Penerapan Algoritma Random Forest untuk memprediksi Performa Akademik Mahasiswa - Kuswanto, Joko; Hakim, Lukmanul (Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2025)
Perkembangan teknologi yang pesat, khususnya di bidang pendidikan, membuka peluang untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan hasil akademik. Machine Learning, sebagai salah satu teknologi kecerdasan buatan, memiliki kemampuan untuk membuat prediksi berbasis pola data. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Random Forest dalam memprediksi performa akademik mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Baturaja. Data yang digunakan mencakup variabel akademik (nilai mata kuliah semester 1 dan 2) dan demografis (jenis kelamin, kelas, angkatan), dengan target prediksi berupa Indeks Prestasi (IP) semester 3. Penelitian dilakukan menggunakan metode kuantitatif dengan alat Google Colab dan teknik regresi. Evaluasi model dilakukan menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan R-squared (R2). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest menghasilkan MAE sebesar 0.27, MSE sebesar 0.2387, dan R2 sebesar 0.3128, yang menunjukkan akurasi prediksi yang memadai namun dapat ditingkatkan lebih lanjut. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan strategi pembelajaran berbasis data untuk meningkatkan kualitas pendidikan di Program Studi Informatika Universitas Baturaja.