TRAINING MENYUSUN MODEL PREDIKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Deskripsi
Algoritma Random Forest dikenal luas dalam dunia data science karena kemampuannya menangani data dengan variabel kompleks secara akurat dan efisien. Algoritma ini bekerja dengan membangun sejumlah pohon keputusan (decision trees) dan menggabungkan hasilnya untuk meningkatkan akurasi prediksi. Dalam praktiknya, Random Forest digunakan pada berbagai industri, mulai dari keuangan hingga kesehatan, untuk mendeteksi risiko, klasifikasi pelanggan, dan prediksi hasil bisnis. Menurut publikasi Data Mining and Knowledge Discovery oleh Springer (2022), Random Forest terbukti unggul dalam mengatasi overfitting serta tetap memberikan performa stabil bahkan pada data tidak terstruktur, menjadikannya salah satu metode paling andal untuk pemodelan prediktif.
