OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Siswa SMK Teknik Komputer Menggunakan
Algoritma Random Forest

## Prediction of On-Time Graduation for Computer Engineering Vocational School
Students Using the Random Forest Algorithm
Arina Fatunnisa 1* , Hendra Marcos 2
Program Studi Informatika, Universitas Amikom Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia *E-mail: arinafatunnisa300803@gmail.com

## Abstrak
Kinerja sekolah dapat diukur melalui tingkat kelulusan siswa, yang merupakan indikator kunci. Tingkat kelulusan yang rendah  menunjukkan  adanya  masalah  dalam  sistem  pendidikan  dan  pembelajaran,  yang  memerlukan  intervensi  tepat waktu untuk mencegah siswa tidak menyelesaikan pendidikannya. Oleh karena itu, memprediksi kelulusan sangat penting bagi  sekolah  dalam  rangka  menentukan  siswa  yang  berpotensi  tidak  menyelesaikan  pendidikan,  sehingga  dapat memberikan  bantuan  awal  guna  memperbaiki  prestasi  akademis  mereka.  Penelitian  ini  mendesak  karena  dengan memahami  dan  memprediksi  kelulusan  siswa,  sekolah  dapat  mengalokasikan  sumber  daya  secara  lebih  efektif  untuk mendukung  siswa  yang  berisiko,  dengan  tujuan  akhir  meningkatkan  tingkat  kelulusan  dan  kinerja  sekolah  secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan algoritma random forest dengan dataset kelulusan. Pendistribusian pemilihan data latih dan uji menggunakan metode stratified random sampling untuk memastikan representasi yang seimbang dari setiap kelas yang dihasilkan. Model Random Forest berhasil diperoleh melalui pelatihan dan evaluasi model menggunakan data uji, menunjukkan akurasi 1,0 atau setara dengan 100%. Penggunaan algoritma random forest pada dataset kelulusan siswa dapat menjadi pendekatan yang efektif dalam mendukung prediksi kelulusan tepat waktu karena memiliki akurasi yang tinggi dan kemampuan model untuk mengenali baik siswa yang lulus maupun tidak lulus.
Kata  kunci:  Prediksi  kelulusan,  SMK  Teknik  Komputer  MBM  Rawalo,  Algoritma  Random  Forest,  Dataset  kelulusan, Pembagian data latih dan uji

## Abstract
School performance can be measured through student completion rates, which is a key indicator. Low graduation rates indicate problems in the education and learning system, which require timely intervention to prevent students from not completing their education. Therefore, predicting graduation rates is crucial for schools in order to determine students who are likely to not complete their education, so as to provide early assistance to improve their academic performance. This research is urgent because by understanding and predicting student completion, schools can allocate resources more effectively to support at-risk students, with the ultimate goal of improving graduation rates and overall school performance. This research uses random forest algorithm with graduation dataset. The distribution of training and test data selection uses stratified random sampling method to ensure a balanced representation of each class generated. The Random Forest model was successfully obtained through training and model evaluation using test data, showing an accuracy of 1.0 or equivalent to 100%. The use of the random forest algorithm on student graduation datasets can be an effective approach in supporting timely graduation prediction due to its high accuracy and the model's ability to recognize both graduating and non-passing students.
Keywords: Graduation prediction, MBM Rawalo Computer Engineering Vocational School, Random Forest Algorithm, Graduation dataset, Division of training and test data
Naskah diterima 15 Jan. 2024; direvisi 25 Mar. 2024; dipublikasikan 05 Apr. 2024. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan memiliki peran sentral dalam pembangunan masyarakat dan negara, menjadikannya elemen kunci  dalam  mencapai  kemajuan.  Salah  satu  parameter  vital  dalam  menilai  keberhasilan  sistem  pendidikan adalah tingkat kelulusan siswa tepat waktu [1] . Di berbagai negara, tingkat kelulusan tepat waktu di sekolah menengah kejuruan (SMK) menjadi fokus utama karena memiliki dampak langsung pada kesiapan siswa untuk memasuki dunia kerja atau melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi [2] . Namun, tantangan nyata muncul ketika menghadapi tingginya angka siswa yang tidak dapat menyelesaikan program pendidikan dalam
waktu yang telah ditentukan.  Kelulusan tepat waktu di SMK bukan hanya sebuah ukuran performa, tetapi juga mencerminkan efektivitas keseluruhan sistem pendidikan [3] . Ada banyak faktor yang dapat mempengaruhi kelulusan tepat waktu, termasuk faktor-faktor sosial, ekonomi, dan akademik. Dinamika kompleks ini dapat menciptakan kendala bagi sejumlah siswa, menghambat kemampuan mereka untuk menyelesaikan program pendidikan  sesuai  dengan  jadwal  yang  telah  ditetapkan.  Akibatnya,  perkembangan  karir  mereka  dapat terganggu [4] . Pada tahun 2021, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia melaksanakan sebuah studi yang mengungkapkan bahwa hanya 65% siswa SMK yang berhasil lulus tepat waktu [5] . Angka ini menyoroti urgensi perlunya analisis dan prediksi lebih mendalam terkait faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan tepat waktu siswa SMK. Dengan memahami secara lebih rinci dinamika ini, sistem pendidikan dapat mengambil langkah-langkah strategis untuk meningkatkan tingkat kelulusan tepat waktu dan dengan demikian memberikan kontribusi yang lebih efektif terhadap perkembangan individu dan kemajuan masyarakat secara keseluruhan.
