PREDIKSI LAMA STUDI MAHASISWA DENGAN METODE RANDOM FOREST (STUDI KASUS : STIKOM BALI) - Adnyana, I Made Budi (CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 2016)
Kelulusan tepat waktu merupakan salah satu elemen penilaian akreditasi dari perguruan tinggi. Selain itu wisuda tepat waktu merupakan isu yang penting karena tingkat kelulusan sebagai dasar efektifnya suatu perguruan tinggi. Kurangnya informasi dan analisa yang diperoleh Bidang Akademik STIKOM Bali mengakibatkan sulitnya melakukan prediksi lama studi mahasiswa. Prediksi lama studi mahasiswa dapat membantu Bidang Akademik dalam menyusun strategi yang tepat untuk menekan atau memperpendek lama studi mahasiswa. Pada permasalahan ini dapat diterapkan teknik data mining untuk melakukan prediksi yaitu dengan menggunakan metode klasifikasi Random Forest. Random Forest merupakan suatu kumpulan dari beberapa tree, dimana masing-masing tree bergantung pada nilai piksel pada tiap vektor yang daimbil secara acak dan independen. Data sampel diperoleh langsung dari bagian Akademik STIKOM Bali. Data yang digunakan adalah data lulusan 2 tahun terakhir, meliputi IPK, SKS, jumlah cuti dan non-aktif, nilai mahasiswa, dan lama studi mahasiswa. Output dari sistem ini berupa klasifikasi yang terdiri dari 2 kelas, yaitu lulus tepat waktu dan lulus lewat batas waktu. Dari hasil eksperimen diperoleh nilai akurasi adalah 83.54%.