INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 10065-10079 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penerimaan Peserta Didik Baru Jalur Prestasi Akademik Di SMA Negeri 13 Jakarta Dengan Menggunakan Algoritma Random Forest
Rasiban 1 🖂 , Samuel Praja Raymond Maruli 2
Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika
Email: rasiban@gmail.com 1 🖂 , Samuel.praja97@gmail.com 2

## Abstrak
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. Kata Kunci: Data Mining, Random Forest, Prediksi, Penerimaan Peserta Didik Baru

## Abstract
Indonesia, as one of the developing countries, has the goal of improving the quality of education. One of the factors determining the quality of education is the admission of new students into schools. SMA Negeri 13 Jakarta, which has limited capacity, is in great demand by prospective students who want to continue their education at the high school level. Using the Random Forest algorithm, this study aims to predict the junior high schools that have the highest chance of being admitted to SMA Negeri 13 Jakarta  through  the  academic  achievement  pathway.  Accurate  predictions  can  help  with  decision- making and educational planning, becoming a reference for parents who plan to send their children to SMA Negeri 13 Jakarta through the academic achievement pathway. With a prediction accuracy rate of 90.67%, the model is able to provide accurate prediction results with a low error rate of 9.33%, indicating good model quality in making predictions. The kappa value of 0.883 also indicates high prediction quality with a good level of agreement. Based on the results of the analysis, some of the junior high schools with the highest chance of being accepted through the academic achievement pathway at SMA Negeri 13 Jakarta are SMP Negeri 30 Jakarta, SMP Negeri 173 Jakarta, SMP Negeri 95 Jakarta, SMP Negeri 129 Jakarta, and SMP KK Marsudirini.
Keywords: Data Mining, Random Forest, Prediction, New Student Admission.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  salah  satu  aspek  penting  dalam  pembangunan  suatu  negara. Indonesia  sebagai  salah  satu  negara  berkembang  memiliki  tujuan  yang  sama  yaitu meningkatkan  kualitas  pendidikan.  Salah  satu  faktor  penentu  kualitas  pendidikan  adalah penerimaan  peserta  didik  baru  di  sekolah.  Oleh  karena  itu,  setiap  tahunnya  pemerintah Indonesia  selalu  mengadakan  penerimaan  peserta  didik  baru  (PPDB)  secara  online  untuk mengisi kursi kosong di sekolah-sekolah. SMA Negeri 13 Jakarta adalah salah satu sekolah menengah atas di Jakarta Utara yang memiliki daya tampung terbatas dan banyak diminati oleh  calon  siswa  yang  ingin  melanjutkan  pendidikan  di  tingkat  SMA.  Dalam  proses penerimaan peserta didik baru, di SMA Negeri 13 Jakarta memiliki beberapa jalur penerimaan, salah satunya adalah jalur prestasi akademik. Pada jalur ini, calon siswa yang memiliki prestasi akademik yang baik di SMP asalnya akan memiliki kesempatan lebih besar untuk diterima di SMA Negeri 13 Jakarta.
Data mining adalah suatu teknologi yang dapat mengolah dan menganalisis data dari berbagai  sumber  untuk  menemukan  pola  atau  hubungan  yang  tersembunyi  dalam  data (Saikin & Kusrini, 2019). Dalam kasus ini, data mining akan digunakan untuk memprediksi SMP
mana saja yang memiliki peluang tertinggi dalam penerimaan peserta didik baru jalur prestasi akademik  di  SMA  Negeri  13  Jakarta.  Pada  dasarnya,  prediksi  dilakukan  berdasarkan  data historis  yang  dianalisis  menggunakan  metode  tertentu  untuk  mendapatkan  gambaran tentang keadaan di masa yang akan datang, sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan (Fahreza, 2022). Metode yang akan digunakan adalah algoritma Random Forest.
