random forest adalah
Both bagging and random forests have proven effective on a wide range of different Hasil dari penelitian ini, algoritma yang memiliki kinerja terbaik untuk klasifikasi adalah algoritma random forest dengan syarat menggunakan shuffle sampling. Random Forest adalah algorima pembelajaran mesin berbasis pohon yang memanfaatkan kekuatan beberapa pohon keputusan untuk membuat keputusan. Instead of learning a simple problem, we’ll use a real-world dataset split into a training and testing set. Ini karena Random Forest menggabungkan hasil dari Random Forest adalah algoritma machine learning yang menggabungkan keluaran dari beberapa decision tree untuk mencapai satu hasil. Dec 2, 2021 · Dalam machine learning, istilah ensemble learning, bagging, dan boosting seringkali muncul dan sering sulit dipahami oleh pemula. Untuk banyak kumpulan data, ini menghasilkan pengklasifikasi yang sangat akurat . It is also one of the most-used algorithms, due to its simplicity and diversity (it can be used for both classification and regression tasks). Berikut ini adalah postingan artikel kamus teknis bidang teknik teknologi Keinsinyuran yang menjelaskan tentang pembahasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata random forest berdasarkan dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya yang sudah Kami rangkum dan kumpulkan. Disinilah algoritma random forest muncul. Jan 3, 2024 · Step 1: In the Random forest model, a subset of data points and a subset of features is selected for constructing each decision tree. We use the dataset below to illustrate how to build a random forest The Random Forest Classifier. Algoritma ini sering digunakan karena menawarkan hasil yang baik bahkan tanpa penyetelan hyperparameter. Each individual tree in the random forest spits out a class prediction and the class with the most votes becomes our model’s prediction (see figure below). Ketika sampel bootstrap dibangun Random Forest adalah kombinasi dari masing .Tahapan-tahapan yang akan dilakukan adalah analisis deskriptif dan penanganan data, pembagian data latih dan data uji, pemodelan dengan Random Forest serta evaluasi model. y = b0 + x1*b1 + x2*b2 +. For classification tasks, the output of the random forest is the class selected by most trees. May 26, 2020 · Konsep Decision Tree & Random Forest. It is widely used for classification and regression predictive modeling problems with structured (tabular) data sets, e. Ini berjalan secara efisien pada database besar. Each individual tree in the random forest spits out a class prediction and the class with the most votes becomes our model’s prediction (see figure below). Artikel ini akan menjelaskan ketiga istilah tersebut dengan sederhana dan mudah dipahami. Manfaat utama dari penggunaan decision tree adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simple, sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari Mar 10, 2019 · Untuk saat ini. Sesuai namanya, Forest atau 'hutan' dibentuk dari banyak tree (pohon) yang diperoleh melalui proses bagging atau bootstrap aggregating. setidaknya saya harap pembaca memahami dasarnya (basic-nya) dulu bahwa random forest adalah teknik yang bisa diaplikasikan untuk melakukan klasifikasi dengan akurasi yang tinggi. , hk (x) dan menggunakan training set yang berasal dari distribusi random vektor X dan Y. Its ease of use and flexibility have fueled its adoption, as it handles both classification and regression problems. A random forest consists of multiple random decision trees. How Random Forest Classification works Random Forest adalah algoritma yang hebat, baik untuk masalah klasifikasi maupun regresi, untuk menghasilkan model prediktif. Step 3: Each decision tree will generate an Jul 16, 2022 · Berikut ini adalah postingan artikel kamus teknis bidang teknik teknologi Keinsinyuran yang menjelaskan tentang pembahasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata random forest berdasarkan dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya yang sudah Kami rangkum dan kumpulkan. Namun seringkali, single tree tidak cukup untuk memberikan hasil yang efektif. Kekuatan terbesar dari algoritme adalah ia mengandalkan kumpulan banyak prediksi (pohon) daripada Random Forest adalah algoritma machine