## Analisis Tingkat Ketertarikan Mahasiswa Terhadap Bidang Artifcial Intelligence dalam Penulisan Skripsi dengan Random Forest
Abdul Halim Anshor * , Tri Ngudi Wiyatno
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1,* abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id , 2 tringudi@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi:  abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id Submitted: 12/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Perkembangan teknologi informasi maju dengan sangat pesat sesuai dengan kebutuhan manusia yang terus meningkat. Kecerdasan  Buatan  atau  Artificial  Intelligence  (AI)  adalah  fenomena  yang sangat  umum  pada  saat  ini,   dimana  hampir semua pekerjaan yang dilakukan oleh manusia dikerjakan oleh komputer. Komputer diberikan pembelajaran  sedemikian rupa sehingga dengan  sistemnya  dapat  melakukan  atau  menggantikan  beberapa  pekerjaan  manusia.  Perkembangan  AI  yang  terus  menerus meningkat membutuhkan tenaga ahli yang dapat memahami  bidang ini. Universitas dengan jurusan Teknik informatika merupakan salah  satu  lembaga  pendidikan  yang  mempunya  kontribusi  terbesar  dalam  mencetak  tenaga  ahli  dibidang  AI.  Penelitian  ini dilakukan dengan tujuan untuk mengukur dan mengetahui seberapa besar minat ketertarikan mahasiswa dalam bidang AI, yang nantinya diharapkan dapat melahirkan tanaga ahli dibidang AI dan dapat mengimplementasikannya dalam kehidupan sehari hari. Untuk itu peneliti melakukan analisis ketertarikan mahasiswa pada bidang AI yang diiddentifikasi sebagai bidang yang diminati untuk penulisan skripsi. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode machine learning Random Forest dengan data sampling kuisioner yang berikan kepada 200 mahasiswa Universitas Pelita Bangsa jurusan Teknik Informatika pada semester gassal tahun ajaran 2023  - 2024. Data yang akan dianalisis adalah data mahasiswa tertarik dan tidak tertarik pada bidang AI. Dari penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar  80.05% ketertarikan mahasiswa pada bidang AI. Diharapkan dari penelitian ini dapat menjadi informasi yang bermanfaat bagi Universitas Pelita Bangsa dalam mengembangkan kurikulum di bidang AI kedepannya sehingga dapat memenuhi kebutuhan akan tenaga ahli dibidang AI.
Kata Kunci: Artificial Intelligence; Kuisioner; Machine Learning; Random Forest; Skripsi
Abstract− Artificial Intelligence (AI) is an advanced phenomenon of information technology that is currently very fast. With AI human work can be replaced by computers. Universities are superior providers in providing experts in the field of AI. One indicator that can describe how the curriculum in the field of AI is implemented on campus is by assessing how interested students are  in taking the field of AI for writing their thesis. In this research, researchers used the Random Forest machine learning method with questionnaire sampling data from 200 students interested and not interested in the field of AI. The results of this research  will provide accuracy values for classifying students' interest in the field of AI. Questionnaire data will be classified into two classes, namely interested and not interested classes. Results from classification trials with the WEKA application. It is known that  the classification results have an accuracy value of 80.5%, this shows that the random forest algorithm has worked effectively in  the process of classifying Pelita Bangsa University student interest data in the field of AI in writing these s.
Keywords : Artificial Intelligence; Questionnaires; Machine Learning; Random Forest; Thesis

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan tenaga ahli dibidang Artificial Intelligence sangat diperlukan pada era saat ini, hal ini menuntut setiap univeritas  terutama  jurusan  Teknik  informatika  untuk  berperan  aktif  dalam  mempersiapkan  tenaga  ahli  dibidang Artificial  Intelligence  .  Universitas  Pelita  Bangsa  adalah  salah  satu  lembaga  pendidikan  yang  dapat  memberikan kontribusi  dalam  mencetak  tenaga  ahli  dibidang  Artificial  Intelligence  dengan  kurikulum  yang  diberikan  kepada mahasiwanya. Untuk mengetahui mahasiswa yang dihasilkan apakah dapat memenuhi kebutuhan tenaga ahli di bidang Artificial  Intelligence  salah  satu  caranya  adalah  dengan  dilakukan  sebuah  analisis  terhadap  data  ketertarikan mahasiswa terhadap bidang Artificial Intelligence dalam penulisan skripsinya. kemampuan dan peminatan  mahasiswa pada  bidang  Artificial  Intelligence  sehingga  lulusan  yang  dihasilkan  dapat  menjadi  tenaga  ahli  dibidang  Artificial Intelligence  yang  handal  dan  dapat    mengimplementasikannya  dalam  kehidupan  sehari-hari. Kurangnya  data mengenai  tingkat  minat  mahasiswa  terhadap  bidang  kecerdasan  buatan  (AI)  saat  menulis  skripsi.  Sulit  untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa terhadap AI. Kurangnya model prediksi yang akurat untuk memperkirakan  minat  siswa  terhadap  AI.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  minat  mahasiswa terhadap  bidang  AI  saat  menulis  skripsi.  Identifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  siswa  terhadap  AI. Kembangkan  model  prediksi  yang  akurat  untuk  memperkirakan  minat  siswa  terhadap  AI.  Penelitian  ini  memiliki kepentingan untuk memahami tingkat minat mahasiswa terhadap AI, yang penting untuk mengembangkan kebijakan dan  program  penelitian  yang  sesuai  dengan  minat  dan  kebutuhannya.  Selain  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa terhadap AI, yang dapat membantu meningkatkan minat dan  partisipasi  siswa  dalam  bidang  AI.  Terakhir,  model  prediksi  yang  akurat  dapat  digunakan  untuk  membantu mahasiswa memilih  topik skripsi  yang sesuai  dengan minat  dan potensinya. Penelitian ini akan fokus pada tingkat minat mahasiswa terhadap bidang AI saat menulis skripsi. Hal yang akan diteliti meliputi latar belakang pengetahuan, minat dan motivasi mahasiswa terhadap penulisan skripsi dibidang AI. Model prediksi yang akan dikembangkan akan menggunakan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan mahasiswa berdasarkan tingkat minatnya terhadap AI. Random  forest  adalah algoritma machine learning  yang menggabungkan hasil dari  banyak decision  tree untuk mencapai  satu  hasil. Random  forest  merupakan  teknik  penting untuk identifikasi  dan prediksi  dalam  pembelajaran
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 559-566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5332
mesin  [1]  [2]  [3]  [4].  Untuk  membangun  pembelajaran  mandiri  dan  sistem  pengambilan  keputusan  yang  tidak memerlukan  pemrograman  ulang  manusia  adalah  tujuan  pembelajaran  mesin.  Selain  dapat  memutuskan  apa  yang terbaik  untuk  dilakukan  ketika  membuat  penilaian,  mesin  juga  dapat  beradaptasi  dengan  perubahan  di  lingkungan mereka [5].
Metode machine learning dengan menggunakan semua pohon optimal digabungkan menjadi satu model yang dikenal sebagai random forest (hutan acak) Random Forest bergantung pada nilai vektor acak yang memiliki distribusi yang sama di semua pohon keputusan, yang  masing-masing  memiliki kedalaman maksimum. Pengklasifikasi  yang terdiri  dari  pengklasifikasi  berbentuk  pohon  disebut  hutan  acak  [6]  [7]  [8]  [9]  [10].  Penelitian  ini  mengacu  pada penelitian sebelumnya yang menggunalkan metode random forest. Penelitian yang dilakukan oleh Sena Wijayanto, penelitian ini bertujuan untuk  melakukan analisis sentimen terhadap ulasan yang diberikan oleh pengunjung  hotel. Data ulasan tersebut diambil dari Traveloka menggunakan web scrapping. Metode yang digunakan untuk ekstraksi fitur adalah word2vec. Untuk klasifikasi sentimen, metode yang digunakan adalah random forest. Penelitian dimulai mengumpulkan ulasan hotel dari platform online seperti Traveloka menggunakan web scraping. Selanjutnya memilah data ulasan berdasarkan aspek layanan hotel. Data yang ada selanjutnya dibersihkan dari noise seperti karakter khusus, HTML tag, dan tanda baca yang tidak perlu. Tahap selanjutnya melakukan tokenisasi untuk memecah teks menjadi kata-kata  individu.  Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  menggunakan    metode  Word2Vec  untuk  mengubah  kata-kata menjadi  representasi  vektor  numerik.  Mereka  melakukan  klasifikasi  data  ulasan  menjadi  sentiment  positif  dan negative.  Hasil percobaan terbaik didapatkan dari hasil percobaan dengan menggunakan jumlah tree 100, 200, dan 300  dengan  hasil  akurasi  sebesar  82%-83%  [1].  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  peneliti  lakukan adalah adanya pengujian sampel dengan pembagian jumlah tree sebanyak tiga bagian, atribut yang dikelompokkan berdasarkan rating untuk menentukan pelabelan kelas posisitf dan negatif, sedangkan peneliti membuat kelas dengan membuat kelas positif dan kelas negatif dari data survei yang bersifat optional tertarik atau tidak tertarik.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhamad  Azhar  dkk,  penelitian  ini  menerapkan  teknologi oversampling  berbasis  Random  Forest  untuk  pengenalan  dialek.  Untuk  optimasi  hyper-parameter  dari  algoritma random  forest, kami menerapkan Grid Search. Percobaan pada data Speech Accent  Archive menggunak ulasan an fitur MFCC menghasilkan akurasi 0.91 dan AUC 0.95 [2]. Penelitian tersebut menunjukkan nilai AUC rendah 0.57 sehingga perlu  dilakukan resampling  data dengan pendekatan SMOTE dan ROS, sedangkan pada peneian ini nilai AUC sudah tinggi 0.801 sehingga tidak perlu dilakukan metode resampel.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Robi  Aziz  Zuama dkk,  penelitian ini adalah membuat  sebuah model prediksi  penyakit  stroke  yang  efektif,  sistem  menggunakan  parameter  dari  faktor  gaya  hidup,  faktor  yang  dapat dikendalikan  seperti  faktor  risiko  medis  dan  faktor-faktor  yang  tidak  dapat  dikendalikan.  Empat  algoritma pengklasifikasi di usulkan yaitu multi layer perceptron, KNN, Decisson Tree dan Random Forest. Hasil menunjukkan bahwa algoritma pengklasfikasi dapat bekerja efektif dengan hasilkan nilai akurasi mencapar sempurna 99,99% pada tingkat  validasi  10K-Fold  Validation  [11].  Penelitian  tersebut  berisi  perbandingan  kinerja  algoritma  random forest dengan algoritma lainnya, sedangkan pada penelitian ini hanya membahas kinerja algoritma random forest.
