## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## PREDIKSI POTENSIAL GEMPA BUMI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN FEATURE SELECTION
Henri Tantyoko 1* , Dian Kartika Sari 2 , Andreas Rony Wijaya 3
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia
3 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1* henri@ittelkom-pwt.ac.id, 2 dian.kartika@ittelkom-pwt.ac.id, 3 andreas@ittelkom-pwt.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Gempa bumi adalah suatu peristiwa alamiah yang terjadi karena adanya pelepasan energi dari dalam kerak bumi secara tiba-tiba,  peristiwa  tersebut  mengakibatkan  getaran  dan  guncangan  pada  permukaan  bumi.  Gempa  bumi  merupakan  salah  satu bencana  alam  yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  fisik  yang  besar,  dampak  ekonomi  yang  signifikan,  dan  hilangnya  nyawa manusia. Beberapa penyebab gempa bumi antara lain aktivitas tektonik lempeng bumi, pergerakan lempeng tektonik, dan deformasi kerak bumi. Untuk mengurangi jumlah korban jiwa, perlu dilakukan prediksi kapan gempa bumi akan terjadi di suatu wilayah. Salah satu cara untuk memprediksi gempa bumi menggunakan metode Machine Learning yaitu Random Forest (RF), metode ini memanfaatkan beberapa pohon keputusan yang selanjutnya dilakukan voting untuk menentukan keputusan akhir prediksi . Model yang baik adalah model yang menghasilkan kesalahan seminimal mungkin. Oleh karena itu, penulis melakukan skema seleksi fitur untuk mengolah fitur-fitur yang memiliki korelasi yang kuat. Prediksi menggunakan RF dengan seleksi fitur menghasilkan F1 score sebesar 92.23%, yang lebih baik 5.02% dibandingkan tanpa menggunakan seleksi fitur. Metode RF + Seleksi Fitur ini juga jauh lebih baik jika dibandingkan metode machine learning tradisional lainnya seperti SVM, Naïve Bayes, dan Decision Tree.
Kata Kunci: Machine Learning, Random Forest, Seleksi Fitur, Korelasi, F1 Score
Abstract- Earthquake is a natural event that occurs due to the sudden release of energy from within the earth's crust, this event causes  vibrations  and  shocks  on  the  earth's  surface.  Earthquake  is  one  of  the  natural  disasters  that  can  cause  great  physical damage, significant economic impact, and loss of human life. Some of the causes of earthquakes include tectonic activity of the earth's plates, movement of tectonic plates, and deformation of the earth's crust. To reduce the number of fatalities, it is necessary to predict when an earthquake will occur in an area. One way to predict is to use the Machine Learning method, namely Random Forest (RF), this method utilizes several decision trees which are then voted on to determine the final prediction decision. A good model is a model that produces minimal errors. Therefore, the author uses a feature selection scheme to process features that have a  strong  correlation.  Prediction  using  RF  with  feature  selection  produces  an  F1  score  of  92.23%,  which  is  5.02%  better  than without using feature selection. This RF + Feature Selection method is also much better than other traditional machine learning methods such as SVM, Naïve Bayes, and Decision Tree.
Keywords: Machine Learning, Random Forest, Feature Selection, Correlation, F1 Score

