IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM SISTEM PREDIKSI LEVEL BELAJAR SISWA PADA NEW CONCEPT

Penentuan level belajar siswa baru di New Concept English Education Centre masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam penempatan kelas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam sistem prediksi level belajar siswa berbasis web untuk mendukung proses penentuan level belajar yang lebih objektif, konsisten, dan efisien. Penelitian menggunakan metode Prototype dengan dataset sebanyak 1.522 data siswa yang terdiri atas variabel umur, tingkat kelas sekolah, nilai placement test, dan level belajar siswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, encoding, pembagian data training dan testing, pelatihan model Random Forest, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis web yang dilengkapi fitur placement test online. Hasil pengujian menunjukkan model Random Forest memperoleh akurasi sebesar 85,57%, sedangkan hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 84% pada aspek kemudahan penggunaan sistem. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan prediksi level belajar secara otomatis dan membantu proses penentuan level belajar siswa secara lebih cepat, objektif, dan berbasis data.