(Online) Vol. 4 No. 2 (2022), 121-127
DOI: 10.35580/variansiunm31
Penerapan Metode Random Forest Untuk Klasifikasi Varian Minuman Kopi Di Kedai Kopi Konijiwa Bantaeng Suci Amaliah 1 , Muhammad Nusrang 2* , Aswi 3
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Kata Kunci: Random Forest , Varian
Minuman, Akurasi.
Abstrak:
Random Forest (RF) adalah metode yang dapat meningkatkan hasil akurasi dalam membangkitkan atribut untuk setiap node yang dilakukan secara acak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi metode RF dalam memprediksi varian minuman  kopi  di  kedai  Konijiwa  Bantaeng  yang  paling  diminati  pelanggan. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa model dengan error klasifikasi terkecil adalah  dengan  menggunakan  mtry  2  dan  ntree  500.    Model  yang  dihasilkan dievaluasi dengan  menggunakan confusion  matrix dimana diperoleh bahwa varian minuman kategori coffee based lebih diminati daripada signature coffee dengan nilai akurasi sebesar 94,12%.

## 1. Latar Belakang
Dalam  klasifikasi  suatu  data,  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode Decision  Tree yang merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan.  Pertumbuhan  pada  metode Decision  Tree dapat ditumbuhkan  sampai  mencapai  kehomogenan,  tetapi  hal  tersebut  dapat  mengakibatkan overfitting ,  sehingga diperlukan suatu metode yang bisa mengatasi masalah tersebut. Metode yang dapat digunakan untuk menghindari overfitting adalah metode dengan memangkas pohon ( pruning ) atau menggunakan metode Random Forest (RF). RF adalah metode klasifikasi dalam statistika yang berbasis komputasi. Metode klasifikasi  digunakan untuk pembelajaran  fungsi-fungsi  berbeda  yang  memetakan  masing-masing  data  terpilih  ke  dalam  salah  satu  dari kategori kelas yang telah ditetapkan. Memasuki era big data, penggunaan metode statistika berbasis komputasi sangat  banyak  digunakan.  Metode  RF  dipilih  karena  menghasilkan  kesalahan  yang  lebih  rendah,  memberikan akurasi  yang  baik  dalam  klasifikasi,  dapat  menangani  data  yang  jumlahnya  sangat  besar,  dan  efektif  untuk mengatasi  data  yang  tidak  lengkap  (Breiman,  2001).  Pada  penelitian  ini,  metode  RF  diterapkan  dalam mengkasifikasi  varian  minuman  kopi  yang  paling  diminati  di  kedai  Konijiwa  serta  tingkat  akurasi  dari  hasil klasifikasi tersebut.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Random Forest
Random Forest (RF) pertama kali diperkenalkan oleh Leo Breiman (2001). RF merupakan salah satu metode yang dapat meningkatkan hasil akurasi dalam membangkitkan  atribut untuk setiap node  yang dilakukan secara acak.  RF  terdiri  dari  sekumpulan decision  tree ,  dimana  kumpulan  pohon  keputusan  ini  digunakan  untuk mengklasifikasi data ke suatu kelas. Pohon keputusan dibuat dengan menentukan node akar dan berakhir dengan beberapa node daun untuk mendapatkan hasil akhir (Debby & Rahman, 2020).