learning yang memanfaatkan konsep ensemble learning dengan membangun sejumlah besar pohon keputusan (decision trees) yang saling independen. Metode penggunaan data yang digunakan pada penelitian ini adalah studi literatur dan filtering data. + xn*bn. Random Forest adalah algoritma machine learning yang menggabungkan beberapa pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. The simulation showed that the best condition achieved when the size of random forest is 500 and the sample size of X is 4. Instead of learning a simple problem, we’ll use a real-world dataset split into a training and testing set. Peningkatan Akurasi ini adalah hasil dari beberapa aspek seperti agregasi bootstrap dan karena hanya sebagian fitur yang akan digunakan di setiap pemisahan, hal ini membantu mengurangi korelasi dan mengurangi pemasangan berlebih. Gradient Boosting.4. Evaluasi performa random forest pada hasil model dari 10-fold cross validation No Parameter Nilai 1. Pertama, tersebut akan memusatkan random forest yang didalamnya terdapat classifier yang dinyatakan dengan h1(x), h2(x), . Hyperparameter defaultnya sudah memberikan hasil yang bagus dan sistemnya bagus dalam menghindari overfitting. Ini berjalan secara efisien pada database besar. Salam Indonesia Belajar!!! Classification dengan Random Forest | Hutan Acak. Konsep Decision Tree & Random Forest.4. Step 1: In the Random forest model, a subset of data points and a subset of features is selected for constructing each decision tree. Konsep dari decision tree adalah mengubah data menjadi aturan-aturan keputusan. The random forest algorithm is an extension of the bagging method as it utilizes both bagging and feature randomness to create an uncorrelated forest of decision trees. For regression tasks, the mean or average prediction Dengan kata lain, Random Forest adalah teknik penambangan data dan pembelajaran mesin yang diawasi dan kuat, namun relatif sederhana. Dan mayoritas linear sampling See full list on rifqimulyawan. Jul 17, 2020 · Menerapkan Random Forest dengan RStudio. Metode penggunaan data yang digunakan pada penelitian ini adalah studi literatur dan filtering data. Sekarang mari kita lihat bagaimana Random Forest akan menyelesaikan masalah yang sama." - Sumber: Dailyhunt. Aug 2, 2022 · Random Forest (hutan acak) adalah teknik pembelajaran ensemble yang menggabungkan kekuatan dari beberapa decision tree untuk membuat model yang lebih akurat dan tahan terhadap kesalahan. .Video ini adalah video keenambelas, dari video berseri atau playlist bertema Bela A random forest classifier. Selanjutnya kita coba mengaplikasikannya untuk memecahkan permasalahan yang nyata. Ensemble learning adalah cara sebuah algoritma mempelajari data dengan menggunakan kombinasi dari beberapa algoritma atau Salam Indonesia Belajar!!! Classification dengan Random Forest | Hutan Acak.. Menerapkan Random Forest dengan RStudio. Untuk melanjutkan membaca silakan klik tombol di bawah ini. Random Forest Hyperparameter # 7: max_features. Pertama, tersebut akan memusatkan random forest yang didalamnya terdapat classifier yang dinyatakan dengan h1(x), h2(x), .e. Simply put, n random records and m features are taken from the data set having k number of records. Kelebihan dan Kekurangan Random Forest. Ini memungkinkan identifikasi cepat dan otomatis informasi relevan dari kumpulan data yang sangat besar. Ini dapat menangani ribuan variabel input tanpa penghapusan variabel.com) (PDF, 121 KB), generates a random subset of features May 5, 2023 · Random Forest adalah salah satu model ensemble learning, yaitu menggabungkan banyak model untuk mempelajari data, pada kasus Random Forest, model yang banyak digabungkan adalah Decision Tree Sep 17, 2022 · Random Forest: Pengertian, Makna, Contoh + Pembahasannya! Berikut ini adalah postingan artikel kategori Data Management yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata random forest berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya. First, each tree is built on a random sample from the original data. Perhatikan gambar di bawah ini. dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil dari penerapan algoritma Random Forest dalam melakukan klasifikasi sengketa komplain pelanggan KAI Access dan mengetahui akurasi dari