Penelitian yang dilakukan oleh . Chandra Ayunda Apta Soemedhy dkk, dalam penelitian tersebut  metode yang dipakai  yaitu  algoritme  pembelajaran  mesin  seperti  algoritme  SVM,  Naive  Bayes,  dan  Random  Forest.  Ketiga algoritme tersebut kemudian dibandingkan untuk mengetahui algoritme mana yang paling baik dalam menganalisis sentiment  masyarakat  terhadap  kasus  pelecehan  seksual.  Hasil  dari  perbandingan  ketiga  algoritme  Pembelajaran mesin, Random Forest memperoleh tingkat akurasi terbaik sebesar 78% dibandingkan kedua algoritme lainnya dalam melakukan analisis sentimen terhadap komentar YouTube tentang bahasan pelecehan seksual  [12]. Pada penelitian tersebut membandingkan ketiga algoritma, naive bayes, SVM dan random forest.
Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Kurniabudi, penelitian ini menghasilkan sistem deteksi anomali yang memiliki  performa  yang  tinggi.  Untuk  data  eksperimen  digunakan  dataset  CICIDS-2017,  yang  memiliki dimensionalitas  data  yang  tinggi  dan  mengandung  data  tidak  seimbang.  Hasil  pengujian  memperlihatkan  Random Tree memiliki akurasi 99,983% dan Random Forest 99,984% [13].
Penelitian yang dilakukan Syakirah Fachid menyebutkan algoritma Random Forest menghasilkan nilai RMSE sebesar 1886.555, MAPE 14.85 dan tingkat akurasi sebesar 97.7%.[14]. Penelitian yang dilakukan oleh Ajeng Citra Mawani dkk dengan judul penelitian “ Deteksi Dini Gejala Awal Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Random Forest” penelitian ini menggunakan data didapatkan melalui website www.kaggle.com dengan total 520 record dataset yang terdiri dari 17 attribut, terdapat 320 dataset dengan positif diabetes dan 200 dataset dengan negative diabetes. Klasifikasi dilakukan dengan dengan komposisi data training dan data testing 90:10 menggunakan teknik stratified random  sampling dengan number of trees 5, maximal depth 5, dan dilakukannya apply  pruning. Diperoleh akurasi 90.38%, precision 100%, recall 84.38% dan niai AUC 1.00 [15].
Penelitian ini memiliki perbedaan metodologi yang signifikan dengan penelitian lain dalam hal pengumpulan data,  pra-prosesing  data,  ekstraksi  fitur,  klasifikasi,  dan  evaluasi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penelitian  ini menggunakan pendekatan yang unik dan inovatif untuk meneliti topiknya Dari hasil beberapa penelitian yang telah dilakukan  di  atas  ,peneliti  menilai  bahwa  metode  random  forest  sangat  baik  dalam  memberikan  memprediksi  dan mengklasifikasikan dengan nilai akurasi lebih baik disbanding metode yang lain. Algoritma ini juga dapat mengatasi permasalahan untuk data tidak seimbang, untuk itu peneliti memutuskan untuk menggunakan metode random forest pada  penelitian  kali  ini. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memahami  tingkat  ketertarikan  mahasiswa
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 559-566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5332
terhadap  bidang  Artificial  Intelligence  (AI)  dalam  penulisan  skripsi  dan  mengembangkan  model  prediksi  untuk memperkirakan ketertarikan mahasiswa terhadap AI.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian ini peneliti menggunakan metode  eksperimen dan penelitian ini  bersifat kuantitatif dan kualitatif untuk mendapatkan hasil yang maksimum. Dalam penelitian ini peneliti menggunaka software WEKA 3.8.6 [4].  Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  C.45.  Kinerja  kedua  metode  diuji  dengan  cross-validation,  yang ditunjukkan oleh Confusion matrix dan Kurva ROC. Tahapan penelitian yang dilakukan ditunjukan oleh gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Perjalanan  penelitian  ini  dimulai  dengan  pertanyaan  mendasar  ,  Seberapa  besar  ketertarikan  mahasiswa  terhadap bidang  Artificial  Intelligence  (AI)  dalam  penulisan  skripsi.  Pertanyaan  ini  mengantarkan  peneliti  pada  tujuan penelitian, yaitu untuk mengukur tingkat ketertarikan mahasiswa terhadap AI dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya. Langkah selanjutnya dengan merancang Kuisioner yang komprehensif dan terstruktur. Kuisioner ini terbagi menjadi  beberapa  item, yaitu  NIM  ,  Nama, Kelas, dan Respon  tingkat  ketertarikan terhadap AI melalui pertanyaan tentang minat terhadap aplikasi AI dalam menulis skripsi. Langkah selanjutnya adalah memilih metode pengumpulan  data.  Pada  penelitian  ini  peneliti  memilih  untuk  menggunakan  platform  google  forms.  Kuisioner selanjutnya disebar pada mahasiswa Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa sebanyak  200 orang dengan cara menyebarkan tautan melalui platform media sosial WhatsApp.

