Abstract:Abstract: Query performance is a critical factor in managing large-scale databases. One of the most widely used optimization techniques is indexing. This study aims to analyze the impact of indexing on query performance…
in PostgreSQL, compare the effectiveness of B-Tree and Hash indexes, and evaluate their influence on query planner decisions. A quantitative experimental approach was employed using the TPC-H benchmark dataset at scale factors SF0.1, SF1, and SF10. Experiments were conducted using EXPLAIN ANALYZE on exact match, range, and join queries under three conditions: without indexing, with B-Tree indexing, and with Hash indexing. The results demonstrate that indexing significantly improves query performance. For exact match queries on the SF10 dataset, execution time decreased from 93.36 ms without indexing to 0.034 ms using B-Tree and 0.045 ms using Hash indexes. For join queries, execution time was reduced from 857.77 ms to 0.180 ms using B-Tree and 0.079 ms using Hash indexes. B-Tree showed consistent performance across different query types, while Hash achieved the best results for equality-based queries. Furthermore, index usage influenced query planner decisions in selecting more efficient execution strategies. These findings indicate that appropriate index selection can substantially improve data access efficiency in PostgreSQL.
Keywords: b-tree index; hash index; PostgreSQL; query optimization; query planner
Abstrak: Performa query merupakan faktor penting dalam pengelolaan basis data berskala besar. Salah satu teknik optimasi yang umum digunakan adalah indexing. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penggunaan indexing terhadap performa query pada PostgreSQL, membandingkan efektivitas B-Tree dan Hash index, serta mengevaluasi pengaruhnya terhadap keputusan query planner. Penelitian menggunakan metode eksperimen kuantitatif dengan dataset benchmark TPC-H pada skala SF0.1, SF1, dan SF10. Pengujian dilakukan menggunakan EXPLAIN ANALYZE pada exact match query, range query, dan join query dalam kondisi tanpa index, menggunakan B-Tree index, dan Hash index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indexing meningkatkan performa query secara signifikan. Pada exact match query dataset SF10, execution time menurun dari 93,36 ms tanpa index menjadi 0,034 ms menggunakan B-Tree dan 0,045 ms menggunakan Hash index. Pada join query, execution time berkurang dari 857,77 ms menjadi 0,180 ms menggunakan B-Tree dan 0,079 ms menggunakan Hash index. B-Tree menunjukkan performa yang konsisten pada berbagai jenis query, sedangkan Hash index memberikan performa terbaik pada query berbasis equality. Selain itu, penggunaan index memengaruhi keputusan query planner dalam memilih strategi eksekusi yang lebih efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemilihan metode indexing yang tepat dapat meningkatkan efisiensi akses data pada PostgreSQL
Kata kunci: b-tree index; hash index; optimasi query; PostgreSQL; query planner
Abstract:Abstract: The development of Artificial Intelligence (AI) in education provides significant opportunities for supporting the development of English teaching materials in elementary schools. However, the wide variety of available…
vailable AI tools makes it difficult for teachers to select the most appropriate tools for their instructional needs. This study aims to analyze and generate recommendations for AI utilization using a Decision Support System (DSS) based on the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) methods. The AHP method is used to determine the weight of criteria based on their importance, while the SAW method is applied to rank alternative AI tools. This study involves teachers at SDN 15 Padang Genting in identifying criteria and evaluating alternatives. The results show that the proposed DSS model is capable of generating appropriate AI tool recommendations based on predefined criteria. This approach contributes to more objective and systematic decision-making in utilizing AI for developing English teaching materials in elementary education.
Keywords: analytical hierarchy proces; artificial intelligence; decision support system; simple additive weighting; teaching materials
Abstrak: Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dalam pendidikan memberikan peluang dalam penyusunan bahan ajar Bahasa Inggris di sekolah dasar. Namun, banyaknya pilihan tools AI menyebabkan guru mengalami kesulitan dalam menentukan tools yang paling sesuai dengan kebutuhan pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan menghasilkan rekomendasi pemanfaatan AI menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya, sedangkan metode SAW digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif tools AI. Penelitian ini melibatkan guru di SDN 15 Padang Genting dalam proses identifikasi kriteria dan penilaian alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SPK mampu menghasilkan rekomendasi tools AI yang sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Pendekatan ini memberikan kontribusi dalam mendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif dan sistematis dalam pemanfaatan AI untuk penyusunan bahan ajar Bahasa Inggris di sekolah dasar.
