ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933
Perbandingan Naïve Bayes Dan Random Forest
Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah
Gabriela Militia Momole 1 , Evangs Mailoa 2 1,2 Universitas Kristen Satya Wacana; Jl. Diponegoro No. 52-60, Salatiga, Kec.Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 5071, Indonesia
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: 1 672018256@student.uksw.edu, 2 evangs.mailoa@gmail.com

## Abstrak
Indonesia menjadi negara yang memiliki banyak bahasa, selain Bahasa Indonesia yang dijadikan sebagai bahasa dalam berkomunikasi, pada setiap daerahnya memiliki bahasa daerah masing-masing.  Banyaknya  bahasa  yang  dimiliki  membuat  masyarakat  luar  atau  orang  asing sulit dalam mengidentifikasi asal bahasa yang digunakan, tujuan peneliti melakukan penelitian untuk  mengidentifikasi  bahasa  mengunakan  metode naïve  bayes dan random  forest dari  hasil identifikasi bahasa sesuai dengan teks dari bahasa Toraja, Kalimantan Dan Halmahera dengan mengunakan teknologi komputer marchine learning untuk menghitung nilai accuracy dari kedua metode  tersebut  dan  melakukan  perbandingan  metode  yang  paling  baik  untuk  melakukan identifikasi  bahasa.  Hasil  dari  metode Naïve  Bayes saat  melakukan  identifikasi  bahasa  sangat Baik  karena  memghasilkan  nilai  accuracy  diatas  0,90  dibandingkan Random  Forest hanya mendapatkan nilai accuracy dibawa 0,70. Dengan perhitungan confusion matrix , metode Naïve bayes lebih  baik  dengan  nilai accuracy 0,9922  dibandingkan  dengan  hasil  nilai accuracy random Forest 0,6544 .
Kata kunci — Naïve bayes, Random forest, Bahasa, Perbandingan, Identifikasi

## Abstract
Indonesia  is  a  country  that  has  many  languages,  apart  from  Indonesian  which  is  used  as  a language of communication, each region has its own regional language. The number of languages owned makes  it  difficult  for  outsiders  or  foreigners  to  identify  the  origin  of  the  language  used,  the  aim  of  the researcher is to conduct research to identify languages using the nave Bayes method and random forest from  the  results  of  language  identification  according  to  the  text  of  the  Toraja,  Kalimantan  and Halmahera languages by using computer technology marchine learning to calculate the accuracy value of  the  two  methods  and  compare  the  best  method  to  identify  language.  The  results  of  the  Naïve  Bayes method  when  identifying  language  are  very  good  because  it  produces  an  accuracy  value  above  0.90 compared  to  Random  Forest  only  getting  an  accuracy  value  below  0.70.  By  calculating  the  confusion matrix, the Naïve Bayes method is better with an accuracy value of 0.9922 compared to the result of an accuracy random Forest value of 0.6544.
Keywords — Naïve bayes, Random forest , Comparison, Identification, Language .