## 2.2 Pre-processing Data
Pada tahap ini data survei dibersihkan dari data yang hilang, tidak lengkap, atau tidak konsisten.Data dikodekan ulang atau diubah formatnya untuk analisis selanjutnya. Normalisasi data numerik untuk memastikan semua fitur memiliki skala yang sama. Identifikasi variabel dependen (tingkat ketertarikan) dan variabel independen (pertanyaan kuisioner). Hasil  dari  kuioner  diubah  format  data  fiturnya  agar  sesuai  dengan  algoritma  machine  learning.  Tahap  selanjutnya proses Encoding, yaitu mengubah data kategorikal menjadi data numerik agar dapat diproses oleh algoritma random forest. Peneliti memilih label encoding karena data kategori yang ada sedikit jumlahnya.

## 2.3 Implementasi Algoritma
Pada penelitian ini akan dipilih algoritma Random  Forest  untuk menyelesaikan masalah yang ada.  Random  Forest adalah algoritma machine learning yang menggabungkan keluaran dari beberapa decision tree untuk mencapai satu hasil [4] [5]  [6].  Random forest forest atau 'hutan' dibentuk dari banyak tree (pohon) yang diperoleh melalui proses bagging atau bootstrap aggregating [7]. Random Forest bekerja dalam dua fase. Fase pertama yaitu menggabungkan sejumlah N decision tree untuk membuat Random Forest. Kemudian fase kedua adalah membuat prediksi untuk setiap tree yang dibuat pada fase pertama. Random Forest merupakan salah satu teknik pembelajaran mesin yang cerdas dan serbaguna  adalah.  Karena  Random  Forest  dapat  melakukan  tugas  klasifikasi  dan  regresi  secara  bersamaan,  maka Random Forest dikenal sebagai multifungsi. Dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya, kinerja Random Forest menghasilkan kesalahan klasifikasi yang lebih rendah [16] [17]. Rata-rata dari semua pohon keputusan di hutan acak adalah hasil dari algoritma yang menggabungkan ratusan hingga ribuan pohon keputusan [8] [9] [10]. Random Forest dapat  bekerja  dengan  membentuk  cluster  dari  decision  tree  pada  saat  training  dan  dapat  menghasilkan  class  yang prediksi rata-rata dari individual trees. Random forest memiliki relasi proporsional langsung antara jumlah trees yang tercipta dan akurasi yang dihasilkan [15]. Persamaan (1) dan (2) merupakan pehitungan algoritma Random Forest [3].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) =   − ∑ 𝑝𝑖 (𝑥𝑌) log 2 p(c V Y)                                                                         (1)
Entropy  menyatakan  ukuran  ketidakpastian  secara  probabilistik.  Dari  persamaan  nomor  2  dapat  ditentukan nilai entropy dari variabel kategorikal Y, dimana Pi(xY) merupakan probabilitas kemunculan kategori Y.
Information Gain, Y merupakan kumpulan kasus dan dan p(c|Y) meupakan rasio nilai Y terhadap kelas c.
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑦, 𝑎) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) − ∑ |𝑌𝑣 | |𝑌𝑎| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌𝑣)𝑣𝑒𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠
(2)
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 559-566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5332
Sedangkan Values (a) yaitu seluruh nilai yang memungkinan pada suatu kumpulan kasus:  aYv adalah subkelas dari Y dengan kelas v yang berhubungan dengan kelas a. Ya adalah semua nilai yang sesuai dengan a.
Pemilihan atribut sebagai simpul, baik akar (root) maupun simpul internal akan disesuaikan dengan nilai information gain tertinggi pada atribut – atribut yang tersedia. Untuk menenetukannya akan digunakan rumus gain ratio, sedangkan gain ratio diperoleh melalui penentuan nilai split information yang dijelaskan pada persamaan (3) dan (4).