Algoritma Random Forest mampu menghasilkan prediksi yang akurat dengan membagi dataset menjadi banyak pohon keputusan dan mengambil hasil dari mayoritas prediksi dari setiap pohon keputusan tersebut (Latifah et al., 2019). Penggunaan algoritma Random Forest dapat  mempercepat  proses  analisis  data,  sehingga  dapat  memprediksi  hasil  seleksi penerimaan peserta didik baru jalur prestasi akademik dengan lebih efisien.
Dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya,  algoritma  Random  Forest  mampu mengklasifikasikan dengan baik dan memiliki performa akurasi yang baik. Dalam penelitian (Pratama  et  al.,  2019),  peneliti  mengusulkan  untuk  mengumpulkan  data  dan  memprediksi masuk  SMP  Negeri  di  kota  Cimahi  menggunakan  Random  Forest.  Metode  ini  juga mempertimbangkan faktor pendukung calon siswa seperti zonasi dan jalur prestasi. Akurasi performansi  metode  Random  Forest  pada  penelitian  ini  mencapai  lebih  dari  90%.  Dalam penelitian  (Saleh  et  al.,  2022),  peneliti  membangun  sebuah  sistem  klasifikasi  kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma Random Forest dengan fitur-fitur yang telah ditentukan. Nilai akurasi meningkat seiring dengan menaikkan penggunaan jumlah pohon, yaitu dengan nilai akurasi 90.00% dengan menggunakan 50 pohon.
Pada  penelitian  (Triwidianti  et  al.,  2021),  peneliti  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  tiga  metode  pada  data  mining  untuk  memprediksi  prestasi  siswa  tingkat pendidikan menengah kejuruan dengan metode Decision Tree, Naive Bayes, dan Random Forest. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode yang terbaik dari penelitian ini adalah metode Random Forest dengan tingkat akurasi 97.3%.
Peneliti  dalam  penelitian (Mu’alim  &  Hidayati,  2022) menemui  sebuah  kendala  yang dihadapi MAN Sintang untuk menentukan jurusan siswa di MAN Sintang, yaitu waktu yang lama dan kurang akurat untuk mendapatkan jurusan yang sesuai dengan kemampuan siswa dikarenakan cara perhitungan yang masih manual. Oleh sebab itu, peneliti membuat sebuah sistem  klasifikasi  penjurusan  siswa  berupa  aplikasi  berbasis  website.  Hasil  pengujian  yang diperoleh  menggunakan  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  94.38%, precision sebesar 95.23% dan recall sebesar 94.25%.
Dalam penelitian (Rianto & Yunis, 2021), peneliti menggunakan model Random Forest untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru di Universitas XYZ pada periode 2010-2019. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi sebesar 99.8%, Parameter  terbaik  dari  model  yang  digunakan  adalah  maxnodes  100  dan  ntree  900,  dan terdapat trend penurunan jumlah mahasiswa untuk beberapa tahun ke depan. Sedangkan dalam penelitian (Linawati et al., 2020), peneliti mengusulkan teknik data mining yang efisien untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa dengan teknik klasifikasi dari data mining yaitu Decision Tree C4.5 dan Random Forest. Random Forest menghasilkan akurasi 92.4%. Sedangkan, hasil penggunaan algoritma Decisison Tree C4.5 menghasilkan akurasi 87.1%.
Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam bidang pendidikan, khususnya terkait penerimaan peserta didik baru melalui jalur prestasi akademik. Selain itu, diharapkan penelitian ini dapat membantu siswa dan orang tua dalam mempersiapkan diri dalam memilih SMP yang dapat meningkatkan peluang siswa tersebut diterima di SMA Negeri 13 Jakarta melalui jalur prestasi akademik. Hasil penelitian ini dapat menjadi pedoman bagi sekolah dalam meningkatkan kualitas pendidikan, terutama di tingkat menengah pertama, dengan  tujuan  meningkatkan  peluang  siswa  diterima  di  sekolah  unggulan  melalui  jalur prestasi akademik. Selain itu,  diharapkan penelitian  ini  dapat memberikan kontribusi pada penelitian  serupa  dalam  bidang  data  mining  di  Indonesia,  terutama  dalam  penggunaan algoritma Random Forest untuk memprediksi peluang berdasarkan data yang tersedia.

