Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.493 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1717-1727 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ALGORITHM COMPARISON AND FEATURE SELECTION FOR CLASSIFICATION OF BROILER CHICKEN HARVEST
Christian Cahyaningtyas *1 , Danny Manongga 2 , Irwan Sembiring 3
1,2,3 Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 972020017@student.uksw.edu , 2 danny.manongga@uksw.edu , 3 irwan@uksw.edu
(Naskah masuk: 23 Juli 2022, Revisi : 8 September 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
Broiler chickens are the result of superior breeds that produce a lot of meat. In practice, however, many breeders experience crop failure, which has a serious impact on the economy and can also affect farmer quality, resulting in  sanctions.  The  value  of  the  performance  index  produced  at  harvest  indicates  the  success  rate  of  harvesting broiler chickens. Broiler crop yield data can be used to help classify broiler crop yield data using an approach method. The CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) method was used in this study's data mining technique. This study compares 3 classification algorithms to determine the best algorithm and 3 feature selection methods to determine the best method for improving algorithm performance. According to the findings of this study, the Random Forest algorithm is the best algorithm for classifying harvest data, with an accuracy rate of 89.14 percent. The best way to improve the algorithm's performance is to use the Backward Elimination method, which can increase the accuracy by 7.53 percent. As a result, the Random Forest + Backward Elimination algorithm yields an accuracy value of 96.67 percent. According to this study, the factors that influence crop yield increase are FCR, number of harvests, and body weight.
Keywords : Algorithm Classification, Broiler Chicken, CRISP-DM, Feature Selection, Rapid Miner.

## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DAN FEATURE SELECTION UNTUK KLASIFIKASI HASIL PANEN AYAM BROILER

## Abstrak
Ayam  broiler  merupakan  hasil  ras  unggulan  yang  mempunyai  produktivitas  yang  tinggi  dalam  menghasilkan daging. Namun pada prakteknya tidak sedikit peternak yang mengalami gagal panen yang memberikan dampak cukup  serius  pada  perekonomian  dan  hal  ini  juga  dapat  mempengaruhi  kualitas  peternak  yang  mengakibatkan peternak  mendapatkan  sanksi.  Tingkat  keberhasilan  panen  ayam  broiler  dapat  dilihat  dari  nilai  indek  performa yang  dihasilkan  saat  panen. Data  Mining dapat  dijadikan  sebagai  metode  pendekatan  untuk  membantu mengklasifikasikan  data  hasil  panen  ayam  broiler.  Teknik Data  Mining yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dengan menggunakan metode  CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process For Data Mining ). Penelitian ini membandingkan  3  algoritma  klasifikasi  untuk  mendapatkan  algoritma  terbaik  dan  membandingkan  3 Feature Selection untuk mendapatkan metode yang terbaik dalam meningkatkan performa algoritma. Hasil yang didapat dari  penelitian ini adalah algoritma Random Forest menjadi  algoritma yang terbaik dalam mengklasifikasi  data hasil panen, dengan nilai akurasi sebesar 89,14%. Sedangkan metode yang terbaik untuk meningkatkan performa algoritma adalah dengan menggunakan metode Backward Elimination yang dapat meningkatkan akurasi sebesar 7,53%.  Sehingga  nilai  akurasi  yang  didapat  dari  algoritma Random  Forest + Backward  Elimination menjadi 96,67%. Serta dari penelitian ini dapat diketahui atribut yang berpengaruh dalam peningkatan hasil panen yaitu FCR ( Feed Convertion Ratio ), jumlah panen dan berat badan.
Kata kunci : Algoritma Klasifikasi, Ayam Broiler, CRISP-DM, Feature Selection, Rapid Miner.

