Penggunaan Random Forest di Algoritma Data Science

Bidang data science adalah salah satu bidang teknologi yang perkembangannya sangat dinasmis. Seiring berjalannya waktu selalu ada algoritma baru yang mengklaim dirinya sebagai yang terbaik. Tapi, ada satu algoritma yang berhasil mempertahankan popularitasnya dan menarik perhatian banyak orang karena kekuatannya Random Forest. 

Mungkin kedengarannya seperti nama band indie atau hutan ajaib di film Disney, tapi tau nggak Sahabat DQ? Algoritma ini adalah salah satu alat terpenting dalam bidang data science saat ini. Sama seperti hutan di dunia nyata yang terdiri dari banyak pohon, Random Forest bekerja dengan menggabungkan banyak "decision tree" untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan stabil. 

Ingin tahu seperti apa random forest dalam algoritma data science? Yuk, simak selengkapnya melalui pembahasan berikut ini!

1. Apa Itu Algoritma Random Forest?

Kalau kamu baru dengar istilah "Random Forest", tenang saja, kamu tidak sendirian. Random Forest adalah cara yang sangat elegan dan cerdas untuk membuat prediksi dari data yang kompleks. Untuk memahami algoritma ini, mari bayangkan dulu sebuah hutan.

Hutan terdiri dari banyak pohon, kan? Nah, setiap pohon di dalam hutan Random Forest adalah sebuah decision tree atau sebuah model yang memberikan "keputusan" berdasarkan data yang dimasukkan. Misalnya, anggap kamu bertanya ke banyak pohon di hutan ini, "Hari ini bakal hujan gak ya?" Masing-masing pohon akan memberikan jawabannya sendiri. Ada yang bilang iya, ada yang bilang tidak.

Random Forest kemudian bekerja dengan mengumpulkan semua pendapat dari pohon-pohon ini, lalu memilih jawaban yang paling banyak dipilih.

Sumber: medium.com/@roiyeho

Dalam dunia data science, Random Forest adalah salah satu bentuk ensemble learning yang menggabungkan beberapa model untuk memberikan prediksi akhir yang lebih baik. Algoritma ini menggunakan metode yang dikenal dengan bagging (singkatan dari bootstrap aggregating).

Bayangkan algoritma ini mengambil banyak sampel acak dari dataset besar, kemudian melatih decision tree pada tiap sampel tersebut. Setelah itu, hasil prediksi dari setiap pohon "digabung" untuk menghasilkan keputusan akhir. Inilah yang membuat Random Forest begitu handal. Algoritma ini bisa digambarkan seperti kumpulan penasehat yang bekerja sama untuk memberikan opini terbaik.

Random Forest punya keunggulan luar biasa karena dapat menangani dataset yang besar dan kompleks dengan berbagai fitur. Ketika semua pohon ini digabung, mereka memberikan prediksi yang lebih kuat daripada hanya menggunakan satu pohon. Ibaratnya, keputusan yang diambil bersama-sama oleh satu hutan penuh pohon ini pasti lebih bijaksana!

2. Mengapa Random Forest Populer di Data Science?

Random Forest itu layaknya selebriti di dunia algoritma. Banyak yang menyukainya karena beberapa alasan yang menarik. Salah satunya adalah ketahanannya terhadap overfitting. Kalau kamu pernah mendengar tentang overfitting, kamu pasti tahu ini adalah masalah besar di dunia data science, di mana model belajar terlalu banyak detail dari data training, sampai-sampai ia tidak bisa bekerja baik saat dihadapkan dengan data baru.

Ibarat orang yang hafal jawaban ujian kata demi kata tanpa mengerti artinya begitu ada pertanyaan yang sedikit berbeda, dia langsung kebingungan.

Nah, Random Forest membantu mengatasi masalah ini dengan cara yang unik. Alih-alih menggunakan satu decision tree yang bisa terlalu fokus pada detail spesifik data training, Random Forest membuat banyak pohon dengan sampel data yang berbeda-beda, lalu mengambil rata-rata atau voting dari hasil semua pohon itu. Dengan cara ini, Random Forest tidak hanya belajar dari dataset, tapi juga menjadi lebih bijak dalam membuat prediksi tanpa berlebihan.

Selain itu, Random Forest juga cukup tangguh dalam menghadapi data yang berisik, outlier, atau bahkan data yang hilang. Ini membuatnya serbaguna untuk berbagai masalah data, mulai dari analisis bisnis, deteksi penipuan, hingga aplikasi kesehatan. Kemampuannya yang tahan banting dan fleksibel menjadikan Random Forest pilihan favorit bagi banyak data scientist, terutama ketika mereka harus bekerja dengan data yang tidak sempurna.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

3. Bagaimana Random Forest Bekerja?

Sekarang kita masuk ke bagian yang lebih teknis, tapi tenang saja! Kita akan menyederhanakannya sehingga tetap seru untuk dipelajari. Jadi, bayangkan kita memiliki sebuah dataset besar, misalnya data pelanggan yang menggunakan layanan streaming musik.

Random Forest akan mengambil banyak sampel acak dari dataset ini, seperti ketika kamu mengambil segenggam popcorn dari mangkuk besar tidak semuanya sama, tapi mereka masih bagian dari keseluruhan.

