Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April, Tahun 2022 , Hal. 116 - 125
Implementasi Metode Random Forest Untuk Penjurusan Siswa Di Madrasah Aliyah Negeri Sintang
Fajar Mu’Alim. 1) , Rahmi Hidayati 2) 12 Jurusan Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura, Jalan Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, Kalimantan Barat
e-mail: 1 fajarmualim@student.untan.ac.id, 2 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id

## Abstrak
MAN Sintang merupakan sekolah unggulan islam terbaik di Kabupaten Sintang, Kalimantan Barat. MAN Sintang memiliki tiga jurusan yaitu IPA, IPS dan Agama. Penjurusan di MAN Sintang dilakukan untuk siswa yang berada di kelas X (sepuluh) sesuai dengan kurikulum 2013. Kendala yang dihadapi untuk menentukan jurusan siswa di MAN Sintang adalah waktu yang lama dan kurang akurat untuk mendapatkan jurusan yang sesuai dengan kemampuan siswa. Pihak MAN Sintang melakukan penjurusan siswa dengan cara menghitung nilai siswa menggunakan perhitungan manual. Dengan adanya kemajuan teknologi pihak MAN Sintang dapat melakukan penjurusan siswa melalui sebuah sistem klasifikasi penjurusan siswa. Klasifikasi penjurusan siswa pada penelitian ini menggunakan metode Random Forest. Metode ini digunakan untuk mendapatkan hasil voting sebagai penentuan akhir pada hasil klasifikasi penjurusan siswa. Hasil pengujian aplikasi klasifikasi penjurusan siswa di MAN Sintang menggunakan 210 data latih dan 90 data uji mendapatkan nilai akurasi pengujian sebesar 94,38%.
Kata kunci —Penjurusan, Siswa, Klasifikasi, Random Forest.

## Abstract
MAN Sintang is the top Islamic superior school in West Kalimantan's Sintang Regency. Science, Social Sciences, and Religion are the three majors of MAN Sintang. According to the 2013 curriculum, majors are conducted at MAN Sintang for students in class X (ten). The difficulty in determining majors for MAN Sintang students is that it takes a long time and is less accurate to find majors that match the student's talents. Student majors are conducted by the MAN Sintang using manual methods to calculate student scores. MAN Sintang can now do student majors using a classification system thanks to technological advancements. The Random Forest approach was utilized to classify the majors of the students in this study. This method is used to determine the final outcomes of the classification of student majors based on voting results. The findings of employing 210 training data and 90 test data to assess the application of student majors classification at MAN Sintang yielded a test accuracy value of 94.38 %.
Keywords— Major, Student, Classification, Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
adrasah Aliyah Negeri (MAN) Sintang adalah salah satu Sekolah Menengah Atas (SMA) untuk agama islam yang berada di Kabupaten Sintang. Setiap tahun sekolah melakukan penjurusan untuk siswa berdasarkan nilai yang telah diperoleh oleh setiap siswa. Kurikulum pembelajaran yang digunakan MAN Sintang adalah kurikulum 2013. Pada M
Fajar et al, Implementasi metode random forest untuk penjurusan siswa …….. 117
kurikulum 2013 siswa tingkatan SMA mendapatkan penjurusan pada kelas sepuluh. Setiap tahun para siswa akan mendapatkan jurusan sesuai dengan nilai yang telah diperoleh. Proses penjurusan di MAN Sintang saat ini masih kurang efektif dan efisien. Hal ini disebabkan data siswa yang akan mendapatkan jurusan sangat banyak membuat pihak sekolah kesulitan untuk melakukan seleksi penjurusan secara cepat dan akurat.
Penjurusan yang tepat sangat penting untuk siswa agar sesuai dengan kemampuan, minat dan bakat yang dimiliki oleh siswa tersebut. Sehingga mata pelajaran yang diajarkan kepada siswa lebih fokus dan terarah. MAN Sintang memiliki tiga jurusan yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) dan Agama. Pada jurusan IPA terdapat mata pelajaran Biologi, Fisika dan kimia. Untuk jurusan IPS terdapat mata pelajaran Sosiologi, Sejarah dan Ekonomi dan jurusan Agama terdapat mata pelajaran Alquran, Ilmu Kalam dan Bahasa Arab.