## 1. PENDAHULUAN
Ayam  broiler  atau  ayam  ras  pedaging merupakan  jenis  ras  unggulan  yang  dihasilkan  dari persilangan  ayam  yang  mempunyai  produktivitas yang  tinggi  dalam  menghasilkan  daging.  Ayam broiler  dalam  proses  pertumbuhan  atau  produksi
daging  ini  relatif  singkat,  hanya  dalam  waktu  4-5 minggu  ayam  broiler  sudah  dapat  dipanen  dan dikonsumsi  [1].  Pertumbuhan  yang  cepat  dengan berat badan yang tinggi, konversi pakan yang rendah, siap  panen  di  usia  yang  muda  dan  menghasilkan daging  berserat  dan  lunak  merupakan  keunggulan
dari ayam broiler. Namun dalam prakteknya terdapat beberapa  peternak  yang  mengalami  kerugian  atau gagal  panen  secara  berulang  dan  berturut-turut.  Hal ini  sangat  berdampak  pada  perekonomian  para peternak  dan  mendapatkan  sanksi  dari  perusahaan bagi peternak yang bermitra.
Tingkat keberhasilan produksi ayam broiler ini dapat dilihat dari hasil performa produksi atau sering disebut indeks performa (IP). Faktor yang mempengaruhi  hasil  indeks  performa  pada  ayam broiler ini berdasarkan Feed Conversion Ratio (FCR), jumlah panen, berat badan dan umur panen. Tingkat kematian sekitar 5% dalam peternakan ayam  broiler ini dianggap berhasil. Dengan kata lain jumlah panen yang  dihasilkan  sekitar  95%  dapat  dikatakan  hasil panen bagus. Bobot badan saat panen ini  menentukan harga  jual  ayam.  Total  konsumsi  pakan  harus seminimal mungkin untuk mendapatkan bobot badan tertentu.  Semakin  efisien  ransum,  maka  performa usaha peternakan ayam menjadi lebih baik [2]. Indeks performa  dapat  dijadikan  sebuah  evaluasi  bagi  para peternak  untuk  memperoleh  hasil  panen  yang  lebih baik  dan  tentunya  menghasilkan  indeks  performa yang lebih tinggi di periode berikutnya. Data Mining dapat  dijadikan  sebagai  metode  pendekatan  untuk membantu mengklasifikasikan data hasil panen ayam broiler.
Data Mining merupakan teknik untuk menggali data guna mencari pola agar menghasilkan informasi yang berguna dari sebuah data yang besar, sehingga dapat digunakan pada dunia nyata [3]. Teknik dalam Data  Mining terdapat  dua  metode  yaitu  metode prediktif  dan  metode  deskriptif.  Metode  prediktif dilakukan  dengan  model  klasifikasi.  Klasifikasi adalah proses dimana mengubah suatu data kedalam sekumpulan kelas atau kategori yang sama [4].
Penelitian  tentang Data  Mining sudah  pernah dilakukan oleh Sri Lestari dan Herta Apriani Silaban pada tahun 2018. Penelitian tersebut menggunakan 3 algoritma  untuk  perbandingan  yaitu Decision  Tree , Naïve  Bayes dan Logistic  Regression .  Metode  yang digunakan  untuk  meningkatkan  performa  pada penelitian  tersebut  menggunakan  metode Feature Selection Filter yaitu Information Gain dan Wrapper yaitu Backward  Elimination .  Penelitian  tersebut mengenai  keputusan  tentang  penerbitan  SPTNP. Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  algoritma Logistic Regression merupakan algoritma terbaik dan metode Feature Selection yang  paling  baik  untuk meningkatkan performa algoritma Logistic Regression adalah  metode Backward  Elimination . Serta  faktor  yang  sangat  berpengaruh  terhadap penetapan  SPTNP  adalah  faktor  dari  profil perusahaannya [5].
Penelitian  mengenai Data  Mining juga  pernah dilakukan  pada  tahun  2021  yang  dilakukan  oleh Ahmad  Fauzi.  Penelitian  tersebut  menggunakan algoritma Naïve Bayes , K-Nearest  Neighbor dan Support  Vector  Machine (SVM)  dan  menggunakan metode Optimize  Sele ction  untuk  meningkatkan
performa  algoritma.  Penelitian  dilakukan  dengan membandingkan  algoritma  tanpa    metode  optimasi dengan  menggunakan  metode  optimasi.  Hasil  dari penelitian dapat disimpulkan bahwa metode optimasi Optimize  Selection mampu  meningkatkan  performa ketiga algoritma. Peningkatan performa dapat dilihat dari  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Algoritma dengan  nilai  akurasi  tertinggi  dihasilkan  oleh algoritma Naïve Baye s dengan akurasi 90.18%. Serta algoritma dengan peningkatan nilai akurasi tertinggi setelah  menggunakan  metode Optimize  Selection adalah  algoritma Support  Vector  Machine dengan persentase kenaikan sebesar 8.47% [6].
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan dan  uraian  yang  sudah  dijelaskan  diatas  maka dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  3 algoritma  klasifikasi  yaitu Naive  Bayes , Random Forest dan K-Nearest  Neighbor .  Serta  untuk memperbaiki atau meningkatkan performa algoritma dengan menggunakan metode Feature Selection yaitu Forward  Selection , Backward  Elimination dan Optimize Selection . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengklasifikasikan  hasil  panen  ayam  broiler dan  mengetahui  algoritma  yang  terbaik  dan mengetahui  metode  terbaik  untuk  meningkatkan performa algoritma.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Desain Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  dengan  menggunakan  metode  CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ). Dengan  menggunakan  metode  CRISP-DM  ini peneliti  mendapatkan  strategi  untuk  memecahkan masalah  dari  sebuah  industri  dan  sebagai  sumber pengetahuan  bagi  peneliti  [7].  Terdapat  6 fase  yang ada pada metode CRISP-DM yaitu [8]:

## Gambar 1. Tahapan Metode CRISP-DM

## 2.1.1. Business Understanding
Tahapan awal pada penelitian ini adalah dengan melakukan  studi  literatur  dan  wawancara  mengenai ternak  ayam  broiler.  Ayam  broiler  ini  mempunyai produktivitas yang tinggi dalam menghasilkan daging
dalam  waktu  yang  relatif  singkat.  Namun  pada prakteknya  peternak  sering  kali  mengalami  gagal panen  secara  berturut-turut.  Tingkat  keberhasilan panen  dapat  dilihat  dari  nilai  indeks  performa  yang didapat. Data indeks performa akan dijadikan sebagai dataset  untuk  mengetahui  pola  tingkat  keberhasilan panen dengan menggunakan teknik Data Mining :

## 2.1.2. Data Understanding
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan didapat dari hasil panen ayam PT. Cemerlang Unggas Lestari.  Dataset  yang  dikumpulkan  yaitu  data  dari tahun  2016-2021.  Data  yang  didapat  berupa  data dalam  bentuk hardcopy dan  selanjutnya  data  diolah dan  di-input  kedalam Microsoft Excel .  Data  yang diinput sebanyak 451 data panen ayam.

## 2.1.3. Data Preparation
Data Preparation merupakan tahapan membuat dataset  agar  dapat  dimodelkan  menggunakan  teknik Data  Mining .  Dataset  yang  dibuat  berasal  dari  data mentah  yang  didapat  sebelumnya.  Hal  yang diperlukan pada tahap ini adalah dengan melakukan Data  Selection dan Data  Transformation .  Dimana Data Selection dilakukan untuk memilih atribut yang penting  dan  yang  akan  digunakan  dalam  proses pemodelan. Sedangkan Data Transformation dilakukan  untuk  mengubah  sekumpulan  data  sesuai dengan proses Data Mining .

