<![CDATA[Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) menghadapi risiko usaha yang berkaitan dengan faktor keuangan, operasional, dan pemasaran. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan risiko usaha UMKM menjadi kategori risiko rendah dan tinggi menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan berupa dataset sintetis UMKM dari Kaggle dengan jumlah 150.000 data berdasarkan pembagian data yang dilaporkan. Tahapan prapemrosesan meliputi pemeriksaan nilai yang hilang, transformasi data, serta pembentukan target Risk dari atribut Class. Kategori Growth dan Elite dipetakan sebagai risiko rendah, sedangkan Struggling dan Critical dipetakan sebagai risiko tinggi. Dataset dibagi secara terstratifikasi menjadi 120.000 data latih (80%) dan 30.000 data uji (20%). Model menggunakan 100 pohon keputusan dan dievaluasi melalui akurasi, precision, recall, F1-score, serta confusion matrix. Pengujian awal menghasilkan akurasi sebesar 100%, dengan precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 1,00 pada kedua kelas. Sebanyak 19.174 data risiko rendah dan 10.826 data risiko tinggi diklasifikasikan dengan benar. Namun, hasil tersebut belum dapat menunjukkan kemampuan generalisasi model karena atribut Class yang membentuk target masih digunakan sebagai prediktor, sehingga terjadi kebocoran informasi target. Oleh karena itu, klaim keberhasilan model belum dapat ditetapkan sebelum pelatihan dan pengujian ulang tanpa atribut Class. Penggunaan data sintetis juga membatasi penerapan temuan, sehingga diperlukan validasi pada data UMKM riil.]]>
