metode  yang  digunakan  yakni decision  tree dan gradient  boots dan  dapat  dilakukan  perbandingan  dari  kedua  metode  yang digunakan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset
Pada  penelitian  ini  data  set  yang  digunakan  adalah  bahasa  yang  berasal  dari  bahasa Toraja, Halmara dan Kalimantan. Bahasa di ambil berbagai jenis sumber maupun bahasa sehari- hari.  Kemudian  data  tersebut  dimasukkan  kedalam ms.  excell ,  menjadi cleantext .  Dimana cleantext berfungsi  sebagai  isi  dari  data  kalimat  dari  masing-masing  bahasa.  Kemudian  di berikan  label  sebagai  identitas  dari  bahasa  tersebut.    Dimana  pada  saat  proses  pengiputan dilakukan secara manual dari sumber data. Sebelum dimasukan data telah dilakukan processing data, data di cleansing terlebih dahulu dari tanda baca (tidak menggunakan tanda baca) maupun angka. adapun jumlah data keseluruhan adalah 195315 dimana setiap bahasa sebesar 65105.
935 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Decision Tree Classifier
Codingan decision tree classifier dimana dilakukan pengujian tingkat keakuratan sistem pada confusion matriks pada gambar di bawah ini.
Labels = [ 'Halma' , 'Kali' , 'Tora' ] Cm_Model_Dt = Confusion_Matrix(Y_Test, Y_Pred) Fig = Plt.Figure(Figsize=( 9 , 9 )) Ax = Fig.Add_Subplot( 111 ) Sns.Heatmap(Cm_Model_Dt, Annot= True , Fmt= ".3f" , Linewidths= .5 , S quare = True , Cmap = 'Blues_R' ) Plt.Ylabel( 'Actual' ) Plt.Xlabel( 'Predicted' ) Ax.Set_Xticklabels(Labels) Ax.Set_Yticklabels(Labels) Title = 'Decision Tree Model Accuracy Score = ' + Str ( Round (Accur acy_Score_Dt* 1OO , 2 )) + "%" Plt.Title(Title, Size = 15 )

## Kode Program 1 Decision Tree Clasifier
Konfusi matrik meringkas hasil prediksi dalam masalah klasifikasi dengan menghitung prediksi yang benar dan salah, dimana di pecahkan oleh masing-masing kelas atau label bahasa, dengan perhitungan score accuracy dikalikan dengan 100,2.

## Decision Tree Classifier Result
Tabel hasil decision tree confusion matrix dapat dilihat pada tabel 1 hasil decision tree dan gambar 3 heatmap decision tree classifier .
Tabel 1. Hasil Decision Tree Result

## Decision Tree Model Output
Precision Recall F1-Score Support Halma 0.66 0.70 0.68 13028 Kali                    0.73 0.46 0.57 13092 Tora                   0.60 0.79 0.68 12943 Accuracy 0.65 39063 Macro Avg         0.66 0.65 0.64 39063 Weighted Avg    0.66 0.65 0.64 39063
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933 936

## Gambar 3. Heatmap Confusion Matrix Decision Tress
Berdasarkan  grafik  diatas  menunjukkan  berapa  banyak    teks  yang  di  klasifikasikan dengan benar pada setiap bahasa, dimana pada sumbu y mewakili hasil aktual atau sebenarnya dan sumbu x mewakili hasil yang di prediksi. sehingga dapat di ketahui bahwa model tersebut berhasil mempredisi teks bahasa Halmahera dengan baik. berdasarkan tabel diatas dapat dilihat perhitungan data set dengan confusion matrix decision tree yang  nilai precision, recall dan f1-score dan support mendapatkan nilai accuracy 0,6532.

## Identification Decision Tree
Gambar 4. Prediction Bahasa dengan Decision Tree
Berdasarkan  hasil  identifikasi  data  yang  telah  diinputkan  sesuai  dengan  data  kalimat yang  ada  pada system .  Dapat  dilihat  pada  gambar  4 Prediction Bahasa  dengan Decision  Tree, system dapat  menbedakan  bahasa  Toraja,  Kalimantan,  dan  bahasa  Halmahera,  dengan  kalimat “ o ngora lo yatihiwo ”  , ” ipasa de o jesu” , “indo sola ambekku ” di identifikasi dengan bahasa “halma” , “halma” , “tora”.

## Gradient Boots
Codingan Gradient Boots Classifier dimana dilakukan pengujian tingkat keakuratan sistem pada confusion matriks pada gambar di bawah ini.
937 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933
Cm_Model_Gb = Confusion_Matrix(Y_Test, Y_Pred, Labels = [ 'Halma' , 'Kali' , 'Tora' ]) Fig = Plt.Figure(Figsize=( 9 , 9 )) Ax = Fig.Add_Subplot( 111 ) Sns.Heatmap(Cm_Model_Gb, Annot= True , Fmt= ".3f" , Linewidths= .5 , Square = True , Cmap = 'Blues_R' ) Plt.Ylabel( 'Actual' ) Plt.Xlabel( 'Predicted' ) Ax.Set_Xticklabels(Labels) Ax.Set_Yticklabels(Labels) Title = 'Gradient Boost Model Accuracy Score = ' + Str ( Round (Accuracy_Score_Gb* 100 , 2 )) + "%" Plt.Title(Title, Size = 15 ) Kode Program 2 Gradient Boots Classifier code
Dengan perhitungan score accuracy gradient boots dikalikan dengan 100,2.