## 1. PENDAHULUAN
Gempa  bumi  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  dapat  menimbulkan  kerusakan  yang  serius  terhadap kehidupan  manusia  dan  infrastruktur.  Gempa  bumi  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di Indonesia, sebuah negara yang terletak di wilayah cincin api Pasifik. Indonesia terletak di pertemuan tiga lempeng tektonik utama, yaitu Lempeng Indo-Australia, Lempeng Pasifik, dan Lempeng Eurasia, sehingga menjadi salah satu wilayah dengan aktivitas seismik yang tinggi. Indonesia, sebagai negara dengan kompleksitas tektonik yang tinggi, sering mengalami gempa bumi dengan intensitas yang beragam[1], [2]. Dalam upaya mengurangi dampak buruk yang disebabkan  oleh  gempa  bumi,  penting  untuk  mengembangkan  metode  prediksi  yang  dapat  memberikan  informasi mengenai potensi terjadinya gempa bumi di wilayah Indonesia.
Prediksi gempa bumi merupakan bidang yang kompleks dan sulit diprediksi secara tepat. Meskipun penelitian dan  teknologi  terus  berkembang,  saat  ini  tidak  ada  metode  yang  dapat  memberikan  prediksi  yang  akurat  dalam menentukan  waktu,  lokasi,  dan  kekuatan  gempa  bumi  di  suatu  wilayah  secara  spesifik.  Prediksi  kapan  terjadinya gempa bumi di suatu wilayah perlu dilakukan untuk mengurangi jumlah korban jiwa. Salah satu metode yang  dapat digunakan untuk prediksi gempa bumi adalah Random Forest. Random Forest adalah sebuah teknik pemodelan yang menggabungkan sejumlah pohon keputusan ( decision trees ) untuk melakukan prediksi. Kelebihan dari Random Forest adalah kemampuannya dalam menangani ketergantungan dan interaksi antara variabel yang kompleks serta mampu mengatasi  overfitting.  Selain  itu,  Random  Forest  dapat  menghasilkan  kesalahan  yang  cukup  rendah,  kinerja  yang optimal dalam klasifikasi, mampu menangani data pelatihan dalam jumlah besar dengan efisien, serta metode yang efektif untuk memperkirakan data yang hilang. [3].
Selain itu, dalam pemodelan prediksi gempa bumi, penting untuk melakukan seleksi fitur yang tepat. Seleksi fitur bertujuan untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang paling berpengaruh terhadap terjadinya gempa bumi di Indonesia.  Dengan  memilih  fitur-fitur  yang  relevan  dan  informatif,  dapat  meningkatkan  kualitas  prediksi  dan mengurangi kompleksitas model.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pada penelitian [3] mengamati hasil prediksi rating untuk aplikasi App Store, algoritma yang digunakan yaitu Random Forest, hasilnya adalah algoritma Random Forest memiliki performa yang paling terbaik dari algoritma yang lain dalam membantu menemukan kelemahan pada dataset Apple’s AppStore .  Dengan hasil akurasi 86.23%, recall 84.80%, precision 84.45%,  dan  RMSE  0.316.  Dalam  penelitian  [4]  tentang  cara  membandingkan  algoritma  SGD, Naïve  Bayes,  dan  Random  Forest  dengan  studi  kasus  kopi  Arabika  diperoleh  hasil  akurasi  model  menggunakan random forest sebesar 96%. Random forest memiliki akurasi paling tinggi dibandingkan metode yang lain. Selain itu penelitan mengenai random forest yang dilakukan oleh [5] memperoleh hasil Random Forest memiliki nilai akurasi sebesar 97,88%. Algoritma random forest memiliki akurasi tertinggi  mengalahkan algoritma lain dalam percobaan. Hasil ini dievaluasi menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) untuk mengetahui ketepatan model yang dibangun.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penulis  akan  membuat  penelitian  mengenai  prediksi  gempa  bumi  menggunakan algoritma random  forest .  Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan kemampuan prediksi gempa bumi di Indonesia. Dengan menggunakan kombinasi antara Random Forest dan metode seleksi fitur, diharapkan dapat menghasilkan model prediksi yang lebih akurat dan efektif. Informasi tentang potensi gempa bumi di masa depan dapat digunakan untuk  membantu pihak berwenang dan masyarakat dalam mengambil langkah-langkah mitigasi yang tepat guna mengurangi dampak buruk yang disebabkan oleh gempa bumi.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan,  terdapat  potensi  untuk  prediksi  gempa  bumi  dengan penambahan  seleksi  fitur  pada  pemodelan machine  learning menggunakan Random  Forest .  Dengan  memadukan Random Forest dan metode seleksi fitur yang tepat, penelitian ini memiliki potensi untuk menghasilkan model prediksi yang  lebih  akurat  dan  efektif.  Seleksi  fitur  yang  cermat  dapat  membantu  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang paling berpengaruh dalam prediksi gempa bumi, sehingga dapat mengurangi kebisingan dan meningkatkan kinerja model.
Hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam peningkatan kemampuan prediksi gempa bumi di Indonesia.  Informasi  tentang  potensi  gempa  bumi  di  masa  depan  yang  lebih  akurat  dapat  menjadi  landasan  untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam mitigasi risiko. Pihak berwenang dan masyarakat dapat menggunakan informasi  ini  untuk  merencanakan  dan  mengimplementasikan  langkah-langkah  mitigasi  yang  tepat,  seperti perencanaan bangunan tahan gempa, evakuasi darurat, dan kesadaran masyarakat.

