Optimasi Algoritma Random Forest dalam Mengukur Kepuasan Peserta Pelatihan Guru pada Lembaga HAFECS - Radhitya Abdi Nurhafiz; Finki Dona Marleny; Ayu Ahadi Ningrum (Lembaga Dongan Dosen, 2026)
Peningkatan kualitas layanan pelatihan guru memerlukan evaluasi kepuasan peserta yang akurat dan berbasis data, mengingat hasil evaluasi menjadi dasar penting dalam perbaikan mutu program dan pengambilan keputusan lembaga. Kompleksitas data survei kepuasan serta ketidakseimbangan distribusi kelas merupakan tantangan utama yang membatasi kemampuan pendekatan evaluasi konvensional dalam mengidentifikasi pola kepuasan secara mendalam. Penelitian ini bertujuan mengoptimasi algoritma Random Forest untuk klasifikasi kepuasan peserta pelatihan guru di Lembaga HAFECS. Metode penelitian menggunakan pendekatan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) hingga tahap evaluasi, dengan penerapan transformasi data, penanganan nilai ekstrem, feature engineering, serta optimasi hyperparameter menggunakan RandomizedSearchCV. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan accuracy, F1-score, recall kelas minoritas, AUC-ROC, stabilitas cross-validation, dan overfitting gap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest teroptimasi mencapai akurasi 70,00%, F1-score 70,10%, AUC-ROC 69,42%, serta overfitting gap terendah sebesar 4,20%. Feature engineering meningkatkan kemampuan generalisasi model, sementara feature selection agresif justru menurunkan performa. Model yang dihasilkan berpotensi mendukung evaluasi kepuasan peserta pelatihan secara objektif dan sistematis.