Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.1459 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1249-1255 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF REGIONAL LANGUAGES USING METHODS GRADIENT BOOTS AND RANDOM FOREST
Eva Sapan Patasik *1 , Sri Yulianto 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018111@student.uksw.edu , 2 sri.yulianto@uksw.edu
(Article received: October 09, 2023; Revision: October 31, 2023; published: November 13, 2023)

## Abstract
Indonesia is one of the countries that has the most regional languages  in the world, ranking second most. The large number of regional languages that are owned makes it difficult for people between regions to recognize the origins  of  the  regional  language,  so  the  author  aims  to  conduct  research  by  identifying  a  regional  language. Identifying a language using data mining, one of the data mining techniques is classification. Classification is a technique used to find the value of data. Classification will build a model from samples of data into groups of the same type. There are two classification methods used in this research, namely gradient boots and random forest, where the two methods will be compared using regional language data from Java, Nias and Toraja. The results of calculating the accuracy values for the two methods used are quite good in classifying languages with results of an accuracy level of 0.8 or 80%, where the results of the gradient boots research have an accuracy value of 0.8850 or 88.5%, while the random forest method has an accuracy value. random forest is lower, namely 0.8794 or 87.94%, so in this study the gradient boots method is the best method.
Keywords : Classification, Gradient Boots, Language, Random Forest.

## KLASIFIKASI BAHASA DAERAH MENGGUNAKAN METODE GRADIENT BOOTS DAN RANDOM FOREST

## Abstrak
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki bahasa daerah terbanyak di dunia yang  mempunyai urutan posisi  kedua  terbanyak.  Banyaknya  bahasa  daerah  yang  dimiliki  membuat    masyarakat  antar  daerah  memiliki kesulitan  untuk  mengenali    asal-usul  bahasa  daerah  tersebut,  sehingga  penulis  mempunyai  tujuan    melakukan penelitian    dengan    mengidentifikasi  suatu  bahasa  daerah.  Mengidentifikasi  suatu  bahasa  menggunakan  data mining,  salah  satu  teknik  data  mining  adalah  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk menemukan  nilai  dari  suatu  data,  klasifikasi  akan  membangun    suatu  model  dari  sambel  data    menjadi    suatu kelompok yang sejenis. Terdapat dua metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu gradient boots dan random forest , dimana kedua metode akan dilakukan perbandingan menggunakan data bahasa daerah Jawa, Nias, dan Toraja. Pada hasil perhitungan nilai accuracy pada kedua metode yang digunakan cukup bagus dalam melakukan klasifikasi bahasa dengan hasil tingkat accuracy 0,8 atau 80% dimana hasil penelitian gradient boots memiliki   nilai accuracy sebesar 0,8850 atau  88,5% sedangkan  metode random forest memiliki  nilai accuracy random  forest lebih  rendah  yaitu  0,8794  atau  87,94%,  sehingga  dalam  penelitian  ini  metode gradient  boots merupakan metode terbaik.
Kata kunci : Bahasa, Gradient Boots, Klasifikasi, Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  yang memiliki  suku  bangsa,  budaya,  dan  Bahasa.  Kita memiliki  Bahasa  pemersatu  bangsa  yaitu  Bahasa Indonesia.  Setiap  daerah  memiliki  Bahasa  yang berbeda-beda  yang  digunakan  sebagai  media komunikasi,  Penggunaan  Bahasa  daerah  telah
mengalami  penurunan  penggunaan  dalam  Bahasa komunikasi  sehari-hari[1].  Jawa,  Nias  dan  Toraja memiliki  bahasa  daerahnya  masing-masing,  Bahasa daerah  Jawa  merupakan  Bahasa  dengan  penutur terbanyak  di  Indonesia  yang  digunakan  oleh  suku Jawa  yang  meliputi  Jawa  Tengah,  Yogyakarta  dan Jawa  Timur.  Bahasa  daerah  Toraja  digunakan  oleh suku toraja yang tersebar di kabupaten Toraja Utara dan  Kabupaten  Mamasa.  Bahasa  Toraja  masih
memiliki  beberapa dialek  di daerah  kabupaten  Tana Toraja,  yang  dibagi  atas  tiga  dialek  yaitu  Makale- Rantepao,  Salaputti-Bonggakaradeng  dan  Sillanan- Gandangbatu. Sedangkan Bahasa Nias, atau Li Niha dalam  bahasa    aslinya,  adalah  bahasa  yang dipergunakan  oleh  penduduk  kepulauan  Nias  . Bahasa  Nias  merupakan  salah  satu  bahasa  di  dunia yang masih belum diketahui persis dari mana asalnya.
Bahasa daerah  merupakan salah satu  kekayaan yang  dimiliki  oleh  Bangsa  Indonesia.  Berdasarkan hasil  penelitian  Badan  Pengembangan,  Pembinaan Bahasa,  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan bahasa    daerah  yang  sudah  teridentifikasi  dan tervalidasi  jumlahnya  ada  652  bahasa  dari  2.452 daerah[2].  Banyak  bahasa  daerah  yang  dimiliki, membuat  masyarakat  antar  daerah  sulit  untuk mengenal asal usul daerah yang dipakai. kemampuan mengetahui  bahasa  setiap  daerah  sangat  kurang, selain itu kurangnya sarana yang dapat diakses untuk mengetahui  bahasa  setiap  daerah.  Oleh  karena  itu penulis  melakukan  suatu  klasifikasi  bahasa,  dimana klasifikasi  ini  memudahkan  kita  untuk  mengetahui dan  membedakan  suatu  bahasa  daerah,  dengan menggunakan  metode Gradient  Boots dan Random Forest sebagai  teknik  klasifikasi  untuk  melakukan prediksi.
Salah  satu  teknik-teknik  Data  Mining  adalah Klasifikasi. Klasifikasi dalam data mining merupakan metode  pembelajaran  untuk  memprediksi  nilai  dari sekelompok atribut dan teknik klasifikasi digunakan untuk menemukan nilai dari suatu data[3]. Klasifikasi akan  membangun  suatu  model  dari  sampel  data menjadi  satu  kelompok  yang  sejenis.  Terdapat  2 metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini,  yaitu Gradient  Boots dan Random  Forest . Gradient  Boots merupakan  algoritma machine learning yang  menggunakan ensamble dari decision tree untuk  memprediksi nilai[4]. Sedangkan  metode Random  Forest adalah  metode  algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk pengklasifikasian  data  set  dalam  jumlah  besar, algoritma dan merupakan salah satu teknik klasifikasi untuk melakukan prediksi[5].
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  adapun tujuan  penulis  dalam  penelitian  ini  yaitu  Klasifikasi Bahasa  Daerah  Menggunakan  Metode Gradient Boots dan Random  Forest untuk  mengetahui algoritma mana yang paling efektif untuk memprediksi keakuratan setiap metode.

## 1.2. Tinjauan Pustaka
Pada Penelitian kali ini penulis akan menyertakan  beberapa  karya  ilmiah  yang  berkaitan dengan  hasil  karya  ilmiah  yang  telah  dibuat  oleh penulis.  Penulis  menggunakan  teknik  yaitu  data mining,  dimana  terdiri  dari  metode Gradient  Boots Dan Random Forest . Dimana metode Gradient Boots dan Random  Forest itu  sangat  sering  dipergunakan dalam  hal  klasifikasi.    Adapun  beberapa  penelitian
yang  membahas  atau  yang  berkaitan  pada  metode tersebut sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  perbandingan yang  dilakukan  pada  studi  kasus  klasifikasi  bahasa Toraja,  Halmahera,  Kalimantan  metode gradient boots cukup  bagus  digunakan  dalam  klasifikasi bahasa,  karena  memiliki  tingkat  akurasi  diatas  0.6 atau 60%. Dilihat dari nilai Precision , Recall , dan Fl- Score menyatakan  bahwa  algoritma gradient  boots merupakan algoritma yang memiliki tingkat keakuaratan  yang  tinggi  dengan  tingkat  akurasi sebesar 0,6525 atau 62,25%[6]. Prediksi kemungkinan diabetes pada tahap awal menggunakan metode algoritma klasifikasi random forest . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Percobaan  yang dilakukan  pada  dataset  diabetes  hospital,  hasil menentukan  bahwa  algoritma  random  forest  telah bekerja dengan  akurasi  terbaik  dengan  akurasi  yang dicapai  sebesar  97,88%[7].  Perbandingan  metode random  forest untuk  klasifikasi  tingkat  penyakit hepatitis  C  pada imbalance  class  data, hasil perbandingan  dapat  dilihat  pada  nilai  akurasi  yang cukup  baik  yaitu  74,79%,  hasil  tersebut  akan berpegaruh  pada  variabel  hasil  uji  laboratorium seperti  sel  darah,  jumlah  enzim  ALT,  serta  jumlah HCVRNA dalam tubuh pasien[8].