algoritma Random Forest dalam melakukan klasifikasi. . Ini menyerupai jumlah fitur maksimum yang disediakan untuk setiap pohon di hutan acak. Ini dapat menangani ribuan variabel input tanpa penghapusan variabel. Penggunaan pohon (tree) yang semakin banyak akan mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan menjadi lebih baik. Algoritma ini merupakan bentuk ensemble learning, yang berarti menggabungkan beberapa model prediktif yang lebih sederhana untuk mencapai prediksi yang lebih akurat dan stabil. Random Forest memliki kelebihan sebagai berikut [11]: 1. Recall 0,854 4. Penelitian ini mengkaji hal tersebut. Area dari penelitian ini adalah mengetahui perbedaan performance klasifikasi pada algoritma C4. Namun orang harus selalu berhati-hati tentang waktu komputasi karena memiliki Random Forest yang tidak dipadukan dapat menyebabkan konsumsi komputasi yang Bagging is an ensemble algorithm that fits multiple models on different subsets of a training dataset, then combines the predictions from all models. Random forests are an ensemble method, meaning they combine predictions from other models. Dataset dapat diakses pada tautan berikut. The basic idea behind this is to combine multiple decision trees in determining the final output Seperti yang Anda lihat, Random Forest memiliki skor 81,5% dibandingkan dengan skor Decision Tree 72,2%. Simak penjelasannya di sini! Sep 21, 2022 · Random Forest adalah algoritma machine learning yang fleksibel dan mudah digunakan yang menghasilkan, bahkan tanpa menggunakan banyak parameter sehingga relatif menghasilkan hasil. Sederhana dan mudah diparalelkan. Next, we’ll build a random forest in Python using Scikit-Learn.Perhatikan gambar di bawah ini. Setiap tree pada Random Forest akan mengeluarkan prediksi kelas. Advantages and Disadvantages. Konsep dari decision tree adalah mengubah data menjadi aturan-aturan keputusan. Simply put, n random records and m features are taken from the data set having k number of records. Proses untuk membangun Random Forest adalah sebagai berikut [11]: 1. Random forest adalah suatu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi data dalam jumlah yang besar. Key words: driver analysis, random forest, variable importance. Terakhir, kita akan mengamati efek dari hyperparameter max_features . Klasifikasi random forest dilakukan melalui penggabungan pohon ( tree) dengan melakukan training pada sampel data yang dimiliki. Random Forest untuk Klasifikasi. We use a test set as an estimate of how the model will perform on new data which also lets us determine how much the model is overfitting.com) (PDF, 121 KB), generates a random subset of features Random Forest adalah salah satu model ensemble learning, yaitu menggabungkan banyak model untuk mempelajari data, pada kasus Random Forest, model yang banyak digabungkan adalah Decision Tree Gambar 2. Trees in the forest use the best split strategy, i. Lalu apa itu random forest ? Dikutip dari IBM, random forest adalah algoritma yang menggabungkan hasil ( output ) dari beberapa decision tree untuk mencapai satu hasil yang lebih akurat. Pada intinya, teknik ini menggunakan prinsip pembelajaran decision tree dan bagging untuk mengatasi keterbatasan decision tree tunggal, terutama overfitting.e. Dataset yang akan digunakan pada contoh ini adalah data PIMA Indian Diabetes Database. Next, we’ll build a random forest in Python using Scikit-Learn. Feature randomness, also known as feature bagging or “ the random subspace method ” (link resides outside ibm. data as it looks in a spreadsheet or database table. Dengan kata lain, Random Forest adalah teknik penambangan data dan pembelajaran mesin yang diawasi dan kuat, namun relatif sederhana. In this research, we worked with simulation to know the size of random forest which give higher accuration and more stabil. RMSE 0,4609 8. It is an ensemble method, meaning that a random forest model is made up of a large number of small decision trees, called estimators, which each produce their own predictions. masing teknik pohon keputusan yang ada, lalu . The random forest algorithm is an extension of the bagging method as it utilizes both bagging and feature randomness to create an uncorrelated forest of decision trees. Selain itu, ini adalah