Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.307
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI Media Keperawatan Indonesia Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika SPIRIT JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Soeropati: Journal of Community Service Jurnal PkM MIFTEK Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI) Semanggi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Journal of Computers and its Applications Jurnal Suaka Insan Mengabdi
Muhammad Imron Rosadi
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

 1 
PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH SANTRI BARU Hidayah, Laelatul; Rosadi, Muhammad Imron
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5237

Abstract

Setiap tahun ajaran baru, setiap instansi pendidikan baik formal maupun nonformal melaksanakan proses penerimaan siswa secara rutin, termasuk Pondok Pesantren Ngalah yang membuka penerimaan santri baru dengan 2 gelombang. Namun, pelaksanaan penerimaan santri baru tersebut masih menghadapi kendala seperti jumlah santri baru yang melebihi kuota asrama yang tersedia. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu prediksi jumlah santri baru untuk membantu pihak pesantren dalam mengoptimalkan proses penerimaan santri baru. Penerapan algoritma random forest pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi jumlah santri baru. Hasil nilai akurasi, MAE dan MSE digunakan untuk mengukur kinerja dari algoritma random forest dan menentukan nilai parameter terbaik pada prediksi jumlah santri baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma random forest memiliki nilai akurasi yang tinggi yaitu sebesar 97,73% dalam memprediksi jumlah santri baru dan nilai MAE serta MSE yang sangat rendah, masing-masing sebesar 0,05 dan 0,18.
Co-Authors Abdul Majid Acitra, Rina Agus Prianto Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Ahmad Aminuddin Ahmad Reza Musthafa Ahmad Reza Musthafa, Ahmad Reza Ahmad Zulham Fahamsyah Havy Ahwan, Zainul Akmal Zaki Asaduddin Alhaji Sheku Sankoh Alhaji Sheku Sankoh, Alhaji Sheku Andari, Syamsiyah Yuli Dwi Arifin, Muhammad Reza Ariono, Raul Nazil Asaduddin, Akmal Zaki Asep Deddy Supriatna Aziz, Rifqy Fatah Al Bisri, M. Ali Cahya Bagus Sanjaya Dika, Dika Dwi Fitriyanto Dyah Rivani Efsari, Aqilla Nur Farhan, Moch Fathoni, Moch Rizky Al Fitri Arofiati Guruh Marhaenis Handoko Putro Hakim, Saila Najma Haq, Ahmad Thoriq Izzul Hidayah, Laelatul Jennifer Farihatul Bait Laili Cahyani Latif, Arkanudin Lukman Hakim Marwah, Sofa Lailatul Masitoh, Imas Misbach Munir Mochamad Hasyim Mulyani, Neng Cici Nasti, Elyanisa Maharani Ninuk Riswandari Nisrina, Sofia Bunga Prayoga, Resdi Hadi Prayoga, Resdi Hadi Purwitasari, Sofi Putri, Reinatha Aprilia Haryono Rahadiyan, Aristyo Rahman, Adi Arif Abdul Ramadan, Sahlan Sahrir Ramadhan, M Bintang Rizky Ramadhan, Raditya Pratika Ripaldi, Rifki Riska Amelia Rizka Amalia Ruhyana, Ruhyana Saputra, Tio Eka Siska Amelia, Siska Siti Muyasaroh Suastika Yulia Riska Tahratul Yovalwan Thoyibah, Zuhriya Ning TRI HANDOYO Yaumi, Sri Yuwana, Ilham