Membentuk pohon keputusan pada metode RF sama dengan proses pada Classsification and Regression Tree (CART),  hanya saja  pada RF  tidak dilakukan prunning (pemangkasan). Indeks Gini digunakan unruk memilih fitur di setiap simpul internal dari pohon keputusan. Nilai Indeks Gini dapat dihitung sebagai berikut:
Gini(𝑆 𝑖 ) = 1 − ∑ 𝑝 𝑖 2 𝑐−1 𝑖=0 (2.1)
dengan p i merupakan frekuensi relative kelas C i di dalam set. C i merupakan kelas untuk i = 1, …, c-1, dan c adalah jumlah kelas yang telah ditentukan. Kualitas split pada fitur k ke dalam subset S i merupakan jumlah sampel milik kelas C i , kemudian dihitung sebagai jumlah pertimbangan indikasi Gini dari subset yang dihasilkan. Data dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Gini 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 = ∑ ( 𝑛 𝑖 𝑛 ) Gini(𝑆 𝑖 ) 𝑘−1 𝑖=0 (2.2)
dimana 𝑛 𝑖 merupakan  jumlah sampel dalam  subset 𝑆 𝑖 setelah di  split dan n merupakan  jumlah sampel  di node yang dberikan.
1 Corresponding author. E-mail address : muh.nusrang@unm.ac.id
Misalkan { h(x, Θ k ), k= 1, … } dimana { Θ k } merupakan vector random yang independent identically distributed (iid) dan tiap pohon memilih kelas yang paling banyak dari rata rata ( majority vote ). Untuk RF, batas atas dapat diturunkan untuk kesalahan generalisasi dalam hal dua parameter yang mengukur seberapa kuat pengklasifikasian individu dan ketergantungan diantara keduanya (Breiman, 2001):
Fungsi margin untuk RF adalah
mr(X, Y) =   P Θ (h (X, Θ) = Y) −   max 𝑗≠𝑌 𝑃 Θ (h (X, Θ) = j) (2.3)
dan kekuatan himpunan pengklasifikasi { h (X, Θ)} adalah
s = E X,Y mr(X, Y) (2.4)
Dengan asumsi s ≥ 0, ketidaksamaan Chebychev serta penurunan variansi mr dari fungsi margin untuk metode RF, akan didapatkan persamaan batas atas kesalahan generalisasi sebagai berikut:
𝑃𝐸  ≤ 𝜌 ̅(1−𝑠 2 ) 𝑠 2 (2.5)
Dimana 𝜌̅ adalah nilai rata-rata korelasi, yaitu:
𝜌̅ = 𝐸 𝛩,𝛩′ (𝜌(𝛩,𝛩 ′ )𝑠𝑑(𝛩)𝑠𝑑(𝛩 ′ )) 𝐸 𝛩,𝛩′ (𝑠𝑑(𝛩)𝑠𝑑(𝛩 ′ )) (2.6)

## 2.2 Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  tabel  yang  digunakan  untuk  melihat  akurasi  serta  seberapa  baik  algoritma  yang dihasilkan  dari  klasifikasi  yang  sudah  dibuat  untuk  mengklasifikasi  dan  memprediksi  atribut  dari  data testing. Metode ini dikembangkan sebagai penilaian algoritma machine learning yang diterapkan dalam menyelesaikan masalah klasifikasi.  Dalam confusion  matrix terdapat False Negative (FN), False Positive (FP), True Negative (TN), dan True Positive (TP). Berikut merupakan tabel dari confusion matrix .
Tabel 2.1 : Asumsi Confusion Matrix Kelas Prediksi Kelas Aktual Positive Negative Positive TP FP Negative FN TN
TP  adalahkondisi  dimana  baik  prediksi  maupun  nilai  aktualnya  benar;  FN  adalah  kasus  dimana  nilai prediksi tidak benar tetapi nilai aktualnya benar; FP adalah kasus dimana nilai prediksi benar tapi nilai aktualnya tidak benar. Dalam mengevaluasi kinerja model, ada berbagai macam performa diantaranya akurasi, recall, dan presisi . Nilai akurasi, recall, dan presisi dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan pada Tabel 2.2. Tabel 2.2 : Rumus Evaluasi Performa Metode
Performance Metrics Rumus Akurasi 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% Recall 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% Presisi 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100%
Akurasi merupakan rasio prediksi benar dengan keseluruhan data. Recall adalah rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data aktual positif. Presisi merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan seluruh data yang diprediksi positif.