## 2.1.4. Modeling
Modeling merupakan  tahapan  memodelkan data. Pada penelitian ini peneliti menggunakan teknik Data  Mining ,  yaitu  dengan  klasifikasi,  pada klasifikasi  membandingkan  3  algoritma  klasifikasi yaitu algoritma Naïve Bayes , Random Forest dan K- Nearest Neighbor . Sehingga akan diketahui algoritma terbaik  dengan  melihat  dari  nilai  akurasi  yang didapat. Serta untuk memperbaiki performa algoritma menggunakan  metode Feature  Selection yaitu Forward  Selection , Backward  Elimination dan Optimize  Selection .  Dimana  metode  yang  mampu meningkatkan performa tertinggi merupakan metode Feature Selection yang terbaik.

## 2.1.5. Evaluation
Evaluation merupakan  tahapan  evaluasi  model yang  sudah  dilakukan.  Pada  tahap  ini  dilakukan validasi  dan  mengukur  tingkat  akurasi  hasil  yang sudah  dicapai  dengan  model  yang  sudah  dibuat. Untuk  membandingkan  performa  3  algoritma tersebut,  maka  menggunakan  uji  beda  ( T-Test ). Dengan  menggunakan T-Test dapat  mengetahui perbedaan yang signifikan dari 3 algoritma tersebut. Uji  beda  ( T-Test )  merupakan  metode  pengujian hipotesis  dengan  menggunakan  dua  perlakuan  yang berbeda.  Walau  dengan  menggunakan  objek  yang sama  namun  sampel  tetap  dibagi  menjadi  2  yaitu
dengan  data  perlakuan  pertama  dan  data  dengan perlakuan  yang  kedua.  Uji  beda  ( T-Test )  bekerja dengan cara membandingkan 2 sampel yang berbeda [9].  Sedangkan  untuk  melihat  nilai  akurasi  dapat dilihat dari hasil Confusion Matrix . Confusion Matrix merupakan salah satu  metode yang dapat  digunakan untuk  mengukur  suatu  kinerja  pada  metode klasifikasi. Confusion Matrix pada dasarnya membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem  dengan  hasil  klasifikasi  yang  sebenarnya [10],[11].  Pada  pengukuran  kinerja  menggunakan Confusion Matrix terdapat istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi  yaitu true  positive (TP), true negative (TN), false positive (FP) dan false negative (FN) [12].

## 2.1.6. Deployment
Deployment merupakan  tahapan  implementasi  atau penerapan yang perlu dilakukan setelah  mengetahui pola atau pengetahuan untuk menyelesaikan masalah dengan mencapai tujuan yang sudah ditentukan. Hasil dari  penelitian  dapat  direkomendasikan  kepada instansi  terkait  agar  dapat  dijadikan  masukan  dalam memperbaiki masalah yang ada.

## 2.2. Feature Selection
Feature Selection adalah teknik pra pemrosesan data  yang  banyak  digunakan  dalam  pengumpulan data yang pada dasarnya digunakan untuk mereduksi data  dengan  menghilangkan  atribut  yang  tidak relevan dan menggunakan algoritma yang tepat dapat meningkatkan  nilai  akurasi  [13].  Selain  itu Feature Selection dapat  meningkatkan  pemahaman  data, memfasilitasi  visualisasi  data  yang  lebih  baik, mengurangi  waktu  pelatihan  pada  algoritma  dan meningkatkan performa kinerja [14],[15].

## 2.3. Forward Selection
Forward Selection
merupakan metode pencarian yang paling sederhana. Forward Selection merupakan teknik yang digunakan dalam mereduksi data  dengan  cara  menghapus  atribut  yang  tidak relevan. Pemodelannya akan dimulai dari nol peubah yang  kemudian  peubah  satu  persatu  dimasukkan sampai pada kriteria tertentu dipenuhi [16]. Forward Selection dimulai  dengan  set  kosong  dan  secara iteratif menambahkan fitur ke subset fitur target dari set fitur kandidat [17].

## 2.4. Backward Elimination
Backward Elimination merupakan metode yang mempunyai  fungsi  pengoptimalan  performa  untuk suatu  model  dengan  sistem  cara  kerja  pemilihan secara  mundur,  artinya  semua  variabel  diuji  setelah diuji  variabel  yang  dianggap  tidak  relevan  akan dihapus.  Jika  variabel  yang  akan  diproses  dianggap tidak  berpengaruh  maka  akan  dihapus  juga  dari
model.  Variabel  yang  dimasukkan  sudah  selesai diproses maka proses eliminasi akan dihentikan [18].

## 2.5. Optimize Selection
Optimize Selection merupakan optimasi seleksi fitur yang mampu meningkatkan nilai akurasi secara optimal dengan memilih fitur terbaik [19]. Optimize Selection juga digunakan untuk mereduksi data yang tidak  relevan.  Namun  untuk  menentukan  tujuannya metode ini menggunakan algoritma genetika.

## 2.6. Algoritma Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  proses  yang  dilakukan untuk  menemukan  pola  karakteristik  himpunan  data dalam  sebuah  basis  data  dan  mengklasifikasikan kedalam  bentuk  kelompok  yang  berbeda  sesuai dengan model klasifikasi yang dihasilkan [20]. Proses klasifikasi  bisa  dilakukan  setelah  analisis  relevansi yang  bertujuan  untuk  menentukan  atribut  yang relevan  dengan  proses  tersebut.  Ketepatan  prediksi dari  suatu  klasifikasi  dapat  dituangkan  dalam  tabel kontingensi  ( Contingency  Table )  atau Confusion Matrix (flach) [21].