## 2. METODE PENELITIAN
Bab  ini  akan  membahas  metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  prediksi  gempa  bumi menggunakan algoritma Random Forest dan metode seleksi fitur. Metodologi penelitian ini akan mencakup langkah- langkah yang diambil dalam mengumpulkan data, mengolah data, mengimplementasikan algoritma, dan menganalisis hasil. Penjelasan gambar alur sistem dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1 Dataset
Dataset  adalah  kumpulan  data  yang  terorganisir  dalam  format  yang  terstruktur.  Dataset  berisi  kumpulan informasi yang berkaitan dengan domain Gempa Bumi Indonesia. Dataset digunakan dalam berbagai bidang seperti ilmu komputer, statistik, ilmu data, dan pembelajaran mesin. Mereka digunakan untuk melatih dan menguji model atau algoritma pembelajaran mesin. Dataset dapat ditemukan dalam berbagai sumber, termasuk basis data, perangkat lunak, situs web, repositori publik, dan penelitian ilmiah.
Gambar 1. Alur kerja sistem

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing data gempa  memuat beberapa proses yaitu filter magnitude untuk mengambil data yang hanya memiliki magnitude lebih  dari  4  karena  gempa  dapat  dirasakan  jika magnitude lebih  dari  4  atau  kedalaman  yang dangkal karena tujuan peneliti untuk memprediksi gempa bumi yang dirasakan di daratan. Selanjutnya data tersebut dilakukan pengubahan dari string ke numerik agar dapat diproses mesin.

## 2.3 Feature Selection
Feature selection merupakan proses memilih subset fitur yang paling relevan dan informatif dari sekumpulan fitur yang tersedia dalam data. Hal ini sangat penting dalam analisis data dan pembangunan model prediktif. Alasan penggunaan feature  selection yaitu  untuk  mengurangi  dimensi  data,  meningkatkan  kinerja  model,  Mengurangi kelebihan informasi, dan sebagai efisiensi. [6], [7].

## 2.4 K-Means Clustering
K-Means Clustering adalah salah satu algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok atau kluster. Tujuan dari K-Means Clustering adalah untuk meminimalkan jarak antara  titik  data  dalam  satu kluster dengan  pusat kluster yang  sesuai  [8].  Berikut  pseudocode  untuk  K-Means Clustering
Tabel 1. Pseudocode K-Means
K-means clustering Input : Titik data lokasi dan nilai k centroid Output : Cluster setiap baris Step:
1. Inisialisasi secara acak k centroid.
2. Menghubungkan setiap titik data di D dengan centroid terdekat. Membagi titik data menjadi k cluster.
3. Hitung ulang posisi dari centroid.
4. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai tidak ada lagi perubahan keanggotaan titik data.

