## ANALISIS MODEL MACHINE LEARNING UNTUK JENIS ASPAL DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST
Miftah Raka Sujono 1 , Agus Bahtiar 2 , Bambang Irawan 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Cirebon, Indonesia rakasujono123@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  hal  mengolah  data  dan  melakukan  perintah  tertentu,  Machine  Learning  (ML)  sangat  berguna. Meskipun demikian, hasil dari model yang digunakan sangat bergantung pada proses data yang dipelajari mesin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja model-model pembelajaran mesin yang digunakan dalam  klasifikasi  berbagai  jenis  aspal  di  Jawa  Barat.  Dalam  rangka  mencapai  tujuan  ini,  digunakan  algoritma Pohon Keputusan (Decision Tree) dan Hutan Acak (Random Forest). Data set yang digunakan terdiri dari 1.191 data  yang  dikumpulkan  dari  opendata.jabarprov.go.id  dari  tahun  2019  hingga  2022.  Dengan  menggunakan aplikasi Google Colab, analisis dilakukan berdasarkan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  yang  menggunakan  algoritma  Random  Forest  memiliki  akurasi  sebesar 90,79% pada dataset yang mengandung aspal di Jawa Barat. Random Forest menunjukkan hasil yang sempurna 100%  pada  data  pelatihan  dan  90,79%  pada  data  pengujian  dalam  evaluasi  model.  Untuk  setiap  kelas,  metrik evaluasi presisi, recall, dan s F1-score juga menunjukkan hasil yang baik. Model Random Forest mendapatkan nilai  presisi  91,41%,  recall  97,31%,  dan  F1-score  94,27%  untuk  kelas  HOTMIX,  sementara  model  Decision Tree  mendapatkan  nilai  presisi  91,01%,  recall  92,47%,  dan  F1-score  91,73%  untuk  kelas  HOTMIX.  Model Random  Forest  juga  mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik,  nilai  presisi  72,00%,  recall  67,92%,  dan  F1-score 94,27% untuk kelas HOTMIX. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan model pembelajaran mesin untuk klasifikasi jenis aspal.
Kata kunci : DecisionTree, RandomForest, Mechine Learning, KDD.

