Model Klasifikasi Tingkat Kerusakan Jalan Berbasis Algoritma Random Forest di Kabupaten Kuantan Singingi: A Classification Model for Road Damage Severity Using the Random Forest Algorithm in Kuantan Singingi Regency - Sapitri, Riska Mela; Yenni, Helda; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Agustin, Agustin (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2026)
Kerusakan jalan merupakan salah satu permasalahan infrastruktur yang dapat menghambat mobilitas masyarakat serta mempengaruhi efektivitas transportasi. Penilaian kondisi jalan yang masih dilakukan secara manual membutuhkan waktu yang cukup lama dan berpotensi menghasilkan penilaian yang kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi tingkat kerusakan jalan menggunakan algoritma Random Forest pada data infrastruktur jalan Kabupaten Kuantan Singingi. Data yang digunakan berasal dari Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang (PUPR) Kabupaten Kuantan Singingi sebanyak 1.240 data dengan 13 variabel. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, data cleaning, pembagian data dengan rasio 80:20, seleksi fitur menggunakan feature importance, serta pembangunan model klasifikasi Random Forest. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan kondisi jalan ke dalam empat kategori, yaitu baik, sedang, rusak ringan, dan rusak berat dengan nilai accuracy sebesar 83%, precision sebesar 78%, recall sebesar 83%, dan F1-score sebesar 80%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa tujuan penelitian berhasil dicapai, yaitu menghasilkan model klasifikasi yang mampu melakukan penilaian kondisi jalan secara otomatis dengan performa yang baik. Model yang dihasilkan diharapkan dapat membantu pemerintah daerah dalam melakukan penilaian kondisi jalan secara lebih objektif, cepat, dan efisien sebagai dasar dalam perencanaan pemeliharaan infrastruktur jalan