## 2.7. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan  klasifikasi  statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class [22]. Kelebihan dari  menggunakan  algoritma Naïve Bayes adalah metode  ini  tidak  menggunakan  data training yang besar  dalam  menentukan  estimasi  atribut  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  dan  mempunyai kinerja yang baik jika diimplementasikan pada dunia nyata [23]. Rumus dari algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada persamaan 1 [24].
𝑃(𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (1)
Dimana :
B = Data class yang tidak diketahui A
= Hipotesis data B
P(A|B)  = Prob. hipotesis A berdasarkan kondisi B
P(A) = Prob.  hipotesis A
P(B|A)  = Prob. hipotesis B berdasarkan kondisi A P(B) = Prob.  hipotesis B

## 2.8. Random Forest
Algoritma Random Forest merupakan salah satu metode  yang  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi karena  dalam  mengembangkan  simpul  untuk  setiap node dilakukan  secara  acak  [25].  Kelebihan  dari Random Forest dapat menggabungkan banyak pohon dan  untuk  yang single tree yang  terdiri  hanya  satu pohon  dalam  melakukan  klasifikasi  dan  prediksi kelas [26]. Metode ini terdiri dari root node , internal node dan leaf node . Root node adalah  simpul  yang berada  paling  atas  atau  dengan  kata  lain  disebut sebagai akar pohon. Internal node merupakan simpul
percabangan,  dimana node ini  mempunyai output minimal  dua  dan  hanya  ada  satu input .  Sedangkan lead node adalah  simpul  akhir  yang  hanya mempunyai satu input dan tidak mempunyai output . Pohon  keputusan  dimulai  dengan  cara  menghitung nilai entropy sebagai penentu tingkat ketidakmurnian atribut dan information gain [27]. Untuk menghitung nilai entropy dapat  menggunakan  persamaan  1,  dan untuk  menghitung  nilai information gain dapat menggunakan persamaan 2 [28].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌) = −𝛴 𝑖 𝑝(𝑝)𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 (𝑐|𝑝) (2)
Dimana:
Y = himpunan kasus
p(c|p)  = proporsi nilai Y terhadap kelas c
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑌, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌) −
𝛴 𝑣𝜀𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠 (𝑎) |𝑌 𝑣 | |𝑌 𝑎 | 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌 𝑣 ) (3)
Dimana:
Values(a) =  nilai  yang  mungkin  dalam  himpunan kasus a.
Y v =  subkelas  dari  Y  dengan  kelas  v  yang berhubungan dengan kelas a. Y a = semua nilai yang sesuai dengan a.

## 2.9. K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor adalah  salah satu  algoritma  klasifikasi  yang  paling  terkenal  yang digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  sampel dengan kelas yang tidak ditentukan berdasarkan kelas dari  sampel  tetangganya  [29]. K-Nearest  Neighbor merupakan algoritma yang bekerja dengan mengelompokkan  data  berdasarkan  nilai  yang berdekatan  dengan  data  tersebut  [30].  Perhitungan jarak  antara  data  dengan  kelompok  menggunakan perhitungan  jarak euclidean  distance .  Rumus perhitungan euclidean  distance dapat  dilihat  pada persamaan 3 [31].
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 =   √(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 (4)
Dimana  :  a1,  a2,  dan  b1,  b2  mewakili  nilai atribut dari dua record.
Langkah-langkah  dalam  proses  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebagai berikut [32] :
1. Tentukan parameter dari k.
2. Hitung  jarak  menggunakan  rumus euclidean distance pada persamaan 1.
3. Mengurutkan jarak data dari yang kecil ke yang besar.
4. Menentukan  jarak  terdekat  sampai  dengan urutan k.
5. Cari kelas yang sesuai.
Hitung jumlah kelas dari tetangga yang terdekat dan  tetapkan  kelas  tersebut  sebagai  kelas  data  yang akan dievaluasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Business Understanding
Business  Understanding merupakan  tahapan pertama untuk mengetahui suatu masalah. Permasalahan pada penelitian ini adalah gagal panen secara  berulang  dan  berturut-turut  memberikan dampak  yang  besar  bagi  para  peternak.  Selain mengganggu perekonomian, hal ini juga mempengaruhi  kualitas  peternak  sehingga  para peternak  mendapatkan  sanksi  dari  perusahaan.  Pada penelitian ini tingkat keberhasilan panen diukur dari nilai  indek  performa  yang  didapat.  Atribut  yang digunakan dalam menghasilkan nilai indek performa yaitu  FCR,  jumlah  panen,  berat  badan  dan  umur panen.  Data  IP  ini  yang  akan  dijadikan  sebagai dataset  yang  akan  diolah  untuk  menghasilkan  pola dan pengetahuan mengenai keberhasilan panen ayam broiler.

## 3.2. Data Understanding
Data Understanding dimulai dengan mengumpulkan  data  hasil  panen  ayam  broiler.  Data yang  digunakan  didapat  dari  data  dari  hasil  panen ayam pada perusahaan PT. Cemerlang Uggas Lestari. Berikut  penjelasan  dari  masing-masing  atribut  yang ada pada data tersebut :
1. Kode  peternak  merupakan  kode  atau  nomor peternak dari perusahaan.
2. DOC  ( Day  Old  Chicken )  merupakan  jumlah anak ayam yang masih berumur dibawah 10 hari yang  akan  digunakan  sebagai  bibit  untuk peternak.
3. FCR (Feed Convertion Ratio)
yaitu perbandingan  dari  total  pakan  yang  akan digunakan  dengan  total  bobot  yang  akan dihasilkan.
4. Jumlah  panen  merupakan  jumlah  ayam  hidup (persen).
5. Berat  panen  merupakan  rata-rata  berat  atau bobot panen (kg).
6. Umur merupakan rata-rata umur panen (hari).
7. Indek  Performa  merupakan  nilai  hasil  panen ayam broiler.
Data hasil panen ayam broiler dapat dilihat pada tabel 1. Sedangkan kategori untuk hasil panen dapat dilihat pada tabel 2. Kategori hasil panen didapat dari hasil wawancara.
Tabel 1. Data Hasil Panen Kode DOC FCR Jumlah Panen Berat Badan Umur IP
5901 14700 1,501 98,120 1,81 32 370 5581 20000 1,470 80,830 1,32 28 259 5611 15000 1,570 97,850 1,87 34 343
5902 14900 1,494 97,450 1,78 35 332 5591 20000 1,627 99,020 1,31 30 266 5711 12000 1,544 96,910 1,85 34 342 6591 18000 1,515 95,260 1,88 31 381 6601 17500 1,527 96,900 1,79 31 366 5831 6000 1,474 98,230 1,83 29 421 6701 12500 1,488 97,880 1,81 33 361
6702 12500 1,498 98,130 1,84 33 365 5551 4500 1,554 97,330 2,32 36 404 6611 7500 1,528 98,520 1,74 30 374 5061 14000 1,518 96,510 1,77 32 352 6581 24000 1,576 98,490 2,04 33 386 5361 6500 1,413 98,050 2,02 32 438 5612 15000 1,513 97,430 1,84 31 382 5582 20000 1,470 98,690 1,87 30 418 5541 7500 1,508 99,090 2,10 33 418 5821 21100 1,488 97,390 2,15 36 391 …….. Tabel 2. Kategori Hasil Panen No. Indek Performa (IP) Kategori 1 <299 Buruk 2 300-399 Bagus 3 >400 Sangat Bagus

