## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864

## Reduksi False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Random Forest  dan Auto Encoder
M. Riza Pahlevi 1 , Errissya Rasywir 1* , Yovi Pratama 1 , Fachruddin 2 , Marrylinteri Istoningtyas 1 , Muhammad Yaasin 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Magister Sistem Informasi, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 rizapahlevi@unama.ac.id, 2 errissya.rasywir@gmail.com, 3 yovi.pratama@gmail.com, 4 fachruddin.stikom@gmail.com,
4 marrylinteri.jurnal@gmail.com, 5 m.yassin@gmail.com Email Penulis Korespondensi: errissya.rasywir@gmail.com Submitted: 23/01/2024 ; Accepted: 30/03/2024 ; Published : 30/03/2024
Abstrak− Interpretasi False Positive (FP) menunjukan hasil prediksi negatif dan merupakan jawaban kesalahan tipe 1 dengan hasil prediksi positif yang salah. Berdasarkan ini, kami mencoba melakukan reduksi untuk kesalahan tipe 1 untuk meningkatkan nilai akurasi dari hasil klasifikasi. Tingkat FP yang rendah sangat penting untuk penggunaan sistem Computer Aided Detection (CAD). Dalam  usulan  penelitian  ini  untuk  mereduksi  FP  kami  menggunakan  rancangan  hasil  evaluasi  Random  Forest  (RF)  yang  akan diinterpretasikan ulang oleh algoritma Auto Encoder (AE). Pemilihan algoritma RF dipilih karena sebagai jenis ensemble learning yang dapat mengoptimalisasi akurasi dengan paralel. RF dipilih karena melakukan bagging terhadap seluruh output Decision Tree (DT) yang digunakan. Untuk menekan reduksi TP lebih kuat kami menggunakan algoritma Auto Encoder (AE) untuk memproses ulang kelas hasil bagging dati RF menjadi input dalam layer AE. AE menggunakan kesalahan rekonstruksi, yang dalam hal ini adalah  klasifikasi  Job  Placement  .  Dari  hasil  pengujian,  diperoleh  bahwa  mengkombinasikan  pengunaan  random  forest  yang menggunakan C4.5 sebagai desicion tree dengan Autoencoder dapat meningkatkan akurasi pada task Klasifikasi Job Placement dengan selisih 0.004652 lebih baik dibanding tanpa dikombinasikan dengan auto encoder.  Selain itu, Pada pengujian menggunakan kombinasi RF dan AE dihasilkan lebih sedikit nilai False Positive (FP) yakni sebesar 11 item pada Pengujian Cross Validation-5 (CV-5)  ,  selanjutnya 13  item  pada  pengujian  Cross  Validation-10(CV-10)  serta pada  pengujian  split  data  training  sebesar  60% dihasilkan FP sebesar 12 saja. Nilai tersebut  lebih sedikit dibandingkan dengan  False Positive yang dihasilkan pengujian tanpa Autoencoder yakni 12 item pada CV-5, sebesar 15 item pada CV-10, dan sebesar 13 pada split data training.
Kata Kunci: Klasifikasi; Job Placement; Random Forest; Autoencoder; Hybrid
Abstract− The False Positive (FP) interpretation shows a negative prediction result and is a type 1 error answer with an incorrect positive prediction result. Based on this, we try to reduce type 1 errors to increase the accuracy value of the classification results. A low FP rate is critical for the use of Computer Aided Detection (CAD) systems. In this research proposal, to reduce FP, we use a Random Forest (RF) evaluation result design which will be reinterpreted by the Auto Encoder (AE) algorithm. The RF algorithm was chosen because it is a type of ensemble learning that can optimize accuracy in parallel. RF was chosen because it performs bagging on all Decision Tree (DT) outputs used. To suppress TP reduction more strongly, we use the Auto Encoder (AE) algorithm to reprocess the class bagging results from RF into input in the AE layer. AE uses reconstruction errors, which in this case is Job Placement  classification. From the test results, it was found that combining the use of a random forest using C4.5 as a decision tree with an Autoencoder can increase accuracy in the Job Placement  Classification task by a difference of 0.004652 better than without combining it with an autoencoder. Apart from that, in testing using a combination of RF and AE, fewer False Positive (FP) values were produced, namely 11 items in the Cross Validation-5 (CV-5) Test, then 13 items in the Cross Validation-10 (CV-10) test and in testing split training data of 60%, the FP was only 12. This value is less than the false positives produced by testing without Autoencoder, namely 12 items on CV-5, 15 items on CV-10, and 13 on split training data.
