Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penerimaan Peserta Didik Baru Jalur Prestasi Akademik Di SMA Negeri 13 Jakarta Dengan Menggunakan Algoritma Random Forest - Rasiban Rasiban; Samuel Praja Raymond Maruli (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2023)
Indonesia sebagai salah satu negara berkembang memiliki tujuan yaitu meningkatkan kualitas pendidikan. Salah satu faktor penentu kualitas pendidikan adalah penerimaan peserta didik baru di sekolah. SMA Negeri 13 Jakarta, yang memiliki daya tampung terbatas, banyak diminati calon siswa yang ingin melanjutkan pendidikan ke tingkat SMA. Menggunakan algoritma Random Forest, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi sekolah-sekolah tingkat SMP yang memiliki peluang tertinggi diterima di SMA Negeri 13 Jakarta melalui jalur prestasi akademik. Prediksi yang akurat dapat membantu pengambilan keputusan dan perencanaan pendidikan, menjadi acuan bagi orang tua siswa yang berencana mengirimkan anaknya ke SMA Negeri 13 Jakarta melalui jalur prestasi akademik. Dengan tingkat akurasi prediksi sebesar 90.67%, model mampu memberikan hasil prediksi yang akurat dan tingkat kesalahan yang rendah sebesar 9.33%, menandakan kualitas model yang baik dalam melakukan prediksi. Nilai kappa sebesar 0.883 juga menunjukkan kualitas prediksi yang tinggi, dengan tingkat kesepakatan yang baik. Berdasarkan hasil analisis, beberapa SMP dengan peluang tertinggi untuk diterima melalui jalur prestasi akademik di SMA Negeri 13 Jakarta adalah SMP Negeri 30 Jakarta, SMP Negeri 173 Jakarta, SMP Negeri 95 Jakarta, SMP Negeri 129 Jakarta, dan SMP KK Marsudirini.