## 3.3. Data Preparation
Pada Data Preparation atribut  disesuaikan dengan  metode Data  Mining yang  akan  digunakan. Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  sebanyak 451  data.  Pada  tahapan Data Selection akan dilakukan  analisis  dan  pemilihan  atribut  yang  akan digunakan. Atribut yang akan digunakan yaitu atribut FCR,  jumlah  panen,  berat  badan,  umur  dan  nilai indeks  performa.  Hasil  dari  pengolahan  data  pada tahap ini dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Proses Data Selection FCR Jumlah Panen Berat Badan Umur IP 1,501 98,120 1,81 32 370 1,470 80,830 1,32 28 259 1,570 97,850 1,87 34 343 1,494 97,450 1,78 35 332 1,627 99,020 1,31 30 266 1,544 96,910 1,85 34 342 1,515 95,260 1,88 31 381 1,527 96,900 1,79 31 366 1,474 98,230 1,83 29 421 1,488 97,880 1,81 33 361 1,498 98,130 1,84 33 365 1,554 97,330 2,32 36 404 1,528 98,520 1,74 30 374 1,518 96,510 1,77 32 352 1,576 98,490 2,04 33 386 1,413 98,050 2,02 32 438 1,513 97,430 1,84 31 382 1,470 98,690 1,87 30 418 1,508 99,090 2,10 33 418 1,488 97,390 2,15 36 391 …… Pada tahapan Data
Transformation , sekumpulan  data  diubah  kedalam  bentuk  data  yang sesuai dengan proses pada Data Mining . Pada atribut IP akan diubah menjadi atribut kategori. Dimana nilai IP kurang dari 299 maka diberi label buruk, nilai IP 300-399 maka diberi label bagus dan sedangkan nilai IP diatas 400 maka diberi  label  sangat  bagus. Tabel hasil  dari  proses Data  Transformation dapat  dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Proses Data Transformasi
FCR Jumlah Panen Berat Badan Umur Kategori 1,501 98,120 1,81 32 Bagus 1,470 80,830 1,32 28 Buruk
1,570 97,850 1,87 34 Bagus 1,494 97,450 1,78 35 Bagus 1,627 99,020 1,31 30 Buruk 1,544 96,910 1,85 34 Bagus 1,515 95,260 1,88 31 Bagus 1,527 96,900 1,79 31 Bagus 1,474 98,230 1,83 29 Sangat Bagus 1,488 97,880 1,81 33 Bagus 1,498 98,130 1,84 33 Bagus 1,554 97,330 2,32 36 Sangat Bagus 1,528 98,520 1,74 30 Bagus 1,518 96,510 1,77 32 Bagus 1,576 98,490 2,04 33 Bagus 1,413 98,050 2,02 32 Sangat Bagus 1,513 97,430 1,84 31 Bagus 1,470 98,690 1,87 30 Sangat Bagus 1,508 99,090 2,10 33 Sangat Bagus 1,488 97,390 2,15 36
Bagus ……
3.4. Modeling
Modeling adalah suatu  tahapan memilih teknik dalam Data Mining untuk  menentukan  algoritma yang  akan  digunakan. Tools yang  akan  digunakan dalam penelitian ini adalah dengan Rapid Miner versi 9.8. Data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat  pada  tabel  4.  Algoritma  klasifikasi  yang terbaik  didapat  dengan  cara  membandingkan  3 algoritma yaitu Naïve Bayes , Random Forest dan K- Nearest  Neighbor .  Uji  beda  ( T-Test) untuk membandingkan  perbedaan  siginifikan  antar  2 variabel.  Hasil  dari T-Test dapat  menentukan algoritma klasifikasi  yang terbaik. Model klasifikasi dengan 3 algoritma dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2.  Model Klasifikasi
Langkah awal dalam pemodelan algoritma pada Rapid Miner adalah dengan drop operator read excel pada  halaman process ,  lalu import data  yang digunakan, setting atribut dan label. Selanjutnya drop operator multiply ,  operator  ini  digunakan  untuk menghubungkan dengan banyak operator agar dapat dijalankan  dengan  bersamaan. Drop 3 cross validation untuk masing-masing algoritma dengan k - 10  folds  cross  validation dan sampling type automatic . Operator ini digunakan untuk menampilkan tingkat keakuratan algoritma. Didalam operator ini terdapat operator algoritma, apply model dan performance .  Selanjutnya drop operator  T- Test
guna membandingkan performance algoritma dengan alpha 0,05.
Metode Feature Selection akan  digunakan untuk  meningkatkan  performa  algoritma.  Pada penelitian  ini  menggunakan Forward Selection , Backward Elimination dan Optimize Selection .
Feature Selection dapat  meningkatkan  performa karena dapat menaikkan nilai akurasi.
Membandingkan  metode Feature Selection dapat menggunakan  uji  beda  ( T-Test ).  Uji  beda  ( T-Test) digunakan untuk membandingkan perbedaan siginifikan  antar  2  variabel.  Hasil  dari T-Test dapat menentukan Feature  Selection yang  terbaik.  Model dari Feature Selection dapat dilihat pada gambar 3.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.493 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1717-1727 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Langkah  awal  dalam  pemodelan Feature
Selection pada  algoritma Random Forest adalah dengan drop operator read excel pada  halaman process ,  lalu import data  yang  digunakan, setting atribut dan label. Drop operator multiply , operator ini untuk menghubungkan dengan banyak operator agar dapat  dijalankan  dengan  bersamaan. Drop operator Forward Selection , Backward Elimination dan Optimize Selection .  Didalam  3  operator  ini  terdapat
operator algoritma Random Forest , apply model dan performance . Terakhir drop operator T-Test .