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  banyak  budaya  dan  berbagai  bahasa,  jumlah  bahasa  di  indonesia sebanyak  719  bahasa  daerah  dan  707  bahasa  diantaranya  masih  aktif  dituturkan  tapi Unesco baru mencatatkan 143 bahasa daerah di indonesia[1]. Bahasa bisa di sampaikan dengan beragam
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933 856
IJCCS Vol. x, No _page–end_page
bentuk baik dalam bentuk lisan yang disampaikan melalui media radio, lagu, rekaman maupun percakapan  dan  tertulis  seperti  dalam  bentuk  buku,  surat  [2],  bahasa  indonesia  digunakan sebagai  bahasa  nasional  dan  sebagai  alat  komunikasi  yang  mempunyai  peran  untuk penyampaian  informasi  [3].  Selain  bahasa  indonesia  yang  dijadikan  sebagai  bahasa  dalam berkomunikasi  satu  sama  lain, indonesia juga  memiliki  bahasa  daerah  disetiap daerah,  Bahasa daerah  digunakan  setiap  hari  pada  setiap  daerah  dan  sering  digunakan  saat  kegiatan kedaerahaan,  perbedaan  bahasa  yang  dimiliki  menunjukan  identitas  mereka.  Toraja, Kalimantan,  Halmahera  termasuk  daerah  yang  sering  mengunakan  bahasa  daerah  sebagai bahasa  sehari-hari.  Karena  banyaknya  bahasa  yang  dimiliki,  membuat  masyarakat  luar  atau orang  asing  sulit  untuk  mengenal  asal  usul  dari  bahasa  yang  dipakai.  Dengan  perkembangan teknologi  pada saat ini,  dapat  membantu  masyarakat luar  untuk  mengenal  bahasa  daerah  yang digunakan.  Metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah Naïve  Bayes dan Random  Forest yang merupakan salah satu teknik klasifikasi untuk melakukan prediksi, pada proses klasifikasi untuk menemukan model dan fungsi yang dapat menjelaskan atau membedakan kelas data agar dapat  memperkirakan  kelas  pada  suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui  [4].  Dan  akan melakukan analisis untuk dapat memperoleh informasi asal bahasa daerah yang digunakan.
Metode Naïve bayes ( Naïve Bayes Classifier ) salah satu metode untuk menentukan nilai probabilitas dalam memprediksi peluang dengan mengunakan data pengalaman sebelumnya [5], dalam  metode naïve  bayes membantu  melakukan  pengelompokan  bahasa  daerah  berdasarkan label yang  diberikan,  dari  pengelompokan  bahasa  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  nilai bobot  sehingga  dapat  melakukan  identifikasi  bahasa  untuk  memasukan  sesuai  dengan label , Seperti pada naïve bayes yang dipakai pada penelitian [6] yaitu perdiksi usia kelahiran. Secara umum rumus naïve bayes yang dipakai sebagai berikut [7]:
݌ ቀ ௑ ௒ ቁ = ௉ሺ௑ሻ௉ቀ ೊ ೉ ቁ ௉ሺ௒ሻ (1)
X = kelas  khusus P(X/Y) =  probabilitas pada hipotesis R yang didasarkan dengan kondisi S P(X) = probabilitas hipotesis dari nilai R P(Y/X) =  probabilitas S berdasarkan dari nilai hipotesis R P(Y) = Nilai Probabilitas dari S Untuk  menentukan  kelas  yang  cocok  dengan  mengambil  petunjuk  dari  sampel  data  dengan mengubah rumus umum naïve bayes sebagai berikut [5]
݌ ቀ ௑ ௒ଵ….௒௡ ቁ = ௉ሺ௑ሻ௉ቀ ೊభ…ೊ೙ ೉ ቁ ௉ሺ௒ଵ…௒௡ሻ (2)
X  adalah  variabel  untuk  mempresentasikan Class dan  Y1…..Yn  adalah class yang belum di ketahui sehingga akan melakukan proses untuk klasifikasi.