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆, 𝐴) = ∑(|𝑆𝑖||𝑆|𝑐 𝑖 = 1 log 2(|𝑆𝑖||𝑆|) (3)
Split Information (S, A) merupakan nilai untuk estimasi entropy pada variable input S dengan kelas c dan | 𝑆𝑖 | | 𝑆 |  yaitu probabilitas kelas 𝑖 pada atribut.
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(𝑆, 𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆,𝐴) (4)
Information  Gain  (Gain(S,  A))  mengukur  penurunan  rata-rata  ketidakpastian  dalam  dataset  setelah  dibagi berdasarkan nilai atribut S. Semakin tinggi nilai Gain, semakin informatif atribut S. Split Information (Split_Info(S, A)) mengukur entropi rata-rata dari subset data yang dihasilkan setelah dibagi berdasarkan nilai atribut  S. Semakin tinggi nilai Split Info, semakin beragam subset data, dan semakin kecil efektivitas atribut Sdalam membagi data. Gain Ratio  dihitung  dengan  membagi  Gain  dengan  Split  Info.  Tujuannya  adalah  untuk  menormalisasi  Gain  dengan mempertimbangkan tingkat keragaman yang dihasilkan oleh atribut  S. Atribut dengan Gain Ratio yang lebih tinggi umumnya lebih disukai karena menghasilkan pohon keputusan yang lebih kecil dan lebih akurat.

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi  merupakan  langkah  penting  dalam  penelitian  untuk  menilai  kinerja  model  yang  telah  dibangun.  Dalam penelitian ini tujuan utama evaluasi adalah untuk memastikan akurasi prediksi dengan cara mengukur seberapa tepat model  dalam  memprediksi  tingkat  ketertarikan  mahasiswa  terhadap  AI  dalam  penulisan  skripsi.  Langkah-langkah yang dilakukan dalam evaluasi  adalah pembagian data,  data dibagi menjadi dua set data training dan data testing. Data training digunakan untuk melatih model, sedangkan data testing digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Selanjutnya  memilih  metrik  yang  sesuai  untuk  mengukur  kinerja  model.  Metrik  yang  digunakan  dalam  klasifikasi penelitian ini adalah nilai akurasi yaitu persentase prediksi yang benar, presisi yaitu Persentase prediksi positif yang benar.  Recall  merupakan  persentase  sampel  positif  yang  teridentifikasi  dengan  benar  dan  F1-Score  merupakan abungan presisi dan recall. Evaluasi dari hasil pengujian di atas akan diukur tingkat akurasinya menggunakan 2 (dua) model  yaitu  menggunakan  confusion  matrix  dan  ROC.  Confusion  matrix  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengukur kinerja pemroses klasifikasi yang digunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi untuk memperkirakan apakah  suatu  objek  benar  atau  salah  .  Hasil  yang  dihasilkan  dari  metode  ini  berupa  2  pengklasifikasi  atau  lebih. Evaluasi kinerja pengklasifikasi menghitung True Positives (TP), True Negatives (TN), False Positives (FP) dan False Negatives (FN) [18]. Keempat item tersebut dibentuk dalam tabel Confusion Matrix dengan pengklasifikasi 2 kelas, dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Confusion Matrix Prediction Class Actual Class Positive (+) Negative (-) Positive (+) TP (True Positive) TN (True Negative) Negative (-) FP (False Positive) FN (False Negative)
Pengukuran kinerja dapat dilakukan untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, recall, dan  F1 Score  [19] [20]. Akurasi  merupakan  penentuan  seberapa  akurat  model  klasifikasi  dalam  memprediksi  data  secara  akurat  dan  akan dinyatakan pada persamaan (5). Penghitungan presisi melibatkan penentuan seberapa akurat hasil data yang diminta dibandingkan dengan prediksi yang diberikan model dan akan disajikan pada persamaan (6). Perhitungan recall untuk mengetahui keberhasilan model dalam mengambil informasi disajikan pada persamaan (7). F1  – Score adalah rata- rata harmonik dari presisi dan perolehan dan dinyatakan dalam persamaan (8).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (5) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥(𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 559-566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5332

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  kuisioner  ketertarikan  mahasiswa  akan  penulisan  skripsi  dibidang  Artificial Intelligence yang disebarkan kepada 200 responden yang merupakan mahasiswa Universitas Pelita bangsa fakultas Teknik  Industri.  Dari  data  kuisioner  tersebut  penulis  membuat  data  set  dengan  atribut  berupa  NIM,  Nama,  Jenis kelamin, dan Class (label yang diberikan tertarik dan tidak tertarik pada bidang AI seperti yang ditunjukaoleh tabel 2.