## METODE PENELITIAN

## Tahapan Penelitian
Berikut  merupakan  perancangan  pada  penelitian  untuk  memprediksi  penerimaan peserta didik baru melalui jalur prestasi akademik di SMA Negeri 13 Jakarta.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian Pengumpulan Data
Data yang digunakan penelitian ini diperoleh dari Dinas Pendidikan Provinsi DKI Jakarta melalui situs PPDB online  dan situs arsipnya. Data merupakan data hasil PPDB online dari tahun ajaran 2018/2019 hingga tahun ajaran 2023/2024 dengan total sampel data sebanyak 800 data. Dalam tahun ajaran 2018/2019, data yang digunakan adalah data hasil seleksi PPDB online jalur Domisili Dalam DKI Tahap 1 Lokal, Tahap 2 Umum dan Tahap 3 Umum.

## Seleksi Data
Proses seleksi data, atau yang dikenal sebagai data selection, melibatkan analisis data yang relevan dari dataset karena tidak semua data diperlukan dalam proses data mining. Data yang dipilih dan diseleksi dari dataset akan dijadikan objek analisis. Dalam penelitian ini, data yang terpilih mencakup nomor daftar sebagai id masing-masing calon siswa pendaftar yang diterima,  nilai  akhir,  asal  sekolah  calon  siswa  pendaftar  yang  diterima,  dan  hasil  seleksi penerimaan calon siswa pendaftar.

## Pra-pemrosesan Data
Dalam penelitian ini, yang dilakukan merupakan penyesuaian data serta normalisasi atau standarisasi pada atribut yang memiliki skala yang berbeda untuk memastikan semua atribut memiliki pengaruh yang seimbang dalam pembentukan model. Dari atribut yang ada, peneliti melakukan penyesuaian data menjadi bentuk yang disesuaikan untuk proses data mining.

## Pembagian Data
Dari 800 data, akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Pembagian data dilakukan dengan perbandingan data latih sebesar 70%, yang berjumlah 575 data, dan data uji sebesar 30%, yang berjumlah 225 data.

## Penerapan Model Random Forest
Menerapkan  algoritma  Random  Forest  sebagai  metode  utama  untuk  membangun model prediksi. Random Forest adalah metode ensemble yang menggabungkan beberapa pohon keputusan (decision trees) untuk melakukan prediksi. Setiap pohon dalam Random Forest dibangun dengan memilih subset acak dari data latih dan subset acak dari atribut yang akan digunakan dalam pemilihan keputusan. Proses pembentukan hutan dilakukan dengan menggabungkan hasil dari pohon-pohon keputusan yang terbentuk.
Gambar 2. Kumpulan hutan dari Decision Tree yang dibuat oleh Random Forest Evaluasi Model Random Forest
Penerapan model diterapkan terlebih dahulu pada data latih, untuk menguji performa model yang telah dilatih. Lalu, model yang telah dilatih, diaplikasikan pada data uji. Setelah model dibangun, evaluasi model dilakukan dengan menghitung metrik evaluasi kinerja model untuk polynominal classification, seperti accuracy, classification error, dan nilai Kappa. Dengan analisis hasil pengujian dan validasi, dapat diukur keakuratan dan kehandalan prediksi model Random Forest dalam memprediksi siswa SMP dengan peluang tertinggi dalam diterima di SMA Negeri 13 Jakarta melalui jalur prestasi akademik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian metode Random Forest dalam penelitian ini menggunakan tools RapidMiner Studio. Pembahasan serta tampilan dari tools RapidMiner Studio adalah sebagai berikut: Atribut dan tipe atribut
Informasi data atribut dan tipe atribut pada RapidMiner yang digunakan pada dataset penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1. Dan contoh dataset yang digunakan dalam penelitian ini bisa dilihat dalam Gambar 3.