Keywords : Classification; Job Placement; Random Forest; Autoencoder; Hybrid

## 1. PENDAHULUAN
Machine  Learning  membangun  proses  komputer  untuk  belajar  dari  data  [1],  [2].  Komputer  butuh  data  untuk  bisa belajar. Salah satu teknik belajar komputer (machine learning) adalah supervised learning. Klasifikasi salah satu model prediksi yang bersifat diskrit. Pengukuran kinerja dapat dilakukan dengan membandingkan nilai aktual dengan nilai prediksi  [3]–[5].    Confussion  Matrix  mengukur  kinerja  klasifikasi  yang  memiliki  4  kombinasi  berbeda  dari  nilai prediksi dan nilai actual antara lain True Positif (TP), True Negatif (TN), False Positive (FP), dan False Negatif (FN) [3], [6], [7]. TP memiliki interpretasi bahwa hasil prediksi positif yang benar. TN dapat diinterpretasi dengan hasil prediksi  negatif  yang  benar. FP  diklasifikasikan  sebagai  kesalahan  tipe  1 dengan  hasil prediksi  positif  yang  salah. Sedangkan,  FN  dikenal  sebagai  kesalahan  tipe  2,  yang  merupakan  tipe  yang  berbahaya  dalam  mengevaluasi  hasil prediksi. Interpretasi FP adalah bahwa hasil prediksi negatif dan merupakan jawaban yang salah [8]–[11]. Berdasarkan ini, kami mencoba melakukan reduksi untuk kesalahan tipe 1 untuk meningkatkan nilai akurasi dari hasil klasifikasi.
Tingkat FP yang rendah sangat penting untuk penggunaan sistem Computer Aided Detection (CAD).  Dalam sebuah sistem yang diperlukan bukan hanya akurasi yang tinggi, tapi juga dibutuhkan akurasi tanpa tingkat kesalahan dalam prediksi [12]–[14]. Pada zaman berbasis teknologi ini hamper semua kegiatan berbasis Komputer, salah satunya Job  Placement.  Sebuah  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  (MSDM)  memiliki  proses  pencapaian  tujuan  yang organisasi [15]–[17]. MSDM merupakan sistem pendayagunaan, penilaian, dan pengelolaan secara efektif dan efisien untuk  mencapai  tujuan[18]–[20].  Diperlukan  proses  perencanaan,  pengorganisasian,  dan  pengawasan  terhadap pengadaan,  pemberian  kompensasi  serta  pemeliharaan  untuk  mencapai  tujuan.  Meningkatnya  kebutuhan  akan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
individu yang berpendidikan dan berbakat, terutama di negara berkembang, merekrut lulusan baru merupakan praktik rutin bagi organisasi [21]–[23]. Metode rekrutmen dan proses seleksi konvensional dapat rentan terhadap kesalahan dan untuk mengoptimalkan keseluruhan proses, diperlukan beberapa metode inovatif [19], [23]–[25]. Salah satunya adalah dengan menerapkan machine learning dalam MSDM salah satunya adalah dengan klasifikasi Job Placement .
Penelitian ini dilakukan dengan menguji suatu metode usulan yang kami rancang untuk mengurangi tingkat FP dalam melakukan Job Placement . Penelitian terkait reduksi FP telah dilakukan antara lain oleh Zhenghao Shi et al (2019) yang melakukan penelitian dengan CNN yang disetel untuk melatih pengklasifikasi SVM. Output dari SVM yang dilatih digunakan untuk klasifikasi akhir [10].  Selanjutnya, Zhan Wu et al (2020) melakukan penelitian dengan hasil  percobaan  menunjukkan  klasifikasi  dengan  skor  CPM  0,9008  artinya  deteksi  nodul  paru  efisien,  akurat,  dan andal  untuk  diagnosis  klinis  [26].  Dandan  Zhao  et  al  (2022)  melakukan  penelitian  dengan  hasil  eksperimen menunjukkan bahwa kerangka kerja CNN multiskala yang diusulkan dapat mengurangi waktu pelatihan dari 36 jam menjadi 8 jam dan memastikan kinerja nodul positif sejati dengan informasi domain spasial dan frekuensi terintegrasi [6]. Selain itu, kerangka kerja CNN multiskala yang diusulkan mencapai sensitivitas 95,2% dan 98,1% [6]. Juezhao Yu, et al (2020) melakukan penelitian dengan dataset yang terdiri dari 1600 pemeriksaan CT dengan Arsitektur CNN multiskala yang dikembangkan memiliki kinerja yang lebih baik daripada arsitektur vanilla  [7]. SA El-Regaily et al (2020) melakukan penelitian dengan algoritma CNN yang diusulkan untuk detekasi Node pada paru yang mencapai sensitivitas  deteksi  tinggi  85,256%,  spesifisitas  90,658%, dan  akurasi  89,895%  [6].  Hasil  percobaan  menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan mengungguli sebagian besar algoritma lain dalam hal akurasi dan sensitivitas. Solusi yang  diusulkan  mencapai  pertukaran  yang  baik  antara  efisiensi  dan  efektivitas  dan  menghemat  banyak  waktu perhitungan.