Metode Random  Forest adalah  algoritma  belajar  pada  mesin  yang  memiliki  banyak pohon  keputusan,  dengan  kombinasi  dari  model bagging dan  random sub  spaces ,  metode Random  Forest ini  telah  membuktikan  keberhasilannya  dalam  melakukan  prediksi  dan klasifikasi  pada  beberapa  tahun  terakhir  dan  menjadi  salah  satu algoritma  marchine  learning terbaik yang digunakan pada berbagai bidang [8], Skema Random forest pertamakali dicetuskan oleh  Breiman  untuk  membangun  prediktor  dengan  sekumpulan  pohon  keputusan  yang dikembangkan  secara  acak  pada  sub  ruang  data  [9],  pohon  keputusan  merupakan  kumpulan susunan  pertanyaan  secara  sistematis,  dimana  pada  setiap  pertanyaan  yang  ada  dapat menentukan cabang berdasarkan nilai dari atribut dan berhenti pada daun pohon sebagai pohon yang  melakukan  prediksi  dari  kelas  variable  l[10].  Algoritma  random  forest  menunjukan
857 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933
ort and clear, implies research results (First Author)
beberapa kelebihan diantaranya., dapat menghasilkan error yang relatif rendah, performa yang baik dalam melakukan klasifikasi, mengatasi data pelatihan dalam jumlah besar secara efesien, serta  metode  yang  efektif  untuk  mengetimasi  missing  data  [11].  Pada  pengunaan  algoritma random  forest untuk  membuat  sekumpulan  pohon  keputusan  dengan  membagi  bahasa  daerah berdasarkan  label  agar  mudah  untuk  melakukan  proses  klasifikasi.  Pengunaan random  forest untuk mencari nilai accuracy dari metode tersebut.
Diharapkan penelitian yang dilakukan terhadap bahasa daerah dengan mengunakan dua metode  dapat  memperoleh  informasi  untuk  menentukan accuracy yang  baik  dari  salah  satu metode  yang  digunakan.  Penelitian  akan  membuat  klasifikasi  berdasarkan  data  bahasa  daerah yang diperolah dari bahasa Toraja, bahasa Kalimantan, bahasa Halmahera. Dengan mengunakan label atau  nama  daerah,  inputan  berupa  bahasa  daerah  kemudian  akan  melakukan  klasifikasi untuk menentukan nama daerah dari bahasa daerah yang diinputkan seperti: toraja, kalimantan dan  halmahera.  Rumusan  masalah  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  bahasa  untuk menentukan  nilai accuracy pada  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi  bahasa daerah  pada  bahasa  toraja,  kalimantan  dan  halmahera.  Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah melakukan klasifikasi bahasa daerah mengunakan model naïve bayes dan random forest untuk melakukan perbandingan antara dua model mengunakan bahasa toraja, kalimantan, halmahera.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada proses melakukan identifikasi bahasa dengan mengunakan beberapa tahapan dalam penelitian yaitu seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Tahapan pengumpulan data, tahapan pertama yang dilakukan dengan mencari data berupa teks  dari  internet,  data  yang  diambil  berdasarkan  bahasa  percakapan  keseharian  dari  bahasa toraja,  kalimantan  dan  halmahera  dan  dimasukan  dalam  bentuk  teks  untuk  menambah  kalimat agar target data dapat terpenuhi karena dengan banyaknya kalimat yang digunakan maka dapat membantu kemampuan sistem  komputerisasi dalam menganalisa. Data yang ada hanya berupa
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933 858
Gabriela , et., al [ Perbandingan Naïve Bayes dan Random Forest Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah] IJCCS Vol. x, No _page–end_page
teks  yang  dimasukan  kedalam Ms.Excel dengan minimal 10.000  data  yang  dimasukan  pada CleanText dalam  bentuk  kalimat  mengunakan  bahasa  daerah  toraja,  bahasa  daerah  kalimantan dan bahasa daerah halmahera sebagai data mentah agar saat diproses mengunakan metode naïve bayes dan random  forest untuk  mengetahui  hasil  probabilitas  dan  persamaan hyperline pada sistem agar dapat melakukan perbandingan keakuratan dari kedua metode tersebut.
Tahapan  selanjutnya  adalah  Studi  literatur  dengan  memakai  acuan  dari  penelitian sebelumnya  untuk  memanfaatkan  metode naïve  bayes dan random  forest dalam  melakukan proses  pengklasifikasian  maupun  pengumpulan  data  agar  memudahkan  penelitian  dalam melakukan  perbandingan  klasifikasi  dari  bahasa  daerah  dengan  mengunakan  kedua  metode tersebut.