## 3.5. Evaluation
Setelah  melakukan Modeling dengan  teknik Data Mining . Berikut merupakan hasil dari modeling dari  masing-masing  algoritma.  Hasil Confusion Matrix Naive Bayes dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Confusion Matrix Naive Bayes
Accuracy  = 242 + 133 + 25
451 = 400 451
= 88,69% Berdasarkan  pada  hasil Confusion Matrix dan hasil perhitungan algoritma Naive Bayes didapat nilai akurasi Naive Bayes sebesar  88,69%.    Hasil Confusion Matrix pada  algoritma Random Forest dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Confusion Matrix Random Forest
Accuracy  = 237 + 149 + 16 451
= 402 451 = 89,14%
Berdasarkan  hasil  dari Confusion Matrix yang dihasilkan  dan  perhitungan  algoritma Random Forest ,  nilai  akurasi  yang  didapat  oleh  algoritma Random Forest adalah  sebesar  89,14%.  Hasil  dari Confusion Matrix algoritma K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Confusion Matrix K-Nearest Neighbor
Accuracy  = 224 + 129 + 9 451 = 362 451 = 80,27% Dilihat dari hasil Confusion Matrix pada gambar 6  dan  perhitungan  dari  algoritma K-Nearest Neighbor ,  nilai  akurasi  yang  didapat  yaitu  sebesar 80,27%.  Bentuk  tabel  dari Confusion Matrix dan
perhitungan  dari  masing-masing  algoritma  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Akurasi Algoritma Akurasi Naïve Bayes 88,69% Random Forest 89,14% K-Nearest Neighbor 80,27%
Dilihat dari tabel 5 nilai akurasi yang diperoleh dengan nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma
Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 89,14%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Random Forest merupakan algoritma terbaik dalam
mengklasifikasikan  hasil  panen  ayam  broiler.  Hasil dari  uji  beda T-Test dapat  dilihat  pada  gambar  7 dibawah ini.
Gambar 7.  Hasil Uji Beda ( T-Test ) Klasifikasi
Keterangan : B = K-Nearest Neighbor C = Random Forest D = Naïve Bayes Berdasarkan  hasil  uji  beda T-test ,  didapat algoritma dengan nilai  alpha kurang dari 0,05 maka terdapat  perbedaan  yang  signifikan.  Pada  gambar  7 algoritma yang menunjukkan nilai alpha kurang dari 0,05  merupakan  algoritma K-Nearest Neighbor dengan Random Forest dan Naive Bayes . Sedangkan algoritma Random Forest dengan Naive Bayes menunjukan  nilai  alpha  lebih  dari  0,05  yaitu  0,852. Hal ini menunjukan bahwa algoritma Random Forest
dengan Naive Bayes tidak  ada  perbedaan  yang signifikan.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma terbaik adalah algoritma Random Forest . Berdasarkan perbandingan 3 algoritma tersebut telah  didapat  algoritma  terbaik  yaitu  algoritma
Random Forest . Langkah selanjutnya untuk mengetahui metode Feature Selection terbaik dalam meningkatkan  performa  algoritma  adalah  dengan membandingkan  3 Feature  Selection yaitu Forward Selection , Backward  Elimination dan Optimize Selection. Hasil  dari Confusion Matrix Random Forest + Forward Selection dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Confusion Matrix Random Forest + Forward Selection
Accuracy  = 250 + 158 + 27 451 = 435 451 = 96,45%
Berdasarkan  pada  hasil Confusion Matrix dan hasil  perhitungan  algoritma Random  Forest  + Forward  Selection didapat  nilai  akurasi  sebesar 96,45%.    Hasil Confusion Matrix pada  algoritma Random Forest + Backward Elimination dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Confusion Matrix Random Forest + Backward Elimination
Accuracy  = 251 + 158 + 27
451
= 436 451 = 96,67%
Berdasarkan  hasil  dari Confusion Matrix yang dihasilkan dan perhitungan algoritma Random Forest + Backward Elimination , nilai  akurasi  yang didapat oleh  algoritma Random Forest  +  Backward Elimination adalah  sebesar  96,67%.  Hasil  dari
Confusion Matrix algoritma Random  Forest  + Optimize Selection dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Confusion Matrix Random Forest + Optimize Selection
Dilihat dari hasil Confusion Matrix pada gambar 10 dan perhitungan dari algoritma Random Forest + Optimize  Selection ,  nilai  akurasi  yang  didapat  yaitu sebesar 96,23%. Bentuk tabel dari Confusion Matrix dan perhitungan dari masing-masing algoritma dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Algoritma Random Forest + Feature Selection Algoritma Akurasi Selisih Random Forest + Forward Selection 96,45% 7,31% Random Forest + Backward Elimination 96,67% 7,53%
Random Forest + Optimize Selection 96,23% 7,09%
Dilihat  dari  tabel  hasil  nilai  akurasi  yang diperoleh,  nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada algoritma Random Forest  +  Backwad  Elimination dengan  nilai  akurasi  sebesar  96,67%  dengan  selisih 7,53%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Random Forest  +  Backwad  Elimination merupakan algoritma  terbaik  dalam  mengklasifikasikan  hasil panen ayam broiler. Hasil dari uji beda T-Test dapat dilihat pada gambar 11 dibawah ini.
Gambar 11.  Hasil Uji Beda ( T-Test ) Feature Selection
Keterangan : B = Forward Selection C = Backward Elimination D = Optimize Selection Berdasarkan  hasil  uji  beda T-test ,  didapat algoritma  dengan  nilai  alpha  lebih  dari  0,05  maka tidak ada perbedaan yang signifikan. Pada gambar 11 Forward  Selection,  Backward  Elimination dan Optimize Selection mempunyai nilai alpha lebih dari 0,05,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  metode Feature Selection tersebut tidak ada perbedaan yang signifikan. Sehingga ketiga algoritma tersebut  dapat dikatakan  baik  dalam  meningkatkan  performa algoritma Random Forest . Berdasarkan hasil confusion matrix dan hasil uji beda T-Test algoritma terbaik dalam mengklasifikasikan  data  hasil  panen  ayam  broiler adalah algoritma Random Forest . Sedangkan metode Feature Selection yang  baik  untuk  meningkatkan performa  algoritma Random Forest adalah  metode Forward  Selection,  Backward  Elimination dan Optimize Selection. Namun berdasarkan nilai akurasi tertinggi  dan  selisih  tertinggi  dalam  penambahan Feature Selection dengan  tidak  menggunakan Feature Selection adalah Random Forest + Backward Elimination dengan  nilai  akurasi  yang didapat  96,67%  dengan  selisih  7,53%.  Sehingga dapat  dikatakan  algoritma Random Forest + Backward Elimination merupakan  algoritma  dan Feature Selection terbaik.
Pada  gambar  12  merupakan  hasil  pohon keputusan  dari  hasil  panen  yang  telah  dimodelkan
sebelumnya.  untuk  mempermudah  analisis  berikut deskripsi pohon keputusan tersebut :
Gambar 12.  Pohon Keputusan
Gambar 13.  Deskripsi Pohon Keputusan
Berdasarkan dari pohon keputusan diatas, dapat dilihat  dan  disimpulkan  bahwa  faktor  atau  atribut yang  paling  berpengaruh  dalam  meningkatkan  hasil panen  ayam  broiler  yang  dilihat  dari  hasil  indek performanya yaitu dari faktor FCR, jumlah panen dan berat badan. Sedangkan faktor yang tidak berpengaruh adalah pada faktor umur panen.