## 2.5 Split Dataset
Split dataset digunakan untuk memisahkan antara data latih dan data uji agar model yang dibangun untuk tujuan pelatihan dan evaluasi model. Tujuan dari split dataset adalah untuk melatih model pada data yang terpisah dari data yang digunakan untuk menguji kinerja model. Hal ini penting untuk menghindari overfitting, yaitu kondisi di mana model terlalu sempurna dalam mempelajari data pelatihan tertentu sehingga tidak dapat generalisasi dengan baik pada data baru.
K-Fold  Cross  Validation  adalah  suatu  metode validasi  yang  umum  digunakan dalam  machine  learning untuk mengevaluasi performa model secara objektif. Dalam K-Fold Cross Validation, dataset yang tersedia dibagi menjadi K subset atau "lipatan" yang seimbang secara acak. Kemudian, proses evaluasi dilakukan dengan membagi dataset menjadi K bagian, di mana setiap bagian akan bertindak sebagai data validasi secara bergantian, sementara K-1 bagian lainnya digunakan sebagai data pelatihan [9]. Gambar 2 dibawah ini menunjukan cara splitting data menggunakan k- fold cross validation.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 2 menunjukan bahwa data dibagi menjadi 5 fold yang artinya masing-masing fold mempunya skema pembagian data latih dan data uji yang berbeda. Dataset yang sudah menjadi data uji di setiap split tidak akan menjadi data uji lagi pada split berikutnya. Pembagian dataset lebih adil karena data latih sudah mewakili semua skema.

## 2.6 Model Random Forest
Model  Random  Forest  merupakan  salah  satu  teknik Machine  Learning untuk  mengatasi  masalah  klasifikasi maupun regresi. Cara kerja teknik ini adalah membuat  beberapa pohon keputusan yang dibangun pada subset acak dari  data  pelatihan,  dan  prediksi  akhir  didasarkan  pada  agregat  hasil  dari  pohon-pohon  tersebut.  Berikut  adalah pseudocode algoritma Random Forest yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pseudocode Random Forest
Pseudocode Random Forest Input : Data numerik Output : Hasil Prediksi Step:
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 dibuat.
3. Melakukan proses voting terhadap semua keputusan decision tree yang sudah dibuat.
4. Algoritma akan memilih hasil prediksi yang paling banyak dipilih sebagai keputusan prediksi akhir
Pseudocode pada tabel 2 dapat diilustrasikan dengan gambar 3. Input berupa dataset dan output berupa voting dari beberapa pohon keputusan.

## 2.7 Evaluasi Model
F1 score adalah salah satu metrik evaluasi model yang umum digunakan untuk mengevaluasi performa model klasifikasi. F1 score menggabungkan presisi (precision) dan recall untuk memberikan gambaran keseluruhan tentang seberapa baik model dapat mengklasifikasikan dengan benar kelas positif, misalnya, kelas minoritas atau kelas yang dianggap penting [10]. Berikut adalah rumus F1 Score dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2  ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3)
Gambar 3. Visualisasi Cara Kerja Random Forest

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Detail hasil dan penelitian ini diuraikan dalam beberapa poin yang merupakan penjabaran di metode penelitian pada gambar 1.

## 3.1 Dataset
Dataset  yang  digunakan  merupakan  hasil  dari scrapping dari  website  resmi  BMKG  Indonesia,  total  dataset berjumlah 77.257 data dengan parameter date, time, latitude, longitude, kedalaman, magnitude , tsunami dan region. Data diambil dari tahun 2001 sampai 2022. Gambar dataset dapat dilihat pada gambar