Setelah mengambil sampel, Random Forest akan membuat beberapa decision tree berdasarkan sampel tersebut. Setiap pohon ini akan “belajar” dari sampelnya, dan pada setiap pembagiannya, pohon hanya akan mempertimbangkan subset dari fitur-fitur yang ada, yang juga dipilih secara acak. Idenya di sini adalah agar setiap pohon mempelajari hal-hal yang berbeda dari dataset, sehingga mereka tidak menjadi terlalu mirip satu sama lain.

Setelah semua pohon selesai dibangun, saatnya mereka bekerja bersama. Setiap pohon akan memberikan prediksi, dan Random Forest akan mengambil hasil voting untuk menghasilkan keputusan akhir. Untuk masalah klasifikasi, ia memilih label yang paling sering muncul di antara semua pohon, sedangkan untuk regresi, ia mengambil rata-rata nilai dari semua pohon. Ibaratnya, kalau kamu tidak yakin soal suatu masalah, kamu akan lebih percaya dengan jawaban dari banyak orang dibandingkan pendapat satu orang saja, kan?

4. Kelebihan dan Kekurangan Random Forest

Sekarang mari kita bicara soal kekuatan dan kelemahan Random Forest, karena seperti algoritma lainnya, tidak ada yang sempurna. Random Forest memiliki keunggulan utama dalam hal stabilitas dan akurasi. Karena terdiri dari banyak decision tree, ia tidak mudah terjebak pada detail-detail kecil yang tidak relevan, dan memberikan prediksi yang lebih stabil meskipun data kita penuh dengan kebisingan atau ketidakpastian.

Ini mirip dengan proses mengambil keputusan kelompok, di mana pendapat individu yang ekstrem atau salah bisa dengan mudah dinetralisir oleh mayoritas.

Namun, Random Forest bukan tanpa kelemahan. Salah satu tantangannya adalah pada saat pelatihan, algoritma ini membutuhkan daya komputasi yang besar. Membangun banyak pohon keputusan tentu memerlukan waktu dan sumber daya. Untuk proyek-proyek besar dengan dataset yang sangat besar, ini bisa menjadi masalah, terutama jika kita membutuhkan hasil yang cepat. Selain itu, interpretasi hasil dari Random Forest tidak sesederhana decision tree tunggal, sehingga memahami “mengapa” model memberikan prediksi tertentu bisa menjadi tantangan.

5. Aplikasi Random Forest dalam Kehidupan Nyata

Random Forest telah menemukan rumahnya di berbagai bidang aplikasi. Di sektor kesehatan, algoritma ini digunakan untuk memprediksi kemungkinan seseorang terkena penyakit tertentu berdasarkan riwayat medis mereka. Bayangkan saja, sebuah algoritma yang dapat membantu dokter menentukan risiko penyakit jantung atau diabetes hanya dengan memasukkan beberapa parameter seperti usia, berat badan, dan riwayat keluarga. Keren, bukan?

Sumber: Tirto.id

Di sektor keuangan, Random Forest banyak digunakan untuk mendeteksi penipuan. Sistem bank dapat menganalisis pola transaksi nasabah dan menentukan mana yang mencurigakan. Algoritma ini belajar dari ribuan pola transaksi, sehingga dapat menemukan hal-hal ganjil yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia.

Di e-commerce, Random Forest digunakan dalam sistem rekomendasi untuk memprediksi produk mana yang mungkin kamu beli berdasarkan preferensi kamu di masa lalu. Pikirkan tentang ketika kamu berbelanja di sebuah platform online dan tiba-tiba melihat produk yang "ngena banget" di wishlist-mu, itu adalah salah satu keajaiban dari Random Forest yang bekerja di belakang layar.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

6. Kapan Harus Menggunakan Random Forest?

Pertanyaan yang bagus adalah, kapan sebaiknya kita menggunakan Random Forest? Jawabannya adalah ketika kita memiliki dataset yang besar dan kompleks, serta membutuhkan model yang tangguh dalam hal akurasi dan stabilitas. Random Forest adalah pilihan yang tepat ketika data kita memiliki banyak fitur dan potensi untuk overfitting tinggi. Algoritma ini juga sangat baik ketika kita berhadapan dengan data yang memiliki missing values atau outlier yang mengganggu.

Namun, jika kamu butuh prediksi instan atau bekerja dengan aplikasi real-time, Random Forest mungkin bukan pilihan terbaik karena waktu komputasinya yang cukup lama. Dalam situasi seperti ini, model yang lebih ringan seperti decision tree tunggal atau regresi linear mungkin lebih sesuai.

Jadi, apa yang membuat Random Forest begitu menarik dalam dunia data science? Jawabannya adalah kombinasi antara kekuatan prediksi, stabilitas, dan kemampuannya untuk mengatasi berbagai masalah data yang rumit. Random Forest layaknya pahlawan super yang punya banyak kekuatan, tapi juga beberapa kelemahan yang harus dipertimbangkan.

Bagi pemula yang ingin belajar lebih lanjut tentang algoritma ini, ada baiknya mulai dari dasar-dasar decision tree terlebih dahulu, karena memahami pohon keputusan akan mempermudah kamu untuk memahami hutan yang lebih besar.

Tertarik untuk menjadi Data Scientist handal di era yang serba canggih ini, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk jenjang karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari