Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Jendela Matematika

Implementasi Metode Random Forest pada Kategori Konten Kanal Youtube Mahmuda, Siti
JURNAL JENDELA MATEMATIKA Vol. 2 No. 01 (2024): Jurnal Jendela Matematika: Edisi Januari 2024
Publisher : CV. Jendela Edukasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57008/jjm.v2i01.633

Abstract

Random Forest adalah metode klasifikasi ensemble dalam algoritma pembelajaran mesin. Metode klasifikasi ensemble bertujuan untuk meningkatkan akurasi model dan kinerja klasifikasi. Berdasarkan ukuran akurasi, Random Forest menunjukkan performa terbaik diantara metode klasifikasi yang ada, seperti Support Vector Machine (SVM) dan AdaBoost. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode klasifikasi Random Forest pada kategori konten kanal Youtube. Variabel prediktor klasifikasi adalah jumlahsubscribers, jumlah video, jumlah penayangan video, dan lama kanal Youtube. Metode Random Forest menunjukkan jumlah pohon yang dipilih adalah 100 dan mtry adalah 1. Jumlah subscribers merupakan variabel yang paling berpengaruh dalam pengkategorian konten kanal Youtube dengan tingkat kepentingan sebesar 19,04%. Akurasi klasifikasi yang dihasilkan sebesar 77,27%.