Lihat sumber Random forest

'''Random forest''' adalah salah satu metode [[machine learning]] berbasis [[ensemble learning]] yang digunakan untuk [[klasifikasi]] dan [[regresi]]. Metode ini menggabungkan sejumlah besar [[Pohon keputusan|decision tree]] yang dilatih secara independen pada subset data yang berbeda, kemudian menggabungkan hasil prediksi masing-masing pohon untuk menghasilkan keputusan akhir. Pendekatan ini dikenal efektif dalam mengurangi risiko [[overfitting]] dan meningkatkan akurasi prediksi. Random forest diperkenalkan oleh [[Leo Breiman]] dan Adele Cutler, dan sejak itu menjadi salah satu algoritme populer di bidang [[data science]] dan [[kecerdasan buatan]].  

== Konsep Dasar ==
Random forest bekerja dengan prinsip membangun banyak pohon keputusan, di mana setiap pohon dilatih pada [[bootstrap sampling]] dari dataset asli. Setiap node pada pohon menggunakan subset acak dari fitur untuk menentukan pemisahan terbaik. Proses ini menciptakan keragaman di antara pohon-pohon yang terbentuk, sehingga kesalahan yang dihasilkan oleh satu pohon dapat dikompensasi oleh pohon lainnya.  

Konsep ini termasuk dalam kategori metode ''bagging'' (''bootstrap aggregating''), yang memanfaatkan pengambilan sampel acak dengan pengembalian. Dalam konteks random forest, setiap pohon berkembang secara independen tanpa perlu melakukan [[pruning]] yang mendalam, karena penggabungan hasil akhir mampu mengurangi kompleksitas model.  

== Mekanisme Kerja ==
Proses pelatihan random forest melibatkan beberapa langkah. Pertama, data latih diambil secara acak dengan pengembalian untuk membentuk dataset baru bagi setiap pohon. Kedua, pada setiap pemisahan node, hanya subset acak dari fitur yang dipertimbangkan. Terakhir, setiap pohon menghasilkan prediksi, dan hasil akhir diperoleh melalui voting mayoritas untuk masalah klasifikasi atau rata-rata untuk masalah regresi.  

Salah satu kelebihan dari mekanisme ini adalah kemampuannya untuk menangani dataset dengan jumlah fitur yang besar tanpa memerlukan reduksi dimensi secara agresif. Hal ini membuat random forest cocok untuk berbagai masalah praktis seperti [[bioinformatika]], [[keuangan]], dan [[pengolahan citra]].  

== Karakteristik ==
Beberapa karakteristik penting dari random forest antara lain:  
# Mampu menangani data numerik maupun kategorikal.  
# Tahan terhadap [[overfitting]] jika jumlah pohon cukup banyak.  
# Dapat mengestimasi [[feature importance]] untuk membantu analisis variabel.  
# Memiliki performa yang baik pada data dengan jumlah fitur besar.  
# Secara alami dapat menangani data yang hilang atau tidak lengkap.  

Karakteristik tersebut membuat random forest menjadi pilihan yang tepat ketika model yang dibangun harus memiliki keseimbangan antara akurasi, kecepatan pelatihan, dan interpretabilitas.  

== Kelebihan ==
Random forest memiliki berbagai kelebihan yang membuatnya digunakan secara luas. Pertama, metode ini relatif mudah digunakan karena memiliki sedikit parameter yang harus diatur. Kedua, performanya yang stabil pada berbagai jenis dataset menjadikannya pilihan aman ketika model lain sulit dioptimalkan.  

Selain itu, random forest dapat memberikan estimasi tingkat kepentingan tiap fitur, yang bermanfaat untuk [[feature selection]]. Dengan kemampuan ini, praktisi dapat memahami faktor-faktor yang paling memengaruhi hasil prediksi.  