## 3.2. Visualisasi Data
Tujuan peneliti untuk mendapatkan output berupa prediksi lokasi gempa bumi yang berdampak bagi masyarakat disekitar  lokasi  kejadian.  Karakteristik  Gempa  Bumi  berdasarkan  magnitude  dapat  dilihat  pada  gambar  5  dengan sumber dari BMKG. Gambar menunjukan total kejadian gempa bumi di Indonesia kurun waktu 2008 – 2022 dengan magnitude lebih dari 4 dan kedalaman kurang dari 100km.
Dari  data  pada  gambar  5  hasil  yang  dapat  diambil  adalah Provinsi  Maluku  mempunyai intensitas  yang  paling sering terjadi gempa bumi yaitu sebanyak 9.369 kejadian. Daerah yang paling jarang mengalami gempa bumi yaitu di Kepulauan Riau.
Gambar 4. Gambar Dataset
Gambar 5. Sebaran Data Gempa Bumi Indonesia

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Data  gempa  bumi  divisualisasikan  ke  dalam  tujuh  cluster  yang  optimal  melalui  data latitude dan longitude . Persebaran data gempa bumi dapat dilihat di gambar 6.

## 3.3. K-Means Clustering
Tujuan k-means clustering pada penelitian ini untuk mengelompokan data gempa menjadi empat yaitu sangat berbahaya, berbahaya, medium, tidak berbahaya. Hasil clustering dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil clustering gempa bumi Indonesia Date Time Latitude  Longitude  Magnitude Kedalaman Tsunami Lokasi Cluster 2022/03/30  18:00:57 1.77 -7.65 6.7 400 m - Maluku Berbahaya 2022/03/29  06:15:41 -2.56 1.89 3.2 186m - Sulsel Tidak Berbahaya 2022/03/28  12:23:31 -1.78 -15.22 4.6 386 m - Sumbar Medium 2022/03/27  14:45:47 0.77 -7.65 6.4 89 m - Maluku Berbahaya

## 3.4. Random Forest Model Klasifikasi
Pembangunan  model Random  Forest dilakukan  setelah  proses clustering .  Pembangunan  model  dilakukan dengan menyertakan beberapa parameter banyak pohon untuk menentukan model yang paling baik diantara parameter lain. Hasil F1-Score dengan beberapa parameter dan perbandingan dengan model Machine Learning lainnya dapat dilihat pada tabel.
Tabel 4. Perbandingan nilai F1-Score klasifikasi Random Forest Model Machine Learning Banyak Pohon F1-Score (%) Random Forest 50 82.53 Random Forest 60 83.32 Random Forest 70 82.24 Random Forest 80 84.48 Random Forest 90 85.39 Random Forest 100 87.21 Naïve Bayes - 85.89 Decision Tree - 86.24 SVM - 87.11
Model Random Forest dengan memakai 100 parameter pohon dapat menghasilkan F1-Score  sebesar 87,21% , hasil  tersebut  membuat  unggul  jika  dibandingkan  dengan  model  Machine  Learning  lainnya  seperti  Naïve  Bayes, Decision Tree, dan SVM. Banyaknya pohon yang digunakan untuk memberikan keputusan sangat mempengaruhi baik
Gambar 6. Persebaran data gempa bumi di Indonesia

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 83-89 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
atau  buruknya  model.  Pengambilan  parameter  yang  optimal  dituntut  untuk  tidak  terlalu  banyak  keputusannya  dan tidak terlalu sedikit dalam memberikan keputusan.

## 3.5. Feature Selection
Feature Selection dilakukan untuk menyeleksi kolom yang kurang memiliki hubungan antara kolom lain, kolom tersebut dapat memperburuk kinerja model yang sudah dibangun [11]. Hasil dari seleksi fitur didapatkan F1-Score seperti yang terdapat pada tabel.
Tabel 5. Feature Selection untuk klasifikasi random forest dengan 100 pohon Fitur F1-Score (%) [Tanggal,  Latitude, Longitude, Magnitude, Lokasi] 93.23 [Tanggal,  Latitude, Longitude, Magnitude, Kedalaman] 91.44 [ Latitude, Longitude, Magnitude, Lokasi] 90.12 [Latitude, Longitude, Magnitude, Tsunami, Lokasi] 89.78 [Tanggal, Waktu, Latitude, Longitude, Magnitude, Tsunami, Lokasi] 87.21 [Latitude, Longitude, Magnitude, Tsunami, Lokasi] 86.95
Pengambilan  kolom  tanggal,  latitude,  longitude,  magnitude  dan  lokasi  saja  dapat  meningkatkan  performansi model jika tanpa adanya feature selection . Dari percobaan pada tabel diatas membuktikan bahwa menggunakan fitur yang tepat dan efisien dapat meningkatkan performansi model.