## 2.3 Minuman Kopi
Kopi salah satu komoditas yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Kopi merupakan minuman yang cukup digemari, dilihat dari banyaknya produksi minuman berbahan dasar kopi. Provinsi Sulawesi Selatan merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang  menjadi penghasil produk kopi. Terdapat beberapa kabupaten di Provinsi Sulawesi Selatan yang menjadi penghasil produk kopi diantaranya Kabupaten Enrekang, Kabupaten Toraja Utara, Kabupaten Sinjai dan Kabupaten Bantaeng. Di era millennial ini, cafe atau kedai kopi hampir bisa kita temui di segala  tempat  serta  berbagai  daerah.  Dari  banyaknya  peminat  kopi  tersebut  menjadi  landasan  utama  para pengusaha warung kopi atau kedai kopi untuk menciptakan inovasi dalam mengelola serta menyajikan minuman kopi, warung kopi atau kedai kopi yang membuat varian minuman kopi yang menjadi ciri khas dari kedai kopi itu sendiri.  Salah satu contoh,  kedai kopi  Konijiwa  yang  bertempat di kabupaten Bantaeng  menyediakan  berbagai varian  minuman  kopi.  Pada  kedai  tersebut,  terdapat  2  kategori  menu  yaitu coffee  based dan signature  coffee . Coffee based terdiri dari affogato, americano, cafelatte rum, cafelatte cream cheese, cafelatte, cafelatte caramel, cafelatte  jasmine,  cafelatte  vanilla,  cappuccino,  chocolate  coffee,  espresso,  espresso  doubel,  espresso  martini, espresso single, dan  moccacino, sedangkan Signature coffee terdiri dari avocado coffee, kopi susu klasik, kopi susu konijiwa, kopi susu konijiwa seliter, dan kopi susu pandan.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian yang digunakan yaitu pendekatan kuantitatif. Data yang digunakan merupakan data penjualan di kedai kopi Konijiwa pada bulan Januari–Maret tahun 2022. Variabel yang digunakan dalam penerapan metode RF  ada  dua  yaitu  variabel  independen  dan  variabel  dependen.  Variabel  independen  terdiri  dari  variabel  order, harga, cabang, dan usia, sedangkan variabel dependen adalah varian minuman kopi di kedai konijiwa. Pada proses klasifikasi  data  menggunakan  metode  RF.  Data  yang  sudah  didapatkan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training dan  data testing .  Metode  RF  digunakan  pada  data training untuk  menghasilkan  algoritma.  Kemudian algoritma yang terbentuk dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan memakai data testing .

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Random Forest (RF) OOB estimate of  error rate
Analisis yang dilakukan menggunakan tiga pembagian data training dan data testing yaitu data training 60%,  70%,  dan  80%.  Pada  data training 60%  terdapat  70  data  dari  116  data  keseluruhan;  data  training  70% terdapat 82 data dari 116 data, sedangkan data training 80% terdapat 93 data dari 116 jumlah keseluruhan data. Mencari nilai mtry dilakukan dengan cara √p dimana p merupakan variabel independen, maka nilai mtry sebesar 2.  Dengan  nilai  mtry  =  2,  dapat  dikatakan  bahwa  pada  proses  pengklasifikasi  terdapat  2  variabel  yang dibandingkan untuk menentukan hasil splitting atau pemisahan terbaik.
Penentuan ntree yang terbaik dapat dilakukan dengan melihat nilai error yang telah stabil atau tidak lagi berubah  pada  ntree  yang  ditentukan.  Pada  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  RF  pada  data penjualan  varian  minuman kopi,  sudah stabil pada  ntree ke-500, maka  proses klasifikasi dilanjutkan ke tahap prediksi.  Selain  pohon  yang  terbentuk  (ntree)  serta  mtry,  juga  terdapat  nilai  rata  -rata error dari Our  of  Bag (OOB)  yang  menggambarkan  estimasi error atau  tingkat  kesalahan  dari  proses  klasifikasi  dalam  melakukan prediksi.