Berdasarkan  hasil  analisis  klasifikasi  bahasa daerah  Halmahera,  Kalimantan,  Toraja  dengan menggunakan  metode Gradient  Boots sistem  dapat melakukan  klasifikasi  dengan  baik,  dimana  dengan menggunakan  metode Gradient  Boots memperoleh hasil  presentasi  akurasi  sebesar  0,6518  atau 65.18%[9]. Prediksi  curah  dari  hari-hari  berikutnya, dengan  menggunakan  metode  klasfikasi random forest, sistem  prediksi  cuaca  yang  telah  kami  buat mendapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  diperoleh klasifikasi random  forest dengan  resampling  yakni sebesar 95.59%[10].
Dari perhitungan  menggunakan data penduduk desa  yang  diperoleh  dari  kantor  kelurahan,  metode gradient  boots untuk  klasifikasi  penerima  program bantuan  sosial  menghasilkan  nilai  yang  tinggi dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  yaitu 93.15%[11].  Penelitian  ini  telah  menguji  algoritma random  forest dengan  optimasi  GA  dan  Bagging, belum  mampu  meningkatkan  akurasi  algoritma random  forest untuk  klasifikasi  set  data  Bank. Menggunakan  optimasi  ataupun  tidak  akurasi  yang diperoleh  adalah  88,30%,  belum  memberikan  nilai akurasi  yang  cukup  baik  untuk  klasifikasi  data Bank[12].  Penerapan  metode random  forest untuk analisis  resiko  pada  dataset peer  to  peer lending, penggunaan keseluruhan data tanpa adanya penyesuaian  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu dengan nilai akurasi 0.924012 dapat dikatakan bahwa penggunaan  metode random  forest terhadap  dataset pinjaman  sangat  cocok  implementasinya  dalam menghasilkan model baru[13].
Data  mining adalah proses  yang  menggunakan teknik  statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan,
machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar.  Data  mining  disebut knowledge  discovery adalah proses pengambilan pola pada data yang akan diproses  lalu  output  tersebut  berupa  informasi  yang penting[14].  Dimana  pada  penelitian  kali  ini menggunakan sebuah teknik data mining yang dapat mengimplementasikan  metode Gradient  Boots dan Random Forest , yang berguna untuk membandingkan tingkat  akurasi  yang  paling  maksimal  dari  setiap masing-masing metode.
Gradient  Boots merupakan  algoritma  yang menggunakan  teknik ensamble dari decision  tree , algoritma  dapat  menyelesaikan  persoalan  klasifikasi dan prediksi data. Dimana teknik boosting ini dapat dilihat sebagai metode model rata-rata yang awalnya 24  dirancang  untuk  metode  klasifikasi  tetapi  juga dapat  diaplikasikan  pada  metode  regresi,  seperti dengan  metode  bagging  yang  memanfaatkan  voting untuk  tujuan  mengklasifikasikan  atau  menghitung rata-rata  estimasi  numerik  untuk  output  model individu  tunggal[15].  Persamaan  lainnya  yaitu menggabungkan  model  yang  mempunyai jenis  yang sama,  seperti  pada  metode  decision  tree.  XGBoost adalah algoritma machine learning system pada tree boosting yang  dapat  berkembang  atau  dibuat  untuk sistem  tree  yang  lebih  besar  XGBoost  juga merupakan  suatu  lanjutan  dari Gradient  Boosting merupakan ensemble dari  model  yang  digunakan pada decision  tree untuk  dikembangkan  dan mendapatkan  running  yang  lebih  cepat  walaupun dalam memproses yang lebih besar[16].