Penelitian sebelumnya telah dengan tekun mencoba mengidentifikasi dan mengungkap faktor-faktor yang  memberikan  pengaruh  terhadap kelulusan  tepat  waktu  siswa  SMK.  Contoh  penelitian  yang  signifikan adalah  karya  Wijayanto,  yang  menyoroti  bahwa  kurangnya  dukungan  sosial  dan  ekonomi  dapat  menjadi hambatan yang betul-betul signifikan bagi siswa SMK dalam mengejar kelulusan tepat waktu [6] . Penelitian lain oleh Saraswati menunjukkan bahwa faktor akademik, seperti prestasi belajar dan tingkat kehadiran, juga memiliki peran sentral dalam menentukan kelulusan tepat waktu [7] . Lebih jauh lagi, dunia penelitian telah mengintegrasikan teknologi pembelajaran mesin untuk meningkatkan pemahaman dan prediksi kelulusan tepat waktu  siswa  SMK.  Salah  satu  pendekatan  yang  menonjol  adalah  penerapan  algoritma  random  forest,  yang terbukti mampu mengatasi kompleksitas prediksi berdasarkan berbagai atribut yang memengaruhi kelulusan tepat waktu [8] . Algoritma ini melibatkan penggunaan data yang komprehensif, mencakup faktor-faktor sosial, ekonomi, dan akademik siswa. Data tersebut kemudian diolah sebagai input untuk algoritma random forest, yang  secara  efektif  menciptakan  model  prediktif.  Model  ini  dirancang  untuk  mengidentifikasi  siswa  yang memiliki risiko tinggi untuk tidak lulus tepat waktu, memungkinkan lembaga pendidikan untuk mengambil langkah-langkah intervensi yang sesuai dan membantu siswa dalam mencapai kelulusan yang diinginkan [9] . Penerapan teknologi ini tidak hanya mewakili kemajuan dalam metodologi penelitian, tetapi juga membuka pintu untuk pendekatan yang lebih personal dan terfokus dalam membantu setiap siswa mencapai potensinya. Dengan terus mengembangkan dan meningkatkan teknologi prediksi kelulusan, kita dapat membangun sistem pendidikan yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan unik setiap siswa, menjembatani kesenjangan kelulusan tepat waktu dan menciptakan lingkungan belajar yang inklusif.
Algoritma random forest, sebagai metode klasifikasi yang digunakan untuk mengidentifikasi siswa yang berisiko tinggi tidak lulus tepat waktu, membawa inovasi signifikan dalam analisis prediktif di bidang pendidikan  [10] . Prosesnya  melibatkan  pembuatan pohon  keputusan  secara  acak  menggunakan  subset  acak dari  data  pelatihan,  dan  prediksi  dari  masing-masing  pohon  diintegrasikan  sebagai  suara  mayoritas  [11] . Dengan  demikian,  melalui  langkah-langkah  klasifikasi  ini,  model  prediktif  dapat  secara  akurat mengidentifikasi siswa yang memiliki risiko tinggi untuk tidak lulus tepat waktu. Penerapan algoritma random forest  membuka  pintu  bagi  pihak  pendidikan  untuk  mengambil  tindakan  intervensi  yang  lebih  spesifik  dan terarah  [12] . Identifikasi  siswa  yang  berisiko  tinggi  melalui  model  ini  memberikan  kesempatan  untuk memberikan  bantuan  ekstra  kepada  mereka  yang  memerlukan,  memungkinkan  lembaga  pendidikan  untuk merancang  strategi  pencegahan  yang  lebih  efektif  guna  mengurangi  tingkat  ketidaklulusan  tepat  waktu  di tingkat  SMK.  Inisiatif  ini  menjadi  langkah  proaktif  dalam  mendukung  perkembangan  akademis  siswa  dan memastikan  bahwa  setiap  individu  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  berhasil.  Pentingnya  kontribusi algoritma random forest dalam meningkatkan efisiensi dan keberhasilan sistem pendidikan di tingkat sekolah menengah kejuruan tidak dapat diabaikan [13]. Dengan memanfaatkan kekuatan analisis prediktif ini, lembaga pendidikan  dapat  lebih  cermat  dan  responsif  dalam  mengatasi  tantangan  kelulusan  tepat  waktu.  Melalui pemanfaatan teknologi ini, kita dapat membentuk lingkungan pembelajaran yang lebih adaptif dan mendukung, membantu  siswa  untuk  mencapai  potensi  maksimal  mereka,  dan  pada  akhirnya,  membangun  fondasi masyarakat yang lebih terdidik dan produktif.
Pemilihan metode algoritma Random Forest sebagai pendekatan prediktif untuk kelulusan tepat waktu siswa  SMK  berdasarkan  rekam  jejak  keberhasilannya  dalam  berbagai  konteks  prediksi,  terutama  di  bidang pendidikan, merupakan inti dari penelitian ini [6] . Keunggulan utama dari algoritma ini adalah kemampuannya untuk  mengatasi  data  yang  kompleks  dan  menghasilkan  prediksi  yang  akurat,  memungkinkan  kita  untuk mengidentifikasi pola dan variabel signifikan yang mempengaruhi kelulusan [11] . Penelitian ini menghadirkan inovasi dengan fokus khusus pada penggunaan algoritma Random Forest dalam konteks pendidikan kejuruan,
sebuah area yang relatif kurang dieksplorasi dibandingkan dengan pendidikan umum atau pendidikan tinggi, menawarkan pendekatan baru dalam mengidentifikasi siswa yang berisiko dan merancang strategi intervensi yang disesuaikan. Melalui pemahaman mendalam tentang variabel-variabel yang memengaruhi kelulusan tepat waktu siswa SMK dan penggunaan data untuk merancang strategi intervensi yang lebih efektif, penelitian ini bertujuan  memberikan  dukungan  yang  lebih  tepat  sasaran  kepada  siswa,  membantu  mereka  mengatasi hambatan  yang  mungkin  menghambat  proses  kelulusan  tepat  waktu.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak hanya  berkontribusi  pada  literatur  akademis  tetapi  juga  berdampak  nyata  dalam  meningkatkan  efektivitas sistem pendidikan di tingkat sekolah menengah kejuruan, membentuk generasi pelajar yang lebih terampil dan siap bersaing di dunia kerja.