Tabel 4.1. Nilai Error OOB Berdasarkan Pembagian Data Training Training Error OOB 60% 7,14% 70% 3,66% 80% 4,30%
Berdasarkan  hasil  analisis  metode  RF  pada  data training didapatkan  nilai error OOB  =  7,14%  pada pembagian data training 60%, yang berarti nilai OOB tersebut merupakan peluang kesalahan klasifikasi metode RF yang diterapkan pada data penjualan di kedai kopi Konijiwa. Sedangkan pada pembagian data raining 70% dan  80%  masing  masing  memberikan  nilai  error  OOB  sebesar  3,66%  dan  4,3%.  Berdasarkan  hasil  analisis diperoleh bahwa model dengan error klasifikasi terkecil adalah dengan menggunakan data training 70% dengan menggunakan mtry 2 dan ntree 500.
Dalam  melakukan prediksi untuk analisis  RF dapat dilihat pada  plot dari  jumlah pohon  (ntree). Plot  ntree dapat ditunjukkan pada Gambar 4..
Gambar 4.1. Plot Ntree dari Pembagian Data Training 60% dan Data Testing 40%
Gambar 4.2. Plot Ntree dari Pembagian Data Training 70% dan Data Testing 30%
Gambar 4.3. Plot Ntree dari Pembagian Data Training 80% dan Data Testing 20%
Berdasarkan Gambar 4.1, 4.2 dan 4.3 dapat disimpulkan bahwa proses klasifikasi sudah stabil pada ntree ke-500. Sehingga, dapat dikatakan  bahwa  model  yang didapatkan pada analisis RF dapat dilanjutkan ke tahap prediksi dengan menggunakan confusion matrix .

## 4.2 Confusion Matrix
Metode  yang  digunakan  untuk  evaluasi  adalah confusion  matrix dengan  menggunakan  data testing . Berikut  merupakan  hasil  evaluasi  serta  perhitungan  manual  nilai  akurasi,  recall,  dan  presisi  berdasarkan pembagian data training testing : Tabel 4.1 Hasil Confusion Matrix Data Testing 40% Kelas Prediksi Kelas Aktual Coffee Based Signature Coffee Coffee Based 35 2 Signature Coffee 1 8
Pada hasil analisis confusion matrix pada data testing 40%, menunjukkan bahwa kelas positive adalah coffee based , dengan nilai TP sebanyak 35 data pada kelas aktual coffee based berhasil diprediksi sebagai coffee based . Nilai FP sebanyak 2 data yang menunjukkan terdapat 2 data pada kelas aktual signature coffee tetapi di prediksi sebagai coffee based . Nilai FN sebanyak 1 data, sehingga dapat dikatakan terdapat 1 kategori aktual coffee based yang diprediksi sebagai signature coffee , dan nilai TN sebanyak 8 data yang kelas aktual signature coffee berhasil diprediksi sebagai signature coffee .
Tabel 4.2 Hasil Confusion Matrix Data Testing 30% Kelas Prediksi Kelas Aktual Coffee Based Signature Coffee Coffee Based 27 2 Signature Coffee 0 5
Pada hasil analisis confusion matrix pada data testing 30%, menunjukkan bahwa kelas positive adalah coffee based , dengan nilai TP sebanyak 27 data pada kelas aktual coffee based berhasil diprediksi sebagai coffee based . Nilai FP sebanyak 2 data yang menunjukkan terdapat 2 data pada kelas aktual signature coffee tetapi di prediksi sebagai coffee based . Nilai FN sebanyak 0 data, sehingga dapat dikatakan tidak terdapat aktual coffee based yang diprediksi  sebagai signature  coffee ,  dan  nilai  TN  sebanyak  5  data  yang  kelas  aktual signature  coffee berhasil diprediksi sebagai signature coffee .