Dalam usulan penelitian ini untuk mereduksi FP kami menggunakan rancangan hasil evaluasi Random Forest (RF) yang akan diinterpretasikan ulang oleh algoritma Auto Encoder (AE). Pemilihan algoritma RF dipilih karena sebagai jenis ensemble learning yang dapat mengoptimalisasi akurasi dengan parallel. RF dipilih karena melakukan bagging  terhadap  seluruh  output  Decision  Tree    (DT)  yang  digunakan.  Secara  teoritis  proses  bagging    dalam  RF merupakan salah satu Tindakan untuk mereduksi TP. Random forest untuk klasifikasi data yang besar. RF merupakan algoritma pembelajaran mesin yang menggabungkan keluaran dari beberapa pohon keputusan untuk sampai pada satu hasil.  Kemudahan  penggunaan  dan  fleksibilitasnya  telah  memicu  pengadopsiannya,  karena  menangani  masalah klasifikasi  dan  regresi.  Kelebihan  RF  mampu  mengatasi  noise  dan  missing  value  dalam  jumlah  yang  besar.  Dan kekurangan RF yaitu interpretasi yang sulit serta optimalisasi tuning model yang tepat.
Untuk menekan reduksi TP lebih kuat kami menggunakan algoritma Auto Encoder (AE) untuk memproses ulang  kelas  hasil  bagging  dati  RF  menjadi  input  dalam  layer  AE.  AE  menggunakan  kesalahan  rekonstruksi,  yang dalam hal ini adalah klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle. Hipotesis dari proses Encoder dalam AE yakni di mana satu sampel dengan skor lebih tinggi dapat diklasifikasi sebagai kelas dari klasifikasi  Job Placement  pada dataset Kaggle. Adapun kelas yang akan di bagging dalam RF dan di encode ulang oleh AE adalah Placed dan Not Placed . Berdasarkan masalah di atas maka penelitian ini akan menguji sebuah proposed methode untuk mereduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid  Model Random Forest  dan Auto Encoder dapat dilihat pada sub bagian dibawah.
a. Penelitian Awal
Masalah inisial adalah bagaimana hasil Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder. Teori yang diambil tentang Random Forest, Auto Encoder dan Evaluasi dengan Confussion Matrix.
b. Pengumpulan Data Job Placement.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
(b)
(c)
Gambar  1. Dataset Klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle (a) Atribut Gender, SSC Percentage, SSC board, HSC Percentage (b) Atribut Other Central, Commerce Science (c) Atribut Undergrad degree, Work Experience & Emp Test Percentage
Gambar 1 di atas adalah visualisasi atribut dari Dataset Klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle. Atribut- atribut pada dataset Job Placement antara lain adalah Atribut Gender yang mendeskripsikan jenis kelamin pekerja, SS (senior & secondary exam) mendeskripsikan nilai sekolah pekerja, Percentage yang menggambarkan mendeskripsikan persentasi nilai sekolah pekerja, SSC board mendeskripsikan nilai board education pekerja, HSC Percentage (higher secondary exam) yang mendeskripsikan nilai sekolah pendidikan tinggi pekerja, Other Central, Commerce Science, Undergrad degree, Work Experience & Emp Test ( hasil nilai ujian aptitude) Percentage.
c. Merancang & Implementasi Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder.
Dalam  penelitian  ini,  ditargetkan  skenario  di  mana  telah  dikumpulkan  kelas  Job  Placement    pada  dataset Kaggle, tetapi mungkin ada beberapa klasifikasi Job Placement  yang tidak diketahui sebagai variasi klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle atau baru jenis lain. Ketika ada klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle yang tidak  diketahui,  pengklasifikasi  RF  tradisional  akan  salah  mengklasifikasikannya  sebagai  Placed,  jadi  digunakan pendekatan probabilistik untuk membuatnya.