## Tabel 1. Atribut dan Tipe Atribut pada Dataset
Nama Atribut Tipe Atribut Jenis Atribut no_daftar Real Special (id) asal_sekolah Polynominal Special (label) nilai_akhir Real Regular hasil_seleksi Polynominal Regular accepted_per_year Integer Regular accepted_all Integer Regular avg_ accepted_per_year Real Regular avg_ accepted_all Real Regular avg_nilai_akhir_pt Real Regular

## Gambar 3. Dataset

## Select Attributes
Memilih  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses  perhitungan Random  Forest  yang digunakan dalam membentuk pohon-pohon keputusan.
Gambar 4. Select Attributes

## Pembagian Data
Melakukan pembagian dataset menjadi data latih dan data uji, dengan rasio 0.7:0.3.
Gambar 5. Pembagian rasio dataset Penerapan Model Random Forest
Berikut langkah penerapan model Random Forest dengan bantuan tools RapidMiner.
a) Pada tab  Operators,  lalu  cari  Random  Forest,  drag  dan  drop  ke  view  Process,  hubungkan output partition 1 dari operator Split Data (data latih) ke input operator Random Forest.
b) Tentukan  jumlah  pohon  acak  yang  akan  dihasilkan  melalui  proses bootstrapping  pada  tab
Parameters pada bagian number of trees. Semakin banyak pohon yang digunakan, semakin lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  model.  Dalam  banyak  kasus,  jumlah  pohon ( number of trees) yang umumnya dianjurkan untuk Random Forest adalah sekitar 100 hingga 500  pohon.  Pilih  jumlah  pohon  yang  memberikan  kinerja  yang  baik  tanpa  mengorbankan waktu pelatihan yang berlebihan. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan jumlah pohon sebanyak 400 pohon, hal ini dikarenakan trade-off antara waktu pelatihan dan kinerja model dengan 400 pohon sangat baik, memiliki tingkat akurasi yang sama dengan yang dihasilkan 500 pohon, akan tetapi memiliki waktu pelatihan yang relatif lebih singkat jika dibandingkan dengan  500  pohon.  Setelah  selesai  menentukan  jumlah  pohon,  langkah  selanjutnya  ialah memilih criterion yang ingin digunakan.
c) Criterion  menentukan  cara  mengukur  kualitas  pemisahan  pada  setiap  node  dalam  pohon keputusan.  Pada  dasarnya, criterion  akan  memperkirakan  seberapa  baik  pemisahan  atribut tersebut dalam menghasilkan subset data yang homogen atau murni, di mana setiap subset tersebut terdiri dari satu kelas data atau kelas yang sangat mirip. Secara umum, Random Forest menggunakan " Gini impurity" (gini_index) atau "Entropy" (information_gain) sebagai kriteria default  untuk  pemilihan  atribut.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan criterion information_gain, hal ini dikarenakan kriteria ini bekerja dengan baik ketika target atau label memiliki  banyak  kelas  ( polynominal).  Entropy  mengukur  ketidakpastian  dalam  dataset,  dan dengan  memiliki banyak kelas, perhitungan entropy akan memberikan informasi yang baik tentang seberapa baik atribut tertentu dapat memisahkan data menjadi kelompok-kelompok yang homogen.
d) Setelah memilih criterion, langkah selanjutnya adalah menentukan maximal depth. Parameter ini mengontrol seberapa dalam pohon keputusan dapat tumbuh selama proses pembangunan model. Penulis menetapkan kedalaman maksimal yang digunakan dalam penelitian ini adalah 10, angka tersebut dipilih dikarenakan untuk memberikan keseimbangan antara kompleksitas model dan performa. Pada operator ini, Random Forest akan diaplikasikan untuk mengelola
dan melatih data latih, yang nantinya hasil pelatihan tersebut bisa diaplikasikan pada data uji.
Gambar 6. Penerapan Model Random Forest