## 3.6. Deployment
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan, telah  didapat  pola  yang  ada  dalam  proses Data Mining .  Algoritma  yang  paling  akurat  dalam klasifikasi  hasil  panen  adalah  algoritma Random
Forest . Serta untuk meningkatkan performa algoritma dapat menggunakan Backward
Elimination . Serta diketahui atribut yang berpengaruh dalam  peningkatan  hasil  panen  ayam  broiler  adalah FCR, jumlah panen dan berat badan. Sehingga hal ini dapat  menjadikan  perhatian  bagi  para  peternak  agar lebih memperhatikan atribut yang paling berpengaruh dalam  keberhasilan  panen  dan  dapat  menjadikan evaluasi bagi para peternak agar hasil panen menjadi baik.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  klasifikasi data hasil panen ayam  broiler dengan menggunakan teknik Data  Mining .  Hasil  dari  membandingkan  3 algoritma klasifikasi didapat algoritma terbaik untuk mengklasifikasikan  data  hasil  panen  ayam  broiler adalah algoritma Random Forest dengan nilai akurasi sebesar  89,14%.  Sedangkan  metode  terbaik  untuk meningkatkan  performa  algoritma  adalah  metode Backward Elimination dengan peningkatan performa metode  tersebut  sebesar  7,53%.  Sehingga  nilai akurasi yang didapat dari algoritma Random Forest + Backward  Elimination menjadi  96,67%.  Selain  itu dapat  diketahui  atribut  yang  berpengaruh  dalam peningkatan hasil panen yaitu FCR, jumlah panen dan berat  badan.  Hal  ini  dapat  dijadikan  perhatian  lebih bagi  para  peternak  agar  hasil  panen  menjadi  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Nuryati,  “Analisis  Performans  Ayam Broiler Pada Kandang Tertutup Dan Kandang Terbuka,” J. Peternak. Nusant. , vol. 5, no. 2, pp. 77–86, 2019.
[2] S.  Pakage et  al. ,  “Pengukuran  Performa Produksi Ayam Pedaging pada Closed House System  dan  Open  House  System  di Kabupaten  Malang  Jawa  Timur  Indonesia,”
J. Sain Peternak. Indones. , vol. 15, no. 4, pp. 383–389, 2020.
[3] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and  A.  Mulyani,  “Comparison  Of  Data Mining  Algorithm  For  Forecasting  Bitcoin Crypto  Currency  Trends,” J.  Tek.  Inform. ,
vol. 3, no. 2, pp. 245–248, 2022.
[4] Y.  Religia,  A.  Nugroho,  and  H.  Wahyu, “Analisis Perbandingan Algoritma Optimasi pada  Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Data Bank  Marketing,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 187– 192, 2021.
[5]
S. Lestari and H. A. Silaban, “Implementasi Data  Mining  Dalam  Penerbitan  Surat Penetapan Tarif Dan Nilai Pabean Menggunakan  Metode  Classification  Pada Direktorat  Jenderal  Bea  Dan  Cukai,” CKI
SPOT , vol. 11, no. 2, pp. 138–149, 2018.
[6] A.  Fauzi,  “Analisis  Data  Bank  Direct Marketing  dengan  Perbandingan  Klasifikasi Data  Mining  Berbasis  Optimize  Selection  ( Evolutionary ),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no. 1, pp. 102–111, 2021.
[7] S.  Amri,  “Perbandingan  Kerangka  Model Klasifikasi untuk Pemilihan Metode Kontrasepsi  dengan  Pendekatan  CRIPS-
DM,” Inf. Sci. Libr. , vol. 1, no. 1, pp. 14–23,
2020.
[8] A.  Yumalia  and  R.  E.  Indrajit,  “Penerapan Konsep Business Intelligence Untuk Percepatan Penyelesaian Perkara Pada
Panmud  Perdata  Khusus  Mahkamah  Agung RI,” IKRAITH-INFORMATIKA , vol. 1, no. 2, pp. 61–69, 2017.
[9] P. A. Rahayuningsih, “Komparasi Algoritma Klasifikasi  Data Mining untuk Memprediksi Tingkat  Kematian  Dini  Kanker  dengan Dataset Early Death Cancer,” J. Inf. Technol.
Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 63–68, 2019.
[10] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter,” J-SAKTI ,  vol.
5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[11] I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa
Studi Mahasiswa,” Citec J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2019.
[12] Karsito  and  S.  Susanti,  “Pengajuan  Kredit Rumah  Dengan  ALgoritma  Naive  Bayes  Di Perumahan Azzura Residencia,” SIGMA – J.
Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, no. 3, pp. 43– 48, 2019.