Tahapan  yang  ketiga  yaitu  perancangan  pada  sistem  dengan  melakukan preprocessing untuk  menghilangkan  tanda  baca  pada cleanText dan  membuat  kalimat  lebih  dari  tiga  kata supaya tidak terjadi kesalahan saat proses running dalam sistem. Selanjutnya,  melakukan Cleantext di Ms.excel dan  mengelompokan  data  berdasarkan Label dari bahasa toraja, bahasa kalimantan, bahasa halmahera. Pengelompokan data dilakukan untuk  dapat  menentukan  dan  membedakan  data  berdasarkan  bahasa  daerah,  setelah  itu melakukan test data menguji keakuratan pada sistem  bekerja sudah sesuai dengan standar atau tidak, kemudian pada tahap identifikasi dengan melakukan perhitungan hasil uji dari Accuracy, precision,  recall dan Fl-score pada  sistem  yang  telah  dibuat.  Data dikelompokan  menjadi  dua yaitu  sebagai  penguji data  training 70%  dan data  test 30%  sebagai  pelatih  data  untuk mengetahui  sistem  bisa  berjalan  dan  melakukan  penerjemaan  sesuai  dengan  aturan,  data  test sebagai data baru yang dipakai untuk menguji akuratan pada sistem [5] sehingga dapat diketahui hasil  pada  metode naïve  bayes dan random  forest dan  dapat  melakukan  perbandingan  dari metode tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Set.
Data  yang  digunakan  pada  pembuatan  sistem  adalah  data  bahasa  dari  bahasa  Toraja, bahasa Kalimantan dan bahasa Halmahera, data yang ada dimasukan  kedalam Ms. Excel yang dipisahkan  menjadi CleanText untuk  mengisi  bahasa  daerah  dan label untuk  mengisi  nama daerah. Nama daerah yang dimasukan kedalam label dipersingkat seperti Toraja menjadi Tora, Kalimantan menjadi Kali dan Halmahera menjadi Halma. Data yang sudah dimasukan kedalam Ms.  Excel secara  manual  dengan  menginput  kalimat  bahasa  daerah  pada cleanText dan  nama daerah  pada label .  Data  yang  dimasukan  tidak  memakai  tanda  baca,  jumlah  keseluruhan  data yang dimiliki adalah 195.314 data yang didapakan dari internet. Pada penelitian ini mengunakan spilt data uji sekitar 30 persen.

## B. Naïve bayes Classifier.
Perhitungan  dengan Vector  Count  n-gram 2,2, spilt uji  data  0,33  dengan  sekitar  30 persen data.
C. Naïve Bayes Classifier Result.
Hasil dari perhitungan confusion matrix dapat dilihat dalam tabel 1 dengan heatmap NBC pada Gambar 2 Accuracy: 0.9922 Confusion matrix: [[19298 11 18] [324 19258 69] [25 12 19580]]
859 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933
ort and clear, implies research results (First Author)
Tabel 1. Hasil Confusion Matrix Naive Bayes Classifer Precision Recall Fl-score Suppor Halma 0.98 1.00 0.99 19327 Kali 1.00 0.98 0.99 19651 Tora 1.00 1.00 1.00 19617 Accuracy 0.99 58595 Mecro 0.99 0.99 0.99 58595 Weighted avg 0.99 0.99 0.99 58595
Gambar 2. Heatmap Confusion Matrix Naive Bayes Classifer
Berdasarkan  pada  Tabel  1  dapat  di  lihat  tingkat  keseluruhan  dari  perhitungan confunsion matrix dengan mengunakan data test yang mencakup nilai precision, recall, FI-score sehingga mendapatkan nilai accuracy 0,9922.