indikator yang cukup bagus tentang pentingnya hal itu diberikan ke fitur Anda. Dalam mela kukan proses Random Forest adalah metode yang sangat berguna karena interpretabilitasnya, pemilihan fitur otomatis, dan kemampuannya untuk mengurangi bias dengan menggunakan beberapa pohon keputusan. Setiap pohon dalam forest ini digunakan untuk melakukan prediksi, dan hasil prediksi dari semua pohon digabungkan untuk mendapatkan hasil akhir. Ini juga merupakan salah satu algoritma yang paling banyak digunakan, karena kesederhanaan dan keragamannya (dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi). Tingkat Ketepatan Tinggi: Salah satu kelebihan utama adalah kemampuannya menghasilkan model yang memiliki tingkat ketepatan yang tinggi dalam pemodelan klasifikasi dan regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pertama, berdasarkan evaluasi model, nilai akurasi klasifikasi dalam Ada banyak batas yang bisa memisahkan kelas-kelas tersebut, tetapi hanya ada satu batas yang dapat memaksimalkan margin atau jarak antar kelas. Jika diartikan ke dalam bahasa Indonesia artinya adalah teknik regresi ala hutan acak, cukup unik namanya memang. Karena prediksi Random Forest adalah rata-rata pohon, rumus untuk prediksi rata-rata adalah sebagai berikut: dimana J adalah jumlah pohon di hutan. Algoritma kedua yang wajib kamu pelajari di tahun 2021 adalah algoritma random forest. Random Forest Logic. Pada penelitian ini, driver analysis dilakukan dalam rangka memperbaiki kinerja produk Z, yaitu mengenai kesediaan seseorang membeli produk Z. Gradient boosting trees can be more accurate than random forests. Random forest adalah suatu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi data dalam jumlah yang besar. Simak penjelasannya di sini! Random Forest adalah algoritma machine learning untuk pengklasifikasian data set dalam jumlah besar dengan kumpulan tree decision tree. . Random Forest is a popular and effective ensemble machine learning algorithm. Penggunaan tree yang semakin banyak akan mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan menjadi Fitur dan Keunggulan Random Forest: Ini adalah salah satu algoritma pembelajaran paling akurat yang tersedia. Say there are M features or input variables.Selanjutnya kita coba mengaplikasikannya untuk memecahkan permasalahan yang nyata. ROC Area 0,778 Table 3. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya Random forest adalah kumpulan pohon keputusan, secara acak memilih satu set parameter dan membuat pohon keputusan untuk setiap set parameter yang dipilih. 3. Mar 10, 2022 · Random forest adalah salah satu algoritma machine learning. Ada tiga poin utama dalam metode . Seperti yang saya sebutkan sebelumnya Random forest adalah kumpulan pohon keputusan, secara acak memilih satu set parameter dan membuat pohon keputusan untuk setiap set parameter yang dipilih. Algoritma decision tree cukup mudah dipahami dan diinterpretasikan. Ini juga merupakan salah satu algoritma yang paling banyak digunakan, karena kesederhanaan dan keragamannya (dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi). Lalu apa itu random forest ? Dikutip dari IBM, random forest adalah algoritma yang menggabungkan hasil ( output ) dari beberapa decision tree untuk mencapai satu hasil yang lebih akurat. Its ease of use and flexibility have fueled its adoption, as it handles both classification and regression problems. Saya mulai dengan mengidentifikasi baris dengan kesalahan prediksi absolut terendah dan tertinggi dan akan mencoba melihat apa yang menyebabkan perbedaan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui ukuran random forest dan ukuran contoh peubah When doing regression, it takes the mean of the values in each box. Two types of randomnesses are built into the trees. "Random Forest adalah pengklasifikasi yang berisi pohon keputusan berbeda di berbagai subkumpulan dari kumpulan data tertentu dan mengambil tipikal untuk meningkatkan ketepatan perseptif dari kumpulan data itu. Salah satu keunggulan random forest untuk model regresi adalah kemampuannya untuk menangani data yang kompleks dengan baik, serta mengurangi risiko overfitting yang sering terjadi pada pohon keputusan tunggal. Random forest merupakan kombinasi dari masing – masing pohon (tree) dari