## Evaluasi Model Random Forest
Berikut adalah langkah-langkah untuk mengevaluasi model Random Forest menggunakan tools RapidMiner.
a) Pada tab  Operators,  cari  performance  (classification),  drag  dan  drop  ke  view  Process, hubungkan output  labelled  pada  operator  Apply  Model  ke  input  labelled  operator Performance. Pada tab Parameters, karena dalam memprediksi label asal_sekolah yang merupakan polynominal  classification,  maka  penulis  memilih  kriteria  accuracy, classification error dan kappa. Operator ini berguna untuk mengevaluasi performa statistik dalam tugas klasifikasi. Hasil dari operator ini berupa daftar nilai kriteria performa untuk tugas  klasifikasi  tersebut. Accuracy  adalah  metrik  yang  paling  sederhana  dan  umum digunakan  dalam  mengukur  persentase  prediksi  yang  benar  dari  keseluruhan  prediksi yang dilakukan oleh model. Sedangkan, classification error adalah kebalikan dari accuracy dan mengukur persentase prediksi yang salah dari keseluruhan prediksi yang dilakukan oleh  model. Kappa  adalah  metrik  evaluasi  yang  sangat  berguna  dalam  polynominal classification, terutama ketika ada ketidakseimbangan kelas dalam data. Kappa mengukur sejauh mana model dapat mencapai tingkat kesepakatan yang lebih baik daripada yang diharapkan secara acak.
Gambar 7. Tampilan operator Performance (Performance (Classification)) pada view Process b) Dan  yang  terakhir,  hubungkan output  performance  pada  operator  Performance (Performance (Classification)) ke input result 1, dan output example set ke input result 2 untuk mengetahui hasil dari data uji beserta performance-nya. Hubungkan output model Apply Model ke result 3 untuk melihat hasil data uji.
Gambar 8. Tampilan operators pada view Process Analisis Hasil Prediksi
Accuracy criterion
Akurasi adalah metrik yang mengukur seberapa akurat model dalam memprediksi kelas yang benar dari semua prediksi yang dilakukan. Rumus akurasi adalah:

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎
Dalam penelitian ini, hasil penghitungan akurasi untuk data uji adalah 90.67%, yang berarti model benar-benar memprediksi 90.67% data dengan benar.

