<![CDATA[Penelitian ini berjudul “Prediksi Jumlah Order Driver Gojek Menggunakan Algoritma Random Forest Regression”. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah order driver Gojek berdasarkan beberapa faktor yang berkaitan dengan aktivitas kerja driver. Variabel yang digunakan meliputi durasi kerja dan jam online, sedangkan jumlah order digunakan sebagai variabel target. Data penelitian diperoleh melalui kuesioner terhadap driver Gojek.Metode yang digunakan adalah Random Forest Regression, yaitu metode machine learning yang menggabungkan beberapa decision tree untuk menghasilkan prediksi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembagian data menjadi data training dan testing dengan perbandingan 70:30, pembangunan model, serta proses prediksi. Kinerja model dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengetahui tingkat kesalahan prediksi terhadap data aktual.Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest Regression dapat digunakan untuk memprediksi jumlah order driver Gojek berdasarkan variabel yang digunakan dalam penelitian. Hasil evaluasi model melalui nilai RMSE, MAE, dan MAPE menunjukkan tingkat kemampuan model dalam menghasilkan prediksi jumlah order. Model yang dihasilkan dapat memberikan estimasi jumlah order berdasarkan kondisi kerja driver sehingga dapat menjadi informasi pendukung dalam memahami pola jumlah order yang diperoleh driver Gojek.]]>