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini melibatkan sejumlah fase penelitian yang dirancang  dengan cermat untuk memperoleh hasil  yang  akurat  dan  relevan.  Urutan  tahap-tahap  penelitian  tersebut  mencerminkan  alur  sistematis  yang diikuti selama proses penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar  1  memvisualisasikan  dengan  jelas  dan  sistematis  tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini, membantu  dalam  memahami  alur  kerja  secara  terinci.  Tahap  pertama  dalam  gambar  tersebut  adalah  "load data," yang menunjukkan proses pengumpulan dan impor data ke dalam sistem. Ini merupakan langkah awal penting,  di  mana  data  yang  relevan  dengan  penelitian  ini diambil  dan  disiapkan untuk analisis  selanjutnya. Setelah data ter-load, langkah berikutnya adalah "eda" atau Exploratory Data Analysis. Tahap ini mencakup eksplorasi  mendalam  terhadap  karakteristik  dan  distribusi  data,  membantu  peneliti  memahami  pola  yang mungkin  muncul  sebelum  penerapan  model . Selanjutnya,  terdapat  fase  "seleksi  data,"  yang  menunjukkan proses  penentuan  variabel-variabel  yang  akan  diikutsertakan  dalam  analisis.  Seleksi  ini  didasarkan  pada kepentingan  variabel-variabel  tersebut  terhadap  kelulusan  tepat  waktu  siswa  SMK.  Setelah  seleksi  data, langkah berikutnya adalah "pembagian data," di mana dataset dibagi menjadi subset pelatihan (training set) dan  subset  pengujian  (test  set).  Pembagian  ini  penting  untuk  menguji  kinerja  model  pada  data  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya,  menghindari  overfitting.  Fase  berikutnya,  "penerapan  model  random  forest," terbagi  menjadi  dua  komponen  utama:  "pelatihan  model"  dan  "pengujian  model."  Selama  pelatihan  model, algoritma  random  forest  mengenali  pola  dalam  data  pelatihan,  sedangkan  pengujian  model  menguji
keberlanjutan  model  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Setelah  itu,  gambar  menunjukkan "evaluasi model," yang melibatkan analisis kritis terhadap kinerja model. Evaluasi ini dapat mencakup metrik seperti akurasi, presisi, dan recall untuk mengevaluasi sejauh mana model dapat memprediksi kelulusan tepat waktu dengan tepat. Penjelasan ini, yang didasarkan pada flowchart pada gambar 1, memberikan pandangan yang rinci dan terstruktur tentang setiap langkah dalam penelitian. Alur kerja yang terdefinisi dengan baik ini membantu memastikan bahwa setiap tahap dilakukan dengan cermat dan meminimalkan potensi kesalahan, sehingga menghasilkan temuan dan kesimpulan penelitian yang lebih andal dan berarti.

## Load Data
Istilah  'pemuatan  data'  merujuk  pada  tahap kritis  dalam  pengembangan perangkat  lunak  dan  analisis data. Proses ini merupakan fondasi bagi penelitian data yang efektif dan pembangunan model analitis yang akurat. Pemuatan data melibatkan pengambilan atau pembacaan kumpulan data dan informasi dari berbagai sumber, seperti file lokal, basis data, dan antarmuka pemrograman aplikasi (API) web, lalu memasukkannya ke dalam program atau sistem yang akan digunakan  [7] . Dalam konteks penelitian ini, pemuatan data menjadi langkah  awal  yang  sangat  penting,  karena  menentukan  kualitas  data  yang  akan  digunakan  dalam pengembangan  model  prediktif. Fungsi  utama  dari  proses  pemuatan  data  adalah  menyediakan  data  yang diperlukan untuk analisis lebih lanjut atau untuk melatih model pembelajaran mesin, seperti algoritma random forest yang digunakan dalam penelitian ini. Pemahaman yang mendalam terhadap sumber data yang beragam memungkinkan peneliti untuk mengakses dan mengelola informasi yang relevan, menciptakan landasan yang kuat  untuk  analisis  selanjutnya.  Proses  ini  tidak  hanya  mencakup  pengambilan  data  tetapi  juga  mencakup pembersihan  data  (data  cleaning)  dan  transformasi  data  (data  transformation)  jika  diperlukan  untuk memastikan  keakuratan  dan  konsistensi  dataset  yang  akan  digunakan  dalam  pengembangan  model  [14]. Pentingnya proses pemuatan data dalam konteks penelitian ini dapat dilihat dari gambar 1, di mana langkah "load  data"  menjadi  awal  dari  alur  kerja  yang  komprehensif.  Dengan  memahami  dan  menguasai  tahap pemuatan data dengan baik, penelitian ini dapat memastikan bahwa data yang diolah dan dianalisis selanjutnya memiliki  kualitas  yang  optimal,  memberikan  dasar  yang  solid  untuk  pengembangan  model  prediktif  yang akurat dan relevan.

## Exploratory Data Analysis (EDA)
Analisis Data Eksplorasi (EDA) mencakup serangkaian teknik dan metode analisis awal yang ditujukan untuk memperoleh pemahaman yang mendalam tentang struktur dan properti suatu kumpulan data  [15] Salah satu tujuan utama EDA adalah menemukan pola-pola penting dalam data. Ini mencakup identifikasi distribusi, hubungan antarvariabel, outlier, dan tren yang dapat memberikan wawasan penting terkait dengan fenomena yang  sedang  diamati.  Dengan  melakukan  EDA  dengan  seksama,  peneliti  dapat  mengidentifikasi  potensi asosiasi dan korelasi antarvariabel, yang dapat membimbing tahap selanjutnya dalam analisis data. [16].  Selain itu,  hasil  dari  EDA  memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  pengembangan  model  analitis  dan  pengambilan keputusan tingkat lanjut. Informasi yang ditemukan selama proses ini dapat membentuk dasar bagi pemilihan atribut  yang  relevan  untuk  model  prediktif,  membantu  dalam  pemilihan  metode  analisis  yang  sesuai,  dan memberikan wawasan yang mendalam untuk merumuskan pertanyaan penelitian yang lebih tajam.