## Gambar 9. Hasil accuracy
Classification error criterion
Error  klasifikasi  adalah  kebalikan  dari  akurasi.  Metrik  ini  mengukur  seberapa  banyak prediksi  yang  salah  dibandingkan  dengan  jumlah  total  prediksi.  Rumus  error  klasifikasi
adalah:
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎
Dalam penelitian ini, error klasifikasi yang dimiliki saat menguji data uji adalah 9.33%, yang berarti model salah memprediksi 9.33% data.
Gambar 10. Hasil classification error
Kappa criterion
Kappa,  juga  dikenal  sebagai  Cohen's  kappa,  adalah  metrik  yang  mengukur  tingkat kesepakatan  antara  prediksi  model  dengan  hasil  sebenarnya,  dan  mengatasi  masalah ketidakseimbangan kelas. Nilai kappa berkisar dari -1 hingga 1, dengan nilai 1 menunjukkan kesepakatan sempurna, 0 menunjukkan kesepakatan yang sama dengan kebetulan, dan nilai negatif menunjukkan kesepakatan yang kurang baik. Semakin tinggi nilai kappa, maka model klasifikasi dapat dipercayai untuk melakukan prediksi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Rumus kappa adalah:
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 = 𝑃 𝑜 − 𝑃 𝑒 1 − 𝑃 𝑒 Di  mana 𝑃 𝑜 adalah observed  agreement,  yaitu  persentase  kesepakatan  antara  prediksi model dan nilai sebenarnya pada dataset. Sedangkan, 𝑃 𝑒 adalah expected agreement, yaitu persentase kesepakatan yang diharapkan secara acak. Dalam penelitian ini, nilai kappa yang dicapai  dalam  pengujian  data  uji  adalah  0.883,  yang  berarti  model  memiliki  tingkat kesepakatan yang sangat baik dalam memprediksi data pada data uji.
Gambar 11. Hasil kappa
Hasil Prediksi
Berdasarkan  hasil  keputusan  yang  dibuat Random  Forest,  maka  menghasilkan  hasil prediksi untuk label asal_sekolah. SMP Negeri 30 Jakarta merupakan nilai atribut yang paling banyak muncul, yaitu sebanyak 95 kali dengan fraksi sebesar 0.4222 dalam dataset. Diikuti
dengan SMP Negeri 173 Jakarta sebanyak 21 kali dengan fraksi sebesar 0.0933 dalam dataset. SMP Negeri 95 Jakarta di posisi ketiga, dengan kemunculan dalam dataset sebanyak 15 kali dengan fraksi sebesar 0.0667. Untuk hasil keseluruhan, dapat dilihat pada pada Tabel 2.
Tabel 2. Nominal Values
Index Nominal value Absolute Count Fraction 1 SMP Negeri 30 Jakarta 95 0.4222 2 SMP Negeri 173 Jakarta 21 0.0933 3 SMP Negeri 95 Jakarta 15 0.0667 4 SMP Negeri 129 Jakarta 9 0.0400 5 SMP KK Marsudirini 8 0.0356 6 SMP Negeri 244 Jakarta 7 0.0311 7 SMPK Tunas Bangsa Sunter 6 0.0267 8 SMP Negeri 231 Jakarta 5 0.0222 9 SMP Negeri 277 Jakarta 5 0.0222 10 SMP Barunawati 3 4 0.0178 11 SMP Hang Tuah 1 4 0.0178 12 SMP Hang Tuah 3 4 0.0178 13 SMP Negeri 114 Jakarta 4 0.0178 14 SMP Negeri 84 Jakarta 4 0.0178 15 SMP Islam Al-Azhar Kelapa Gading 