Kata kunci: analisis proses hierarki; bahan ajar; kecerdasan buatan; sistem pendukung keputusan; simple additive weighting.
Abstract:Abstract: Job training is one of the government’s efforts to improve the quality of human resources so that they possess competencies that meet labor market demands. The process of selecting training participants at the…
e Department of Manpower of Asahan Regency is still carried out manually, which can lead to subjectivity and inefficiency in determining the most eligible candidates. This study aims to develop a decision support system using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to assist the selection process objectively and systematically. The study applies four evaluation criteria, namely education level, age, work experience, and interview, with a dataset consisting of 31 training candidates. The system is developed as a web-based application using PHP programming language and MySQL database. The TOPSIS method is applied through decision matrix normalization, weighting, determination of positive and negative ideal solutions, and preference value calculation to produce a ranking of candidates. The results show that the proposed system can provide objective recommendations for selecting training participants, improve the efficiency of the selection process, and support decision makers in producing more accurate and reliable decisions.
Keywords: decision support system; selection; training; TOPSIS.
Abstrak: Pelatihan tenaga kerja merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia agar memiliki kompetensi yang sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Proses pemilihan calon peserta pelatihan di Dinas Tenaga Kerja Kabupaten Asahan selama ini masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurang efektif dalam menentukan peserta yang paling layak. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu proses seleksi peserta pelatihan secara objektif dan sistematis. Penelitian ini menggunakan empat kriteria penilaian yaitu pendidikan, usia, pengalaman kerja, dan wawancara dengan jumlah data sebanyak 31 calon peserta pelatihan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode TOPSIS digunakan untuk melakukan normalisasi matriks keputusan, pembobotan, penentuan solusi ideal positif dan negatif, serta perhitungan nilai preferensi untuk menghasilkan perankingan peserta pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi peserta pelatihan secara objektif, meningkatkan efisiensi proses seleksi, serta membantu pihak dinas dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat.
Kata kunci: pelatihan; seleksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.
Abstract:Abstract: Mental health issues, particularly depression among young adult university students, are often detected late due to stigma and reluctance to seek medical consultation. The objective of this study is to develop…
an early screening model employing machine learning techniques, specifically the random forest algorithm, on a dataset of 268 students (aged 17-29 years; consisting of 98 males and 170 females) within a multicultural educational setting. The principal challenges associated with this dataset are class imbalance and the potential for data leakage from clinical scores. This study implements a rigorous feature selection approach that involves the elimination of depression score features and the utilization of the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance the training data distribution. Furthermore, a Threshold Tuning strategy is employed to prioritize detection sensitivity (Recall). The findings indicate that reducing the decision threshold to an optimal value of 0.25 led to a substantial enhancement in the recall value, increasing it from 36% (baseline) to 77%. A feature importance analysis was conducted, the results of which indicated that Total Social Connectedness (ToSC) is the most dominant predictor. In summary, the present study corroborates the notion that optimizing sensitivity through threshold tuning is of paramount importance for medical screening. Furthermore, social isolation factors emerge as more significant indicators of depression risk than demographic attributes.
Keywords: data mining; depression; imbalanced data; random forest; smote; threshold tuning
Abstrak: Masalah kesehatan mental, khususnya depresi di kalangan mahasiswa dewasa muda, sering terdeteksi terlambat akibat stigma dan enggan mencari konsultasi medis. Tujuan studi ini adalah mengembangkan model skrining dini menggunakan teknik machine learning, khususnya algoritma random forest, pada dataset 268 mahasiswa (usia 17-29 tahun; terdiri dari 98 laki-laki dan 170 perempuan) dalam lingkungan pendidikan multikultural. Tantangan utama yang terkait dengan dataset ini adalah ketidakseimbangan kelas dan potensi kebocoran data dari skor klinis. Studi ini menerapkan pendekatan seleksi fitur yang ketat, yang melibatkan eliminasi fitur skor depresi dan penggunaan Teknik Over-sampling Minoritas Sintetis (SMOTE) untuk menyeimbangkan distribusi data pelatihan. Selain itu, strategi Penyesuaian Ambang Batas diterapkan untuk memprioritaskan sensitivitas deteksi (Recall). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mengurangi ambang batas keputusan ke nilai optimal 0,25 menyebabkan peningkatan signifikan dalam nilai recall, dari 36% (dasar) menjadi 77%. Analisis pentingnya fitur dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa Total Social Connectedness (ToSC) adalah prediktor yang paling dominan. Secara ringkas, studi ini membenarkan bahwa mengoptimalkan sensitivitas melalui penyesuaian ambang batas sangat penting untuk skrining medis. Selain itu, faktor isolasi sosial muncul sebagai indikator risiko depresi yang lebih signifikan daripada atribut demografis.