## Deskripsi Variabel
Gambar  2  merupakan  EDA  (Exploratory  Data  Analysis)  deskripsi  variabel  yang  digunakan  untuk menghitung  jumlah  data  lulus  dan  tidak  lulus  pada  dataset  kelulusan  siswa  SMK  Teknik  Komputer  MBM Rawalo.  Proses  EDA  ini  membantu  memberikan  gambaran  yang  lebih  rinci  tentang  distribusi  data  pada variabel  target,  yaitu  status  kelulusan  siswa.  Dengan  menghitung  jumlah  data  yang  lulus  dan  tidak  lulus, penelitian ini dapat mengidentifikasi sebaran kelas pada dataset, memahami proporsi kelulusan, dan merinci informasi  yang  relevan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Langkah  ini  sangat  penting  karena  memberikan  dasar statistik awal untuk memahami karakteristik data dan distribusi variabel target. Hasilnya dapat memberikan wawasan awal tentang sejauh mana dataset mencerminkan situasi aktual pada SMK Teknik Komputer MBM Rawalo terkait tingkat kelulusan siswa. Informasi ini kemudian dapat menjadi dasar untuk perencanaan dan pemilihan variabel prediktif yang lebih lanjut, serta membantu mengarahkan analisis lanjutan terhadap faktor- faktor yang dapat memengaruhi kelulusan siswa.
EDA merupakan deskripsi variabel yang digunakan untuk mengecek informasi yang terkandung dalam dataset kelulusan siswa.  Data ini terdiri dari 8 kolom data objek dan 11 kolom data integer, dengan jumlah keseluruhan data sebanyak 160 data [17] . EDA menjadi langkah awal yang penting untuk memahami struktur
dan karakteristik dataset, membantu identifikasi tipe variabel, serta memastikan konsistensi dan kevalidan data. Selanjutnya, EDA dalam deskripsi variabel juga digunakan untuk mengecek deskripsi statistik data yang ada pada  dataset  kelulusan  siswa.  Analisis  statistik  ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  mendalam  tentang distribusi nilai-nilai dalam dataset, mencakup nilai rata-rata, median, kuartil, dan lainnya. Dengan memeriksa statistik  deskriptif,  peneliti  dapat  memastikan  bahwa  data  valid  dan  sesuai  dengan  ekspektasi.  Pentingnya menegaskan bahwa nilai minimum tidak ada yang di bawah 0 dalam dataset menunjukkan bahwa data tersebut konsisten  dan  sesuai  dengan  logika  konteks  pendidikan.  Hal  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  data memiliki integritas yang tinggi dan dapat diandalkan dalam pengembangan model machine learning. Dengan demikian, EDA tidak hanya memberikan pemahaman awal tentang distribusi dan karakteristik variabel, tetapi juga memvalidasi keandalan data, memberikan dasar yang kokoh untuk analisis lebih lanjut dan pengembangan model prediktif.
Gambar 2. Informasi Dataset

## Mengecek Data pada Missing Value
Gambar  3  merupakan  EDA    yang  digunakan  untuk  mengecek  data  pada  missing  value.  Pengecekan terhadap keberadaan nilai yang hilang (missing value) menjadi langkah penting dalam memastikan integritas dan  kualitas  data  sebelum  proses  analisis  lebih  lanjut.  EDA  ini  melibatkan  identifikasi  setiap  variabel  dan pemeriksaan apakah terdapat nilai yang tidak lengkap atau kosong pada setiap baris data. Proses analisis ini dapat  melibatkan  teknik  visualisasi,  seperti  pembuatan  grafik  batang  atau  heatmap,  yang  memperlihatkan distribusi missing value pada setiap variabel. Jika terdapat sejumlah besar nilai yang hilang, langkah-langkah selanjutnya dapat mencakup penggunaan metode imputasi atau bahkan pertimbangan untuk menghapus kolom atau  baris  tertentu dari dataset.  Melalui  EDA  ini,  peneliti  dapat  memahami  sejauh  mana dataset  bersih  dari missing value, memberikan gambaran tentang kualitas data yang digunakan dalam analisis, dan memungkinkan penentuan langkah-langkah lanjutan untuk menangani nilai yang hilang dengan tepat. Dengan menggunakan EDA  untuk pengecekan  missing  value,  penelitian  ini  memastikan  keakuratan  dan  kehandalan  data  sebelum proses lanjutan seperti pemodelan dan evaluasi dilakukan.
Dalam konteks Analisis Data Eksplorasi (EDA), pemeriksaan terhadap keberadaan nilai yang kosong atau  missing  value  menjadi  langkah  yang  sangat  penting.  Pada  tahapan  ini,  dilakukan  penelitian  untuk memastikan bahwa dataset kelulusan tidak memiliki nilai yang hilang yang dapat memengaruhi keakuratan dan validitas analisis. EDA untuk mengecek data pada missing value menganalisis setiap variabel yang terlibat dalam  penelitian  ini  dan mengidentifikasi  apakah  terdapat entri  yang kosong  atau  tidak lengkap.  Hasil  dari analisis  ini  menyimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  data  kosong  pada  dataset  penelitian.  Kondisi  ini  sangat menguntungkan karena memastikan integritas dan konsistensi data yang akan digunakan dalam proses analisis lebih lanjut. Kehadiran data yang lengkap memungkinkan peneliti untuk merancang dan menerapkan model prediktif dengan keyakinan yang tinggi, serta meminimalkan risiko bias atau kesalahan hasil yang dapat terjadi akibat keberadaan missing value.