Kemajuan teknologi memungkinkan pihak MAN Sintang yang sebelumnya melakukan proses penjurusan menggunakan perhitungan secara manual dapat melakukan penjurusan siswa menggunakan aplikasi sehingga waktu yang digunakan lebih efisien dan mendapatkan hasil yang akurat. Penelitian ini menggunakan aplikasi berbasis website. Untuk melakukan proses penjurusan siswa, pengguna dapat memasukkan data-data siswa ke dalam aplikasi. Aplikasi penjurusan siswa ini berfungsi untuk memberikan hasil klasifikasi penjurusan siswa. Aplikasi untuk penjurusan siswa di MAN Sintang menggunakan pohon keputusan dengan metode random forest . Random forest diartikan sebagai gabungan dari decision tree. Banyaknya decision tree akan mempengaruhi akurasi random forest secara keseluruhan [1]. Decision tree merupakan diagram alir yang berbentuk seperti struktur pohon pada setiap internal node menyatakan pengujian terhadap suatu atribut, setiap cabang menyatakan output dari pegujian dan leaf node menyatakan kelas-kelas. Node yang paling atas disebut sebagai node akar atau root node , memiliki sejumlah edge keluar tetapi tidak memiliki edge masuk. Internal node memiliki satu edge masuk dan sejumlah edge keluar, sedangkan leaf node hanya akan memiliki satu edge masuk tanpa memiliki edge keluar. Leaf node adalah hasil akhir untuk mewakili label kelas dari kombinasi atribut yang menjadi rule [2]. Setelah pembentukan decision tree maka random forest dapat melakukan klasifikasi. Random Forest (RF) adalah klasifikasi yang terdiri dari beberapa pohon keputusan. Setiap pohon keputusan dibuat menggunakan vektor acak. Secara umum vektor acak disisipkan dalam pembentukan pohon yaitu dengan memilih nilai F acak, seperti F atribut (fitur) masukan untuk dibagi pada setiap node di pohon keputusan yang akan dibentuk. Dengan memilih nilai acak F maka tidak harus memeriksa semua atribut yang ada dan melihat nilai F yang dipilih atribut [3]. Penelitian menggunakan random forest untuk prediksi rating aplikasi app store untuk menilai aplikasi app store sudah baik atau tidak, agar dapat menjadi acuan user lain untuk mengunduh aplikasi tersebut. Hasil pengujian mendapatkan nilai akurasi 86,27% precision84,64% dan recall 84,68%[4]. Penelitian random forest untuk memprediksi kemungkinan diabetes pada tahap awal. Hasil yang diperoleh adalah nilai akurasi sebesar 97,88% [5].
Penelitian lain untuk prediksi harga ponsel menggunakan metode random forest mendapatkan hasil tingkat akurasi sebesar 81% [6]. Penelitian prediksi lama studi mahasiswa dengan random forest di Stikom Bali. Hasil pada penelitian ini adalah 2 kelas yaitu lulus tepat waktu dan lulus lewat batas waktu dengan tingkat akurasi sebesar 83,54% [7]. Penelitian prediksi curah hujan menggunakan random forest , mendapatkan nilai akurasi random forest dengan menggunakan teknik 10- fold cross validation sebesar 71,09% dan dengan teknik menggunakan seluruh data sebesar 99,45% [8]. Penelitian lain menggunakan random forest untuk deteksi sarkasme dan analisis sentimen[9].
Random forest untuk klasifikasi wanita usia subur di pedesaan dalam menggunakan internet memperoleh hasil menggunakan confusion matrix sebesar 89% [10]. Klasifikasi dengan random forest untuk motif songket Palembang mampu menghasilkan rata-rata overall accuracy sebesar 92,98%[11].
118 Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April, Tahun 2022 , Hal. 116 - 125
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya diperoleh nilai akurasi yang tinggi dengan menggunakan metode random forest . Penelitian ini menggunakan metode random forest untuk aplikasi penjurusan siswa berbasis website di MAN Sintang . Dengan menerapkan metode random forest untuk penjurusan siswa dapat membantu pihak MAN Sintang dalam menentukan jurusan yang sesuai dengan kemampuan siswa.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian dalam penelitian ini adalah melakukan studi literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi dan pengujian.
2.1 Studi Literatur
Pada tahapan ini mencari referensi, informasi dari penelitian-penelitian terdahulu yang dapat dijadikan sebagai acuan untuk penelitian, mulai dari identifikasi masalah sampai pemecahan masalah. Selain itu studi literatur dilakukan untuk memperoleh teori dan konsep dasar mengenai materi yang berhubungan untuk pemecahan masalah menggunakan metode random forest yaitu dengan cara mempelajari buku dan jurnal terkait.
2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah observasi dan wawancara. Observasi dan wawancara dilakukan pada pihak MAN Sintang untuk melihat dan mengetahui data apa saja yang diperlukan untuk membangun aplikasi penjurusan siswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah nilai siswa kelas sepuluh di MAN SINTANG.