(a) (b)
Gambar 2. Rancangan Proposed Methode Random Forest dan Auto Encoder untuk Reduksi False Positive (a) Tahapan Training (b) Tahapan Testing

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
Gambar  2  di  atas  adalah  gambaran  umum  dari  metode  yang  diusulkan.  (a)  proses  pelatihan;  (b)  proses pengujian. Karena AE hanya melatih data Placed, sampel Placed akan memiliki data yang lebih rendah MSE daripada yang  klasifikasi  dengan  kedua  kelas  pada  dataset  Job  Placement  .  Dari  sudut  pandang  ini,  kita  dapat  menentukan ambang threshold yang lebih rendah, dan sampel yang lebih rendah dari ambang ini memiliki tingkat akurasi yang lebih  tinggi  bahwa  mereka  termasuk  dalam  kelas  Placed.  Berdasarkan  asumsi  ini,  diintegrasikan  kedua  proses keputusan  ini.  Setelah  mendapatkan  model  yang  dilatih,  selama  fase  pengujian,  diterapkan  dua  langkah  strategi klasifikasi.  Dalam  usulan  dicantumkan  prosedur  klasifikasi  dalam  algoritma.  Ada  dua  hyperparameter dipertimbangkan  untuk  keputusan  tersebut.  Yang  pertama  adalah  T1,  digunakan  untuk  probabilitas  RF,  dan  yang kedua satu adalah T2, digunakan untuk MSE. Pada awalnya, sampel xi diklasifikasikan menggunakan RF classifier. Ketika  probabilitas  sampel  lebih  besar  dari  T1,  itu  akan  diklasifikasikan  sebagai  klasifikasi  Job  Placement    pada dataset Kaggle. Setelah itu, digunakan AE untuk memeriksa kembali sampel klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle yang diprediksi oleh RF. Di bagian ini, ketika kesalahan rekonstruksi lebih kecil dari T2, sampel direklasifikasi menjadi  normal.  Dalam  pendekatan  dua  langkah  ini,  sampel  dalam  tahap  pengujian  dapat  diklasifikasikan  dengan benar, terutama sampel klasifikasi Job Placement  pada dataset Kaggle yang salah klasifikasi.
d. Melakukan Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder
Proses ini adalah eksekusi dari alur penelitian yang telah dibangun dari gambar 6 dengan menggunakan Bahasa pemrograman Pyhton.
e. Hasil awal Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder.
Kegiatan  ini  pelaporan  hasil  Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder.
f. Progress  Report eksperimen.
Kegiatan ini dilakukan untuk melaporkan langkah kegiatan apa saja yang telah terhadap Reduksi Nilai  False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder.
g. Evaluasi  Akhir  Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid  Model  Random Forest  dan Auto Encoder.
Pada  kegiatan  ini  dilakukan  evaluasi  akhir  terhadap  Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini berisi hasil dan pembahasan dari topik penelitian, yang bisa di buat terlebih penerapan metode yang digunakan,  baik  secara  sederhana  dengan  mengemukakan  data  yang  ada  pada  penelitian.  Bagian  ini  juga merepresentasikan penjelasan yang berupa penjelasan, gambar, tabel dan lainnya mengenai Hasil Evaluasi klasifikasi Job  Placement    Dengan  Model  Random  Forest  (Origin)  pada  Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).

## 3.1 Hasil Pengujian Klasifikasi Job Placement  dengan Model Hybrid Random Forest dan Autoencoder
Berikut ditampilkan Hasil Evaluasi klasifikasi Job Placement  Dengan Model Random Forest (Origin) pada Reduksi Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  Hybrid  Model  Random  Forest    dan  Auto  Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning) . Parameter yang digunakan adalah Recall Sensitivity True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) False Alarm rate, Specificity True Negative Rate (TNR), Precision, False Negative Rate (FNR) dan  Accuracy.
Tabel 1. Hasil Evaluasi klasifikasi Job Placement  Dengan Model Random Forest (Origin)
Parameter Formula Split 60% CV -10 CV-5 Recall Sensitivity True Positive Rate (TPR) TP /(FN+TP) 0.916256 0.944162 0.920792 False Positive Rate (FPR) False Alarm rate FP / (TN +FP) 0.928571 0.833333 0.923077 Specificity True Negative Rate (TNR) TN/(TN +FP) 0.071429 0.166667 0.076923 Precision TP/(TP +FP) 0.934673 0.925373 0.939394 False Negative Rate (FNR) FN / (FN +TP) 0.083744 0.055838 0.079208 Accuracy (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 0.861751 0.87907 0.869767
Tabel 1 di atas adalah Hasil Evaluasi klasifikasi Job Placement  Dengan Model Random Forest (Origin) pada Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid  Model  Random  Forest    dan  Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning). Pada hasil tersebut nilai TPR tertinggi dihasilkan oleh klasifikasi dengan model pengujian Cross-Validation sebesar 10 (CV-10) yakni sebesar 0.944162, selanjutnya nilai FPR tertinggi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
dihasilkan  oleh  model  pengujian  dengan  Split  data  test  sebesar  60%  yakni  sebesar  0.928571.  Untuk  akurasi keseluruhan dihasilkan oleh pengujian (CV-10) sebesar 0.87907.
