Implementasi Model Machine Learning Untuk Klasifikasi Dan Prediksi Pada Dataset Bunga Iris - Abdurahman; Alda Ailsa Alvita; Indika Saputra; Kamil Haedar; Muhammad Ario Ardhi; Muhammad Edria Zaiz Faidullah; Muhammad Fahmi Alfarizi (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
− Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan berbagai model machine learning dalam menganalisis dataset Iris, termasuk Logistic Regression, Random Forest, dan Linear Regression. Dataset Iris digunakan karena sifatnya yang sederhana namun mencakup masalah klasifikasi dan regresi. Proses melibatkan preprocessing data, seperti scaling fitur, serta pembagian dataset menjadi data latih dan data uji. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, confusion matrix, mean squared error (MSE), dan R-squared (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua model mencapai performa sempurna pada tugas klasifikasi, dengan akurasi 100% dan confusion matrix yang hanya menunjukkan prediksi benar. Model Linear Regression juga menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nilai R² = 1.00, mengindikasikan kemampuan untuk menjelaskan seluruh variasi data. Korelasi antar variabel mengungkapkan bahwa fitur petal memiliki pengaruh lebih signifikan dibandingkan fitur sepal dalam membedakan spesies. Visualisasi hasil prediksi menunjukkan pola distribusi nilai aktual dan prediksi yang hampir identik.