<![CDATA[Abstract: Under these conditions, at the Tanjung Tiram Port shipyard where the researcher conducted the research, various complaints were found related to ship repairs, such as port congestion during ship arrivals, cargo volume, dock availability, weather conditions, available slots at the port, and the number of available cranes. Based on these issues, the researcher will use the random forest method to determine the ship repair process at the Tanjung Tiram shipyard. This random forest method is capable of analyzing ship repair patterns and automatically recommending optimal decisions. The data used in this study comes from historical data from the Tanjung Tiram shipyard, which includes information such as cargo volume and dock availability. The purpose of this study is to apply the Random Forest algorithm to accurately predict ship repair durations based on these variables. Based on the test results, the Random Forest method has a higher level of predictive accuracy than conventional planning methods that still rely on technician experience or manual estimation. The test results show that in classification 3, the Accuracy value is 0.529, Precision is 0.333, and Recall is 0.143. For classification 1, the Accuracy value was 0.471, Precision was 0.429, and Recall was 0.857. The Random Forest method can be effectively applied in ship repair planning at the Tanjung Tiram shipyard by utilizing historical ship repair data such as cargo volume, dock availability, weather conditions, available slots, and the number of cranes. This algorithm is capable of building a predictive model that identifies repair needs and predicts repair times with a high degree of accuracy. Keywords: Ship Repair Planning, Random Forest, Web Abstrak: Dalam kondisi ini di galangan kapal Pelabuhan Tanjung Tiram tempat peneliti melakukan penelitian ditemukan berbagai keluhan terkait dengan perbaikan kapal seperti kepadatan pelabuhan saat kedatangan kapal, jumlah muatan, ketersediaan dermaga, kondisi cuaca, slot yang tersedia di pelabuhan dan jumlah crane yang tersedia. Berdasarkan permasalahan diatas, peneliti akan menggunakan metode random forest untuk menentukan proses refarasi kapal yang ada di galangan kapal Tanjung Tiram dimana metode random forest ini mampu menganalisis pola perbaikan kapal dan merekomendasikan keputusan optimal secara otomatis. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data historis galangan kapal Tanjung Tiram, yang mencakup informasi seperti jumlah muatan dan ketersediaan dermaga. Tujuan penelitian ini untuk menerapkan algoritma Random Forest untuk memprediksi durasi perbaikan kapal yang akurat berdasarkan variable-variabelnya. Berdasarkan hasil pengujian, metode Random Forest memiliki tingkat akurasi prediksi yang lebih tinggi dibandingkan metode perencanaan konvensional yang masih mengandalkan pengalaman teknisi atau estimasi manual. Dari hasil pengujian terlihat bahwa pada klasifikasi 3 nilai Accuracy sebesar 0.529, Precision sebesar 0.333 dan Recall sebesar 0.143. Untuk klasifikasi 1 nilai Accuracy sebesar 0.471, Precision sebesar 0.429 dan Recall sebesar 0.857. Metode Random Forest dapat diterapkan secara efektif dalam perencanaan reparasi kapal di galangan Tanjung Tiram dengan memanfaatkan data historis perbaikan kapal seperti jumlah muatan, ketersediaan dermaga, kondisi cuaca, slot yang tersedia dan jumlah crane. Algoritma ini mampu membangun model prediktif yang mengidentifikasi kebutuhan perbaikan dan memprediksi waktu reparasi dengan tingkat akurasi tinggi.Kata Kunci : Perencanaan Reparasi Kapal, Random Forest, Web. ]]>