Kata kunci: penambangan data; depresi; data tidak seimbang; hutan acak; smote; penyesuaian ambang batas
Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: Managing fast-moving drug inventory requires accurate supplier selection to ensure product availability and minimize the risk of overstock and out-of-stock conditions. At Annisa Pharmacy, the supplier selection…
process has traditionally relied on experience and subjective judgment, which may lead to less optimal decisions. This study aims to design and implement a Decision Support System (DSS) for selecting fast-moving drug suppliers using the Weighted Product (WP) method. The WP method is applied because it is capable of processing multiple criteria simultaneously through structured weighting, including demand frequency, delivery lead time, remaining shelf life, purchase price, and profit margin. The system is developed as a web-based application using PHP and MySQL. The results show that the implementation of the Weighted Product method successfully produces preference values and accurate supplier rankings, enabling the system to correctly determine the most optimal fast-moving drug supplier based on the defined criteria. Therefore, the developed system can assist the owner of Annisa Pharmacy in making more precise, objective, and structured inventory procurement decisions.
Keywords: decision support system; drug inventory; supplier selection; weighted product.
Abstrak: Pengelolaan stok obat fast moving di Toko Obat Annisa memerlukan ketepatan dalam menentukan supplier agar ketersediaan obat tetap terjaga dan risiko overstock maupun out of stock dapat diminimalkan. Selama ini, proses pemilihan supplier masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan supplier obat fast moving menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP digunakan karena mampu mengolah beberapa kriteria secara simultan melalui pembobotan yang terstruktur, meliputi frekuensi permintaan, lead time, sisa masa kedaluwarsa, harga beli, dan margin keuntungan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product mampu menghasilkan nilai preferensi dan perankingan supplier secara objektif, sehingga sistem berhasil menentukan supplier obat fast moving yang paling optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat membantu pemilik Toko Obat Annisa dalam mengambil keputusan pengadaan stok obat secara lebih tepat, objektif, dan terstruktur.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; toko obat; pemilihan pemasok; weighted product
Abstract:Abstract: The election of the Student Council President is an important process in building a democratic, responsible, and integrity-based leadership culture in the school environment. In addition, through the main discussion…
ssion in this study aims to optimize the selection process for candidates for Student Council President at SMP Negeri 11 Tanjung Balai through the implementation of a Decision Support System (DSS) based on the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method. The MOORA method is used to normalize values, weight criteria, and calculate optimization values to produce the best alternative ranking. Data were obtained through observation, interviews with school officials, and literature studies. The results of the study indicate that the MOORA method is able to provide objective and transparent ranking results, where M. Asril Sitorus Pane obtained the highest score of 0.347 (Rank 1), followed by M. Rian with a score of 0.333 (Rank 2). The implementation of this system is expected to be able to provide recommendations for the best candidates regularly and accurately, so that it can support fairer and more accountable decision-making in the next Student Council President election.
Keywords: decision support system; osis chairman election; MOORA; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstrak: Pemilihan Ketua OSIS merupakan proses penting dalam membangun budaya kepemimpinan yang demokratis, bertanggung jawab dan berintegritas di lingkungan sekolah. Selain itu, melalui pokok pembahasan pada penelitian ini bertujuan untuk dapat mengoptimalkan proses seleksi calon Ketua OSIS di SMP Negeri 11 Tanjung Balai melalui penerapan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). Metode MOORA digunakan agar dapat melakukan normalisasi nilai, pembobotan kriteria serta perhitungan nilai optimasi guna menghasilkan peringkat alternatif terbaik. Data diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pihak sekolah serta dan studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA mampu memberikan hasil peringkat yang objektif dan transparan, yang dimana M. Asril Sitorus Pane memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,347 (Peringkat 1), diikuti oleh M. Rian dengan nilai 0,333 (Peringkat 2). Penerapan sistem ini diharapkan mampu memberikan rekomendasi kandidat terbaik secara sistematis dan akurat, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih adil dan akuntabel dalam pemilihan Ketua OSIS selanjutnya.
