Umar, Nasya Miranda and Jatnika, Hendra and Rifai, M. Farid (2023) PENERAPAN METODE KLASIFIKASI RANDOM FOREST DALAM PENENTUAN LAYANAN MUTU TERBAIK PADA PELAKSANAAN SERTIFIKASI INTERNASIONAL DI ITCC ITPLN. Diploma thesis, IT PLN.
201931019_Nasya Miranda Umar_SKRIPSI .pdf
Restricted to Registered users only
Download (25MB)
Abstract
Information Technology Certification Center or also known as ITCC is one of the work units owned by Institute Technology of PLN which is a unit that organizes training and international certification. In order to improve the quality of service from the activities that have been organized by ITCC, the ITCC committee always prepares a link for participants to write feedback which will later become material for evaluation by ITCC. In this study, 2.720 data were used which were divided into 2 categories, namely 1.884 data with positive sentiment categories and 836 data with negative sentiment categories. The data is processed using the Random Forest method in order to find out the optimality of knowing the method. The final result obtained from the application of the Random Forest classification method is an accuracy percentage of 88.97% with a precision value of 0.92, recall of 0.91, and f1 score of 0.92
Information Technology Certification Center atau yang dikenal juga dengan ITCC merupakan salah satu unit kerja yang dimiliki oleh Institut Teknologi PLN yang merupakan unit penyelenggara pelatihan dan sertifikasi internasional. Demi
meningkatkan kualitas pelayanan dari kegiatan yang telah diselenggarakan oleh ITCC, para panitia ITCC selalu menyiapkan sebuah tautan untuk peserta menuliskan umpan balik yang mana nantinya akan menjadi bahan evaluasi oleh pihak ITCC. Pada penelitian ini, digunakan sebanyak 2.720 data yang terbagi menjadi 2 kategori yaitu 1.884 data berkategori sentimen positif dan 836 data dengan kategori sentimen negatif. Data tersebut diolah menggunakan metode Random Forest demi mengetahui keoptimalan dari mengetahui metode tersebut. Hasil akhir yang didapat dari penerapan metode klasifikasi Random Forest ialah persentase akurasi sebesar 88,97% dengan nilai precision sebesar 0,92, recall sebesar 0,91, dan f1 score sebesar 0,92.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi Random Forest, Pelayanan Mutu, Analisis Sentimen, Machine Learning, Data Mining Random Forest Classification, Quality Service, Sentiment Analysis, Machine Learning, Data Mining |
| Subjects: | Skripsi Bidang Keilmuan > Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Telematika Energi > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Sutrisno |
| Date Deposited: | 21 Oct 2025 06:20 |
| Last Modified: | 21 Oct 2025 06:20 |
| URI: | https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/2675 |