2.3 Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan dilakukan dengan menganalisa kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan dalam proses pembuatan aplikasi. Kebutuhan perangkat keras terdiri dari komputer dengan spesifikasi sebagai berikut: Prosesor Intel Core I5-3470, 2.4GHz, Ram 16GB, dan Harddisk 1TB. Kebutuhan perangkat lunak terdiri dari: Windows 10 Ultimate, Sublime Text 3, XAMPP Version 7.4.5, dan PHP Version 7.4.5.
2.4 Perancangan Sistem
Tahapan ini dilakukan proses perancangan pada sistem yang akan dibangun. Perancangan sistem menggunakan UML ( Unified Modeling Language ) untuk melihat tahapan proses dalam mengimplementasikan metode random forest.
2.5 Implementasi
Tahapan implementasi menerapkan perancangan sistem yang telah dibuat sebelumnya. Bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun sistem penentuan jurusan siswa adalah PHP dengan database MySQL.
2.6 Pengujian
Pengujian merupakan tahapan untuk menjalankan sistem yang telah dibuat. Tahapan pengujian diperlukan untuk menilai bahwa sistem dapat dijalankan sesuai dengan tujuan yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi penentuan penjurusan siswa yang telah dirancang dan dianalisa, kemudian diimplementasikan dalam sebuah website . Aplikasi ini dibuat untuk membantu dalam penentuan
Fajar et al, Implementasi metode random forest untuk penjurusan siswa …….. 119
penjurusan siswa di MAN Sintang sehingga dapat memperoleh hasil penjurusan yang optimal dan efisien waktu.
3.1 UML Pada UML , terdapat tiga bagian yang digunakan yaitu use case diagram , activity diagram dan sequence diagram .
3.1.1 Use case Diagram
Use case diagram digunakan untuk merancang sistem berdasarkan aktor (pengguna) sistem dengan hak akses dari setiap aktor. Pengguna aplikasi ini adalah user dan admin. Use case diagram pengguna aplikasi penjurusan siswa dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Use case Diagram Pengguna Aplikasi Penjurusan Siswa
3.1.2 Activity Diagram Activity diagram digunakan untuk menjelaskan bentuk visual yang terdiri dari aktivitas dan tindakan, yang dapat berupa pilihan, pengulangan dari setiap usecase . Activity Diagram untuk data uji menunjukkan bahwa saat admin menekan tombol proses pada halaman data uji, sistem akan memproses dan menampilkan hasil klasifikasi penjurusan. Activity Diagran proses data uji dapat dilihat pada Gambar 2.
.
Gambar 2. Activity Diagram Proses Data Uji
120 Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April, Tahun 2022 , Hal. 116 - 125 3.1.3 Sequence Diagram Sequence diagram untuk menggambarkan interaksi objek pada use case dengan menjelaskan setiap objek, pesan yang dikirimkan dan diterima antar objek . Sequence diagram user merupakan proses interaksi pada user dengan aktor memulai mengakses halaman, memasukkan data kemudian menekan tombol proses maka sistem akan melanjutkan proses sehingga akan menampilkan klasifikasi jurusan. Jika user menekan tombol batal maka seluruh data yang telah dimasukkan akan di reset dan tetap berada di halaman proses. Sequence Diagram Use r dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Sequence Diagram User
3.2 Implementasi Antar muka Sistem
3.2.1 Halaman Input Data Siswa
Halaman input data siswa adalah halaman untuk user memasukkan data berupa nama siswa dan nilai yang terdiri dari nilai: biologi, fisika, kimia, sosiologi, sejarah, ekonomi, alquran, ilmu kalam dan Bahasa arab. Tombol proses pada halaman ini untuk melakukan klasifikasi dengan random forest sehingga mendapatkan hasil dari penjurusan siswa.Halaman input data siswa dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman input data siswa
3.2.2 Halaman Proses Klasifikasi
Pada halaman proses klasifikasi menampilkan hasil dari proses klasifikasi setelah user memasukkan data dan nilai-nilai siswa kemudian menekan tombol proses untuk melihat hasil
klasifikasi. Halaman proses klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Proses Klasifikasi
3.2.3 Halaman Tampilan Data Uji Pada halaman tampilan data uji menampilkan data siswa yang telah di proses sebanyak 90 siswa. Terdapat satu data siswa yang tidak dapat di proses karena nilai siswa tersebut 0. Pada halaman tampilan data uji terdapat 89 data siswa yang telah di proses dan mendapatkan hasil klasifikasi jurusan. Halaman tampilan data ujidapatdilihatpadaGambar 6.