Tabel 2. Variabel Data Kuisioner Mahasiswa Nama Variabel Type Keterangan NIM Numeric Nomor induk mahasiswa Nama Character Nama Mahasiswa JJenis Kelamin Character Jenis Kelamin Respon Character Ketertarikan mahasiswa

## 3.2 Pre-processing Data
Tahap ini dilakuka dengan pemeriksaan apakah ada data yang hilang atau tidak lengkap untuk setiap variabel dalam kuesioner dan memastikan data yang dikumpulkan konsisten dan tidak ada duplikasi. Jika ada duplikasi  data akan dihapus.Selanjutnya  data  akan  diperiksa  apakah  nilai  data  yang  dimasukan  valid  dan  sesuai  dengan  format  yang diharapkan. Data "Respon ketertarikan mahasiswa dalam  menulis Skripsi AI" diubah menjadi variabel kategorikal tertarik dan tidak tertarik, hasil data kuisioner sebelum dan sedudah tahap pre-processing data ditunjukan oleh tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3. Hasil Sebelum Pre-Processing Data Kuisioner Timestam p Email Address Nama Jenis Kelamin NIM Kelas Label 11/11/202 3 5:16:18 kingawpbekasi@gmail.co m Muhamad David Ali Laki-laki 312210291 TI 22 A1 Sangat Tidak Tertarik 11/11/202 3 10:24:43 nukelaili@gmail.com Nuke Fitri Laili Perempuan 312210519 TI22CB1 Tertarik 11/11/202 3 10:47:23 adenurlaela2576@gmail.c om ADE NURLAELA Perempuan 312210652 TI CB 1 Sedikit tertarik 12/11/202 3 12:57:31 herumansyah76@gmail.co m Muhammad Choeruman Syah Laki-laki 312010031 TI.20.RPL.1 Tidak Tertarik 12/11/202 3 12:57:33 kinantianing@mhs.pelitab angsa.ac.id aning kinanti Perempuan 312010364 TI.20.A.RP L.2 Tertarik 12/11/202 3 13:00:03 bismaputra1986@gmail.co m Muhammad Bisma Putra Haryana Laki-laki 312010443 TI.20.A.RP L-1 Tertarik Tabel 4. Hasil Setelah Pre-Processing Data Kuisioner Nama Jenis Kelamin NIM Kelas Label Muhamad David Ali Laki-laki 312210291 TI 22 A1 Tidak Tertarik Nuke Fitri Laili Perempuan 312210519 TI22CB1 Tertarik Ade Nurlaela Perempuan 312210652 TI CB 1 Tertarik Muhammad Choeruman Syah Laki-laki 312010031 TI.20.RPL.1 Tidak Tertarik aning kinanti Perempuan 312010364  TI.20.A.RPL.2 Tertarik Muhammad Bisma Putra Haryana Laki-laki 312010443  TI.20.A.RPL-1 Tertarik

## 3.3 Implementasi Algoritma
Data yang sudah melalui tahap preprocessing data selanjunya akan digunakan untuk implementasi algoritma random forest.Tujuan dari penerapan teknik machine learning ini adalah untuk melakukan klasifikasi ketertarikan mahasiswa untuk  mengambil  polis kendaraan menggunakan algoritma random forest  classifier .  Data yang digunakan adalah data kuisioner dalam bentuk file excel, kemudian data tersebut diubah dalam bentuk csv untuk selanjutnya diproses pada tools WEKA. Bentuk pemodelan  dari data yang uji dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tahap Pemodelan
Dari gambar 2 merupakan bentuk visual dari data yang sudah di preprocessing kemudian dilakukan dimuat ke dalam  aplikasi  pengolah  machine  learning  WEKA,  pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  tools  WEKA  3.8.6. sebelum data dimuat, data kuisioner dalam bentuk Ms.Excel diubah formatnya kedalam bentuk csv. agar dihasilkan kinerja  dari  algoritma  yang Random  Forest, penelitian  ini  melakukan  pembagian  persentasi  data  testing  dan  data training. Atribut yang dipilih menjadi Class adalah atribut respon mahasiswa, kelas ini dikelompokan menjadi kelas tertarik dan kelas tidak tertarik.
Dari hasil pengujian dengan aplikasi WEKA 3.8.6 akan di lakukan evaluasi dari data stratified cross-validation yang ditunjukkan oleh gambar 3, selanjutnya avaluasi akan dilajutkan dengan analisa dari  dua (dua) model, confusion matrix dan ROC ( Receiver Operating Characteristic ).
Gambar 3. Startified Cross-Validation
Hasil uji validasi yang ditunjukkan oleh gambar 3 dengan jelas menunjukkan bahwa persentase yang sampel diklasifikasikan dengan benar bernilai 80.5% dari total 100% sedangkan sampel yang diklasifikasikan bernilai salah bernilai 19.5%, hal ini membuktikan bahwa proses klasifikasi bernilai valid. Selanjutnya evaluasi dilanjutkan dengan melakukan  analisa  pada confusion  matrix. Confusion  matrix merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model  klasifikasi  dalam machine  learning .  Ini  adalah  tabel  yang  menunjukkan  bagaimana  data  aktual dibandingkan dengan prediksi model. Pada penelitian ini confusion matrix yang dihasilkan seperti ditunjukkan pada gambar 4 di bawah ini.