Tabel 2. Hasil Evaluasi klasifikasi Job Placement  Dengan Model Hybrid Random Forest dan Autoencoder
Parameter Formula Split 60% CV 10 CV 5 Recall Sensitivity True Positive Rate (TPR) TP /(FN+TP) 0.916256 0.934673 0.920792 False Positive Rate (FPR) False Alarm rate FP / (TN +FP) 0.857143 0.8125 0.846154 Specificity True Negative Rate (TNR) TN/(TN +FP) 0.142857 0.1875 0.153846 Precision TP/(TP +FP) 0.939394 0.934673 0.944162 False Negative Rate (FNR) FN / (FN +TP) 0.083744 0.065327 0.079208 Accuracy (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 0.866359 0.87907 0.874419
Tabel 2 di atas adalah Hasil Evaluasi klasifikasi  Job Placement  Dengan Model Hybrid Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning). Pada hasil tersebut nilai TPR tertinggi dihasilkan oleh kalsifikasi dengan model pengujian Cross-Validation sebesar 10 (CV-10) yakni sebesar 0.934673, selanjutnya nilai FPR  tertinggi dihasilkan oleh model pengujian dengan Split data test  sebesar 60% yakni sebesar 0.857143. Untuk akurasi keseluruhan dihasilkan oleh pengujian (CV-10) sebesar 0.87907.
Tabel 3. Hasil Convolution Matrix  (Test Mode : Split 60%) Dengan Random Forest (Origin)
Dataset: 215 Job Placement Predicted Actual Negatif  Positif Negatif 1 13 Positif 17 186
Tabel 3 di atas adalah Hasil Convolution Matrix  (Test Mode : Split 60%) Dengan Random Forest (Origin) pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 4. Hasil  Convolution Matrix  (Test Mode : CV: 10) Dengan Random Forest (Origin)
Dataset: 215 Job Placement Predicted Actual Negatif  Positif Negatif 3 15 Positif 11 186
Tabel 4 di atas adalah Hasil  Convolution Matrix  (Test Mode : CV: 10) Dengan Random Forest (Origin) pada Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid  Model  Random  Forest    dan  Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 5. Hasil  Convolution Matrix  (Test Mode : CV: 5) Dengan Random Forest (Origin)
Dataset: 215 Job Placement Predicted Actual Negatif  Positif Negatif 1 12 Positif 16 186
Tabel 5 di atas adalah Hasil  Convolution Matrix  (Test Mode : CV: 5) Dengan Random Forest (Origin) pada Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid  Model  Random  Forest    dan  Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 6. Hasil Convolution Matrix  (Test Mode : Split 60%) Dengan Hybrid Random Forest dan Autoencoder
Dataset: 215 Job Placement Predicted Actual Negatif  Positif Negatif 2 12 Positif 17 186

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
Tabel 6 di atas adalah Hasil  Convolution Matrix  (Test Mode : Split 60) Dengan Hybrid Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 7. Hasil Convolution Matrix  (Test Mode: CV-10) Dengan Hybrid Random Forest dan Autoencoder
Dataset: 215 Job Placement Predicted Actual Negatif  Positif Negatif 3 13 Positif 13 186
Tabel 7 di atas adalah Hasil  Convolution Matrix  (Test Mode : CV 10) Dengan Hybrid Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 8. Hasil Convolution Matrix  (Test Mode : CV 5) Dengan Hybrid Random Forest dan Autoencoder
Dataset:215 Job Placement Predicted Actual Negatif  Positif Negatif 2 11 Positif 16 186
Tabel 8 di atas adalah Hasil   Convolution Matrix  (Test Mode : CV-5) Dengan Hybrid Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 9. Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Algoritma Random Forest
Hasil Klasifikasi CV5  CV10  Split 60 True Negative(TN) 1 3 1 True Positif (TP) 186 186 186 False Negative  (FN) 16 11 17 False Positive (FP) 12 15 13
Tabel  9 di atas adalah Komparasi Hasil  Klasifikasi  Job Placement   dengan Algoritma Random Forest pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning). Pada pengujian menggunakan Kombinasi Random Forest dan Autoencoder dihasilkan lebih sedikit nilai False Positive (FP) yakni sebesar 12 item pada Pengujian Cross Validation sebesar 5 %, selanjutnya 15 item pada pengujian Cross Validation sebesar 10% serta pada pengujian split data training sebesar 60% dihasilkan FP sebesar 13 saja.
Gambar 3. Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Algoritma Random Forest
Gambar 3 di atas adalah Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Algoritma Random Forest pada Reduksi  Nilai  False  Positive  Pada  Klasifikasi  Job  Placement      dengan  Hybrid  Model  Random  Forest    dan  Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 10. Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Algoritma Random Forest dan Autoencoder
Hasil Klasifikasi CV5  CV10  Split 60 True Negative(TN) 2 3 2 1 186 16 12 3 186 11 15 1 186 17 13 0 50 100 150 200 True Negative(TN) True Positif (TP) False Negative (FN) False Positif (FP) Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement dengan Algoritma Random Forest CV5 CV10 Split 60

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
True Positif (TP) 186 186 186 False Negative  (FN) 16 13 17 False Positive (FP) 11 13 12
Tabel 10 di atas adalah Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Algoritma Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest    dan  Auto  Encoder  (Ensemble  of  multimodal  Deep  Learning).  Pada  pengujian  menggunakan  Kombinasi Random  Forest  dan  Autoencoder  dihasilkan  lebih  sedikit  nilai  False  Positive  (FP)  yakni  sebesar  11  item  pada Pengujian Cross Validation sebesar 5 %, selanjutnya 13 item pada pengujian Cross Validation sebesar 10% serta pada pengujian split data training sebesar 60% dihasilkan FP sebesar 12 saja.
Gambar  4. Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Autoencoder
Gambar    4  adalah  Komparasi  Hasil  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  Hybrid  Model  Random  Forest  dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 11. Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Autoencoder
Evaluasi Split 60% Parameter RF RF +AE Delta (TPR) 0.916256  0.916256 0 (FPR) 0.928571  0.857143 -0.07143 (TNR) 0.071429  0.142857  0.071428 Precision 0.934673  0.939394  0.004721 (FNR) 0.083744  0.083744 0 Accuracy 0.861751  0.866359  0.004608
Tabel 11 di atas adalah Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
2 186 16 11 3 186 13 13 2 186 17 12 0 50 100 150 200 True Negative(TN) True Positif (TP) False Negative (FN)
False Positif (FP) Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement dengan Hybrid Model Random Forest dan Autoencoder
CV5 CV10
Split 60
(TPR) (FPR)
(TNR) Precision (FNR) Accuracy RF 0,916256 0,928571 0,071429 0,934673 0,083744 0,861751 RF +AE 0,916256 0,857143 0,142857 0,939394 0,083744 0,866359 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data Split 60%)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
Gambar    5  di  atas  adalah  Komparasi  hasil  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  RF  dengan  Hybrid  RF+AE (Pengujian data Split 60%) pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 12. Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement  dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data Split
60%) Evaluasi CV- 10 Parameter RF RF +AE Delta (TPR) 0.944162 0.934673 -0.00949 (FPR) 0.833333 0.8125 -0.02083 (TNR) 0.166667 0.1875 0.020833 Precision 0.925373 0.934673 0.0093 (FNR) 0.055838 0.065327 0.009489 Accuracy 0.87907 0.87907 0
Tabel  12  di  atas  adalah  Komparasi  hasil  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  RF  dengan  Hybrid  RF+AE (Pengujian data Split 60%)pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Gambar  6. Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement  dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data Split 60%)
Gambar    6  di  atas  adalah  Komparasi  hasil  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  RF  dengan  Hybrid  RF+AE (Pengujian data Split 60%) pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
Tabel 13. Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement  dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data Split
60%) Evaluasi CV 5 Parameter  RF RF +AE Delta (TPR) 0.920792  0.920792 0 (FPR) 0.923077  0.846154 -0.07692 (TNR) 0.076923  0.153846  0.076923 Precision 0.939394  0.944162  0.004768 (FNR) 0.079208  0.079208 0 Accuracy 0.869767  0.874419  0.004652
Tabel  13  di  atas  adalah  Komparasi  hasil  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  RF  dengan  Hybrid  RF+AE (Pengujian data Split 60%) pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning).
(TPR) (FPR) (TNR) Precision (FNR) Accuracy RF 0,944162 0,833333 0,166667 0,925373 0,055838 0,87907 RF +AE 0,934673 0,8125 0,1875 0,934673 0,065327 0,87907 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data CV 10) RF RF +AE

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
Gambar 7. Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement  dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data CV 10)
Gambar  7  di  atas  adalah  Komparasi  hasil  Klasifikasi  Job  Placement    dengan  RF  dengan  Hybrid  RF+AE (Pengujian data CV 10) pada Reduksi Nilai  False Positive Pada Klasifikasi Job Placement   dengan Hybrid Model Random Forest  dan Auto Encoder (Ensemble of multimodal Deep Learning). Dari Tabel 14 dan gambar 11 dapat disimpulkan  bahwa  mengkombinasikan  pengunaan  random  forest  yang  menggunakan  C4.5  sebagai  desicion  tree dengan Autoencode dapat meningkatkan akurasi pada task Klasifikasi Job Placement  dengan selisih 0.004652 lebih baik disbanding tanpa dikombinasikan dengan autoencoder.