== Kelemahan ==
Meskipun memiliki banyak keunggulan, random forest juga memiliki beberapa kelemahan. Salah satunya adalah ukuran model yang besar ketika jumlah pohon sangat banyak, sehingga memerlukan memori dan waktu komputasi yang signifikan.  

Selain itu, meskipun random forest mampu memberikan perkiraan kepentingan fitur, interpretasi model secara keseluruhan tetap lebih sulit dibandingkan model sederhana seperti [[regresi linear]]. Model ini juga cenderung lambat saat melakukan prediksi jika jumlah pohon terlalu besar.  

== Penerapan ==
Random forest digunakan di berbagai bidang, antara lain:  
# [[Analisis risiko]] di sektor keuangan.  
# Deteksi penipuan pada transaksi [[perbankan]].  
# Klasifikasi citra dalam [[visi komputer]].  
# Prediksi hasil panen di bidang [[pertanian]].  
# Analisis ekspresi gen dalam [[bioinformatika]].  

Penerapan yang luas ini menunjukkan fleksibilitas algoritme dalam menghadapi berbagai jenis masalah prediksi.  

== Perbandingan dengan Algoritme Lain ==
Dibandingkan dengan [[support vector machine]] atau [[neural network]], random forest memiliki keunggulan dalam kemudahan penggunaan dan kebutuhan tuning parameter yang rendah. Namun, untuk beberapa dataset yang sangat kompleks, model deep learning dapat mengungguli random forest dalam akurasi.  

Dibandingkan dengan [[decision tree]] tunggal, random forest lebih stabil dan memiliki akurasi yang lebih tinggi, karena mengurangi efek varians melalui penggabungan prediksi dari banyak pohon.  

== Parameter Penting ==
Beberapa parameter utama yang memengaruhi kinerja random forest antara lain:  
# ''n_estimators'': jumlah pohon dalam hutan.  
# ''max_features'': jumlah fitur yang dipertimbangkan pada setiap pemisahan.  
# ''max_depth'': kedalaman maksimum pohon.  
# ''min_samples_split'': jumlah minimum sampel untuk membagi node.  
# ''min_samples_leaf'': jumlah minimum sampel pada daun pohon.  

Penyesuaian parameter ini dapat membantu meningkatkan akurasi model sekaligus mengendalikan kompleksitas dan waktu komputasi.  

== Evaluasi Kinerja ==
Kinerja random forest dapat dievaluasi menggunakan teknik seperti [[cross-validation]] atau [[confusion matrix]] untuk klasifikasi, serta [[mean squared error]] untuk regresi. Penggunaan set data uji yang terpisah juga penting untuk mengukur kemampuan generalisasi model.  

Selain itu, random forest memiliki metode internal yang disebut ''out-of-bag error'' untuk memperkirakan tingkat kesalahan tanpa memerlukan dataset validasi terpisah.  

== Perkembangan dan Penelitian ==
Penelitian terbaru mengusulkan variasi random forest, seperti ''extremely randomized trees'' dan ''oblique random forest'', yang bertujuan meningkatkan akurasi atau efisiensi komputasi. Ada juga penelitian yang menggabungkan random forest dengan metode lain seperti [[gradient boosting]] untuk membentuk [[stacking]] model.  

Di era [[big data]], optimisasi random forest untuk pemrosesan paralel dan distribusi data menjadi fokus penting, sehingga algoritme ini dapat digunakan pada skala industri.  

== Kesimpulan ==
Random forest merupakan algoritme yang kuat, fleksibel, dan relatif mudah digunakan, menjadikannya pilihan populer di kalangan praktisi dan peneliti [[machine learning]]. Kombinasi stabilitas, interpretabilitas parsial, dan kemampuan menangani berbagai tipe data membuatnya relevan untuk banyak masalah prediksi.  

Dengan perkembangan teknologi dan ketersediaan data yang semakin besar, random forest akan terus menjadi bagian penting dari toolkit analisis data, meskipun persaingan dengan metode lain seperti [[deep learning]] semakin ketat.