## D. Identification NBC.
Kalimat  yang  di  inputkan  dari  setiap  bahasa  daerah  akan  dilakukan  identifikasi  oleh sistem  sesuai bahasa  daerah  yang  di input .  Sistem  bisa  membaca  dengan  membedakan  bahasa dari bahasa Halmahera, bahasa Toraja dan bahasa Kalimantan seperti yang terlihat pada Gambar 3. Kalimat yang di input seperti: “sia batina benyamin tae”, “ulun lawan ikam”, “okia ge ena” dengan hasil identifikasi sebagai bahasa “tora”, ”kali”, “halma”
Gambar 3. Prediction Bahasa Naïve bayes Classifer
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933 860
Gabriela , et., al [ Perbandingan Naïve Bayes dan Random Forest Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah] IJCCS Vol. x, No _page–end_page
E. Random Forest Classifier.
Classifer  object  random  forest \untuk  melatih random  forest pada set dan  menyimpan model  kedalam file untuk  dapat  diimpor  dan  digunakan,  melakukan  yang  dilatih  sebelumnya dari pickle file .
F. Random Forest Classifier result. Accuracy Random Forest Model = 65.44%
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix Random Forest
Gambar 4. Heatmap Confusion Matrix Random Forest
Hasil  pada  Tabel  2  dapat  dilihat  keseluruhan  tingkat  perhitungan  dari confunsion  matrix mengunakan data  test yang  mencakup  dari  nilai precision,  recall,  FI-score sehingga menghasilkan nilai accuracy 65.44% atau 0,6544.
Precision Recall Fl-score Support Halma 0.66 0.71 0.68 13059 Kali 0.73 0.47 0.57 12965 Tora 0.61 0.79 0.69 13039 Accuracy 0.65 39063 Mecro 0.67 0.65 0.65 39063 Weighted avg 0.67 0.65 0.65 39063
861 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933
ort and clear, implies research results (First Author)

## G. Identification Random Forest Classifier.
Identifikasi  oleh  sistem  sesuai  dengan  bahasa  daerah  yang  diinput.  Sistem  bisa  membaca dengan membedakan bahasa dari bahasa Halmahera, bahasa Toraja dan bahasa Kalimantan seperti yang  terlihat  pada  Gambar  5 . Kalimat  yang  di  input  seperti:  “so  kagena  o  taluka”,  “ikam  ni”, “indo sola ambekku” dengan hasil identifikasi sebagai bahasa “halma”, ”kali”, “tora”
Gambar 5. Prediction Bahasa Random Forest

## H. Hasil Perbandingan Nilai Akurasi.
Hasil  analisa  perbandingan  berdasarkan  nilai  keakuratan  pada  sistem  yang  dilihat  dari perhitungan confunsion  matrix dengan  mendapatkan  hasil  pada Naïve  Bayes Classifer dan Random Forest seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perbandingan Nilai Akurasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perbandinga  metode  yang  mengunakan Naïve  Bayes  Classifer dan Random  Forest yang  dilakukan  oleh  peneliti,  hasil naïve  bayes  clasisifer sangat  bagus  saat melakukan penerjemaan bahasa dengan tingkat akurasi diatas 0,9 atau 90%. Akan tetapi metode Random Forest tidak mencapi akurasi di atas 90% melainkan dibawa tingkat akurasi 70%. Pada proses perhitungan confunsion matrix yang dengan mencakup semua nilai precision, recall dan FI-score yang  menghasilkan  nilai Accuracy pada  metode Naïve  Bayes  Classifer lebih  tinggi dibandingkan  dengan  metode Random  Forest ,  yang  memiliki  nilai accuracy  naïve  bayes classifer adalah  0,9922  atau  99,22%  dan  nilai accuracy  Random  Forest 0,6544  atau  65,44%. Maka  dapat  disimpulkan  bawah metode  Naïve  Bayes  Classifer lebih  baik  dalam  melakukan identifikasi dibandingkan dengan metode Random Forest .

## 5. SARAN
Perlu  adanya  penelitian  lanjut  dengan  meningkatkan  metode  klasifikasi  dengan  cara memaksimalkan nilai akurasi suatu penelitian.
Model Nilai Akurasi Naïve Bayes 0,9922 Random Forest 0,6544
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933 862
Gabriela , et., al [ Perbandingan Naïve Bayes dan Random Forest Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah] IJCCS Vol. x, No _page–end_page

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  pelaksanaan  penelitian  ini,  ucapan  terima  kasih  kepada  pembimbing  yang  telah membimbing  dan  kepada  fakultas  teknologi  informasi  yang  telah  membantu  sehingga  peneliti dapat menyelesaikan penelitian yang ada .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemdikbud.go.id, “Badan  Bahasa  Petakan  652  Bahasa  Daerah  di  Indonesia,” www.kemdikbud.go.id ,  2018.  https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2018/07/badan- bahasa-petakan-652-bahasa-daerah-di-indonesia (accessed Nov. 16, 2021).
[2] L. Wicaksono, “Bahasa Dalam Komunikasi Pembelajaran,” J. Pembelajaran Prospektif , Vol. 1, No. 2, pp. 9–19, 2016, [Online]. Available:
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/lp3m%0Ahttp://jurnal.untan.ac.id/index.php/lp3m/artic le/download/19211/16053.
[3] R.  P.  Suminar, “Pengaruh  Bahasa  Gaul  Terhadap  Penggunaan  Bahasa  Indonesia Mahasiswa Unswagati,” Logika , Vol. 18, No. 3, pp. 114–119, 2016, [Online]. Available: www.jurnal.unswagati.ac.id.
[4] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  P.  Windarto, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga  Penerima  Beras  Rastra,”  J.  Tek.  Inform.  Musirawas , Vol. 3, No. 1, p. 1, 2018, doi: 10.32767/jutim.v3i1.286.
[5] 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.
[6] N.  R.  Indraswari  and  Y.  I.  Kurniawan, “Aplikasi  Prediksi  Usia  Kelahiran  Dengan Metode Naive Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , Vol. 9, No. 1, pp. 129–138, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1827.
[7] S.  Kasus  and  D.  I.  Iain, “Data  Mining  Untuk  Penentuan  Model  Tingkat  Kesuksesan Kelulusan Murid SMA pada Perguruan Tinggi Negeri: Data Mining for Determination of High  School  Student  Graduation  Model  At  State  University;  Case  Study  in  Iain  Bone,” Vol. 3, No. 2, pp. 113–118, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[8] W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  M.  Baydhowi,  and  T.  Haryati, “Prediksi  Kemungkinan Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,” Sistemasi , Vol. 10, No. 1, p. 163, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[9] I.  M.  Khoirun  Nisa’  and  R.  Nooraeni, “Penerapan  Metode  Random  Forest  Untuk Klasifikasi Wanita Usia Subur di Perdesaan Dalam Menggunakan Internet (Sdki 2017),” J.  MSA  (Mat.  dan  Stat.  serta  Apl.) ,  Vol.  8,  No.  1,  p.  72,  2020,  doi: 10.24252/msa.v8i1.13162.
863 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 855-863 E-ISSN 2503-2933
ort and clear, implies research results (First Author)
[10]  A. U. Zailani and N. L. Hanun, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  di  Koperasi  Mitra  Sejahtera,”  Infotech  J. Technol. Inf. , Vol. 6, No. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.37365/jti.v6i1.61.
[11]  R.  Sistem, “JURNAL  RESTI  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Optimasi  pada  Random Forest Untuk,” Vol. 1, No. 10, pp. 187–192, 2021.
[12]  F.  Komunikasi,  U.  M.  Surakarta,  J.  A.  Yani,  and  T.  Pos, “Sistem  Klasifikasi  Variabel Tingkat Penerimaan Konsumen Terhadap Mobil Menggunakan Metode Random Forest,” J. Tek. Elektro , Vol. 9, No. 1, pp. 24–29, 2017, doi: 10.15294/jte.v9i1.10452.