## 4. KESIMPULAN
Model  Random  Forest  menghasilkan  F1-Score  terbaik  sebesar  92.23%  jika  menggunakan  tambahan  proses feature  selection. Kedekatan  antar  fitur-fitur  diteliti  dalam  penelitian  ini  sehingga  proses  tersebut  terbukti meningkatkan  performansi  model  karena  mengambil  parameter  yang  tepat  untuk  proses  pembangunan  Machine Learning.  Random  Forest  memiliki  kemampuan  untuk  menghasilkan  model  yang  akurat  dalam  berbagai  tugas.  Ini karena  Random  Forest  menggabungkan  prediksi  dari  banyak  pohon  keputusan  yang  dibangun  secara  acak,  dan kemudian mengambil hasil mayoritas. Kombinasi prediksi ini membantu mengurangi overfitting dan menghasilkan prediksi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tupan  Tupan  Tupan,  Noorika  Retno  Widuri,  and  Rulina  Rachmawati  Rachmawati,  “Analisis  Bibliometrik  Publikasi Ilmiah Tentang Prediksi Gempa Bumi Berbasis Data Scopus Periode Tahun,” Libraria Jurnal Perpustakaan , vol. 8, no. 1, 2020.
[2] A. Noor, “Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Biasa dan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Gempa,” 2018.
[3] F. Yulian Pamuji, V. Puspaning Ramadhan, and R. Artikel, “Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Komparasi Algoritma  Random  Forest  Dan  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Keberhasilan  Immunotheraphy  Info  Artikel ABSTRAK,” vol. 7, pp. 46–50, 2021, [Online]. Available: http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi
[4] V. R. Sari, F. Firdausi, and Y. Azhar, “EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika  dengan  Menggunakan Algoritma  SGD,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes,”  vol. 4, no.  2,  pp.  1–9,  2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2202.
[5] W.  Apriliah et  al. ,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Prediksi  Kemungkinan  Diabetes  pada  Tahap  Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” 2021. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] M. Huljanah, Z. Rustam, S. Utama, and T. Siswantining, “Feature Selection using Random Forest Classifier for Predicting Prostate  Cancer,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  Institute  of  Physics  Publishing,  Jul. 2019. doi: 10.1088/1757-899X/546/5/052031.
[7] M. M. Rahman, O. L. Usman, R. C. Muniyandi, S. Sahran, S. Mohamed, and R. A. Razak, “A review of machine learning methods of feature selection and classification for autism spectrum disorder,” Brain Sciences , vol. 10, no. 12. MDPI AG, pp. 1–23, Dec. 01, 2020. doi: 10.3390/brainsci10120949.
[8] K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[9] B. G. Marcot and A. M. Hanea, “What is an optimal value of k in k-fold cross-validation in discrete Bayesian network analysis?,” Comput Stat , vol. 36, no. 3, pp. 2009–2031, Sep. 2021, doi: 10.1007/s00180-020-00999-9.
[10] D. J. Hand, P. Christen, and N. Kirielle, “F*: an interpretable transformation of the F-measure,” Mach Learn , vol. 110, no. 3, pp. 451–456, Mar. 2021, doi: 10.1007/s10994-021-05964-1.
[11] R. Spencer, F. Thabtah, N. Abdelhamid, and M. Thompson, “Exploring feature selection and classification methods for predicting heart disease,” Digit Health , vol. 6, 2020, doi: 10.1177/2055207620914777.