Analisis Performa Random Forest dalam Mengklasifikasikan Engagement Rate Konten Video Blora TV - Eko Diding Wahyudi; Adhika Pramita Widyassari (Indonesian Journal Publisher, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma Random Forest dalam mengklasifikasikan engagement rate konten video YouTube Blora TV serta mengidentifikasi faktor-faktor paling berpengaruh terhadap popularitas video. Data dikumpulkan dari kanal YouTube Blora TV sebanyak 125 video dengan delapan atribut utama meliputi durasi, waktu tonton, subscriber, estimasi pendapatan, dan rasio klik-tayang (CTR). Target klasifikasi dibagi menjadi tiga kategori popularitas berdasarkan waktu tonton, yaitu Low (Tidak Populer), Medium (Cukup Populer), dan High (Sangat Populer). Pra-pengolahan data mencakup pembersihan data, normalisasi fitur, dan pembagian data latih (60%) dan data uji (40%) menggunakan stratified split. Model Random Forest dikonfigurasi dengan 100 pohon dan kedalaman maksimal 10. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi testing sebesar 98,00%, F1-score tertimbang 97,90%, serta rata-rata validasi silang 5-lipat sebesar 98,40% dengan standar deviasi 1,96%. Analisis feature importance mengungkap bahwa waktu tonton (46,37%) merupakan faktor paling dominan, diikuti oleh subscriber (20,89%) dan CTR (18,84%). Model hanya melakukan satu kesalahan klasifikasi dari 50 data uji, yaitu video kelas High terprediksi sebagai Medium. Kendala utama terletak pada rendahnya recall kelas High (75%) akibat ketidakseimbangan kelas (hanya 7,2% video populer). Secara keseluruhan, Random Forest terbukti efektif, stabil, dan interpretabel dalam mengklasifikasikan engagement rate konten video Blora TV, serta layak dijadikan alat pendukung keputusan strategis berbasis data