Perbandingan Naïve Bayes dan Random Forest Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah

Abstract

Indonesia menjadi negara yang memiliki banyak bahasa, selain Bahasa Indonesia yang dijadikan sebagai bahasa dalam berkomunikasi, disetiap daerah di Indonesia juga memiliki bahasa daerah masing-masing. Banyaknya bahasa yang dimiliki membuat masyarakat luar atau orang asing sulit dalam mengidentifikasi asal bahasa yang digunakan, tujuan peneliti melakukan penelitian untuk mengidentifikasi bahasa mengunakan metode naïve bayes dan random forest dari hasil identifikasi bahasa sesuai dengan teks dari bahasa Toraja, Kalimantan Dan Halmahera dengan mengunakan teknologi komputer marchine learning untuk menghitung nilai accuracy dari kedua metode tersebut dan melakukan perbandingan metode yang paling efektif untuk melakukan identifikasi bahasa. Hasil dari metode Naïve Bayes dalam melakukan identifikasi bahasa sangat Baik karena memperoleh nilai accuracy diatas 0,90 dibandingkan Random Forest hanya mendapatkan nilai accuracy dibawa 0,70. Dengan perhitungan confusion matrix, metode Naïve bayes lebih efektif dengan nilai accuracy 0,9922 dibandingkan dengan nilai accuracy random Forest 0,6544.