Gambar 6. Halaman Tampilan Data Uji

## 3.3 Penentuan Node
1. Penentuan Node.
Proses perhitungan manual menggunakan metode random forest adalah menentukan node awal untuk perbandingan nilai antara setiap mata pelajaran dengan menggunakan entropy pada metode decision tree dengan jumlah pohon keputusan sebanyak 5 tree dan data latih sebanyak 210 siswa yang dikurangi 20 data siswa setiap tree. Data yang sudah dikelompokkan dan dihitung sehingga mendapatkan nilai entropy . Kemudian menentukan node awal berdasarkan nilai entropy terkecil dapat dilihat pada Tabel 1.
122 Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April, Tahun 2022 , Hal. 116 - 125 Tabel 1. Penentuan Node Awal No Atribut Entrophy 1 Sejarah 0.588027267 2 Fisika 0.59155925 3 Ekonomi 0.619376876 4 Kimia 0.85704388 5 Bahasa Arab 0.863890926 6 Sosiologi 0.972994708 7 Biologi 0.983436591 8 Ilmu Kalam 0.999214432 9 Alquran 1.565510707 2. Pembentukkan Tree Dalam pembentukan tree dilakukan sesuai entropy terkecil dengan masukan nilai siswa sebagai landasan perbandingan nilai. Aturan pada vote diperoleh berdasarkan dari data latih nilai siswa. Pembentukan tree dibentuk sebanyak 5 tree .
3.
Penentuan Rule
Dalam penentuan rule diperoleh berdasarkan nilai entrophy terkecil hingga terbesar. Rule yang telah dibuat menjadi aturan pada sistem. Berikut penentuan rule pada sistem: a. IF Nilai Sejarah > 0 ^ < Fisika = Agama v IF Nilai Sejarah > 0 ^ = Fisika = IPA v IF Nilai Sejarah > 0 ^ > Fisika = IPS.
b. IF Nilai Sejarah <= 0 = Ekonomi.
c. IF Nilai Ekonomi > 0 ^ < Kimia = IPA v IF Nilai Ekonomi > 0 ^ = Kimia = Agama v IF Nilai Ekonomi > 0 ^ > Kimia = IPS.
d. IF Nilai Ekonomi <= 0 = Biologi.
e. IF Nilai Biologi > 0 ^ < Ilmu kalam = IPS v IF Nilai Biologi > 0 ^ = Ilmu kalam = Agama v IF Nilai Biologi 0 ^ > Ilmu kalam = IPA.
f. IF Nilai Biologi <= 0 = Bahasa arab
g. IF Nilai Bahasa arab > 0 ^ < Sosiologi = IPS v IF Nilai Bahasa arab > 0 ^ = Sosiologi = IPA v IF Nilai Bahasa arab = 0 ^ > Sosiologi = Agama.
h. IF Nilai Bahasa arab <= 0 = Alquran.
i. IF Nilai Alquran > 0 = Agama.
j. IF Nilai Bahasa arab <=0 = Tidak diproses.
4. Penentuan Hasil Vote
Penentuan hasil vote dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut � = log 2 ( � + 1). Hasil vote didapatkan dengan menghitung hasil tertinggi yang menjadi hasil voting. Hasil vote dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Vote No Nama Akar 1 Akar 2 Akar 3 Akar 4 Akar 5 1 Alifano Bagas Prakoso IPS IPA IPA IPA IPA 2 Ananda Dwi Asri IPS IPA IPA IPA IPA 3 Aninda Khurun Aini IPS IPA IPA IPA IPA 4 Aji Irawan IPS IPS IPS IPS IPS 5 Aldi Apriyadi IPS IPS IPS IPS IPS
No Nama Akar 1 Akar 2 Akar 3 Akar 4 Akar 5 6 Alwan Alfarid IPS IPS IPS IPS IPS 7 Andika Ilham Prasetyo IPS IPS IPS IPS IPS 8 Agus Satriana Agama IPA IPA Agama Agama 9 Ameliya Caturni Martiana Agama IPA IPA Agama Agama 10 Bella Karisma Agama IPA IPA Agama Agama 5. Perhitungan Vote Perhitungan vote dilakukan berdasarkan penentuan hasil vote terbanyak, kemudian dilakukan perhitungan menggunakan persamaan random forest untuk mendapatkan hasil voting. Hasil perhitungan vote dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Hasil Perhitungan Vote
3.3 Pengujian Confusion Matrix Pengujian dengan confusion matrix menggunakan data uji pada siswa jurusan IPA dan agama sebanyak 60 data dan untuk jurusan ips menggunakan data uji jurusan sebanyak 30 data. Terdapat 5 data yang memiliki hasil prediksi tidak benar dan 1 data mengalami error. Hasil perhitungan confusion matrix sebagai berikut:
No Nama IPA IPS Agama Log2(M+1) IPA Log2(M+1) IPS Log2(M+1) Agama Hasil 1 Alifano Bagas Prakoso 4 1 0 2.321928094 88736 1 0 IPA 2 Ananda Dwi Asri 4 1 0 2.321928094 88736 1 0 IPA 3 Aninda Khurun Aini 4 1 0 2.321928094 88736 1 0 IPA 4 Aji Irawan 0 5 0 0 2.58496250 072116 0 IPS 5 Aldi Apriyadi 0 5 0 0 2.58496250 072116 0 IPS 6 Alwan Alfarid 0 5 0 0 2.58496250 072116 0 IPS 7 Andika Ilham Prasetyo 0 5 0 0 2.58496250 072116 0 IPS 8 Agus Satriana 2 0 3 1.584962500 72116 0 2 Agama 9 Ameliya Caturni Martiana 2 0 3 1.584962500 72116 0 2 Agama 10 Bella Karisma 2 0 3 1.584962500 72116 0 2 Agama
124
Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April, Tahun 2022 , Hal. 116 - 125

