Penerapan Metode Random Forest Untuk Klasifikasi Varian Minuman Kopi di Kedai Kopi Konijiwa Bantaeng

Abstract

Random Forest (RF) adalah metode yang dapat meningkatkan hasil akurasi dalam membangkitkan atribut untuk setiap node yang dilakukan secara acak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi metode RF dalam memprediksi varian minuman kopi di kedai Konijiwa Bantaeng yang paling diminati pelanggan. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa model dengan error klasifikasi terkecil adalah dengan menggunakan mtry 2 dan ntree 500. Model yang dihasilkan dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix dimana diperoleh bahwa varian minuman kategori coffee based lebih diminati daripada signature coffee dengan nilai akurasi sebesar 94,12%.