Random forest adalah salah satu algoritma machine learning. Algoritma ini sering digunakan karena menawarkan hasil yang baik bahkan tanpa penyetelan hyperparameter. Bukan hanya itu, random forest juga relatif simpel dan penggunaannya pun luas, bisa diterapkan pada model klasifikasi maupun regresi.

Namun, terkadang istilah “forest” bisa menimbulkan pertanyaan. Apa yang dimaksud dengan forest atau hutan di sini? Benarkah “pepohonan” yang menyusun random forest adalah decision tree? Apa kaitan antara keduanya? Semua pertanyaan tersebut akan dijawab dalam ulasan berikut ini. Mari simak bersama!

Apa itu Random Forest?

Machine learning tidak akan bisa beroperasi tanpa algoritma khusus. Algoritma yang digunakan pada machine learning pun bermacam-macam. Salah satu kategori algoritma machine learning adalah supervised learning yang mempelajari dataset dengan label input dan output. Nah, random forest merupakan jenis algoritma machine learning yang masuk dalam kategori supervised learning ini.

Random forest dapat diterapkan pada tugas klasifikasi maupun regresi. Penerapannya bisa menangani kumpulan data yang berisi variabel kategoris pada tugas klasifikasi sekaligus variabel kontinu pada tugas regresi. Sebab, algoritma ini menerapkan teknik ansambel. Teknik ansambel sendiri berarti menggabungkan banyak penggolong (classifiers) untuk bisa memberikan solusi terhadap masalah yang kompleks.  

Perbedaan Random Forest dan Decision Tree

Sekarang kembali pada pertanyaan awal, apakah random forest masih berhubungan dengan decision tree? Keduanya merupakan algoritma yang diterapkan pada machine learning.  Berbeda, namun masih saling berkaitan. Mengapa demikian?

Random forest pada dasarnya merupakan kumpulan dari beberapa decision trees. “Pohon-pohon” tersebut saling berhubungan hingga akhirnya dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil. Caranya adalah dengan mengambil rata-rata output dari “pohon-pohon” tersebut. Makin banyak decision tree yang digunakan, maka makin tinggi tingkat akurasinya.

Perbedaan random forest dan decision tree juga bisa dilihat dari kedalamannya. Sebuah decision tree yang terlalu dalam akan mudah mengalami overfitting. Padahal, overfitting bisa mengurangi akurasi hasil. Pada random forest, hal tersebut tidak dicegah dengan membuat subset fitur secara acak. Subset tersebut kemudian digunakan untuk membuat “pohon” yang lebih kecil dan kemudian digabungkan kembali.

Bagaimana cara kerja Random Forest?

Untuk bisa menghasilkan prediksi yang akurat dan stabil, random forest bekerja dengan menerapkan metode bagging (agregasi bootstrap). Metode bagging sendiri merupakan pengumpulan beberapa meta-algoritma yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi algoritma machine learning.

Metode bagging mengambil sampel acak dari dataset. Data asli diambil sampelnya melalui proses raw sampling. Setelah itu, sampel yang didapat dari raw sampling dilakukan penggantian. Proses ini disebut dengan bootstrap dan menghasilkan sampel bootstrap.

Tiap model selanjutnya dilatih secara independen hingga bisa memunculkan hasil. Keluaran akhir akan ditentukan dengan melihat prediksi mayoritas dari semua model. Sederhananya, hasil dari tiap model dikumpulkan, lalu dilihat manakah hasil yang menjadi mayoritas. Proses akhir ini dinamakan agregasi.

Kelebihan dan Kekurangan Random Forest

Random forest dapat dijalankan pada tugas klasifikasi sekaligus regresi. Selain itu, algoritma ini juga mampu menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi tinggi yang mudah dipahami. Jika diterapkan pada kumpulan dataset berskala besar, random forest akan bekerja secara efisien. Terlebih, saat dibandingkan dengan decision tree, metode ini sanggup memberikan hasil yang jauh lebih baik.

Sayangnya, kelebihan tersebut pun disertai dengan beberapa kelemahan. Untuk bisa menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi tinggi, diperlukan lebih banyak sumber daya dalam proses komputasi. Makin banyak sumber daya yang diperlukan, artinya makin banyak juga waktu yang diperlukan untuk bisa memprediksi hasil.

Kesimpulan

Dari penjelasan di atas, bisa disimpulkan bahwa pada dasarnya random forest dan decision tree merupakan dua tipe algoritma supervised learning yang berbeda. Meski begitu, keduanya tidak bisa dipisahkan. Sebab, random forest sendiri bisa memprediksi hasil dengan memanfaatkan beberapa decision tree yang saling berkaitan.

Penerapannya sendiri sangat luas. Sebab, algoritma ini bisa berjalan pada tugas klasifikasi maupun regresi. Bahkan mungkin Anda sudah memanfaatkannya dalam aktivitas sehari-hari. Salah satu contohnya yaitu untuk memprediksi selera pelanggan berdasarkan transaksi mereka sebelumnya. Ini akan sangat bermanfaat bagi Anda yang sedang menjalankan bisnis.

Mempelajari tentang algoritma, machine learning, dan data science secara general memang sangat relevan dalam kehidupan, terutama akhir-akhir ini. Dengan mempelajari data, Anda bisa mendapatkan berbagai informasi yang bermanfaat.

Ingin menerapkan algoritma untuk memudahkan berbagai macam aktivitas bisnis Anda? Algoritma Data Science School menyediakan pelatihan mengenai data science khusus untuk Anda para profesional di dunia kerja. Seluruh kelasnya dirancang untuk mudah diikuti, bahkan oleh mereka yang memiliki segudang aktivitas. Berminat? Untuk informasi selengkapnya, silakan klik di sini!