Meningkatkan Prestasi Akademik Mahasiswa Teknik Informatika UNSRAT Melalui Optimasi Pembelajaran dengan Random Forest
Abstract
Prestasi akademik mahasiswa merupakan indikator penting dalam evaluasi kualitas pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan prestasi akademik mahasiswa Teknik Informatika UNSRAT melalui implementasi algoritma Random Forest guna menyusun strategi pembelajaran yang lebih optimal. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang mencakup faktor internal dan eksternal mahasiswa, kemudian dianalisis menggunakan pendekatan data mining. Algoritma Random Forest digunakan untuk mengelompokkan pola data dan mengidentifikasi variabel-variabel yang paling berpengaruh terhadap prestasi akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa faktor seperti manajemen waktu, kehadiran, dan motivasi belajar memiliki kontribusi signifikan terhadap indeks prestasi mahasiswa. Model yang dikembangkan mampu memberikan insight strategis bagi pengambil kebijakan pendidikan dalam merancang sistem pembelajaran yang lebih adaptif dan tepat sasaran. Penelitian ini diharapkan mendukung program akademik kampus dalam meningkatkan kualitas lulusan di bidang teknologi informasi.
Kata Kunci: Prestasi Akademik, Random Forest, Strategi Pembelajaran, Data Mining, Pendidikan Tinggi
Student academic achievement is a key indicator in evaluating the quality of education. This study aims to improve the academic performance of Informatics Engineering students at UNSRAT through the implementation of the Random Forest algorithm to develop more optimal learning strategies. Data were collected through questionnaires covering internal and external student factors, then analyzed using a data mining approach. The Random Forest algorithm was applied to classify data patterns and identify the most influential variables affecting academic performance. The results show that factors such as time management, attendance, and learning motivation significantly contribute to students’ grade point averages. The developed model provides strategic insights for educational decision-makers in designing more adaptive and targeted learning systems. The research are expected to support academic programs on campus in enhancing the quality of graduates in the field of information technology.
Keywords: Academic Achievement, Random Forest, Learning Strategy, Data Mining, Higher Education
References
Abdillah, Fazli. 2024. EDUCAZIONE: Jurnal Multidisiplin Lembaga Penelitian Dan Publikasi Ilmiah (LPPI) Yayasan Almahmudi Bin Dahlan Website: https://j-educa.org/index.php/educazione Peran Perguruan Tinggi dalam Meningkatkan Kualitas Sumber Daya Manusia di Indonesia.
Abdun Naseer, Wildan, Sarwido Sarwido, dan Buang Budi Wahono. 2024. “GRADIENT BOOSTING OPTIMIZATION WITH PRUNING TECHNIQUE FOR PREDICTION OF BMT AL-HIKMAH PERMATA CUSTOMER DATA.” Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) 6(3):719–27. doi: 10.51401/jinteks.v6i3.4702.
Angelia, Inge, Naufal Raid, Donna Ikranova, Sekolah Tinggi, Ilmu Kesehatan, Syedza Saintika, dan Stia Lppn. 2023. “FACTORS AFFECTING PERFORMANCE ACADEMIC STUDENTS IN WEST SUMATRA.” Jurnal Ilmu Pendidikan Ahlussunnah.
Nika Sintesa. 2022. “Analisis Pengaruh Time Management Terhadap Kedisiplinan dan Akademik Mahasiswa.” Trending: Jurnal Manajemen dan Ekonomi 1(1):36–46. doi: 10.30640/trending.v1i1.465.
Rahman Azis, Abdur. 2024. “Analisis Komparasi Algoritma Machine Learning dalam Prediksi Performa Akademik Mahasiswa: Literature Review.” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (JIKI) 4(2):143–50. doi: 10.54082/jiki.212.
Scikit-learn developers. 2025. “Preprocessing data — scikit-learn 1.6.1 documentation.” Diambil 17 April 2025 (https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html).
Hartama, Dedy, dan Nanda Amalya. 2025. “Perbandingan Algoritma Decision Tree, ID3, dan Random Forest dalam Klasifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Karier Mahasiswa Ilmu Komputer.” Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi 6(1):72–80. doi: 10.35870/jimik.v6i1.1113.
Sobari, Syahrul, Ade Irma Purnamasari, Agus Bahtiar, dan Kaslani Kaslani. 2025. “MENINGKATKAN MODEL PREDIKSI KELULUSAN SANTRI TAHFIDZ DI PONDOK PESANTREN AL-KAUTSAR MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST.” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan 13(1). doi: 10.23960/jitet.v13i1.5704.
Waruwu, Mitra Novitri, Yulisman Zega, Ratna Natalia Mendrofa, dan Yakin Niat Telaumbanua. 2024. “IMPLEMENTASI ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI PERFORMA AKADEMIK MAHASISWA.” TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia 5(2). doi: 10.46764/teknimedia.v5i2.214.
Wulandari, Salsa, dan Rio Pranata. 2024. “Deskripsi Kualitas Tidur dan Pengaruhnya terhadap Konsentrasi Belajar Mahasiswa.” Jurnal Pendidikan Kesehatan Rekreasi 10(1):101–8. doi: 10.59672/jpkr.v10i1.3414.