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  telah  menjadi  alat  penting  dalam era  digital  saat  ini,  memungkinkan  penemuan  pola dan  informasi  berharga  dari  kumpulan  data  yang besar. Dalam konteks ini, berbagai teknik dan metode data  mining  telah  dikembangkan,  dan  pemilihan algoritma  yang  tepat  sangat  penting  untuk  mencapai tujuan  analisis  yang  diinginkan.  Algoritma  yang digunakan  dalam  data  mining  dapat  bervariasi,  dan pemilihan  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung pada  tujuan  dan  proses  knowledge  discovery  in database (KDD) secara keseluruhan [1].
Jawa  Barat,  yang  secara  luas  diakui  sebagai salah  satu  pusat  utama  kemajuan  ekonomi  di Indonesia,  telah  menyaksikan  lonjakan  luar  biasa  di ranah industri konstruksi dan pemeliharaan infrastruktur jalan raya. Di tengah lanskap pengelolaan  jalan  raya  yang  terus  berkembang, pemilihan  varian  aspal  yang  tepat  secara  cermat mengasumsikan pentingnya untuk memastikan tingkat  kualitas  dan  daya  tahan  yang  diinginkan  dari infrastruktur  penting  tersebut  dalam  menghadapi segudang  kesulitan  lingkungan,  mencakup  tetapi tidak  terbatas  pada  suhu  ekstrim,  curah  hujan  lebat, dan beban  lalu  lintas kendaraan berat yang tak henti- hentinya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan model  prediktif  yang  akurat  menggunakan  algoritma Decision Tree dan Random Forest untuk memprediksi  kualitas  dan  kinerja  jenis  aspal  yang digunakan  di  Jawa  Barat.  Dengan  memanfaatkan dataset  yang  relevan,  diharapkan  model  yang dikembangkan  dapat  mengidentifikasi  pola-pola kompleks  yang  berkaitan  dengan  karakteristik  aspal dan  memberikan  dampak  signifikan  dalam  sektor infrastruktur dan industri konstruksi.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini melibatkan  pengumpulan  data  jenis  aspal  dari berbagai  lokasi  di  Jawa  Barat,  pembersihan  data untuk menghilangkan nilai yang hilang atau anomali, serta  proses  normalisasi  dan  pengkodean  variabel kategorikal.  Model  Decision  Tree  akan  dibangun dengan  membagi  data  berdasarkan  aturan  keputusan yang  dihasilkan  dari  atribut  yang  ada,  sementara Random  Forest  akan  menggabungkan  hasil  dari berbagai pohon keputusan yang dibangun secara acak untuk  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan dapat diandalkan.
Dengan fokus pada analisis model pembelajaran mesin  untuk  jenis  aspal  di  Jawa  Barat  menggunakan algoritma  Decision  Tree  dan  Random  Forest, penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  penting
dalam  pengembangan  infrastruktur  yang  lebih  baik dan lebih tahan lama di wilayah Jawa barat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Studi sebelumnya menunjukkan bahwa Random Forest  cenderung  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan Decision Tree. Misalnya, dalam penelitian  yang  dilakukan  untuk  memprediksi  harga mobil,  kedua  metode  ini  digunakan  dan  hasilnya menunjukkan  bahwa  Random  Forest  memberikan prediksi yang lebih baik [2].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Pamuji & Ramadhan (2021), algoritma Random Forest menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam prediksi  keberhasilan  pengobatan  imunoterapi  untuk penyakit  kutil  dibandingkan  dengan  Decision  Tree, dengan tingkat akurasi 85,5% berbanding 84,4% [3].
Penelitian  Selanjutnya  oleh  Fiqri  dkk,  (2020), membahas  mengenai  cara  mendeteksi  serangan  atau keamanan  siber  menggunakan  klasifier  Decision Tree,  Random  Forest,  dan  AdaBoost.  Dataset  yang digunakan adalah dataset KDDcup99. Hasil klasifikasi  menggunakan  tiga  algoritma  Decision Tree  menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar  97,05%, precision sebesar 96,41%, dan recall sebesar 89,53%. Random  Forest  menghasilkan  Precision  99.68%, Recall  97.4%,  dan  Accuracy  97.7%,  dan  algoritma adabost  menghasilkan  Precision  99.8%,  Recall 96.99%,  dan  Accuracy  97.47%,  dari  hasil  tersebut menjelaskan  hasil  algoritma  random  forest  adalah yang terbaik [4].
Pada  penelitian  lain  membahas  mengenai perbandingan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN), Decision  Tree,  dan  Random  Forest  untuk  klasifikasi promosi  karyawan.  Meskipun  KNN  dianggap memiliki  performa  terbaik  dalam  studi  ini,  Random Forest  juga  menunjukkan  hasil  yang  baik.  Dalam pengujian,  Random  Forest  mencapai  akurasi  87,55% dalam pelatihan dan 85,29% dalam pengujian, dengan precision 91,29% dan 88,81% serta recall 83,03% dan 80,74% masing-masing [5].

## 2.2. Machine Learning
Pembelajaran  mesin (Machine  Learning) adalah bidang  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  teknik statistik  untuk  memberikan  kemampuan  sistem komputer  untuk  "belajar"  dari  data,  tanpa  diprogram secara  eksplisit.  Pembelajaran  mesin  diciptakan  pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel dan digunakan dalam berbagai  tugas  komputerisasi  dimana  merancang  dan memprogram algoritma eksplisit dengan kinerja yang baik, sulit atau tidak layak [6].
Machine  Learning,  yang  berada  di  bawah payung  kecerdasan  buatan,  menyediakan  sarana  bagi sistem untuk memperoleh pengetahuan dan meningkatkan  kinerja  mereka  melalui  pengalaman, semua  tanpa  perlu  pemrograman  eksplisit.  Dalam studi  baru-baru  ini  yang dilakukan oleh Esther et al., (2022),  berbagai  algoritma  Machine  Learning,
seperti,  Support  Vector  Machine,  Decision  Tree, dan Random  Forest,  digunakan  untuk  menganalisa penyakit  berdasarkan  gejala.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  Machine  Learning memiliki  kemampuan  luar  biasa    secara  efektif memprediksi penyakit hanya berdasarkan gejala [7].