4 0.0178 16 SMP Kristen 4 Penabur 2 0.0089 17 SMP Labschool Rawamangun 2 0.0089 18 SMP Negeri 143 Jakarta 2 0.0089 19 SMP Negeri 151 Jakarta 2 0.0089 20 SMP Negeri 170 Jakarta 2 0.0089 21 SMP Negeri 55 Jakarta 2 0.0089 22 SMP Strada Santo Fransiskus Xaverius I 2 0.0089 23 SMP Strada Santo Fransiskus Xaverius II 2 0.0089 24 MTs. Al-Muhajirin 1 0.0044 25 MTs. Negeri 5 Jakarta 1 0.0044 26 SMP Islam Al-Azhar 12 Rawamangun 1 0.0044 27 SMP Negeri 112 Jakarta 1 0.0044 28 SMP Negeri 123 Jakarta 1 0.0044 29 SMP Negeri 137 Jakarta 1 0.0044 30 SMP Negeri 221 Jakarta 1 0.0044 31 SMP Negeri 289 Jakarta 1 0.0044 32 SMP Negeri 53 Jakarta 1 0.0044 33 SMP Negeri 62 Jakarta 1 0.0044 34 SMP Negeri 74 Jakarta 1 0.0044 35 SMP Santa Cicilia 1 0.0044 36 SMP Santo Yakobus 1 0.0044 37 SMP Strada Santo Fransiskus Xaverius III 1 0.0044 38 MTs. Al-Jihad 0 0.0 39 MTs. Istiqlal 0 0.0 40 MTs. Negeri 31 Jakarta 0 0.0 41 MTs. Negeri 39 Jakarta 0 0.0 42 MTs. Umdatur Rasikhien Jakarta 0 0.0
Index Nominal value Absolute Count Fraction 43 Pondok Pesantren Terpadu Al-Multazam 0 0.0 44 SMP Advent Anggrek Jakarta 0 0.0 45 SMP Al-Irsyad Al-Islamiyyah 0 0.0 46 SMP Barunawati 2 0 0.0 47 SMP Binaul Ummah Kuningan 0 0.0 48 SMP Darul Ma'arif 0 0.0 49 SMP IT Ash-Shiddiq 0 0.0 50 SMP International Islamic Secondary School (IISS) 0 0.0 51 SMP Islam Amalina 0 0.0 52 SMP Jubilee 0 0.0 53 SMP Kanaan Global School 0 0.0 54 SMP Kristen IPEKA Sunter 0 0.0 55 SMP Kristen Penabur Kota Wisata 0 0.0 56 SMP Marie Joseph 0 0.0 57 SMP Mekar Tanjung 0 0.0 58 SMP National Global School 0 0.0 59 SMP Negeri 116 Jakarta 0 0.0 60 SMP Negeri 118 Jakarta 0 0.0 61 SMP Negeri 121 Jakarta 0 0.0 62 SMP Negeri 136 Jakarta 0 0.0 63 SMP Negeri 140 Jakarta 0 0.0 64 SMP Negeri 152 Jakarta 0 0.0 65 SMP Negeri 162 Jakarta 0 0.0 66 SMP Negeri 163 Jakarta 0 0.0 67 SMP Negeri 18 Jakarta 0 0.0 68 SMP Negeri 193 Jakarta 0 0.0 69 SMP Negeri 213 Jakarta 0 0.0 70 SMP Negeri 216 Jakarta 0 0.0 71 SMP Negeri 217 Jakarta 0 0.0 72 SMP Negeri 226 Jakarta 0 0.0 73 SMP Negeri 23 0 0.0 74 SMP Negeri 261 Jakarta 0 0.0 75 SMP Negeri 266 Jakarta 0 0.0 76 SMP Negeri 269 Jakarta 0 0.0 77 SMP Negeri 270 Jakarta 0 0.0 78 SMP Negeri 279 Jakarta 0 0.0 79 SMP Negeri 34 Jakarta 0 0.0 80 SMP Negeri 4 Bekasi 0 0.0 81 SMP Negeri 4 Jakarta 0 0.0 82 SMP Negeri 43 Jakarta 0 0.0 83 SMP Negeri 5 Jakarta 0 0.0 84 SMP Negeri 61 Jakarta 0 0.0 85 SMP Negeri 65 Jakarta 0 0.0 86 SMP Negeri 75 Jakarta 0 0.0 87 SMP Negeri 94 Jakarta 0 0.0 88 SMP Negeri 99 Jakarta 0 0.0 89 SMP Paskalis 3 0 0.0 90 SMP Saint John's Catholic School 0 0.0 91 SMP Sekolah HighScope Indonesia Kelapa Gading 0 0.0 92 SMPIT Miftahul Ulum 0 0.0
Index Nominal value Absolute Count Fraction 93 SMP Islam Al-Azhar 6 JP 0 0.0