[13] O.  Somantri  and  M.  Khambali,  “Feature Selection Klasifikasi Kategori Cerita Pendek Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Algoritme Genetika,” JNTETI ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  301– 306, 2017.
[14] O.  Cigdem  and  H.  Demirel,  “Performance
Analysis of Different Classification Algorithms Using Different Feature Selection  Methods  on  Parkinson’s  Disease Detection,” J.  Neurosci.  Methods ,  pp.  1–13,
2018, doi: 10.1016/j.jneumeth.2018.08.017.
[15] D. Jain and V. Singh, “Feature Selection and Classification  Systems  for  Chronic  Disease Prediction :  A  Review,” Egypt.  Informatics J. , 2018, doi: 10.1016/j.eij.2018.03.002.
[16] M. F. Nugroho and S. Wibowo, “Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menetukan Atribut
Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer  UNAKI  Semarang  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform. UPGRIS , vol. 3, no. 1, pp. 63–70, 2017.
[17] Z.  He,  L.  Li,  Z.  Huang,  and  H.  Situ,
“Quantum-Enhanced Feature Selection With Forward Selection and Backward
Elimination,” Quantum  Inf  Process ,  pp.  1– 11, 2018, doi: 10.1007/s11128-018-1924-8.
[18] I.  C.  R.  Drajana,  “Metode  Support  Vector Machine  Dan  Forward  Selection  Prediksi Pembayaran Pembelian Bahan Baku Kopra,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 116–123, 2017.
[19] R.  T.  Prasetio  and  E.  Ripandi,  “Optimasi Klasifikasi  Jenis  Hutan  Menggunakan  Deep Learning  Berbasis  Optimize  Selection,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 100–106, 2019.
[20] A.  R.  Kadafi,  “Perbandingan  Algoritma Untuk  Klasifikasi  Nilai  Pada  Penjurusan Siswa SMA,” J. ELTIKOM , vol. 2, no. 2, pp. 67–77, 2018.
[21] Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R.
Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,”
J.
Khatulistiwa Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 20–28,
2018.
[22] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining
dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris.
Komputer) , vol. 8, no. 6, pp. 219–225, 2021,
doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[23] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, and A.  Wanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan  Sumber Air,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf. ,  pp.  750–
761, 2019.
[24] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk.  J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[25] R.  G.  Ramli  and  Y.  Sibaroni,  “Klasifikasi Topik Twitter menggunakan Metode Random Forest dan Fitur Ekspansi Word2Vec,” e-Proceeding Eng. , vol. 9, no. 1, pp. 79–92, 2022.
[26] B.  Prasojo  and  E.  Haryatmi,  “Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit
Pinjaman dengan Metode Random Forest,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 07, no. 02, pp.
79–89, 2021.
[27] G. A. Sandag, “Prediksi Rating Aplikasi App Store  Menggunakan  Algoritma  Random Forest,” Cogito  Smart  J. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 167–178, 2020.
[28] V. W. Siburian and I. E. Mulyana, “Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, pp. 144–147, 2018.
[29] M.  Faid,  M.  Jasri,  and  T.  Rahmawati, “Perbandingan  Kinerja  Tool  Data  Mining Weka  dan  Rapidminer  Dalam  Algoritma Klasifikasi,” TEKNIKA , vol. 8, no. 1, pp. 11– 16, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.95.
[30] R.  R.  Baharuddin,  M.  Niswar,  and  A.  A.
Ilham, “Deteksi Kepiting Molting Menggunakan  Teknik  Klasifikasi  Machine Learning,” J.  J-Ensitec ,  vol.  08,  no.  01,  pp. 599–610, 2021.
[31] Rudiono  and  D.  Avianto,  “Implementasi Ekstraksi  Ciri  Histogram  dan  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Jenis  Tanah  Di Kota Banjar, Jawa Barat,” J. Buana Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 85–98, 2019.
[32] L. Andiani, Sukemi, and D. P. Rini, “Analisis Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode KNN Dan Random Forest,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 5, no. 1, pp. 165–169, 2019.