Random  Forest adalah  algoritma  yang  belajar pada mesin yang memiliki banyak pohon keputusan, dengan  kombinasi  dari  model  bagging  dan random sub  spaces ,  metode Random  Forest ini  telah membuktikan tingkat keberhasilan dalam melakukan prediksi dan klasifikasi pada beberapa tahun terakhir dan  menjadi  salah  satu  algoritma machine  learning terbaik yang dapat digunakan pada berbagai bidang. Selain  itu  algoritma Random  Forest memiliki beberapa  kelebihan  yaitu  dapat  meningkatkan  hasil akurasi  jika  terdapat  data  yang  hilang,  dan  untuk resisting  outliers,  dapat  menghasilkan  eror  yang relatif rendah, selain itu Random Forest mempunyai proses  seleksi  fitur  dimana  mampu  mengambil  fitur terbaik  sehingga  dapat  meningkatkan  performa terhadap  model  klasifikasi.  adanya  fitur  tersebut Random  Forest dapat  bekerja  pada  big  data  dengan parameter yang kompleks secara efektif[17]..

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  proses  identifikasi  bahasa  penulis menggunakan beberapa tahapan yang dapat dilakukan oleh penulis, yaitu sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  Gambar  1,  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap awal dimulai dengan identifikasi masalah yang  akan  diangkat.  Dimana  tahap  ini merupakan fase awal untuk mengetahui masalah yang terjadi pada data bahasa dan mencari solusi yang tepat untuk permasalahan yang ada.
2. Setelah  melakukan  identifikasi  masalah  tahap yang dilakukan selanjutnya yaitu Studi literatur dimana  studi  literatur  merupakan  suatu penyelesain  untuk  memecahkan  persoalan dengan  melakukan  atau  menelusuri  berbagai informasi  atau  sumber-sumber  tulisan  atau jurnal  yang  pernah  dibuat  sebelumnya,  buku, beserta referensi dan sumber yang terpercaya.
3. Tahap  ketiga  yaitu  diskusi  dan  konsultasi dimana  dalam  pembuatan  suatu  penelitian  dan penyusunan  pada  tugas  akhir.  Tahap  ini membutuhkan  diskusi  atau  konsultasi  yang dilakukan dengan dosen pembimbing atau bisa juga dengan pihak lain yang ahli dalam bidang tersebut.
4. Tahap  keempat  pengumpulan  data,  dimana dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dari sumber internet, dan berdasarkan bahasa sehari atau  percakapan  yang  dilakukan  yaitu  bahasa yang diambil dari bahasa daerah Jawa, Nias, dan Toraja. Data ini dibuat sebuah teks atau kalimat yang lebih singkat dan data ini dikumpulkan di dalam  ms.  excel  dengan  total  jumlah  data keseluruhan  3  bahasa  yaitu  ada  9000  dimana setiap bahasa daerah atau label ini  mempunyai masing-masing minimal 3000.
5. Tahap akhir melakukan pengolahan data dimana penulis  akan  mengumpulkan  keseluruhan  data yang  telah  didapatkan  kemudian  melakukan tahap pengolahan seperti dengan cara penginputan  ke  dalam  Ms.  Excel  dengan manual.  Kemudian  melakukan  cleansing  data dimana cleansing data sendiri ini adalah proses untuk  memeriksa  atau  mengecek  keseluruhan data  dalam  database  dan  menghapus  atau memperbarui suatu informasi yang tidak akurat,

## 1252
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1249-1255
atau  tidak  lengkap.  Melakukan  cleansing  data ini  supaya  data  yang  kita  punya  memiliki  data yang  kualitas  yang  terbaik.  Setelah  data  sudah siap di pakai.