## 2.3. Decision Tree
Pohon  Keputusan  atau  Decision  Tree  adalah algoritma pembelajaran  mesin  yang digunakan untuk tugas-tugas  klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini membangun  model  prediksi  berdasarkan  struktur pohon  atau  hirarki  keputusan  model  prediksi  dalam bentuk  struktur  pohon  hierarkis.  Struktur  ini  terdiri dari  node  keputusan,  yang  mewakili  pertanyaan  atau kondisi,  dan  node  daun,  yang  mewakili  keputusan atau  hasil  akhir.  Node  keputusan  diatur  secara berurutan dan bercabang menjadi dua atau lebih jalur berdasarkan  jawaban  dari  pertanyaan  atau  kondisi tersebut.  Node  daun  berfungsi  sebagai  representasi dari  keputusan  akhir  atau  nilai  prediksi.  Decision Tree sangat berguna dalam menangani data kategoris dan  kontinu.  Keuntungan  utama  dari  algoritma  ini adalah kemampuannya untuk dengan cepat beradaptasi  dengan  kumpulan  data  yang  ada,  yang memungkinkan  proses  pemodelan  menjadi  lebih efisien.  Selain  itu,  model  yang  dihasilkan  oleh Decision  Tree  dapat  dengan  mudah  divisualisasikan dan  dipahami  melalui  penggunaan  diagram  "pohon", yang  memudahkan  interpretasi  dan  analisis  dari proses  pengambilan  keputusan  yang  mendasarinya. Hal  ini  menjadikan  Decision  Tree  sebagai  alat  yang berharga  dalam  analisis  data  dan  sistem  pendukung keputusan [8]

## 2.4. Random Forest
Random  Forest  (RF)  adalah  teknik  dalam pembelajaran  mesin  yang  melibatkan  pembuatan sejumlah besar pohon keputusan. Setiap pohon dalam "hutan"  ini  dibuat  berdasarkan  sampel  data  yang dipilih  secara  acak.  Ketika  membuat  prediksi,  setiap pohon  dalam  hutan  memberikan  prediksi  dan  kelas dengan  jumlah suara (vote) terbanyak dipilih sebagai hasil prediksi model [9].
Dalam  konteks  klasifikasi,  Random  Forest bekerja  dengan  cara  membuat  sejumlah  besar  pohon keputusan  dan  setiap  pohon  memberikan  prediksi kelas.  Kelas  yang  mendapatkan  suara  terbanyak  dari semua  pohon  dalam  hutan  akan  menjadi  prediksi model. Salah satu keunggulan  Random Forest adalah kemampuannya untuk menangani data yang memiliki banyak  fitur  dan  dapat  mengurangi  risiko  overfitting yang  sering  terjadi  dalam  model  pohon  keputusan tunggal.  Random  Forest  telah  digunakan  dalam berbagai  aplikasi,  termasuk  klasifikasi  warna  kulit berdasarkan  warna  piksel  citra,  klasifikasi  data  bank marketing, dan prediksi potensial gempa bumi. Dalam  semua  kasus  ini,  Random  Forest menunjukkan  performa  yang  baik  dalam  klasifikasi, dengan tingkat akurasi yang tinggi [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD).  Berikut merupakan  tahapan  –  tahapan  dan  proses  yang  ada pada Knowledge Discovey In Database:

## Gambar 1. Langkah-langkah KDD

## 3.1. Selection Data
Tahap seleksi atau selection merupakan langkah awal  dalam  proses  data  mining,  di  mana  data  yang relevan dipilih dari database.

## 3.2. Pre-processing
Tahap preprocessing adalah  tahap  penting dalam proses data mining yang melibatkan pembersihan  dan  persiapan  data  sebelum  analisis lebih  lanjut.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses pengecekan  data  lebih  lanjut  agar  data  bisa  diolah pada tahap berikutnya.

## 3.3. Transformation
Tahap transformasi dalam  proses  data  mining melibatkan  pengubahan  data  menjadi  format  yang sesuai untuk pengolahan data pada tahap selanjutnya. Salah  satu  teknik  yang  digunakan  dalam  tahap  ini adalah One-Hot Encoding [11].

## 3.4. Data Mining
Pada tahap data  mining ,  analisis  dan  klasifikasi data  dilakukan  menggunakan  algoritma  Decision Tree  dan  Random  Forest.  Algoritma  ini  digunakan untuk mengolah dataset jenis aspal di Jawa Barat dan menghasilkan evaluasi dari kedua algoritma tersebut.