## a.
Akurasi Akurasi = 30+24+30 30+29+30 x 100% = 94,38%
b.
Precision Precision = ( 30 30+0 x100%) + ( 24 24+0 x100%) +( 30 30+5 x100%) =100+100+85,71= 285,71%
All precision = 100+100+85,71 3 = 95,23% c. Recall Recall = ( 30 30+0 x100%)+( 24 24+5 x100%) +( 30 30+0 x100%) =100+82,75+100= 282,75%
All Recall == 100+82,75+100 3 = 94,25%
Berdasarkan perhitungan confusion matrix , didapat hasil persentase akurasi, precision dan recall pada setiap jurusan. Total perhitungan Confusion Matrix Dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Total Perhitungan Confusion Matrix Akurasi Precision Recall 94,38% 95,23% 94,25% 4. KESIMPULAN Kesimpulan yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, pada sistem dalam membentuk tree penjurusan menggunakan algoritma decision tree , perhitungan pohon pertama entropy decision tree mendapatkan nilai sejarah sebagai entropy terkecil, Pada pohon ke dua, tiga, empat dan lima entropy decision tree mendapatkan nilai fisika sebagai entropy terkecil, perbedaan tersebut disebabkan pengurangan siswa secara acak sebanyak 20 data siswa disetiap pohon.
2. Pada setiap tree akan menghasilkan satu klasifikasi, sehingga sistem mendapatkan 5 hasil yang telah di klasifikasikan. Random forest pada sistem melakukan perhitungan hasil vote , dimana hasil nilai vote tertinggi yang menjadi hasil klasifikasi akhir.
3. Hasil pengujian yang diperoleh menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai accuracy sebesar 94,38%, precision sebesar 95,23% dan recall sebesar 94,25%.

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem dengan menambahkan mata pelajaran sebagai kriteria untuk proses klasifikasi.
2. Dapat mengembangkan sistem dengan melakukan test ujian kemampuan kepada siswa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada pihak redaksi jurnal JUPITER yang telah memberi kesempatan kepada penulis untuk publikasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Purnama, Pengantar Machine Learning , Edisi Pert. Bandung: Informatika, 2019.
[2] P. Kasih and S. Artikel, “Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” vol. 2, pp. 63–69, 2019. [3] J. F. Germinian, “Aplikasi Pohon pada Statistik dan Machine Learning,” 2020.
[4] G. A. Sandag, “Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo Smart J. , vol. 6, no. 2, p. 167, 2020, doi: 10.31154/cogito.v6i2.270.167- 178. [5] 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.
[6] V. W. Siburian and I. E. Mulyana, “Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. Vol.4 No.1, pp. 144–147, 2018.
[7] I. M. B. Adnyana, “PREDIKSI LAMA STUDI MAHASISWA DENGAN METODE RANDOM FOREST (STUDI KASUS : STIKOM BALI),” pp. 201–208.
[8] A. Primajaya and B. N. Sari, “Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4903.
[9] D. Alita and A. R. Isnain, “Pendeteksian Sarkasme pada Proses Analisis Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier,” J. Komputasi , vol. 8, no. 2, pp. 50–58, 2020, doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2615.
[10] 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.
[11] S. Devella, Y. Yohannes, and F. N. Rahmawati, “Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Berdasarkan SIFT,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 310–320, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.