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  Random Forest dalam penelitian ini memiliki tingkat akurasi prediksi sebesar 90.67%, mengindikasikan kemampuan  yang  tinggi  dalam  memprediksi  penerimaan  peserta  didik  baru.  Dengan classification  error  hanya  sebesar  9.33%,  model  ini  memiliki  kinerja  yang  baik  dan  tingkat kesalahan yang rendah. Selain itu, nilai kappa sebesar 0.883 mencerminkan kualitas prediksi yang sangat baik dengan tingkat kesepakatan yang tinggi. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa SMP Negeri 30 Jakarta, SMP Negeri 173 Jakarta, SMP Negeri 95 Jakarta, SMP Negeri 129 Jakarta, dan SMP KK Marsudirini memiliki peluang tertinggi untuk diterima melalui jalur prestasi akademik di SMA Negeri 13 Jakarta. Hasil penelitian ini tentu memiliki kekurangan dan saran-saran yang dapat menjadi pertimbangan untuk pengembangan lebih lanjut atau perbaikan  dalam model prediksi yang  diimplementasikan.  Saran-saran tersebut mencakup pertimbangan  untuk  menggunakan  atribut  tambahan  yang  relevan  dalam  memprediksi penerimaan  peserta  didik  baru  guna  meningkatkan  kualitas  prediksi,  evaluasi  berkala terhadap  model  yang  telah  dikembangkan  untuk  menjaga  kinerja  optimal,  eksplorasi algoritma data mining lain selain Random Forest untuk tugas prediksi klasifikasi multikelas (polynominal  classification)  seperti  penelitian  ini,  dan  pengujian  model  pada  lingkungan sekolah  lain  dengan  karakteristik  serupa  atau  berbeda  untuk  memvalidasi  dan  menguji aplikabilitasnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah, S., Sembiring, A. C., & Sitanggang, D. (2023). ASSOCIATION RULE. PUBLISH BUKU UNPRI PRESS ISBN, 1(1), 1-53.
Fahreza, A. (2022). Penerapan Data Mining dengan Metode Single Moving Average dalam Pengolahan Data Penerimaan Siswa Baru. Proceeding Seminar Nasional Ilmu Komputer, 2(1), 25 – 34.
Id, I. D. (2021). Machine Learning: Teori, Studi Kasus dan Implementasi Menggunakan Python (Vol. 1). Unri Press.
Iqbal,  M.,  Nawawi,  H.  M.,  Saelan,  M.  R.  R.,  Maulana,  M.  S.,  &  Mustopa,  A.  (2023).  Optimasi
Hyperparameter  Multilayer  Perceptron  Untuk  Prediksi  Daya  Beli  Mobil.  Jurnal  Manajemen Informatika dan Sistem Informasi, 6(1), 73-81.
Lalwani, P., Mishra, M. K., Chadha, J. S., & Sethi, P. (2022). Customer churn prediction system: a machine learning approach. Computing, 1-24.
Latifah, A. L., Shabrina, A., Wahyuni, I. N., & Sadikin, R. (2019). Evaluation of Random Forest model for forest  fire  prediction  based  on  climatology  over  Borneo. 2019  International  Conference  on Computer, Control, Informatics and Its Applications (IC3INA), 4 – 8.
Linawati,  S.,  Nurdiani,  S.,  Handayani,  K.,  &  Latifah,  L.  (2020).  Prediksi  Prestasi  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest Dan C4. 5. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 8(1), 491514. Karmita, S., Arief Bramanto, W. P., Gaffar, A. O., & Wiguna, A. S. (2018). Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Menggunakan Fuzzy Time Series-Time Invariant. In Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol (Vol. 3, No. 1).
Mehtab, S., & Sen, J. (2022). Stock price prediction using machine learning and deep learning algorithms and models. Machine Learning in the Analysis and Forecasting of Financial Time Series, 235-303.
Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.
Mu’alim,  F., & Hidayati, R. (2022).  Implementasi Metode Random  Forest Untuk Penjurusan  Siswa Di Madrasah Aliyah Negeri Sintang. JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer), 14(1),
116 – 125.
Pratama, G., Nasrun, M., & Ansori, A. S. R. (2019). Pengumpulan Data Dan Prediksi Masuk Di Semua Smp Negeri Kota Cimahi Menggunakan Metode Random Forest. EProceedings of Engineering, 6(2).
Rizqifaluthi,  H.,  &  Yaqin, M.  A.  (2018).  Process  mining  Akademik Sekolah menggunakan  rapidminer.
MATICS:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  (Journal  of  Computer  Science  and Information Technology), 10(2), 47-51.
Rerung,  R. R. (2018).  Penerapan  data mining  dengan  memanfaatkan  metode association  rule  untuk promosi produk. J. Teknol. Rekayasa, 3(1), 89.
Rianto,  M.,  &  Yunis,  R.  (2021).  Analisis  Runtun  Waktu  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru Dengan Model Random Forest. Paradigma, 23(1).
Saikin, S., & Kusrini, K. (2019). Model Data Mining Untuk Karekteristik Data Traveller Pada Perusahaan Tour and Travel. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 2(2), 61 – 68.
Saleh,  J.,  Adrian,  A.,  &  Sanger,  J.  (2022).  SISTEM  KLASIFIKASI  KELULUSAN  MAHASISWA  DENGAN
ALGORITMA RANDOM FOREST. Jurnal Ilmiah Realtech, 18(1), 10 – 14.
Triwidianti,  J.,  Alfian,  F.  Y.,  &  Prasojo,  M.  (2021).  Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi Prestasi Siswa Tingkat Pendidikan Menengah Kejuruan Pada Sekolah Menengah Kejuruan Negeri (SMKN 1) Gadingrejo Pringsewu Lampung. Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, 1, 126 – 133.