Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 138-143
Penerapan Algoritma Random Forest Dalam Klasifikasi

## Penjurusan Di SMA Negeri Tugumulyo
Haiza Marlina 1 , Elmayati 2 , Antoni Zulius 3 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 4 1,2,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia
3 Program Studi Rekayasa Komputer, Fakultas Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia E-mail: 1 haizamarlina18@gmail.com, 2 elmayati@univbinainsan.ac.id,
3 antoni.zulius@univbinainsan.ac.id, 4 harmaoktafialingga@gmail.com

## Abstract
The  problem  in  this  study  is  the  difficulty  in  determining  the  majors  at  Tugumulyo State High School, for that a classification model is needed that can determine the right majors  in  student  majors  at  Tugumulyo  State  High  School.  This  research  uses  data collection methods, by observing and recording directly at the research site (observation), asking  questions  directly  to  the  source  (interview),  and  documentation  by  reading literature  guidelines.  The  results  showed  that  the  majors  classification  model  using  the Random  Forest  algorithm.  It  can  be  concluded  that  the  model  built  using  the  R programming  language  gets  an  accuracy  value  of  0.9314  and  is  included  in  the  good classification category.
Keyword: Classification, Alignment, Random Forest

## Abstrak
Masalah pada penelitian ini adalah kesulitan dalam penentuan penjurusan pada SMA Negeri Tugumulyo, untuk itu dibutuhkan sebuah model klasifikasi yang dapat menentukan penjurusan yang tepat pada penjurusan siswa di SMA Negeri Tugumulyo. Penelitian ini menggunakan  metode  pengumpulan  data,  dengan  cara  melakukkan  pengamatan  dan pencatatan  langsung  pada  tempat  penelitian  (observasi),  melakukan  tanya  jawab langsung  pada  sumber  (interview),  dan  dokumentasi  dengan  cara  membaca  pedoman- pedoman  literature.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  model  klasifikasi  penjurusan dengan menggunakan algoritma  Random Forest. Dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 0.9314 dan masuk dalam kategori good classification.
Kata Kunci: Klasifikasi, Penjurusan, Random Forest

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi saat ini sudah mengalami kemajuan yang sangat pesat, salah satunya perkembangan teknologi pembelajaran saat ini sudah cukup terjangkau dari pada tahun-tahun  yang  lalu.  Sekolah  SMA  Negeri  Tugumulyo  merupakan  salah  satu  sekolah menengah  atas  yang  berlokasi  di  Trikoyo,  Kecamatan  Tugumulyo,  Kabupaten  Musi Rawas  Sumatera  Selatan.  setiap  tahunnya  menerima  siswa  baru  yang  akan  melanjutkan pendidikan  ke  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA). SMA  Negeri  Tugumulyo  saat  ini memiliki  2  jurusan  yaitu  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (IPA)  dan  Ilmu  Pengetahuan  Sosial (IPS).  Penjurusan  siswa  yang  dilakukan  pada  SMA  Negeri  Tugumulyo  dilakukan  sejak peserta didik mendaftar ke SMA memiliki tujuan untuk memberikan kesempatan kepada peserta didik mengembangkan kompetensi. Penjurusan siswa di SMA Negeri Tugumulyo ditentukan oleh pihak sekolah bedasarkan minat siswa dan nilai siswa. Penentuan jurusan yang  dilakukan  oleh  pihak  sekolah  dengan  cara  melihat  data  nilai  semua  siswa  terlebih

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 138-143
dahulu kemudian dicocokkan dengan minat siswa tersebut. Hal tersebut digunakan untuk menentukan  klasifikasi  siswa-siswi  dalam  penentuan  jurusan/  peminatnya,  walaupun siswa-siswi  mempunyai  keinginan  tersendiri  namun  pihak  sekolah  SMA  Negeri Tugumulyo  harus  menyalurkan  sesuai  dengan  kemampuan  siswa-siswinya  agar  tidak kesulitan dalam proses belajar mengajar kedepannya .

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Penerapan
Penerapan  adalah  perbuatan  menerapkan,sedangkan  menurut  para  ahli  penerapan adalah  suatu  perbuatan  menerapkan,  sedangkan  menurut  beberapa  ahli,  penerapapan adalah suatu perbuatan mempraktekkan suatu teori, metode, dan hal lain untuk mencapai tujuan  tertentu  dan  untuk  suatu  kepentingan  yang  diinginkan  oleh  suatu  kelompok  atau golongan yang telah terancam dan terususun sebelumnya[2].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas dari  suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Dalam  mencapai  tujuan  tersebut,  proses klasifikasi membentuk suatu modal yang mampu  membedakan data kedalam kelas-kelas yang berdasarkan aturan atau fungsi tertentu. Model itu sendiri bisa beruba aturan “jika- maka”, berupa pohon keputusan, atau formule matematis[4].

## 2.3. Data Mining
Data mining disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD) sebagai ekstraksi informasi  potensial,  implisit  dan  tidak  dikenaldari  sekumpulan  data.  Proses Knowledge Discovery In  Database melibatkan  hasil  proses  data  mining  (proses  pengekstrak kecenderung  suatu  pola  data)  kemudian  mengubah  hasilnya  secara  akurat  menjadi informasi yang mudah dipahami[5].

## 2.4. Algoritma Random Forest
Random Forest adalah pengembangan dari metode Decision Tree yang menggunakan beberapa Decision  Tree ,  dimana  setiap Decision  Tree telah  dilakukan  pelatihan menggunakan sampel individu dan setiap atribut dipecah pada pohon yang dipilih antara atribut  subset  yang  bersifat  acak. Random  Forest memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu dapat  meningkatkan  hasil  akurasi  jika  terdapat  data  yang  hilang,  dan  untuk  resisting outliers,  serta  efisien  untuk  penyimpanan  sebuah  data.  Selain  itu, Random  Forest mempunyai  proses  seleksi  fitur  dimana  mampu  mengambil  fitur  terbaik  sehingga  dapat meningkatkan  performa  terhadap  model  klasifikasi.  Dengan  adanya  seleksi  fitur  tentu Random  Forest dapat  bekerja  pada  big  data  dengan  parameter  yang  kompleks  secara efektif [5].

## 2.5. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  peneliti  dalam  menganalisa,  merancang  dan memahami  permasalahan  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  menggun akan metode  penelitian  kualitatif  yang  bersifat  deskriptif,  serta  menganalisis permasalahan  pada  tempat  penelitian  dalam  memperoleh  data  dan  informasi  yang dibutuhkan.  Penelitian  deskriptif  kualitatif  adalah  mendeskripsikan  seluruh  gejala atau  keadaan  yang  ada,  yaitu  keadaan  gejala  menurut  apa  adanya  pada  saat penelitian dilakukan[14].

## 2.6. Metode Pengembangan Sistem
Pada  penelitian  ini  penulis  memilih  proses  model  CRISP -DM  ( Cross  Industry standard  processfor  data  mining ).  Model  ini  menjadi  dasar  teori  dalam  metode penelitian ini. Adapun langkah-langkah dalam penelitian yaitu:
a. Fase Bussines Understanding
Fase Business Understanding , data nilai siswa yang diperoleh dari Siswa Sekolah Menengah Atas Negeri Tugumulyo, data ini diperlukan untuk menggali data tersebut dengan menggunakan Algoritma Random Forest untuk menemukan pola penjurusan di SMA Negeri  Tugumulyo.
Dalam  melakukan  analisis  data  dalam  menentukan  penjurusan  siswa  SMAN Tugumulyo.  Data  yang  didapat  dari  tempat  penelitian  dipergunakan  untuk pembentukan  data training dan  data testing. Berikut  data  atribut  yang  digunakan dalam penelitian ini terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Atribut Atribut Keterangan Nilai_biologi Nilai Biologi Nilai_fisika Nilai Fisika Nilai kimia Nilai Kimia Nilai_sosiologi Nilai Sosiologi Nilai sejarah Nilai Sejarah Nilai ekonomi Nilai Ekonomi Nilai matematika Nilai Matematika Nilai b.indo Nilai Bahasa Indonesia
b. Fase Data Understanding
Fase  Data  Understanding ,  data  yang  akan  diambil  dari  nilai  siswa  dari  SMAN Tugumulyo antara lain nilai biologi, nilai kimia, nilai fisika, nilai sosiologi, nilai sejarah, nilai  ekonomi,  nilai  matematika,  nilai  b.indonesia.  Data  siswa-siswi  yang  dikumpulkan merupakan  data  tes  penjurusan  yang  telah  dilaksanakan.  Kriteria  penjurusan  terdiri  dari nilai  biologi,  nilai  nilai  kimia,  nilai  nilai  fisika,  nilai  sosiologi,  nilai  sejarah,  nilai ekonomi , nilai matematika, dan nilai b.indonesia.
Tabel 2. Skala Penilaian No  Skala Nilai Nama Skala 1 90-100 Sangat Baik 2 70-89 Baik 3 50-69 Cukup 4 20-49 Kurang 5 0-19 Sangat Kurang

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari  perancangan  sistem  maka  hasil  penelitian  ini  berupa  sebuah  model  klasifikasi penjurusan pada SMA Negeri Tugumulyo menggunakan algoritma Random Forest , yang dapat membantu mengklasifikasi penjurusan  pada SMA Negeri Tugumulyo yang akan di bahas  dalam  bab  ini  mengenai  hasil  klasifikasi  untuk  penentuan  penjurusan  pada  SMA Negeri  Tugumulyo.  untuk  dataset  yang  dibuat  berjumlah  340  baris  yang  terdiri  dari  11 kolom,  yaitu  kolom  nomor,  nama,  jenis  kelamin,  matematika,  bahasa  Indonesia,  fisika, kima,  ekonomi,  sejarah,  sosiologi,  dan  kolom  label  penjurusan.  Untuk  lebih  jelas  bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Dataset Penjurusan
Pada Gambar 1 dapat dijelaskan bahwa menampilkan Dataset yang akan digunakan untuk penyusunan  sebuah  data  training,  dataset  tersebut  akan  di split atau  dibagi  menjadi  dua buah  data  yaitu  data training dan  data testing ,  pada  penelitian  ini  akan  digunakan  data traning sebanyak 70% dan data testing sebanyak 30% dari keseluruhan dataset yang ada. Pada  Gambar  2  ditampilkan  data traning yang  split  sebanyak  70%  dari  seluruh  dataset yang tersedia, untuk pembagian data ini akan diacak oleh sistem.
Gambar 2 . Data Training
Selanjutnya  Gambar  2  ditampilkan  data  testing  yang  telah  displit  dari  dataset keseluruhannya menjadi 30 % dari dataset yaitu sebanyak 175 baris.
Gambar 3. Data Testing

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 138-143
Untuk selanjutnya akan dilakukan prediksi terhadap model yang ada, pada  Gambar 4 ditampilkan  hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi  penjurusan  pada  SMA  Negeri Tugumulyo menggunakan algoritma Random Forest.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi
Pada  Gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  klasifikasi  dari  model  yang  dibangun mampu  melakukan proses klasifikasi dengan tingkat akurasi tertinggi dengan percentage split sebesar 70% untuk data training dan 30 % untuk data testing dengan tingkat akurasi sebesar 0,9314 atau 93,14 %.
Pengujian yang dilakukan pada model klasifikasi penjurusan SMA Negeri Tugumulyo menggunakan  confusion  matrik.  Hasil  dari  akurasi, f1-score,  recall dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Pengujian Sistem
Dari pengujian ini didapat data akurasi sebesar 0.9314, F1 score sebesar 0,9189% dan recall  0,8831.  klasifikasi  dari  sebuah  metode  dapat  dianggap  baik  jika  nilai  akurasi  dan nilai F1 memiliki nilai yang tinggi mendekati 1.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  berupa  model  klasifikasi  penjurusan  pada  SMAN Tugumulyo  menggunakan  algoritma Random  Forest ,  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  dengan  adanya  model  ini  dapat  membantu  pihak  sekolah  didalam  penentuan penjurusan  pada  SMA  Negeri  Tugumulyo.  Tingkat  akurasi  dari  model  klasifikasi  yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 138-143
telah dilakukan evaluasi dengan menggunakan Confusion Matrix didapat akurasi sebesar 93.14 % yang masuk dalam kategori Good Classification . Dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan  adanya  perbaikan  maupun  pengembangan pada  model  klasifikasi  penjurusan  pada  SMAN  Tugumulyo  menggunakan  algoritma Random seperti pengembangan  Perlu  ditambahkan  lagi  akurasi  supaya  lebih  mendekati 100%. Dataset perlu ditambah untuk meningkatkan akurasi dari model yang akan dibagun kedepannya.  Dataset  perlu  ditambah  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  model  yang  akan dibagun kedepannya.

## Daftar Pustaka
[1] A. Z. Mafakhir And A. Solichin, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan  Siswa  Pada  Madrasah  Aliyah  Al-Falah  Jakarta,” Fountain  Informatics J. , Vol. 5, No. 1, P. 21, 2020, Doi: 10.21111/Fij.V5i1.4007.
[2] A. Josi, “Penerapan Metode Prototyping Dalam Membangun Website Desa (Studi Kasus Desa Sugihan Kecamatan Rambang),” Jti , Vol. 9, No. 1, Pp. 50–57, 2017.
[3] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  And  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga  Penerima  Beras  Rastra,” J.  Tek.  Inform. Musirawas , Vol. 3, No. 1, P. 1, 2018, Doi: 10.32767/Jutim.V3i1.286.
[4] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk. J. Ilm. , Vol. 10, No. 2, Pp. 160–165, 2018, Doi:
10.33096/Ilkom.V10i2.303.160-165.
[5] H. Leidiyana, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , Vol. 1, No. 1, Pp. 65–76, 2013.
[6] R. Supriyadi, W. Gata, N. Maulidah, And A. Fauzi, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk  Menentukan  Kualitas  Anggur  Merah,” E-Bisnis    J.  Ilm.  Ekon.  Dan Bisnis , Vol. 13, No. 2, Pp. 67–75, 2020, Doi: 10.51903/E-Bisnis.V13i2.247.
[7] I. A. Ridlo, “Pedoman Pembuatan Flowchart,” Academia.Edu , P. 27, 2017.
[8] M. S. Rossa A.S., Rekayasa Perangkat Lunak . 2018.
[9] U.  Khultsum  And  A.  Subekti,  “Penerapan  Algoritma Random  Forest Dengan Kombinasi  Ekstraksi  Fitur  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Tomat,” J.  Media Inform. Budidarma , Vol. 5, No. 1, P. 186, 2021, Doi: 10.30865/Mib.V5i1.2624.
[10]  A. U. Zailani And N. L. Hanun, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Di  Koperasi  Mitra  Sejahtera,” Infotech J. Technol. Inf. , Vol. 6, No. 1, Pp. 7–14, 2020, Doi: 10.37365/Jti.V6i1.61.
[11]  F.  Mu’alim  And  R.  Hiday,  “Implementasi  Metode Random  Forest Untuk Penjurusan Siswa Di Madrasah Aliyah Negeri Sintang,” Jupiter , Vol. 14, No. 1, Pp. 116–125, 2022, [Online]. Available: Https://Www.Neliti.Com/Publications/441871/Implementasi-Metode-Random-
Forest-Untuk-Penjurusan-Siswa-Di-Madrasah-Aliyah-Nege#Cite.
[12]  S. Mutrofin Et Al. , “Komparasi Kinerja Algoritma C4 . 5 , Gradient Boosting Trees
, Random Forest s , Dan Deep Learning Pada Kasus Educational Data Performance Comparison  Between  Algorithms  Of  C4  .  5  ,  Gradient  Boosting  Trees  , Random Forest s , And Deep Learning In,” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 4, Pp. 807–814, 2020, Doi: 10.25126/Jtiik.2020732665.
[13]  Bh.  Hayadi,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Dan Random  Forest Untuk Menentukan Prestasi Belajar Siswa Pada Jurusan Rpl (Studi Kasus Smk Swasta Siti Banun Sigambal),” J. Comput. Sci. Inf. Technol. Progr. Stud. Teknol. Inf. , No. 2, P. 2022, 2022, [Online]. Available: Http://Jurnal.Ulb.Ac.Id/Index.Php/Jcoint/Index.
[14]  Mukhtar, Metode Penelitian Deskriftif Kualitatif . Jakarta: Gp Press Group, 2013.