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan algoritma Random Forest  (RF) sebagai jenis ensemble learning dapat mengoptimalisasi akurasi dengan paralel. RF dipilih karena melakukan bagging terhadap seluruh output Decision Tree  (DT) yang digunakan. Untuk menekan  reduksi  False  Positive  (FP)  lebih  kuat,  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Auto  Encoder  (AE)  untuk memproses  ulang  kelas  hasil  bagging  dati  RF  menjadi  input  dalam  layer  AE.  AE  menggunakan  kesalahan rekonstruksi,  yang  dalam  hal  ini  adalah  klasifikasi  Job  Placement  .  Dari  hasil  pengujian,  diperoleh  bahwa mengkombinasikan  pengunaan  random  forest  yang  menggunakan  C4.5  sebagai  desicion  tree  dengan  Autoencoder dapat meningkatkan akurasi pada task Klasifikasi Job Placement  dengan selisih 0.004652 lebih baik dibanding tanpa dikombinasikan dengan autoencoder.  Selain itu, Pada pengujian menggunakan kombinasi RF dan AE dihasilkan lebih sedikit nilai False Positive (FP) yakni sebesar 11 item pada Pengujian Cross Validation-5 (CV-5) , selanjutnya 13 item pada  pengujian  Cross  Validation-10(CV-10)  serta  pada  pengujian  split  data  training  sebesar  60%  dihasilkan  FP sebesar  12  saja.  Nilai  tersebut    lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  False  Positive  yang  dihasilkan  pengujian  tanpa Autoencoder  yakni  12  item  pada  CV-5,  sebesar  15  item  pada  CV-10,  dan  sebesar  13  pada  split  data  training. Berdasarkan Komparasi Hasil Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Algoritma Random Forest dan Autoencoder pada Reduksi Nilai False Positive Pada Klasifikasi Job Placement  dengan Hybrid Model Random Forest dan Auto Encoder  (Ensemble  of  multimodal  Deep  Learning).  Pada pengujian  menggunakan  Kombinasi  Random  Forest  dan Autoencoder dihasilkan lebih sedikit nilai False Positive (FP) yakni sebesar 11 item pada Pengujian Cross Validation sebesar 5 %, selanjutnya 13 item pada pengujian Cross Validation sebesar 10% serta pada pengujian split data training sebesar  60%  dihasilkan  FP  sebesar  12  saja.  Nilai  tersebut    lebih  sedikit  dibandingkan dengan  False  Positive  yang dihasilkan pengujian tanpa Autoencoder yakni 12 item pada CV-5, sebesar 15 item pada CV-10, dan sebesar 13 pada Split Datatest sebesar 60% .

## REFERENCES
[1] D.  Z.  Abidin,  S.  Nurmaini,  Erwin,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Indoor  Positioning  System  in  Learning  Approach Experiments,” J. Electr. Comput. Eng. , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/6592562.
[2] C. C. Lee, V. C. Koo, T. S. Lim, Y. P. Lee, and H. Abidin, “A multi-layer perceptron-based approach for early detection of BSR  disease  in  oil  palm  trees  using  hyperspectral  images,” Heliyon ,  vol.  8,  no.  4,  p.  e09252,  2022,  doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e09252.
[3] E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Analisis dan Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[4] A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “Deep learning in agriculture: A survey,” Comput. Electron. Agric. , vol. 147, no. July 2018, pp. 70–90, 2018, doi: 10.1016/j.compag.2018.02.016.
[5] H.  Bunyamin,  Heriyanto,  S.  Novianti,  and  L.  Sulistiani,  “Topic  clustering  and  classification  on  final  project  reports:  A comparison of traditional and modern approaches,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , vol. 46, no. 3, pp. 1–6, 2019.
(TPR) (FPR) (TNR) Precision (FNR) Accuracy RF 0,920792 0,923077 0,076923 0,939394 0,079208 0,869767 RF +AE 0,920792 0,846154 0,153846 0,944162 0,079208 0,874419 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Komparasi hasil Klasifikasi Job Placement dengan RF dengan Hybrid RF+AE (Pengujian data CV 10) RF RF +AE

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, Maret 2024 Page: 672 − 681 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4864
[6] D.  Zhao,  Y.  Liu,  H.  Yin,  and  Z.  Wang,  “A  novel  multi-scale  CNNs  for  false  positive  reduction  in  pulmonary  nodule detection,” Expert Syst. Appl. , vol. 207, p. 117652, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117652.
[7] J. Yu, B. Yang, J. Wang, J. K. Leader, D. O. Wilson, and J. Pu, “2D CNN versus 3D CNN for false-positive reduction in lung cancer screening,” J. Med. Imaging , vol. 7, no. 5, p. 51202, 2020, doi: 10.1117/1.JMI.7.5.051202.
[8] F. Wulandari, P. A. Jusia, and J. Jasmir, “Klasifikasi Data Mining Untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada Puskesmas Jambi Selatan,” J. Manaj. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 214–227, 2020.
[9] I. K. S. Buana, “DETEKSI GERAKAN KEPALA DAN KEDIPAN MATA DENGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER CONTOUR  DAN  MORFOLOGI  DALAM  PENGOPERASIAN  KOMPUTER  UNTUK  KAUM  DIFABLE,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 29–36, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.273.
[10]  Z.  Wu et  al. ,  “MD-NDNet:  a  multi-dimensional  convolutional  neural  network  for  false-positive  reduction  in pulmonary nodule detection,” Phys. Med. Biol. , vol. 65, no. 23, p. 235053, Dec. 2020, doi: 10.1088/1361-6560/aba87c.