Gambar 3. Data Missing Value

## Menghitung Jumlah Data Lulus dan Tidak Lulus
Dibawah ini merupakan EDA yang digunakan untuk menghitung jumlah data lulus dan tidak lulus pada dataset kelulusan. Analisis ini melibatkan pemahaman mendalam terhadap distribusi kategori kelulusan siswa dalam  dataset.  Melalui  EDA,  peneliti  dapat  mengidentifikasi  proporsi  siswa  yang  lulus  dan  tidak  lulus, memberikan wawasan awal tentang distribusi kelas pada dataset tersebut. Hasil dari perhitungan ini penting untuk  memastikan  keseimbangan  antara  kedua  kategori  kelulusan,  yang  menjadi  faktor  kritis  dalam pembangunan model prediktif. Selain itu, EDA juga memberikan informasi mengenai variabilitas nilai-nilai pada setiap kategori kelulusan, yang dapat memberikan gambaran tentang sebaran skor siswa. Hal ini berguna untuk mengevaluasi apakah ada perbedaan signifikan dalam distribusi nilai antara siswa yang lulus dan tidak lulus.  Dengan  demikian,  EDA  bukan  hanya  sekadar  menghitung  jumlah  data,  tetapi  juga  memberikan pandangan yang  lebih kaya  tentang karakteristik  dataset  yang  dapat  membantu  peneliti  dalam  pengambilan keputusan selanjutnya terkait dengan pemilihan variabel, pemodelan, dan evaluasi hasil prediksi. Pentingnya EDA dalam menghitung jumlah data lulus dan tidak lulus menjadi langkah awal yang sangat penting dalam memahami landasan data dan memastikan bahwa analisis selanjutnya dapat dilakukan dengan akurat. Dengan informasi ini, peneliti dapat memastikan bahwa model prediktif yang dibangun dapat mengenali dengan baik kedua kelas kelulusan dan memberikan hasil yang lebih dapat diandalkan.

## Gambar 4. Jumlah Data Lulus dan Tidak Lulus
Melalui EDA yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dari total 160 data pada dataset kelulusan, sebanyak  152  siswa  berhasil  lulus  tepat  waktu,  sementara  hanya  8  siswa  yang  tidak  lulus.  Analisis  ini memberikan gambaran yang jelas tentang distribusi kelulusan siswa di dalam dataset. Proporsi yang tinggi dari siswa  yang  berhasil  lulus  menunjukkan  adanya  potensi  keberhasilan  dalam  proses  pendidikan  di  tingkat
sekolah menengah kejuruan. umlah siswa yang tidak lulus yang relatif kecil dapat memberikan pandangan awal bahwa tingkat kelulusan secara keseluruhan cukup baik. Namun, fokus pada siswa yang tidak lulus juga penting untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab dan merancang strategi intervensi yang lebih efektif. Selain itu, rasio  antara  jumlah  siswa  yang  lulus  dan  tidak  lulus  memberikan  gambaran  awal  tentang  sejauh  mana keberhasilan sistem pendidikan dalam mendukung kesuksesan siswa.

## Seleksi Data
Seleksi  data  menjadi  tahap  krusial  dalam  penggunaan  algoritma  Random  Forest  untuk  prediksi kelulusan  siswa  SMK  Teknik  Komputer  MBM  Rawalo.  Proses  analisis  dimulai  dengan  EDA,  yang memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  karakteristik  variabel  dan  distribusi  data  yang  terlibat.  EDA menjadi langkah awal yang penting dalam pemahaman terhadap dataset, membuka jalan untuk mengeksplorasi pola-pola yang mungkin muncul. Dalam konteks ini, EDA tidak hanya memberikan gambaran visual tentang data tetapi juga membimbing seleksi variabel yang relevan untuk dimasukkan dalam model prediktif. Proses ini  menjadi  kunci  karena  memastikan  bahwa  hanya  variabel-variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap prediksi  kelulusan  siswa  yang  diikutsertakan,  mengoptimalkan  kinerja  model  dan  mencegah  overfitting. Langkah  selanjutnya  setelah  EDA  adalah  melakukan  korelasi  variabel.  Proses  ini  penting  untuk mengidentifikasi hubungan yang signifikan antara variabel-variabel tertentu dengan variabel target, yaitu status kelulusan. Korelasi ini membantu menilai sejauh mana variabel-variabel tersebut dapat memberikan kontribusi dalam memprediksi kelulusan siswa. Variabel-variabel dengan korelasi tinggi dapat dianggap sebagai prediktor yang kuat dan relevan dalam membantu algoritma Random Forest membuat keputusan yang akurat. Dengan demikian,  seleksi  data  ini  bukan  hanya  tentang  memilih  variabel  secara  sembarang,  tetapi  melibatkan pemahaman  mendalam  tentang  karakteristik  dataset  dan  dampaknya  terhadap  tujuan  prediksi.  Keseluruhan proses ini menjadi landasan yang kokoh untuk membangun model prediktif yang dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.

## Pembagian Data
Pentingnya membagi data menjadi set latih dan uji terletak pada proses pemodelan machine learning [18].  Set  latih  memiliki  peran  krusial  sebagai  sumber  untuk  melatih  model,  menjadi  dasar  utama  dalam pembentukan  model  tersebut.  Setelah  itu,  data  uji  dimanfaatkan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model. Penggunaan data uji menjadi penting karena memungkinkan model  untuk dinilai kinerjanya pada data yang belum pernah diakses sebelumnya [19]. Penjelasan tentang pemanfaatan fungsi train_test_split pada pustaka sklearn.model_selection untuk melakukan pembagian dataset menjadi dua bagian, yaitu data latihan dan data uji. Contoh yang diberikan menetapkan proporsi pembagian data sebesar 80% untuk data latih dan 20% untuk data  uji.  Pembagian  dilaksanakan  secara  acak  dan  proporsional,  dengan  menerapkan  stratified  random sampling. Pendekatan ini dilakukan untuk memastikan representasi yang seimbang antara kedua set data latih dan uji, kelas outcome yang dimaksud.