## 3.5. Evaluation
Selama fase evaluasi penambangan data, kinerja algoritma Pohon Keputusan dan random forest dinilai dengan cara menggunakan metrik yang menghasilkan nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  yang memainkan  peran  penting  dalam  menentukan efektivitas  dan  efisiensi  algoritma  ini  dalam memproses  dan  menganalisis  kumpulan  data  yang diberikan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  menampilkan  Hasil  dari penelitian berdasarkan penggunaan algoritma Decision Tree dan Random Forest.

## 4.1. Selection Data
Dalam konteks ini, data yang dipilih adalah data jenis  aspal  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2019  -  2022 yang  berjumlah 1191 data. Proses seleksi  ini penting karena  tidak  semua  data  yang  ada  dalam  database dibutuhkan dalam proses data mining
Gambar 2. Hasil selection Data

## 4.2. Pre-processing
Tahap  awal  yaitu  melakukan  pemeriksaan data  yang  hilang  atau handling  missing  data adalah tahap penting dalam proses preprocessing data. Tahap ini melibatkan identifikasi dan penanganan data yang hilang  dalam  dataset.  Data  yang  hilang  dapat  terjadi karena  berbagai  alasan,  seperti  kesalahan  entri, kegagalan sistem, atau data yang tidak dikumpulkan.

## Gambar 3. Handling Missing Data
Dari  Gambar  3  menampilkan  hasil  tidak  ada data yang hilang. Selanjutnya Dilakukan pemeriksaan apakah  ada  data  Yang  duplikat  menggunakan operator “data.duplicated().sum()” pada google collab dan  menghasilkan  output  0,  hal  ini  mengindikasikan tidak ada duplikasi data.
Gambar 4. Pengecekan Duplikasi Data

## 4.3. Transformation
Teknik  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah One-Hot  Encoding adalah  teknik  yang  digunakan dalam  pengolahan  data  untuk  mengubah  variabel kategori  menjadi vektor  biner .  Teknik  ini  sangat berguna  dalam pembelajaran  mesin ,  di  mana algoritma  biasanya  memerlukan  input  numerik. Dengan  One-Hot  Encoding,  setiap  kategori  dalam variabel  kategori  diubah  menjadi  kolom  baru  dan diberi  nilai  1  jika  kategori  tersebut  ada  dalam  baris tersebut dan 0 jika tidak.
Gambar 5. Proses Transformasi
Pada Gambar 5, variabelnya adalah 'jenis_permukaan'  yang  mana  variabel  tersebut memiliki  dua  kategori:  'BETON'  dan  'HOTMIX', variabel 'jenis_permukaan' diubah menjadi dua kolom baru:
'permukaan_BETON'
dan 'permukaan_HOTMIX'. Setiap baris dalam DataFrame  sekarang  memiliki  nilai  1  pada  kolom yang  sesuai  dengan  kategori  aslinya  dan  0  pada kolom  lainnya.  Data  yang  dihasilkan  dari  proses  ini meiliki  format vektor  biner dan  siap  untuk  diolah pada tahap berikutnya.

## 4.4. Data Mining
Proses  data  mining  yang  melibatkan  dua tahapan  utama:  pemilihan  model  dan  pelatihan model.  Berikut  adalah  penjelasan  lebih  rinci  tentang kedua tahapan tersebut:

## 4.4.1. Pemilihan Model
Pemilihan  model  adalah  tahap  awal  dalam proses  data  mining,  di  mana  algoritma  yang  akan digunakan untuk analisis data dipilih. Pada penelitian ini,  memilih  dua  model,  yaitu  Decision  Tree  dan Random  Forest  pemodelan  dalam  data  pelatihan  dan data pengujian.
1) Model Decision Tree
Model  Decision  Tree  adalah  model  yang menggunakan  struktur  pohon  atau  hierarki keputusan. Setiap node dalam pohon mewakili suatu  fitur  atau  atribut,  dan  setiap  cabang mewakili  aturan  keputusan.  Model  ini  sangat baik  untuk  interpretasi  karena  struktur  pohon memungkinkan  visualisasi  yang  jelas  dari proses pengambilan keputusan.
Gambar 6. Pemilihan Model Decision Tree
2) Model Random Forest Model  Random  Forest  adalah  teknik  dalam pembelajaran mesin yang melibatkan pembuatan  sejumlah  besar  pohon  keputusan.
Setiap  pohon  dalam  "hutan"  ini  dibuat berdasarkan  sampel  data  yang  dipilih  secara acak.  Ketika  membuat  prediksi,  setiap  pohon dalam  hutan  memberikan  prediksi  dan  kelas dengan  jumlah  suara  (vote)  terbanyak  dipilih sebagai  hasil  prediksi  model.  Salah  satu keunggulan Random Forest adalah kemampuannya  untuk  menangani  data  yang memiliki  banyak  fitur  dan  dapat  mengurangi risiko  overfitting  yang  sering  terjadi  dalam model pohon keputusan tunggal.
Gambar 7. Pemilihan Model Random Forest