[11]  J. Zeng, K. Ben, X. Li, and X. Zhang, “Fast code clone detection based on weighted recursive autoencoders,” IEEE Access , vol. 7, pp. 125062–125078, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2938825.
[12]  F. Qin, T. Zuo, and X. Wang, “Ccpos: Wifi fingerprint indoor positioning system based on cdae-cnn,” Sensors (Switzerland) , vol. 21, no. 4, pp. 1–17, 2021, doi: 10.3390/s21041114.
[13]  A. Labrada and B. D. Barkana, “A Comprehensive Review of Computer-Aided Models for Breast Cancer Diagnosis Using Histopathology Images,” Bioengineering , vol. 10, no. 11, p. 1289, 2023, doi: 10.3390/bioengineering10111289.
[14]  P. Jiang et al. , A systematic review of deep learning-based cervical cytology screening: from cell identification to whole slide image analysis , vol. 56, no. s2. Springer Netherlands, 2023.
[15]  M. A. C. Perdana, N. W. Sulistyowati, A. Ninasari, Jainudin, and S. Mokodenseho, “Analisis Pengaruh Pembiayaan, Skala Usaha, dan Ketersediaan Sumber Daya Manusia terhadap Profitabilitas UMKM,” Sanskara Ekon. dan Kewirausahaan , vol. 1, no. 03, pp. 135–148, 2023, doi: 10.58812/sek.v1i03.120.
[16]  Fachruddin,  M.  R.  Pahlevi,  M.  Ismail,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Analisis  Usability  Pada  Implementasi  Sistem Pengelolaan Keuangan Masjid Menggunakan USE Questionnaire,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  pp.  1216–1224, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[17]  G. A. Gulo, N. W. Nurhidayati, D. Aprillia, and M. Maruloh, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Di Restoran Soto Pak J Menggunakan Metode Ahp,” J. Larik Ldng. Artik. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.31294/larik.v1i1.504.
[18]  M.  D.  Rahmandika,  “PENGALAMAN  PELANGGAN,  ULASAN  PELANGGAN  SECARA  DARING,  DAN  VARIASI PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN ULANG,” J. Manaj. Pemasar. dan Perilaku Konsum. , vol. 01, no. 1, pp. 1–12, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.21776/jmppk.2022.01.1.01.
[19]  A. Muhammad Azizi, P. Korespondensi, and F. Ariany, “Sistem Informasi Pengajuan Cuti Pegawai Menggunakan Metode Pengujian Iso 25010 (Study Kasus : Pt Mutiara Ferindo Internusa),” vol. 4, no. 3, pp. 326–334, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jatika.v4i3.3721.
[20]  C. R. Widestyanto and S. Samsinar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Menara Depok Asri Menggunakan Metode Profile Matching,” Pros. Semin. Nas. … , no. September, pp. 1893–1903, 2022.
[21]  A.  Bahrudin,  Jupriyadi,  and  Permata,  “Optimasi  Arsip  Penyimpanan  Dokumen  Foto  Menggunakan  Algoritma  Kompresi Deflate  (Studi  Kasus :Studio  Muezzart),” J.  Ilm.  Infrastruktur  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  14–18,  2020,  doi: 10.33365/jiiti.v1i2.582.
[22]  F. Utami, S. Suhendri, and M. Abdul Mujib, “Implementasi Algoritma Haar Cascade pada Aplikasi Pengenalan Wajah,” J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.47292/joint.v3i1.45.
[23]  M.  Adenuddin  Alwy,  “Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  Di  Era  Digital  Melalui  Lensa  Manajer  Sumber  Daya  Manusia Generasi Berikutnya,” SIBATIK J. J. Ilm. Bid. Sos. Ekon. Budaya, Teknol. dan Pendidik. , vol. 1, no. 10, pp. 2265–2276, 2022, doi: 10.54443/sibatik.v1i10.334.
[24]  B. R. Putra and A. Diana, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Rumah Makan Ciganea Pusat,” J. Perad. Sains, Rekayasa Dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 250–264, 2021, doi: 10.47065/tin.v2i8.1261.
[25]  L.  G.  N.  Rismawati,  Manurung  Harlia,  Ardila  Jonner  and  R.  Silaean,  “ANALISIS  MANAJEMEN  SUMBER  DAYA MANUSIA BERBASIS KOMPETENSI DALAM KINERJA KARYAWAN DI PDAM TIRTANADI MEDAN,” J. Glob. Manaj. , vol. 11, no. 2, pp. 22–33, 2022.
[26]  Z.  Wu et  al. ,  “MD-NDNet:  a  multi-dimensional  convolutional  neural  network  for  false-positive  reduction  in pulmonary nodule detection,” Phys. Med. Biol. , vol. 65, no. 23, p. 235053, 2020, doi: 10.1088/1361-6560/aba87c.