## Penerapan Model Random Forest
Setelah berhasil membangun model Random Forest, langkah berikutnya adalah mengevaluasi performa model menggunakan data uji. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, penggunaan data uji yang tidak pernah diakses  oleh  model  selama  proses  pelatihan  bertujuan  untuk  memastikan  evaluasi  yang  lebih  obyektif  dan mencegah overfitting [20]. Prediksi hasil pada data uji kemudian dibandingkan dengan nilai sebenarnya untuk menilai  seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  data  tersebut  [21].  Variabel  y_pred  digunakan  untuk menyimpan  prediksi  kelas  pada  setiap  observasi  dalam  data  uji  secara  berurutan  [22].  Untuk  mengukur efektivitas  model  dalam  melakukan  prediksi,  perbandingan  dilakukan  dengan  label  kelas  sebenarnya  yang tersimpan dalam variabel y_test. Proses evaluasi ini dilakukan dengan menghitung berbagai metrik kinerja. Pengukuran  akurasi,  yang  mengindikasikan  proporsi  prediksi  yang  tepat  terhadap  total  jumlah  observasi, memberikan gambaran umum tentang performa model. Presisi, yang mengukur proporsi prediksi positif yang benar-benar positif, penting untuk menilai kualitas prediksi model. Recall, atau sensitivitas, mengindikasikan kemampuan model untuk mengidentifikasi semua kasus positif yang sebenarnya. Skor F1, yang merupakan harmonis  rata-rata  dari  presisi  dan  recall,  memberikan  keseimbangan  antara  kedua  metrik  tersebut  dan seringkali lebih berguna dalam situasi dimana distribusi kelas tidak seimbang. Support mengacu pada jumlah sampel untuk setiap kelas yang sebenarnya, yang membantu memahami seberapa representatif sampel tersebut untuk setiap kelas.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dataset yang diterapkan dalam penelitian ini merupakan kumpulan data kelulusan yang terdiri dari 160 entri  dan  mencakup  19  atribut,  menunjukkan  kompleksitas  yang  tidak  dapat  efektif  diolah  hanya  dengan menggunakan  tools  seperti  MS  Excel/spreadsheet.  Alat  seperti  excel  mungkin memadai untuk  analisis  data dasar  dan  tugas  pengolahan  data  sederhana,  tetapi  kekurangannya  menjadi  jelas  ketika  melakukan  proses pemuatan data, EDA (Exploratory Data Analysis), dan pembagian data yang merupakan tahapan penting dalam pembentukan model machine learning. Misalnya, ketika melakukan EDA, diperlukan langkah seperti deskripsi variabel, pengecekan deskripsi statistik, analisis data missing value, dan penghitungan jumlah data lulus dan tidak lulus, yang melibatkan manipulasi dan analisis data yang kompleks dan detail. Selanjutnya, proses seleksi data untuk prediksi dan pembagian dataset menjadi data latih dan uji, yang memiliki peran krusial, menuntut kapabilitas yang melampaui batas alat spreadsheet tradisional. Penggunaan fungsi train_test_split dari pustaka sklearn.model_selection  untuk  membagi  dataset  secara  acak  dan  proporsional  (stratified  random  sampling) menegaskan  perlunya  alat  analisis  data  yang  lebih  canggih.  Keterbatasan  Excel  dalam  mengelola  proses pembagian data dan evaluasi model, seperti memastikan representasi yang seimbang antara kelas outcome pada data latih dan uji, serta mengevaluasi model menggunakan data uji untuk menghindari overfitting, menekankan pentingnya alat analitik yang lebih maju. Oleh karena itu, aplikasi seperti Python dan pustakanya yang kaya, termasuk  Scikit-Learn  untuk  machine  learning,  menjadi  solusi  yang  sangat  diperlukan  untuk  mengatasi tantangan ini, memastikan penelitian dapat dilakukan dengan ketepatan dan efisiensi yang lebih tinggi.. Fungsi `train_test_split`  pada  pustaka  `sklearn.model_selection`  dapat  digunakan  untuk  membagi  dataset,  dengan contoh  proporsi  pembagian  sekitar  80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk  data  uji.  Proses  pembagian  ini dilakukan  secara  acak  dan  proporsional  (stratified  random  sampling)  untuk  menjaga  representasi  yang seimbang antara kedua kelas outcome pada data latih dan uji. Setelah berhasil memperoleh model Random Forest, langkah berikutnya adalah mengevaluasi model menggunakan data uji, sesuai dengan prinsip bahwa penggunaan data uji yang tidak terlibat dalam proses pelatihan memberikan evaluasi yang lebih objektif dan menghindari overfitting. Dibawah ini terdapat tabel yang menunjukkan proses pemuatan data.
T ABEL 1
P EMUATAN D ATA No NISN Nama Siswa JK Jurusan Jumlah Nilai Rata-rata Status 1 1133445566 Divina Rea Egistina P TJKT 644 80,5 Lulus 2. 1144556677 Fatar Afril Shahila L TJKT 624 78 Lulus 3 1155667788 Fatih Dzaki Ramadhan L TKJT 689 86,12 Lulus 4 1166778899 Ibnu  Rifki  Al Wansyah L TJKT 643 80,37 Lulus 5 1177890010 Ibnue  Ibrahim Setiaji L TKJT 643 80,37 Lulus ... .... ... ... .... .... .... .... ... .... .... ... ... ... ... .... 156 1122334455 Angel Badriyah P TJKT 565 73,12 Tidak Lulus 157 1600112228 Rafi Ramdan L TJKT 588 73,5 Tidak Lulus 158 1689001116 Ahmad  Saefuk Jaiz L TJKT 585 73,12 Tidak Lulus 159 2166778889 Siti Atiqoh P TO 588 73,5 Tidak Lulus 160 2255667777 Fawaz Prasetyo L TO 585 73,12 Tidak Lulus
Pada tabel 1 terdapat 7 variable yang digunakan sebagai atribut, yaitu NISN, nama siswa, jenis kelamin, jurusan, jumlah nilai, rata-rata dan status kelulusan. Pada status kelulusan di ambil dari nilai rata-rata, jika lebih dari 76 maka dinyatakan lulus sebaliknya jika kurang dari 76 maka status kelulusannya tidak lulus
Gambar 6. akurasi, precision, recall dan F1 Score
Berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan  Gambar  6  di  atas,  model  berhasil  mencapai  akurasi, precision, recall, dan F1 Score sebesar 1.0. Angka-angka ini menunjukkan bahwa model berhasil memprediksi semua data uji dengan benar, mencapai tingkat keakuratan 100 persen. Akurasi mencerminkan rasio prediksi yang benar secara keseluruhan, sedangkan precision mengukur sejauh mana prediksi positif model benar, recall menilai seberapa baik model dapat menangkap keseluruhan instance yang positif, dan F1 Score merupakan harmonisasi antara precision dan recall.

