Machine learning dengan metode random forest dapat membantu dalam klasifikasi
keselamatan penumpang kasus titanic survivor problem. Tugas Akhir ini bertujuan
untuk mengimplementasikan machine learning menggunakan model random forest
dalam memprediksi penumpang selamat pada tenggelamnya kapal titanic dengan
menggunakan bahasa pemograman python. Kemudian digunakan data historis
dalam klasifikasi keselamatan penumpang tersebut yang diperoleh dari kaggle.
Guna proses klasifikasi, dilakukan data split yakni 20% untuk test model dan 80 %
untuk train model, kemudian digunakan n_estimator saja sebagai tuning parameter
untuk model random forest dan tidak menggunakan hyperparameter tuning.
Implementasi random forest dengan menggunakan jupyter notebook dan library
python sckit-learn. Menampilkan seluruh hasil dari predictor gabungan yang
dihasilkan random forest dengan menggunakan confusion matrix dan berdasarkan
akurasi dari pengujian parameter untuk pengujian percobaan tuning parameter
untuk n_estimator. Penelusuran 5 dan 100 tree pada implementasi bahwa Tugas
Akhir ini memperoleh akurasi dengan 85% terprediksi benar dalam proses
pengujian yang telah dilakukan.