model Decision Tree yang baik, dan kemudian dikombinasikan ke dalam satu model. The random forest algorithm can be described as follows: Say the number of observations is N. Algoritma ini merupakan bagian dari keluarga algoritma ensemble learning… 4. These N observations will be sampled at random with replacement. Random Forest adalah algoritma supervised learning yang dikeluark an oleh Breiman pada tahun 2001 (Louppe, 2014). data tersebut dapat di- download pada https What is random forest? Random forest is a commonly-used machine learning algorithm, trademarked by Leo Breiman and Adele Cutler, that combines the output of multiple decision trees to reach a single result. Random forest adalah salah satu teknik yang berbasis pada kumpulan decision tree.5, random forest, SVM dan naive bayes dalam mengklasifikasikan data. Bukan hanya itu, random forest juga relatif simpel dan penggunaannya pun luas, bisa diterapkan pada model klasifikasi maupun regresi. Terakhir, kita akan mengamati efek dari hyperparameter max_features . , hk (x) dan menggunakan training set yang berasal dari distribusi random vektor X dan Y. Random forests or random decision forests is an ensemble learning method for classification, regression and other tasks that operates by constructing a multitude of decision trees at training time. Evaluasi performa random forest pada hasil model dari penggunaan seluruh data Metode yang digunakan adalah Regresi Logistik dan Random Forest dimana masing-masing diterapkan skema cross validation (CV), yaitu stratified 5-fold CV, skema under sampling, oversampling dan Jika Anda awam tentang R, silakan klik artikel ini. Random Forest adalah metode ensemble learning untuk melakukan klasifikasi, regresi serta tugas-tugas lainnya melalui pembangunan pohon keputusan (decision tree) dan menyediakan output sebagai kelas yang merupakan mode atau mean dari pohon individu yang mendasarinya. Random forest merupakan salah satu algoritma machine learning yang umum digunakan oleh data scientist, khususnya dalam permasalahan klasifikasi dan regresi. Each of the smaller models in the random forest ensemble is a decision tree. Random forest memiliki kelebihan dan kekurangan yang sama dengan decision tree, namun juga memiliki keserbagunaan dan keuntungan. For classification tasks, the output of the random forest is the class selected by most trees. Lebih cepat dari pada Bagging dan Boosting. Untuk melanjutkan membaca silakan klik tombol di bawah ini. Akurasi 71,6087 % 2. Ini menyerupai jumlah fitur maksimum yang disediakan untuk setiap pohon di hutan acak. Untuk banyak kumpulan data, ini menghasilkan pengklasifikasi yang sangat akurat . Feature randomness, also known as feature bagging or “ the random subspace method ” (link resides outside ibm. Random Forest adalah metode ensemble learning untuk melakukan klasifikasi, regresi serta tugas-tugas lainnya melalui pembangunan pohon keputusan (decision tree) dan menyediakan output sebagai kelas yang merupakan mode atau mean dari pohon individu yang mendasarinya. Random forest memiliki kelebihan dan kekurangan yang sama dengan decision tree, namun juga memiliki keserbagunaan dan keuntungan. Random Forest (hutan acak) adalah teknik pembelajaran ensemble yang menggabungkan kekuatan dari beberapa decision tree untuk membuat model yang lebih akurat dan tahan terhadap kesalahan. Disinilah algoritma random forest muncul. Dari sini, mungkin pembaca bisa menebak, bahwa teknik ini masih bersaudara dengan Metode penelitian yang digunakan adalah pemodelan klasifikasi random forest multikelas.Penggunaan tree yang semakin banyak akan mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan menjadi Fitur dan Keunggulan Random Forest: Ini adalah salah satu algoritma pembelajaran paling akurat yang tersedia. Metode random forest yang memiliki karakteristik tersendiri yang juga merupakan ciri khusus dari metode ini. Step 3: Each decision tree will generate an Sadrach Pierre. Kita tahu bahwa hutan acak memilih beberapa sampel acak dari fitur untuk menemukan pemisahan terbaik. . Random forest is an extension of bagging that also randomly selects subsets of features used in each data sample. MAE 0,351 7. Berikut ini adalah postingan artikel literasi kategori Data Management yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata random forest berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya. Algoritma sederhana Random Forest. Ini memungkinkan identifikasi cepat dan otomatis informasi relevan dari kumpulan data yang sangat besar. Random forest adalah metode dalam machine learning untuk melakukan pengklasifikasian data dengan mengeluarkan beberapa pohon keputusan secara acak. kemudian digabung dan dikombinasikan kedalam . Random forest merupakan kombinasi dari masing – masing pohon (tree) dari model Decision Tree yang baik, dan kemudian dikombinasikan ke dalam satu model. First, each tree is built on a random sample from the original data. We use the dataset below to illustrate how to build a random forest Jun 12, 2019 · The Random Forest Classifier. equivalent to passing splitter="best" to the underlying Random Forest. Random Forest adalah algorima pembelajaran mesin berbasis pohon yang memanfaatkan kekuatan beberapa pohon keputusan untuk membuat keputusan. Algoritma ini digunakan untuk regresi, klasifikasi, dan mendiagnosis data, tetapi ada saat-saat tertentu untuk menghindari penggunaannya. Jul 26, 2022 · Random forest adalah metode dalam machine learning untuk melakukan pengklasifikasian data dengan mengeluarkan beberapa pohon keputusan secara acak. Random forest adalah jenis algoritma machine learning yang menggabungkan banyak penggolong (classifiers) untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan stabil. Random forests can be used for solving regression (numeric target variable) and classification (categorical target variable) problems. For regression tasks, the mean or average prediction Random Forest adalah algoritma machine learning yang memanfaatkan konsep ensemble learning dengan membangun sejumlah besar pohon keputusan (decision trees) yang saling independen. Data yang digunakan dalam menerapkan Naïve Bayes Classffication pada R adalah data Social_Network_Ads dataset. Random forest is a flexible, easy-to-use machine learning algorithm that produces, even without hyper-parameter tuning, a great result most of the time. Because we train them to correct each other’s errors, they’re capable of capturing complex patterns in the data. setidaknya saya harap pembaca memahami dasarnya (basic-nya) dulu bahwa random forest adalah teknik yang bisa diaplikasikan untuk melakukan klasifikasi dengan akurasi yang tinggi. Manfaat utama dari penggunaan decision tree adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simple, sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari Untuk saat ini. Namun seringkali, single tree tidak cukup untuk memberikan hasil yang efektif.g. Second, at each tree node, a subset of features are randomly selected to generate the best split. Random Forest adalah algoritma machine learning yang fleksibel dan mudah digunakan yang menghasilkan, bahkan tanpa menggunakan banyak parameter sehingga relatif menghasilkan hasil. Random forest, like its name implies, consists of a large number of individual decision trees that operate as an ensemble. Namun sebelum memahami algoritma ini, ada beberapa istilah yang harus kamu ketahui. A random forest is a meta estimator that fits a number of decision tree classifiers on various sub-samples of the dataset and uses averaging to improve the predictive accuracy and control over-fitting.Video ini adalah video keenambelas, dari video berseri atau playlist bertema Bela A random forest classifier. Kita tahu bahwa hutan acak memilih beberapa sampel acak dari fitur untuk menemukan pemisahan terbaik. We use a test set as an estimate of how the model will perform on new data which also lets us determine how much the model is overfitting. Random Forest biasa digunakan untuk menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan klasif ikasi, regresi, dan sebagainya.3. Table 2. Teknik ini membangun pohon keputusan mulai dari simpul akar sampai simpul daun dengan mengambil atribut secara random forest and sample size of X. Step 2: Individual decision trees are constructed for each sample. Relatif kuat tehadap outliers dan noise. Pada intinya, teknik ini menggunakan prinsip pembelajaran decision tree dan bagging untuk mengatasi keterbatasan decision tree tunggal, terutama overfitting. suatu model.