## Gradient Boots Result
Hasil gradient boots pada confusion matrix  pada tabel 1 dan heatmap gradient boots pada gambar 4
Tabel 2. Hasil Gradient Boots Result Gradient Boost Model Output Precision Recall F1-Score Support Halma 0.66 0.70 0.68 13028 Kali 0.73 0.47 0.57 13092 Tora 0.60 0.79 0.68 12943 Accuracy 0.65 39063 Macro Avg        0.66 0.65 0.64 39063 Weighted Avg   0.66 0.65 0.64 39063
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933 938
Gambar 4. Heatmap Confusion Matrix Gradient Boots
Berdasarkan  perhitungan  kekuratan  data  set  secara  keseluruhan  datas  dapat  di  ketahui nilai accuracy dari gradient boost sebesar 0.6529 atau  65.29%.

## Identtification Gradient Boost
Pada  identifikasi  kalimat  yang  dimasukkan  kedalam  sistem,  dapat    di  terjemahkan sesuai dengan bahasa kalimat yang sudah ditentukan, dapat di lihat dari kalimat berikut “ male ko mai” , “ikam ni” , “indo sola ambe”, diterjemahkan sebagai “tora” , “kali” , “tora”.

## Perbandingan Nilai Akurasi
Berdasarkan  nilai  hasil  perhitungan  sistem,  perbandingan  nilai  akurasi  dari confusion matrix metode decision three dan gradient boots dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3. Hasil Nilai Akurasi
Tabel Perbandingan Nilai Accuracy dari Kedua Metode
Metode Nilai Akurasi Decision Tree 65, 09% Gradient Boost 65, 25%
939 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  perbandingan  yang  dilakukan  pada  studi  kasus  klasifikasi bahasa Toraja, Talmahera, Talimantan kedua metode yang digunakan merupakan metode yang cukup bagus digunakan dalam klasifikasi bahasa, karena memiliki tingkat akurasi diatas 0.6 atau 60%. Dilihat dari nilai Presicion, Recall, Dan F1-Score menyatakan bahwa algoritma gradient boots merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  memiliki  tingkat  kerakuratan  yang  lebih  tinggi  di bandingkan  dengan  algortima  klasifikasi decision  tree dalam  mengidentifikasi  bahasa.  Pada penelitian algortima gradient boots memperlihatkan tingkat akurasi sebesar 0,6525 atau 65,25% dibandingan dengan decision tree dengan akurasi 0.6509 atau 65,09%.

## 6. SARAN
Pada  penelitian  ini  penulis  hanya  menggunakan  dua  metode  dalam  mengidentifikasi bahasa. Setelah penelitian ini

## 7. UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  penelitian  ini,  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  dosen  pembimbing tugas  akhir,  ketua  program  studi  teknik  informatika  FTI  UKSW,  serta  orang  tua  atas  bantuan dukungan dalam melakukan penelitian
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Tuhenay, “Perbandingan  Klasifikasi  Bahasa  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes
Classifier  (NBC)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM),”  JIKO  (Jurnal  Inform.  dan Komputer) , Vol. 4, No. 2, pp. 105–111, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i2.2958.
[2] F.  Fathurrahman et  al. , “Penerapan  Artificial  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Citra Teks Dalam Penerjemahan Bahasa,” pp. 585–594, 2020.
[3] D.  Sartika  and  D.  Indra, “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Nearest Neighbour,  dan  Decision  Tree  pada  Studi  Kasus  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Pola Pakaian,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 1, No. 2, pp. 151–161, 2017.
[4] R.  Nursyahfitri,  A.  N.  Maharadja,  R.  A.  Farissa,  and  Y.  Umaidah, “Klasifikasi Penentuan  Jenis  Obat  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,”  J.  Inform.  Polinema , Vol. 7, No. 3, pp. 53–60, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i3.629.
[5] I.  Sutoyo, “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Data  Peserta Didik,”  J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  Vol.  14,  No.  2,  p.  217,  2018,  doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[6] D. Ariadi and K. Fithriasari, “Klasifikasi Berita Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayesian  Classification  dan  Support  Vector  Machine  Dengan  Confix  Stripping Stemmer,” J. SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2 , Vol. 4, No. 2, pp. 248–253, 2015.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 930-940 E- ISSN 2503-2933 940
[7] P. S. Statistika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, P. Alam, and U. I.  Indonesia, “Xgboost pada Klasifikasi Customer Churn,” 2020.
[8] P. Meilina, “Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decision Tree dan Regresi,” J. Teknol. Univ. Muhammadiyah Jakarta , Vol. 7, No. 1, pp. 11–20, 2015, [Online]. Available: jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek.
[9] J.  Eska, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4.5,” Vol. 2, 2018, doi: 10.31227/osf.io/x6svc.
[1O]  J. Statistika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, P. Alam, and U. I. Indonesia, “Implementasi Metode  Extreme  Gradient  Boosting  (XGBOOST)  Untuk  Klasifikasi  pada  Data Bioinformatika (Studi Kasus: Penyakit Ebola, GSE 122692),” 2020.
[11] O.  Ervina  and  P.  Indah, “Perbandingan  Metode  Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan Xtreme  Gradient  Boosting  (XGBoost)  pada  Data  Ekspresi  Gen  Hepatocelluler Carsinoma Terinfeksi Hepatitis B,” 2012.