Dataset  merupakan  data  yang  digunakan penelitian ini adalah data bahasa daerah dari bahasa Jawa,  Nias  dan  Toraja.  Bahasa  dikumpul  dari berbagai bahasa sehari – hari, kemudian data tersebut digabungkan dan dimasukkan kedalam file Ms. Excel yang  dipisahkan  menjadi  cleantext  dan  label  untuk mengisi  data  kalimat  dari  masing  –  masing  bahasa dan mengisi identitas daerah atau nama daerah bahasa tersebut.  Nama  daerah  yang  akan  dimasukkan  ke dalam label yaitu jawa, nias dan tora sebagai bahasa daerah Toraja. Data akan di cleansing terlebih dahulu dari  tanda  baca  maupun  angka,  proses  penginputan data  dilakukan  secara  manual  dari  sumber  data dengan  menginput  kalimat  bahasa  daerah  pada cleantext  dan  nama  daerah  pada  label.  Jumlah keseluruhan  data  yang  dimiliki  adalah  9000  data dimana setiap bahasa terdiri dari 3000 data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gradient  boots  classifier  tahap  codingan  yang dilakukan  untuk  menguji  tingkat  keakuratan  pada sistem  confusion  matriks  seperti  pada  gambar dibawah ini.
Kode Program 1. Psuedcode Gradient Boost Classifier
Perhitungan Gradient  Boost  Classifier  code dengan accuracy  gradient  boots dikalikan  100,2, sehingga  menghasilkan Gradient  Boots  Model Accuracy Score . Hasil  perhitungan confusion  matrix dari Gradient  Boots pada  tabel  1  dan heatmap  gradient boots pada gambar 2.
Tabel 1. Gradient Boots Result Precision Recall Fl-score Support Jawa 0.81 0.85 0.83 563 Nias Tora Accuracy Mecro Weight avg 0.92 0.92 0.88 0.89 0.84 0.97 0.88 0.89 0.88 0.94 0.89 0.88 0.88 623 614 1800 1800 1800
Gambar 2. Heatmap Confusion Matrix Gradient Boots
Berdasarkan  data  pada  gambar  2,  bahasa  Jawa memiliki  nilai true  positif dengan actual dan predicted yang  sama  yaitu  jawa  sehingga menghasilkan  nilai  yang  tinggi  477.000,  sedangkan fals negative dengan actual Nias memiliki predicted yang  berbeda  yaitu  Jawa  menghasilkan  nilai  97.000 dan fals  negative pada actual Tora  dan predicted Jawa menghasilkan nilai rendah 15.000. Dari Tabel 1 keseluruhan  tingkat  perhitungan confusion  matrix dari gradient boots mencakup precision, recall dan fl- score menghasilkan gradient  boots model  accuracy score 0.8850 atau 88.5%.
Gambar 3. Identification Gradient Boots
Identification
Gradient Boots untuk mengidentifikasi kalimat yang diinputkan dari setiap bahasa daerah, identifikasi kalimat yang dimasukkan kedalam  sistem  dapat  diterjemahkan  sesuai  dengan kalimat  yang  sudah  ditentukan.  Seperti  identifikasi kalimat  “sikilku  tatu”,  “naro  saoha”,  “meogslina lako” dengan hasil identifikasi bahasa “jawa”, “nias”, “tora.
Classifier  object  random  forest dengan melakukan training  sampel data  yang  dimiliki  dari pickle file dan menyimpan model ke dalam file untuk dapat diimpor dan digunakan.
