Penerapan Random Forest untuk Identifikasi Tipe Kepribadian: Studi Kasus Klasifikasi Introvert dan Extrovert - Fauzan Azim; Doni Iskandar Rotama Sihaloho; Muhammad Rizki; Afdanil Hidayat Alghifary; Husnul Qadri Habibullah; Harya Jaya Kusuma; Rahmad Gunawan (Coding: Journal of Computing and Software Engineering, 2025)
Pengelompokan tipe kepribadian menjadi salah satu cara penting untuk memahami bagaimana individu berinteraksi dalam konteks sosial. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan algoritma pembelajaran mesin dalam membedakan individu ke dalam dua kategori kepribadian utama: introvert dan ekstrovert, berdasarkan indikator perilaku sosial yang dapat diukur secara kuantitatif. Dataset yang digunakan mencakup 2.900 observasi dengan variabel-variabel seperti durasi waktu yang diluangkan secara mandiri, frekuensi partisipasi dalam kegiatan sosial, tingkat interaksi di luar lingkungan rumah, serta jumlah teman dalam jaringan sosial. Sebelum analisis, data mengalami proses pra-pemrosesan yang meliputi konversi variabel kategorikal menjadi bentuk numerik dan penskalaan fitur numerik agar seragam. Model klasifikasi yang digunakan adalah Random Forest Classifier dengan parameter baku, yang divalidasi menggunakan pembagian data latih dan uji melalui teknik stratified split untuk menjaga keseimbangan distribusi kelas. Hasil evaluasi menunjukkan performa model yang baik, dengan tingkat akurasi sebesar 90,86% dan F1-Score mencapai 91,03%. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan berbasis pembelajaran mesin, terutama model ensemble seperti Random Forest memiliki potensi besar dalam mengidentifikasi ciri kepribadian melalui pola perilaku sosial yang terekam.