Tabel 4.3 Hasil Confusion Matrix Data Testing 20%
Kelas Prediksi Kelas Aktual Coffee Based Signature Coffee Coffee Based 18 3 Signature Coffee 0 2
Pada hasil analisis confusion matrix pada data testing 20%, menunjukkan bahwa kelas positive adalah coffee based , dengan nilai TP sebanyak 18 data pada kelas aktual coffee based berhasil diprediksi sebagai coffee based . Nilai FP sebanyak 3 data yang menunjukkan terdapat 3 data pada kelas aktual signature coffee tetapi di prediksi sebagai coffee based . Nilai FN sebanyak 0 data, sehingga dapat dikatakan tidak terdapat aktual coffee based yang diprediksi  sebagai signature  coffee ,  dan  nilai  TN  sebanyak  2  data  yang  kelas  aktual signature  coffee berhasil diprediksi sebagai signature coffee .
Pada  proses  evaluasi  model  RF  menggunakan confusion  matrix ,  kategori  yang  menjadi  TP  adalah Coffee Based serta memiliki nilai kelas prediksi yang paling banyak berdasarkan kelas aktualnya pada setiap pembagian data training dan data testing . Perbandingan nilai akurasi, recall , dan presisi dapat dilihat pada tabel 4.4. Tabel 4.4 Nilai akurasi, recall , dan Presisi Evaluasi Pembagian Data Training Testing 60% : 40% 70% : 30% 80% : 20% Akurasi 93,48% 94,12% 86,96% Recall 97,22% 100% 100% Presisi 94,59% 93,1% 85,71%
Pada  data testing 60:40%,  nilai  akurasi  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa  tingkat  kepercayaan  performa metode RF dalam memprediksi kelas sebesar 93,48%. Kemudian terdapat nilai recall yang menunjukkan bahwa tingkat  kepercayaan  kemampuan  metode  RF  dalam  menentukan  kembali  informasi  dari  data  sebesar  97,22%. Serta, nilai presisi menunjukkan bahwa tingkat kemampuan metode RF dalam menggambarkan data yang diminta dengan hasil prediksi sebesar 94,59%. Begitupun penjelasan bagi data training testing sebanyak 70% : 30% dan 80% : 20%.
Dapat  dilihat  bahwa  nilai-nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  terdapat  pada  pembagian  data training  testing sebanyak 70%:30% dengan tingkat akurasi sebesar 94,12% yang berarti persentase nilai tersebut menggambarkan seberapa akurat model dalam mengklasifikasi dengan benar, nilai recall sebesar 100% pada pembagian data 70% :  30% dan 80% :  20% yang  menggambarkan keberhasilan  model dalam  menetukan kembali  sebuah  informasi, serta  nilai  presisi  sebesar  94,59%  pada  pembagian  data training testing 60%  :  40%  yang  berarti  nilai  tersebut menggambarkan akurasi antara data yang diminta dengan hasil prediksi yang diberikan model.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  bahwa  model  dengan  error  klasifikasi  terkecil  adalah  dengan menggunakan  mtry 2 dan ntree 500. Model  yang  dihasilkan dievaluasi dengan  menggunakan confusion  matrix dimana diperoleh bahwa varian minuman kategori coffee based lebih diminati daripada signature coffee dengan nilai akurasi sebesar 94,12%.  Jadi, klasifikasi  menggunakan  metode RF  pada data penjualan  minuman kopi di kedai  kopi  konijiwa  Bantaeng  dapat  dikatakan  akurat  berdasarkan  tingkat  kepercayaan  atau  nilai  akurasi  yang tinggi.

## Referensi
Adrian, M., R., Putra, M., P., Rafialdy, M., H., dan Rakhmawati, N., A.. (2021). Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest Dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB. Jurnal Informatika Upgris . 7(1): 36–40. Badan Pusat Statistik. (2020). Statistik Kopi Indonesia . Indonesia. Breiman, L. (2001). Random Forests . Manufactured in The Netherlands . 5–32.