Confusion  matriks akan  menghitung  prediksi yang benar dan salah dengan meringkas hasil prediksi dalam  masalah  klasifikasi,  dimana random  forest classifier  code dengan accuracy  gradient  boots
Title : Program pengujian keakuratan Gradient Boots Classfier pada sistem confusion matrix
Implementation
1. Labels = ['Jawa', 'Nias', 'Tora']
2. Cm_Model_Gb = Confusion_Matrix(Y_Test, Y_Pred, Labels)
3. Fig = Plt.Figure(Figsize=(9,9))
4. Ax = Fig.Add_Subplot(111)
5. Sns.Heatmap(Cm_Model_Gb, Annot=True,
Fmt=".3f", Linewidths=.5, Square = True, Cmap= 'Blues_R')
6. Plt.Ylabel('Actual')
7. Plt.Xlabel('Predicted')
8. Ax.Set_Xticklabels(Labels)
9. Ax.Set_Yticklabels(Labels)
10. Title = 'Gradient Boost Model Accuracy Score = '+ Str(Round(Accuracy_Score_Gb*100,2)) + "%"
11. Plt.Title(Title, Size = 15)
dikalikan  100,2,  sehingga  menghasilkan Random Forest Model Accuracy Score.
Kode Program 2. Psuedcode Random Forest Classifier
Random  Forest  Result,  accuracy  Random Forest  Model =  87.94%  dengan  perhitungan confusion matrix dari random forest pada tabel 2 dan heatmap random forest pada gambar 4.
Tabel 2. Random Forest Result
Precision  Recall Fl-score Support Jawa 0.80 0.84 0.82 563 Nias Tora Accuracy Mecro Weight avg 0.91 0.93 0.88 0.89
0.83 0.96 0.88 0.88 0.87 0.94 0.89 0.88 0.88 623 614
1800 1800
1800
Gambar 4. Heatmap Confusion Matrix Random Forest
Data pada gambar 4 merupakan hasil actual dan predicted nilai.    Setiap actual dan predicted yang sama  akan  menghasilkan  nilai  yang  tinggi  atau disebut dengan true positif seperti pada actual dan
predicted Jawa  menghasilkan  nilai  474.000, sedangkan actual dan predicted berbeda  akan menghasilkan  nilai  yang  rendah  seperti actual Tora dan predicted Jawa menghasilkan nilai 20.000. Pada tabel  2  perhitungan confusion  matrix dari random forest mencakup precision , recall dan fl-score menghasilkan random  forest  model  accuracy  score 0.8794 atau 87.94%.
Gambar 5. Identification Random Forest
Identification Random Forest, mengidentifikasi sistem sesuai dengan bahasa daerah yang diinputkan. Identifikasi kalimat yang dimasukkan kedalam sistem dapat  diterjemahkan  sesuai  dengan  kalimat  yang sudah  ditentukan.  Identifikasi  kalimat  “niha  raya”, “masiang  moh”,  “ngelak  joe”  dengan  hasil identifikasi bahasa “nias”, “tora”, “jawa”.
Perbandingan  nilai  akurasi  berdasarkan  nilai keakuratan pada sistem dapat dilihat pada confusion matrix dari metode gradient boots dan random forest dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Akurasi Model Nilai Akurasi Gradient Boots 0.8850 Random Forest 0.8794

## 4. DISKUSI
Pada penelitian sebelumnya membahas mengenai  klasifikasi  bahasa  daerah  menggunakan decision  tree dan gradient  boots ,  penelitian  ini bertujuan  untuk  perbandingan  kedua  metode  dalam melakukan  klasifikasi  bahasa.  Dimana  penelitian algoritma naïve bayes dengan tingkat akurasi sebesar 99,22% dibandingkan dengan random forest dengan akurasi  65,44%[6].  