## Gambar 7. Confussion Matrix
Berdasarkan confusion matrix dari 30 data uji dengan label 0 (Lulus), dapat disimpulkan bahwa model berhasil melakukan prediksi secara sempurna tanpa adanya kesalahan. Dari total 30 data uji yang merupakan kasus  "Lulus",  model  berhasil  mengklasifikasikan  semuanya  dengan  benar,  tidak  ada  prediksi  yang  salah. Sementara itu, pada 2 data uji yang memiliki label 1 (Tidak Lulus), model juga berhasil memprediksi dengan benar pada semua kasus, tanpa adanya prediksi yang salah. Model berhasil mengidentifikasi keduanya secara tepat, tanpa menghasilkan kesalahan prediksi. Hasil ini menggambarkan kinerja model yang sangat baik dalam membedakan  antara  kategori  "Lulus"  dan  "Tidak  Lulus"  pada  dataset  ini.  Kedua  nilai  pada  matriks kebingungan (confusion matrix) yang menunjukkan nol kesalahan prediksi pada kedua kategori menegaskan bahwa  model  dapat  membedakan  dengan  akurat  antara  siswa  yang  lulus  dan  tidak  lulus.  Pencapaian  ini memberikan keyakinan tambahan tentang keandalan model dalam mengklasifikasikan status kelulusan siswa, dan  nilai  akurasi,  precision,  recall,  dan  F1  Score  sebesar  1.0  memberikan  dukungan  yang  kuat  terhadap keunggulan model dalam menghadapi tugas klasifikasi pada dataset ini. Meskipun hasil ini sangat positif, perlu
diingat untuk selalu melakukan evaluasi yang komprehensif dan mencakup skenario pengujian yang beragam untuk memastikan generalisasi model pada berbagai kondisi data.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  mengenai  prediksi  kelulusan  siswa  SMK  Teknik  Komputer  MBM  Rawalo  menggunakan algoritma random forest dengan dataset kelulusan telah memberikan hasil yang sangat positif. Dari tahap awal proses  load  data  hingga  evaluasi  model  dengan  data  uji,  setiap  langkah  dilakukan  dengan  cermat.  Analisis exploratory data membantu memahami karakteristik dataset, sedangkan pemisahan dataset menjadi data latih dan  uji  memastikan  kehandalan  model  dalam  menghadapi  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Pentingnya  pembagian  dataset  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan  data  uji,  terletak  pada  kemampuan model untuk belajar dari data latih dan kemudian diuji pada data uji untuk mengukur kemampuan generalisasi. Pemilihan  proporsi  pembagian  sebesar  80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk  data  uji,  dengan  penerapan stratified random sampling, menciptakan kondisi yang ideal untuk melatih dan menguji model secara efektif. Ini  juga  membantu  menghindari  bias  yang  mungkin  muncul  jika  pembagian  dilakukan  secara  tidak  merata, terutama pada kasus kelas kelulusan yang tidak seimbang. Hasil akhir menunjukkan akurasi model sebesar 1.0, dengan model mampu memprediksi kelulusan siswa secara sempurna, seperti yang tercermin dalam confusion matrix yang menunjukkan keberhasilan prediksi untuk kedua kelas. Kesimpulan dari penelitian ini menyiratkan bahwa  penggunaan  algoritma  random  forest  pada  dataset  kelulusan  siswa  dapat  menjadi  pendekatan  yang efektif dalam mendukung prediksi kelulusan tepat waktu. Dengan akurasi yang tinggi dan kemampuan model untuk mengenali baik siswa yang lulus maupun tidak lulus, hasil penelitian ini memberikan kontribusi positif terhadap  pemahaman  dan  implementasi  model  machine  learning  dalam  konteks  pendidikan.  Implikasinya dapat  merangsang  pengembangan  metode  evaluasi  dan  intervensi  yang  lebih  canggih  untuk  meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem pendidikan di masa yang akan datang.

## U CAPA N T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih yang tulus juga ingin kami sampaikan kepada semua pihak yang turut berperan serta  dalam  kesuksesan  penelitian  ini.  Terima  kasih  kepada  tim  peneliti  yang  telah  berkontribusi  secara langsung  dalam  merancang,  menjalankan,  dan  menganalisis  penelitian  ini  dengan  penuh  dedikasi.  Semua dukungan  dan  kerjasama  yang  diberikan  oleh  berbagai  pihak  telah  memberikan  kontribusi  positif  dalam menjadikan  penelitian  ini  sukses.  Terima  kasih  juga  kepada  lembaga  atau  institusi  yang  telah  memberikan dukungan  finansial  dan  fasilitas  untuk  penelitian  ini.  Tanpa  dukungan  tersebut,  pencapaian  hasil  yang memuaskan tidak akan menjadi mungkin. Kami menghargai setiap bentuk dukungan yang diberikan, baik itu dalam  bentuk  sumber  daya,  bimbingan,  maupun  dukungan  moral.  Selain  itu,  terima  kasih  kepada  semua responden  atau  peserta  penelitian  yang  telah  bersedia  berpartisipasi  dan  menyediakan  data  yang  sangat berharga bagi kelancaran penelitian ini. Keberhasilan penelitian ini juga merupakan hasil dari partisipasi dan kontribusi mereka. Semoga hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat yang berkelanjutan dalam upaya meningkatkan  kualitas  dan  efisiensi  pendidikan  di  masa  yang  akan datang.  Harapan  kami  agar  temuan dan kontribusi dari penelitian ini dapat memberikan pandangan baru, solusi yang inovatif, dan memberikan arahan bagi pengembangan lebih lanjut di bidang pendidikan. Terima kasih sekali lagi kepada semua pihak yang telah berperan serta dalam perjalanan penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K. B. Pso, I. Irawan, M. R. Qisthiano, M. Syahril, and P. M. Jakak, “Optimasi Prediksi Kelulusan Tepat Waktu : Studi Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma,” vol. 4, no. 4, pp. 26–36, 2023.