Debby,  Alita,  &  Rahman,  A..  (2020).  Pendeteksian  Sarkasme  Pada  Proses  Analisis  Sentimen  Menggunakan Random Forest Classifier. Jurnal Komputasi . 8(2): 50–58.
Devella, Siska, Yohannes, & Rahmawati, F. N.. (2020). Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Berdasarkan SIFT. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi . 7(2): 310–20. Fadilah,  Laili.  (2018). Klasifikasi  Random  Forest  Pada  Data  Imbalanced .  Jakarta:  Unuversitas  Islam  Negeri Syarif Hidayatullah.
Fachruddin, M. I. (2015). Classification Dan Support Vector Machine Untuk Deteksi Epilepsi Menggunakan Data Rekaman Electroencephalograph ( EEG ) . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Fanani, Zainal, N., Sooai, A. G., Sumpeno, S., & Purnomo, M. H.. (2021). Penentuan Kemampuan Motorik Halus
Anak Dari Proses Menulis Hanacaraka Menggunakan Random Forest. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi . 9(2): 148-154 Genuer, Robin. (2020). Use R ! Random Forests with R . Switzerland: Springer Nature Geneur, R., Poggi, J. M., & Malot, C., T. (2009). Variable Selection using Random Forests. France : Laboratoire de Mathematiques, Universite Paris-Sud 11, Bat. 425, 91405.
Grandini, Margherita, Bagli, E., & Visani, G.. 2020. Metrics for Multi-Class Classification: An Overview . Italy: Bologna (BO). 1–17.
Hanun, Nugraha, L., & Zailani, A., U,. (2020). Penerapan Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Di Koperasi Mitra Sejahtera. Journal of Technology Information . 6(1): 7–14. Haristu, R., & Rosa, P.,H., P.. (2019). Penerapan Metode Random Forest Untuk Prediksi Win Ratio Pemain Player Unknown Battleground. Jurnal MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) . 4(2): 120–28. Kahpi,  Ashabul.  (2017).  Budidaya  Dan  Produksi  Kopi  Di  Sulawesi  Bagian  Selatan  Pada  Abad  Ke-19. Lensa Budaya . 12(1): 13–26. Kantardzic, Mehmed. (2020). DATA MINING Concepts, Models, Methods, and Algorithms . Canada: Wiley.
Luque, Amalia, Carrasco, A., Martín,  A., & Ana  De. (2019). The Impact of Class Imbalance  in  Classification Performance Metrics Based on the Binary Confusion Matrix. Jurnal Homepage . 91: 216–31. Markoulidakis, Ioannis et al. (2021). Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem. Article Technologies MDPI .
Octhaviani, Shisillia, & Sibarani, H., J.. (2021). Analisis Pengaruh Citra Merek Produk, Kualitas Produk, Dan Harga Diskon Terhadap Keputusan Pembelian Produk Minuman Kopi Pada Pengguna Aplikasi Grab Food Di Kota Medan. Scientific Journal . 4(3): 521–28.
Pradadimara, Dias. (2015). Rice in Colonial and Post-Colonial Southeast Asia, Paramita , 25, (1). Prasetyo, W. B. (2020). 2020 Kedai Kopi Diprediksi Tumbuh 15%. beritasatu.com. https://www.beritasatu.com/ekonomi/601687/2020-kedai-kopidiprediksi-tumbuh-15.
Primajaya,  Aji,  &  Betha  N.,  S.. (2018).  Random  Forest  Algorithm  for  Prediction  of  Precipitation. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM) . 1(1): 27–31. Siburian, Wanika, V., & Mulyana, I., E.. (2018). Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest . Repository Proceeding Seminar Fakultas Imu Komputer. 4(1): 978–79.
Tebibel,  B.,  Thouraya,  &  Rubin,  H.,  S..  (2016). Theoretical  information  reuse  dan  integration .  Switzerland: Springer.