## 4.4.2. Pelatihan Model
Proses pelatihan model machine learning yang digunakan  melibatkan  dua  jenis  model,  yaitu Decision  Tree  classifier  dan  Random  Forest classifier. Berikut adalah penjelasan detail prosesnya:

## a) Model Decision Tree
Gambar 8. Pelatihan Model Decision Tree
Dari  Gambar  8,  model  Decision  Tree  dibuat dengan  kedalaman  pohon  keputusan  maksimum  10. Kedalaman  ini  merujuk  pada  jumlah  maksimum tingkat dalam pohon keputusan. Model  ini kemudian dilatih menggunakan data pelatihan
(X_train dan y_train). Proses pelatihan ini melibatkan
pembelajaran  struktur  pohon  keputusan  berdasarkan data  input  (X_train)  dan  target  yang  diinginkan (y_train). Setelah  model dilatih,  model  ini digunakan untuk  memprediksi  target  (y_test)  berdasarkan  data pengujian  (X_test).  Hasil  prediksi  ini  kemudian dibandingkan  dengan  target  sebenarnya  untuk menghitung  akurasi  model.  Akurasi  ini  dihitung sebagai  persentase  prediksi  yang  benar  dari  total prediksi. Akurasi dihitung dua kali: sekali untuk data pelatihan  dan  sekali  lagi  untuk  data  pengujian. Akurasi  ini  kemudian  dicetak  sebagai  persentase. Akurasi  yang  dihasilkan  pada  data  latih  Decision Tree  Classifier  sebesar  96,9%  dan  akurasi  pada  data Ujinya sebesar 87,8%.
b) Model Random Forest
Gambar 9. Pelatihan Model Random Forest
Dari  Gambar  9,  model  Random  Forest  dibuat dengan  jumlah  estimator  sebanyak  300.  Model  ini kemudian  dilatih  menggunakan  data  latih  (X_train dan  y_train).  Setelah  model  dilatih,  model  ini digunakan  untuk  memprediksi  data  uji  (X_test)  dan hasil  prediksi  ini  disimpan  dalam  variabel  y_pred_r. Akurasi dari model ini dihitung dengan membandingkan  hasil  prediksi  (y_pred_r)  dengan nilai  sebenarnya  (y_test)  menggunakan  fungsi accuracy_score.  Akurasi  ini  kemudian  dikonversi menjadi  persentase.  Akurasi  yang  dihasilkan  pada data latih Random Forest Classifier sebesar 100% dan akurasi pada data Ujinya sebesar 90%.

## 4.5. Evaluation
Hasil  evaluasi  untuk  dua  model,  yaitu  Decision Tree  dan  Random  Forest.  Berikut  interpretasi hasilnya:
a) Algoritma Decision Tree Gambar 10 Evaluasi Decision Tree
Hasil  analisis  Nilai  akurasi  87,03%  diperoleh untuk  dataset  tipe  aspal  di  Jawa  Barat  melalui penerapan algoritma Pohon Keputusan, yang
menandakan  efektivitas  pendekatan  ini  dalam menganalisis  data.  Selanjutnya,  ketika  mengevaluasi model, diamati bahwa akurasi pada data pelatihan (X- train  dengan  kereta  Y)  mencapai  sekitar  96,95%. Tingkat akurasi yang tinggi ini menyoroti kinerja luar biasa  dari  model  Pohon  Keputusan  ketika  diterapkan pada data pelatihan. Akurasi pada data pengujian (X- test  dengan  Y-test)  adalah  sekitar  87.03%,  yang mengindikasikan  bahwa  model  Decision  Tree memiliki  kinerja  yang  baik  pada  data  pengujian.  Ini menunjukkan  bahwa  model  tidak  terlalu  overfitting. Classification  Report  menunjukkan  metrik  evaluasi presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  setiap  kelas (BETON  dan  HOTMIX).  Model  Decision  Tree memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  memprediksi HOTMIX  mendapatkan  nilai  presisi  (91,01%), recall (92,47%),  dan  F1-score  (91,73).  Sedangkan  dalam memprediksi  BETON  mendapatkan  nilai  presisi (72,00%), recall (67,92%), dan F1-score (69,90%).
b) Algoritma Random Forest
. Gambar 12 Evaluasi Random Forest
Hasil  analisis  menggunakan  Random  Forest mendapatkan  nilai  akurasi  90,79%  pada  dataset  jenis aspal di Jawa Barat, Sedangkan untuk evaluasi model menunjukkan  hasil  Akurasi  pada  data  pelatihan  (X- train  dengan  Y-train)  adalah  sempurna  (100%),  yang mengindikasikan  bahwa  model  Random  Forest Classifier  mendapatkan  hasil  sempurna  dengan  data pelatihan.  Akurasi  pada  data  pengujian  (X-test dengan  Y-test)  adalah  sekitar  90.79%,  yang menunjukkan  kinerja  yang  baik  pada  data  pengujian. Ini menyiratkan bahwa, berdasarkan evaluasi akurasi, model Random  Forest Classifier  mengungguli  model Pohon Keputusan.
Classification Report
menunjukkan  metrik  evaluasi  presisi,  recall,  dan  F1- score untuk setiap kelas HOTMIX mendapatkan nilai presisi  (91.41%),  recall  (97.31%),  dan  F1-score (94.27%),  Sedangkan  dalam  memprediksi  BETON mendapatkan  nilai  presisi  (87.80%),  recall  (67,92%), dan  F1-score  (76.60%).  Model  Random  Forest Classifier  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam memprediksi  kedua  kelas  (BETON  dan  HOTMIX) dengan akurasi yang tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  membangun  dan mengevaluasi  model  Decision  Tree  dan  Random Forest  untuk  klasifikasi  jenis  aspal  di  Jawa  Barat. Meskipun  Algoritma  Decision  Tree  menunjukkan kinerja  yang baik dengan akurasi sekitar 87,03% dan mampu  memprediksi  jenis  aspal  "HOTMIX"  dengan presisi,  recall,  dan  F1-score  yang  tinggi,  kinerjanya dalam  memprediksi  jenis  aspal  "BETON"  sedikit lebih  rendah.  Di  sisi  lain,  Algoritma  Random  Forest menunjukkan  kinerja  yang  lebih  unggul  dengan akurasi  sekitar  90,79%  dan  mampu  memprediksi kedua jenis aspal, "HOTMIX" dan "BETON," dengan presisi, recall, dan F1-score yang sangat baik. Secara keseluruhan,  Random  Forest  mengungguli  Decision Tree  dalam  hal  akurasi  dan  metrik  evaluasi  lainnya, memberikan  hasil  yang  lebih  konsisten  dan  akurat dalam mengklasifikasikan jenis aspal.
Disarankan untuk penelitian selanjutnya menggunakan Random Forest karena kinerjanya yang superior  dibandingkan  dengan  Decision  Tree  atau pohon  keputusan,  yang  dapat  meningkatkan  akurasi dan keandalan model. Penting juga untuk memperhatikan keseimbangan data, karena data yang tidak seimbang dapat mempengaruhi hasil klasifikasi; metode seperti oversampling atau undersampling bisa digunakan  untuk  mengatasi  masalah  ini.  Selain  itu, evaluasi  model  tidak  hanya  harus  bergantung  pada akurasi,  tetapi  juga  melibatkan  metrik  lain  seperti presisi,  recall,  dan  AUC-ROC  untuk  mendapatkan gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  kinerja model. Terakhir, hasil penelitian ini memiliki potensi untuk  diaplikasikan  dalam  konteks  lain  yang membutuhkan  klasifikasi  jenis  aspal,  seperti  dalam pemeliharaan  jalan  atau  proyek  konstruksi,  dan  lain- lain sehingga memperluas manfaat dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  Mining Merupakan  Bagian  Dari  Tahapan  Proses Knowledge  Discovery  In  Database  (  Kdd  )  . Jurnal  Edik  Informatika,” J.  Edik  Inform. ,  Vol. 2, No. 2, Pp. 213–219, 2019.
[2]  P. H. Putra, A. Azanuddin, B. Purba, And Y. A. Dalimunthe,  “Random  Forest  And  Decision Tree  Algorithms  For  Car  Price  Prediction,” J. Mat.  Dan  Ilmu  Pengetah.  Alam  Lldikti  Wil.  1 , Vol.  3,  No.  2,  Pp.  81–89,  2023,  Doi: 10.54076/Jumpa.V3i2.305.
[3]  F. Y. Pamuji And V. P. Ramadhan, “Komparasi Algoritma  Random  Forest  Dan  Decision  Tree Untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy,” J.  Teknol.  Dan  Manaj.
Inform. ,  Vol.  7,  No.  1,  Pp.  46–50,  2021,  Doi:
10.26905/Jtmi.V7i1.5982.
[4]  K.  G.  Fiqri,  A.  T.  Hanuranto,  And  C. Setianingsih,  “Analisa  Perbandingan  Klasifier Decision  Tree,  Random  Forest,  Dan  Adaboost Dalam  Mendeteksi  Serangan  Comparative Analysis  Decision  Tree,  Random  Forest,  And Adaboost  Classifier  On  Detecting  Attack,” E- Proceeding  Eng.    Vol.7,  No.1  April  2020 ,  Vol. 7,  No.  1,  Pp.  403–410,  2020,  [Online]. Available:
Https://Openlibrary.Telkomuniversity.Ac.Id/Pus taka/Files/156845/Jurnal_Eproc/Analisis- Perbandingan-Klasifier-Decision-Tree-Random- Forest-Dan-Adaboost-Dalam-Mendeteksi- Serangan-Siber.Pdf
[5]  Louis  Madaerdo  Sotarjua  And  Dian  Budhi Santoso, “Perbandingan Algoritma Knn,
Decision  Tree,  Dan  Random  Forest  Pada  Data Imbalanced  Class  Untuk  Klasifikasi  Promosi Karyawan,” J.  Instek  (Informatika  Sains  Dan Teknol. , Vol. 7, No. 2, Pp. 192–200, 2022, Doi: 10.24252/Instek.V7i2.31385.
[6]  A.  S.  Rajesh,  M.  S.  Prabhuswamy,  And  S. Krishnasamy,  “Smart  Manufacturing  Through Machine  Learning :  A  Review  ,  Perspective  , And  Future  Directions  To  The  Machining Industry,” Hindawi  J.  Eng. ,  Vol.  2022,  P.  6, 2022.
[7]  Ch. Esther, S. Nayana Sai, S. Sushma, B. V. R. Gupta,  And  Mr.  G.  Srinivasa  Rao,  “Disease Prediction  Based  On  Symptoms  By  Using Decision  Tree  And  Random  Forest  In  Machine Learning,” Int.  J.  Sci.  Res.  Comput.  Sci.  Eng. Inf.  Technol. ,  Vol.  3307,  Pp.  419–427,  2022, Doi: 10.32628/Cseit2283105.
[8]  S.  Kasus  And  B.  Maal,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan Algoritma  C4  .  5,” J.  Pendidik.  Teknol.  Dan Kejuru. , Vol. 15, No. 1, Pp. 113–123, 2018.
[9]  H.  Tantyoko,  D.  K.  Sari,  And  A.  R.  Wijaya, “Prediksi  Potensial  Gempa  Bumi  Indonesia Menggunakan  Metode  Random  Forest  Dan Feature Selection,” Idealis Indones. J. Inf. Syst. , Vol. 6, Pp. 83–89, 2023.
[10]  M.  A.  Ridla,  F.  Sains,  U. Ibrahimy,  And  M.  A. Ridla,  “Perbandingan  Algoritma  Pembelajaran Mesin Untuk Klasifikasi Warna Kulit Berdasarkan Warna Piksel Citra,” Jusifor J. Sist. Inf.  Dan  Inform. ,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  33–41, 2022.
[11]  D.  A.  C,  N.  Bayes,  And  D.  A.  N.  Svm, “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi  Teknik  Informatika,” J.  Tekno  Insentif , Vol. 13, No. 1, Pp. 16–25, 2019.