[2] G. A. Sandag, “Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo Smart Journal , vol. 6, no. 2, pp. 167–178, 2020, doi: 10.31154/cogito.v6i2.270.167-178.
[3] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu  Hadikristanto,  “Klasifikasi  Analisis  Perbandingan Algoritma  Optimasi  pada  Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Data  Bank  Marketing,” Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  187–192,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[4] N.  L.  Hanun,  A.  U.  Zailani,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U.  Pamulang,  “Journal  of  technology information,” vol. 6, no. 1, pp. 7–14, 2020.
[5] J. Khatib et al. , “Indonesian Journal of Computer Science,” vol. 11, no. 1, pp. 1015–1022, 2022.
[6] N.  B.  Putri  and  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Dalam Klasifikasi Website Phishing,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 11, no. 1, pp. 59–66, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4350.
[7] N. W. S. Saraswati and N. M. L. Martarini, “Extract Transform Loading Data Absensi Stmik Stikom Indonesia Menggunakan Pentaho,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 19, no. 2, pp. 273–281, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.564.
[8] F.  Fallah,  “Hierarchical  Quadratic  Random  Forest  Classifier,”  2023,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2306.01893
[9] Oon Wira Yuda, Darmawan Tuti, Lim Sheih Yee, and Susanti, “Penerapan Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Random Forest,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi , vol. 8, no. 2, pp. 122–131, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.885.
[10] J. Zeniarja, A. Salam, and F. A. Ma’ruf, “Seleksi Fitur dan Perbandingan Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 18, no. 2, pp. 102–108, 2022, doi: 10.17529/jre.v18i2.24047.
[11] O. Baines, A. Chung, and R. Raval, “Random forest classification algorithm,” Mathematics Research Journal , no. April, p. 500, 2020, [Online]. Available:
http://orange3.readthedocs.io/en/3.4.0/widgets/classify/randomforest.html
[12] A. Darmawan, I. Yudhisari, A. Anwari, and M. Makruf, “Pola Prediksi Kelulusan Siswa Madrasah Aliyah Swasta dengan Support Vector Machine dan Random Forest,” Jurnal Minfo Polgan , vol. 12, no. 1, pp. 387–400, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12388.
[13] M. Syukron, R. Santoso, and T. Widiharih, “Perbandingan Metode Smote Random Forest Dan Smote Xgboost  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Penyakit  Hepatitis  C  Pada  Imbalance  Class  Data,” Jurnal Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 227–236, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28915.
[14] G. S. Suwardika and I. K. P. Suniantara, “Analisis Random Forest Pada Klasifikasi Cart Ketidaktepatan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Universitas  Terbuka,” BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  dan Terapan , vol. 13, no. 3, pp. 177–184, 2019, doi: 10.30598/barekengvol13iss3pp177-184ar910.
[15] T. A. Cardona, E. A. Cudney, J. Snyder, and R. W. Hoerl, “Predicting student degree completion using random forest,” ASEE Annual Conference and Exposition, Conference Proceedings , vol. 2020-June, no. April, 2020, doi: 10.18260/1-2--35074.
[16] J. Yang, S. Devore, D. Hewagallage, P. Miller, Q. X. Ryan, and J. Stewart, “Using machine learning to identify the most at-risk students in physics classes,” Phys Rev Phys Educ Res , vol. 16, no. 2, p. 20130, 2020, doi: 10.1103/PhysRevPhysEducRes.16.020130.
[17] van S. Plaosan, “Algoritma Random Forest,” Http://Learningbox.Coffeecup.Com/05_2_Randomforest.Html , vol. 18, no. 1, pp. 10–14, 2019.
[18] M. Nachouki and M. A. Naaj, “Predicting Student Performance to Improve Academic Advising Using the Random Forest Algorithm,” International Journal of Distance Education Technologies , vol. 20, no. 1, pp. 1–17, 2022, doi: 10.4018/IJDET.296702.
[19] R.  Rismayati,  I.  Ismarmiaty,  and  S.  Hidayat,  “Ensemble  Implementation  for  Predicting  Student Graduation  with  Classification  Algorithm,” International  Journal  of  Engineering  and  Computer Science Applications (IJECSA) , vol. 1, no. 1, pp. 35–42, 2022, doi: 10.30812/ijecsa.v1i1.1805.
[20] M. Nachouki and M. A. Naaj, “Predicting Student Performance to Improve Academic Advising Using the Random Forest Algorithm,” International Journal of Distance Education Technologies , vol. 20, no. 1, pp. 1–17, 2022, doi: 10.4018/IJDET.296702.
[21] M.  A.  Yulianto,  “Implementasi  FIS  Sugeno  pada  Algoritma  C4.  5  Berbasis  Particle  Swarm Optimization (PSO) untuk Prediksi Prestasi Siswam,” JOAIIA: Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications , vol. 1, no. 1, pp. 12–22, 2020, [Online]. Available: http://www.openjournal.unpam.ac.id/index.php/JOAIIA/article/view/4272
[22] Sudriyanto, R. Rizaldi, and M. Ainun Rofiq Hariri, “Implementasi Algoritme Decision Tree (C4.5) dengan  Optimize  Weights  (PSO)  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu,” Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  252–257,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika252