Prediksi Minat Siswa Berdasarkan Tes OCEAN dan Aptitude Menggunakan Algoritma Random Forest - Muhamad Sidik; Andri Kurniawan; Fariz Faqih; Farizi Ilham (CV. Shofanah Media Berkah, 2025)
Minat merupakan faktor penting dalam proses belajar karena berpengaruh terhadap motivasi dan keberhasilan siswa. Namun, di tingkat sekolah dasar, banyak siswa belum memahami kecenderungan minat mereka. Untuk itu, proyek kerja praktik di SDN 1 Talagahiang ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi minat siswa berbasis Tes Kepribadian OCEAN dan Tes Aptitude menggunakan algoritma klasifikasi Random Forest. Data yang digunakan bersumber dari dataset publik Kaggle dan melalui tahap pra-pemrosesan sebelum dilatih menggunakan model machine learning. Model yang dibangun kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web interaktif berbasis Streamlit, sehingga siswa dapat mengisi tes secara daring dan langsung memperoleh hasil prediksi minat mereka. Sistem ini diharapkan dapat membantu guru dalam memberikan bimbingan yang lebih tepat serta mendorong siswa untuk mengenali potensi dirinya sejak dini. Proyek ini juga menjadi bentuk kontribusi mahasiswa Universitas Pamulang dalam mendukung digitalisasi pendidikan di tingkat sekolah dasar.