Dari  hasil uji coba yang ditunjukan oleh gambar  4  dapat  diketahui  bahwa jumlah mahasiswa tertarik  untuk menulis skripsi dibidang AI yang memiliki nilai benar sebanyak 161 orang mahasiswa dan mahasiswa tertarik untuk menulis skripsi dibidang AI yang memiliki nilai salah sebanyak 1 orang. Sedangkan untuk mahasiswa  tidak tertarik untuk menulis skripsi  di bidang AI yang memiliki nilai benar sebanyak 38 orang  mahasiswa  dan mahasiswa  tidak tertarik untuk menulis skripsi  di bidang AI yang memiliki nilai salah sebanyak 0 orang  mahasiswa atau tidak ada. Tahap evaluasi selanjutnya yaitu dengan menganalisa hasil ROC (Receiver Operating Characteristic curve) . ROC  merupakan  kurva  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi.    Fungsinya  adalah  untuk menganalisis kemampuan model dalam membedakan antara kelas positif dan kelas negatif. Nilai ROC bernilai baik jika nilainya lebih besar dari  0.7.  Berikut dibawah ini gambar  5 yang menunjukan nilai  ROC yang dihasilkan dari hasil uji coba :

## Gambar 5. Nilai ROC
Dari gambar 5 dapat diketuahui bahwa nilai ROC dari kedua data set tertarik dan tidak tertarik  bernilai 0.801 . Hal ini menunjukkan bahwa model klasifikasi secara keseluruhan mampu membedakan antara kelas positif dan kelas negatif dengan baik. Evaluasi yang terakhir dilakukan dengan menganalisa grafik ROC yang dihasilkan dari proses klasifikasi.

## Gambar 6. Grafi ROC Area untuk Kelas Tertarik dan Kelas Tidak Tertarik
Kurva ROC pada gambar 6 menunjukan bahwa model Random Forest memiliki performa yang baik. Kurva mendekati sudut kiri atas grafik, menunjukkan bahwa model dapat mengidentifikasi mahasiswa yang tertarik dengan AI dengan baik sambil meminimalkan kesalahan klasifikasi mahasiswa yang tidak tertarik. Nilai AUC untuk model Random Forest tinggi, menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan diskriminatif yang baik dalam membedakan antara  mahasiswa  yang  tertarik  dan  tidak  tertarik  dengan  AI.Dengan  hasil  ini,  maka  kemungkinan  terjadinya penurunan  minat  mahasiswa  dalam  mengambil  bidang Artificial  Intelligence ( AI )  dalam  penulisan  skripsi  dapat dikurangi dan menekan jumlah mahasiswa  yang mengalami kendala dalam penulisan skripsi dibidang AI. Dengan demikian, Algoritma Random Forest  dapat memberikan solusi  untuk permasalahan analisa ketertarikan mahasiswa dalam mengambil bidang A I dalam penulisan skripsi.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma Random Forest dapat melakukan klasifikasi dengan  akurat dalam hal menganalisis ketertarikan mahasiswa dalam  mengambil  bidang Artificial  Intelligence dalam  penulisan  skripsi.  Algoritma  Random  Forest  mampu menganalisis mahasiswa yang tertarik dan mahasiswa yang tidak tertarik dengan menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,5%. Hasil penelitian ini dapat bermanfaat bagi program studi Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa dalam merancang  kurikulum  dan  program  pembinaan  minat  mahasiswa  terhadap  Artificial  Intelligence,  Sehingga Universitas Pelita bangsa dapat menjadi kampus yang unggul yang dapat bersaing dalam penyediaan tenaga-tenaga alhi di bidang AI. Universitas Pelita Bangsa perlu memberikan edukasi  lebih lanjut tentang AI kepada  mahasiswa. Hal  ini  dapat  dilakukan  melalui  seminar,  workshop,  atau  mata  kuliah  khusus  tentang  AI.  Dosen  perlu  mendorong mahasiswa  untuk  menggunakan  AI  dalam  penelitian  skripsi.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  memberikan  contoh penelitian skripsi yang menggunakan AI atau dengan memberikan bimbingan khusus kepada mahasiswa yang ingin menggunakan  AI  dalam  penelitian  mereka.  Disamping  itu  mahasiswa  perlu  meningkatkan  pengetahuan  dan
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 559-566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5332
keterampilan  mereka  tentang  AI.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  mengikuti  pelatihan,  membaca  buku  dan  artikel tentang AI, atau dengan bergabung dengan komunitas AI. Penelitian ini menunjukkan bahwa mahasiswa Universitas Pelita Bangsa Prodi  Teknik  memiliki  tingkat ketertarikan yang tinggi terhadap AI dan memiliki minat  yang tinggi untuk  menggunakan  AI  dalam  penulisan  skripsi.  Diperlukan  kerjasama  dari  berbagai  pihak  untuk  meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mahasiswa tentang AI agar mereka dapat memanfaatkan AI untuk penelitian skripsi mereka dan untuk meningkatkan peluang kerja mereka di masa depan

## REFERENCES
[1] S. Wijayanto, D. A. Prabowo, D. Y. Kristiyanto, and M. Y. Fathoni, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Layanan Hotel di Wilayah Kabupaten Banyumas dengan Word2Vec dan Random Forest,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 1, pp. 1–3, Dec. 2022, doi: 10.30591/jpit.v8i1.4186.
