ANALISIS IMPLEMENTASI SISTEM PREDIKSI MINAT DAN JURUSAN SMA PADA SISWA SMPN 1 PANONGAN MENGGUNAKAN RANDOM FOREST BERBASIS WEBSITE - Anugrah, Ruskandi Dinda; Alfian, Zurnan (Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika, 2025)
Pemilihan jurusan SMA merupakan keputusan kritis bagi siswa SMP yang sering menghadapi dilema karena bergantung pada preferensi pribadi dan pengaruh eksternal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi minat dan jurusan SMA berbasis website menggunakan algoritma Random Forest untuk membantu siswa SMPN 1 Panongan membuat keputusan yang lebih objektif. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data 347 sampel nilai rapor semester genap kelas 9. Tahap pra-pemrosesan data meliputi rekayasa fitur melalui proyeksi linear, oversampling SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan normalisasi Min-Max. Sistem dikembangkan menggunakan Python dengan framework Flask untuk backend dan Bootstrap untuk frontend. Hasil pengujian menunjukkan algoritma Random Forest mencapai akurasi 78%, precision 78%, recall 78%, dan F1-Score 78%, lebih unggul dibanding Decision Tree (74%), Gaussian Naive Bayes (60%), dan Multinomial Naive Bayes (59%). Pengujian Black Box memvalidasi semua fitur sistem berfungsi dengan baik. Sistem ini terbukti efektif memberikan prediksi jurusan yang objektif berbasis data akademik, meskipun keputusan akhir tetap berada di tangan siswa.