Adapun  penelitian  implementasi metode Support Vector Machine (SVM) dan gradient boots dalam  klasifikasi  bahasa  daerah  (Halmahera, Kalimantan, Toraja), tujuan dari penelitian ini untuk membandingkan  kedua  metode  dalam  melakukan klasifikasi bahasa daerah, dimana penelitian menggunakan  metode  SVM  memperoleh  hasil sebesar  99,64%  dan  metode gradient  boots memperoleh hasil sebesar 65,18%[9]. Pada penelitian ini  memiliki  tujuan  yang  sama  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  membandingkan  kedua  metode dalam  melakukan  klasifikasi  bahasa  daerah,  tetapi dalam penelitian sebelumnya membandingkan antara metode naïve  bayes ,  random  forest  dan support vector  machine , gradient  boots sedangkan  pada penelitian  ini  menggunakan  perbandingan  metode gradient  boots dan random  forest dengan  hasil algoritma  gradient  boots  yang  dapat  dilihat  pada Heatmap  Confusion  true  positif dengan actual dan predicted yang  sama  yaitu  jawa  sehingga menghasilkan  nilai  yang  tinggi  477.000,  sedangkan fals negative dengan actual Nias memiliki predicted
Title : Program pengujian keakuratan Random Forest Classfier pada sistem confusion matrix Implementation
1. Labels = ['Jawa', 'Nias', 'Tora']
2. Cm_Model_Rf =
Confusion_Matrix(Y_Test, Y_Pred, Labels)
3. Fig = Plt.Figure(Figsize=(9,9))
4. Ax = Fig.Add_Subplot(111)
5. Sns.Heatmap(Cm_Model_Rf, Annot=True, Fmt=".3f", Linewidths=.5, Square = True, Cmap = 'Blues_R')
6. Plt.Ylabel('Actual')
7. Plt.Xlabel('Predicted')
8. Ax.Set_Xticklabels(Labels)
9. Ax.Set_Yticklabels(Labels)
10. Title = 'Random Forest Model
Accuracy Score = '+
Str(Round(Accuracy_Score_Rf*100,2)) + "%"

## 1254
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1249-1255
yang berbeda yaitu Jawa menghasilkan nilai 97.000, fals  negative pada actual Tora, predicted Jawa menghasilkan  nilai  rendah  15.000  dan  perhitungan confusion  matrix dari gradient  boots mencakup precision, recall dan fl-score menghasilkan gradient boots model  accuracy  score sebesar  88,5%, sedangkan  algoritma random  forest memiliki  nilai actual dan predicted yang sama akan menghasilkan nilai  yang  tinggi  atau  disebut  dengan true  positif seperti pada actual dan predicted Jawa menghasilkan nilai  474.000,  sedangkan actual dan predicted berbeda akan menghasilkan nilai yang rendah seperti actual Tora, predicted Jawa  menghasilkan  nilai 20.000  dan  perhitungan confusion  matrix dari random  forest mencakup precision , recall dan fl- score menghasilkan random  forest  model  accuracy score menghasilkan nilai sebesar 87,94.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan perbandingan yang dilakukan pada penelitian  klasifikasi  bahasa  Jawa,  Nias  dan  Toraja dengan  menggunakan  metode gradient  boots dan random forest , kedua metode yang digunakan cukup bagus  dalam  melakukan  klasifikasi  bahasa  maupun penerjemah  bahasa  dengan  hasil  tingkat  akurasi  0.8 atau  80%.  Dengan  hasil  akhir  yang  dilihat  pada proses perhitungan confusion matrix mencakup nilai Precision , Recall dan FI-score yang  menghasilkan nilai accuracy pada  metode gradient  boots lebih tinggi  dibandingkan random  forest .  Perbandingan kedua  metode  dapat  dilihat  pada  hasil    penelitian gradient  boots memiliki  nilai accuracy  gradient boots sebesar  0.8850  atau  88.5%  dibandingkan dengan  metode random  forest memiliki  nilai accuracy  random  forest lebih  rendah  yaitu    0.8794 atau  87.94%,  sehingga  pada  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa metode gradient boots memiliki metode  yang  lebih  baik  dalam  melakuan  klasifikasi bahasa. Pada penelitian ini perlu dilanjutkan dengan menggunakan  perbandingan  metode  lain  atau meningkatkan  metode  untuk  meningkatkan  nilai akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Maghfiroh,  “Bahasa  Indonesia  Sebagai Alat Komunikasi Masyarakat Dalam Kehidupan  Sehari-Hari,” J.  Ilm.  Ilmu
Komun. , vol. 19, no. 2, pp. 102–107, 2022.