[2] M. Azhar and H. F. Pardede, “Klasifikasi Dialek Pengujar Bahasa Inggris Menggunakan Random Forest,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 2, p. 439, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2754.
[3] M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[4] F.  Baharuddin  and  A.  Tjahyanto,  “Peningkatan  Performa  Klasifikasi  Machine  Learning  Melalui  Perbandingan  Metode Machine Learning dan Peningkatan Dataset,” J. Sisfokom Sist. Inf. Dan Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 25–31, Mar. 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1337.
[5] A. Pratama, A. A. Wicaksana, and A. Razi, “Analisa Kesesuaian Lahan Tanah Untuk Tanaman Padi (Oryza Sativa L.) Dengan Metode Decision Tree Berbasis Web (Studi Kasus Kabupaten Aceh Utara),” J. Inform. Kaputama JIK , vol. 6, no. 1, pp. 1– 23, Jan. 2022, doi: 10.59697/jik.v6i1.128.
[6] U. Erdiansyah, A. Irmansyah Lubis, and K. Erwansyah, “Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, p. 208, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[7] S. Abro, S. Shaikh, Z. Hussain, Z. Ali, S. Khan, and G. Mujtaba, “Automatic Hate Speech Detection using Machine Learning: A Comparative Study,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 8, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110861.
[8] A. Sanjurjo-de-No, A. M. Pérez-Zuriaga, and A. García, “Analysis and prediction of injury severity in single micromobility crashes with Random Forest,” Heliyon , vol. 9, no. 12, p. e23062, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e23062.
[9] 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, Jun. 2020, doi: 10.37365/jti.v6i1.61.
[10]  C. Cai, C. Yang, S. Lu, G. Gao, and J. Na, “Human motion pattern recognition based on the fused random forest algorithm,” Measurement , vol. 222, p. 113540, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.measurement.2023.113540.
[11]  R.  A.  Zuama,  S.  Rahmatullah,  and  Y.  Yuliani,  “Analisis  Performa  Algoritma  Machine  Learning  pada  Prediksi  Penyakit Cerebrovascular Accidents,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, p. 531, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3488.
[12]  C. A. A. Soemedhy, N. Trivetisia, N. A. Winanti, D. P. Martiyaningsih, T. W. Utami, and S. Sudianto, “Analisis Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Sentiment Analysis (Studi Kasus: Komentar YouTube ‘Kekerasan Seksual’),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 7, no. 2, pp. 80–84, May 2022, doi: 10.30591/jpit.v7i2.3547.
[13]  K. Kurniabudi, A. Harris, and V. Veronica, “Komparasi Performa Tree-Based Classifier Untuk Deteksi Anomali Pada Data Berdimensi  Tinggi  dan  Tidak  Seimbang,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  1,  p.  370,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3473.
[14]  S. Fachid and A. Triayudi, “Perbandingan Algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid-19,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, p. 68, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3492.
[15]  A.  C.  Mawarni,  R.  Rusdah,  L.  L.  Hin,  and  D.  Anubhakti,  “DETEKSI  DINI  GEJALA  AWAL  PENYAKIT  DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 165–171, Jul. 2023, doi: 10.36080/idealis.v6i2.3018.
[16]  I. P. A. M. Utama, S. S. Prasetyowati, and Y. Sibaroni, “Multi-Aspect Sentiment Analysis Hotel Review Using RF, SVM, and  Naïve  Bayes  based  Hybrid  Classifier,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  2,  p.  630,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2959.
[17]  H. A. Salka and K. M. Lhaksmana, “Work Readiness Prediction of Telkom University Students Using Multinomial Logistic Regression  and  Random  Forest  Method,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  4,  p.  1903,  Oct.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4546.
[18]  M. P. K. Dewi and E. B. Setiawan, “Feature Expansion Using Word2vec for Hate Speech Detection on Indonesian Twitter with Classification Using SVM and Random Forest,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 2, p. 979, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3855.
[19]  D.  A.  Rachmawati,  N.  A.  Ibadurrahman,  J.  Zeniarja,  and  N.  Hendriyanto,  “IMPLEMENTATION  OF  THE  RANDOM FOREST  ALGORITHM  IN  CLASSIFYING  THE  ACCURACY  OF  GRADUATION  TIME  FOR  COMPUTER ENGINEERING STUDENTS AT DIAN NUSWANTORO UNIVERSITY,” J. Tek. Inform. Jutif , vol. 4, no. 3, pp. 565–572, Jun. 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.3.920.
[20]  N. Widjiyati, “Implementasi Algoritme Random Forest Pada Klasifikasi Dataset Credit Approval,” J. Janitra Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, Apr. 2021, doi: 10.25008/janitra.v1i1.118.