Implementasi Algoritma Random Forest dalam Memprediksi Keterlambatan Pembayaran SPP di Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

Abstract

Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur (UMKT) merupakan salah satu lembaga pendidikan yang dimiliki oleh persyarikatan muhammadiyah di Provinsi Kalimantan Timur yang pembiayaan operasionalnya dibebankan kepada mahasiswa, terutama pada pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan (SPP). Oleh karena itu, keterlambatan dari pembayaran SPP tentunya sangat berpengaruh bagi perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan indikator, mengimplementasikan algoritma random forest dan mengevaluasi hasil kinerja algoritma random forest dengan pembagian data 90% data training dan 10% testing menggunakan confusion matrix. Penelitian ini menggunakan aplikasi rapidminer untuk melakukan prediksi melalui klasifikasi dengan metode random forest. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu berupa data pembayaran SPP mahasiswa pada tahun 2019-2021 yang berasal dari Biro Administasi Akademik dan Administrasi Keuangan yang berjumlah 12.408 data. Hasil dari implementasi algoritma random forest dengan pembagian data data 90% data training dan 10% testing menghasilkan akurasi sebesar 78,47%.