[2] A.  D.  Azis,  “Bugis  Language  Maintenance Strategy in Lombok,” J.  Pendidik.  Bhs.  dan Sastra  Indones. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  199–208, 2020.
[3] M.  Windarti  and  A.  Suradi,  “Perbandingan Kinerja 6 Algoritme Klasifikasi Data Mining untuk  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa,” Telematika , vol. 1, no. 1, pp. 14–30, 2019.
[4] S.  Lutfiani,  T.  H.  Saragih,  F.  Abadi,  M.  R.
Faisal,  and  K.  Dwi,  “Perbandingan  Metode
Extreme  Gradient  Boosting  dan  Metode Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Genre Musik,” JIP (Jurnal Inform. Polinema) , vol.
9, no. 4, pp. 373–382, 2023.
[5] R. Leonardo and J. Pratama, “Perbandingan
Metode  Random  Forest  Dan  NaïveBayes Dalam Prediksi Keberhasilan Klien Telemarketing,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 455–459, 2020.
[6] N.  Katriani  and  E.  Mailoa,  “Klasifikasi Bahasa Daerah Menggunakan Decision Tree Dan Gradient Boots,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 930–940, 2022.
[7] W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  M.  Baydhowi, and  T.  Haryati,  “Prediksi  Kemungkinan Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,” J.
Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 163–171, 2021.
[8] M.  Syukron,  R.  Santoso,  and  T.  Widiharih, “Perbandingan  Metode  Smote  Random Forest Dan Smote Xgboost Untuk Klasifikasi Tingkat Penyakit Hepatitis C Pada Imbalance Class  Data,” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp. 227–236, 2020.
[9] L. Lumbaa, E. Mailoa, and ..., “Implementasi Metode  SVM  Dan  Gradiant  Boost  Dalam Klasifikasi  Bahasa  Daerah  (Halmahera, Kalimantan,  Toraja),” J.  Tek.  Inform.  dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 908–915, 2022.
[10] G.  A.  Mursianto,  I.  M.  Falih,  M.  Irfan,  T. Sakinah,  and  D.  S.  Prasvita,  “Perbandingan
Metode  Klasifikasi  Random  Forest  dan XGBoost Serta Implementasi Teknik
SMOTE  pada  Kasus  Prediksi  Hujan,” J. Senamika , vol. 2, no. 2, pp. 41–50, 2021.
[11] E.  Firasari,  U.  Khultsum,  M.  N.  Winnarto, and  R.  Risnandar,  “Kombinasi  K-NN  dan Gradient  Boosted  Trees  untuk  Klasifikasi Penerima  Program  Bantuan  Sosial,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1231--1236, 2020.
[12] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu Hadikristanto, “Klasifikasi Analisis
Perbandingan  Algoritma  Optimasi  pada Random Forest untuk Klasifikasi Data Bank
Marketing,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 187–192, 2021.
[13] E. Renata and M. Ayub, “Penerapan Metode Random  forest  untuk  Analisis  Risiko  pada dataset Peer to peer lending,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 3, pp. 462–474, 2020.
[14] N. Nuraeni,  “Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi  Potensi  Nasabah  dalam  Membuat Deposito  Berjangka,” J.  Ilm.  Intech    Inf. Technol. J. UMUS , vol. 3, no. 01, pp. 65–75, 2021.
[15] A. C. Nugraha and M. I. Irawan, “Komparasi
Deteksi  Kecurangan  pada  Data  Klaim Asuransi Pelayanan Kesehatan Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Extreme  Gradient
Boosting (XGBoost),” J. Sains dan Seni ITS , vol. 12, no. 1, pp. 40–46, 2023.
[16] S.  E.  Herni  Yulianti,  Oni  Soesanto,  and Yuana  Sukmawaty,  “Penerapan  Metode Extreme  Gradient  Boosting  (XGBOOST) pada  Klasifikasi  Nasabah  Kartu  Kredit,” J. Math. Theory Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 21–26, 2022.
[17] G. M. Momole, “Perbandingan Naïve Bayes dan  Random  Forest  Dalam  Klasifikasi Bahasa Daerah,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 855–863, 2022.