Kata kunci: MOORA; pemilihan ketua osis; sistem pendukung keputusan; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.
Abstract:Abstract: Tech Kios Laptop Kisaran is a business engaged in selling used laptops with various brands and specifications to meet customer needs. However, the selection process is still conducted manually and relies on subjective…
jective judgment, which may result in less accurate recommendations. This study aims to design and implement a Decision Support System using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method to objectively determine the best used laptop. The criteria applied in this study include brand, screen resolution, laptop size, and battery durability. The system was developed through requirement analysis, system design, implementation, and black-box testing. The results show that the system successfully generates rankings based on MOORA preference values. The highest optimization value of 0.4321 was achieved by Lenovo IdeaPad Slim (A04) and Lenovo ThinkPad (A06), indicating that these two alternatives are the best recommended used laptops. Therefore, the developed system enhances the objectivity, effectiveness, and accuracy of the laptop selection process at Tech Kios Laptop Kisaran.
Keywords: decision support system; MOORA; multi criteria; used laptop; recommendation.
Abstrak: Tech Kios Laptop Kisaran merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan laptop bekas dengan berbagai merek dan spesifikasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, proses pemilihan laptop masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) guna menentukan laptop bekas terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi merek, resolusi layar, ukuran laptop, dan ketahanan daya baterai. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian menggunakan metode black-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi MOORA. Nilai optimasi tertinggi sebesar 0,4321 diperoleh oleh Lenovo IdeaPad Slim (A04) dan Lenovo ThinkPad (A06), yang menunjukkan bahwa kedua alternatif tersebut merupakan rekomendasi laptop bekas terbaik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas, efektivitas, dan ketepatan dalam proses pemilihan laptop bekas di Tech Kios Laptop Kisaran.
Kata kunci: laptop bekas; MOORA; multi-kriteria; rekomendasi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Rehabilitation programs are essential in correctional systems to equip inmates with the skills and behavioral readiness required for social reintegration. However, rehabilitation program assignment in many correctional…
ectional institutions remains dependent on manual and subjective assessments, which may result in inconsistent decisions. This study develops a Random Forest–based prediction system to support objective and data-driven rehabilitation program determination. A quantitative approach was applied using historical inmate data from January 2023 to January 2025, comprising 2,023 records. The research process included data preprocessing, an 80:20 training–testing split, model training, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the model achieved an accuracy of 86.17% during training in Google Colab and 68.83% when deployed within the application system. This performance gap reflects real-world deployment and computational constraints rather than model failure. The proposed system provides consistent and objective rehabilitation program recommendations, thereby supporting more effective rehabilitation planning and decision-making in correctional institutions.
Keywords: correctional institutions; inmate rehabilitation programs; machine learning; random Forest; prediction system
Abstrak: Program pembinaan narapidana memiliki peran penting dalam sistem pemasyarakatan untuk membekali warga binaan dengan keterampilan serta kesiapan perilaku dalam proses reintegrasi ke masyarakat. Namun, pada banyak lembaga pemasyarakatan, penentuan program pembinaan masih bergantung pada penilaian manual yang bersifat subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi program pembinaan narapidana berbasis algoritma Random Forest guna mendukung pengambilan keputusan yang objektif dan berbasis data. Pendekatan kuantitatif diterapkan menggunakan data historis narapidana periode Januari 2023 hingga Januari 2025 sebanyak 2.023 data. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan data, pembagian data latih dan uji dengan rasio 80:20, pelatihan model, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 86,17% pada tahap pelatihan di Google Colab dan 68,83% saat diimplementasikan pada sistem aplikasi. Perbedaan performa tersebut mencerminkan keterbatasan lingkungan operasional, bukan kegagalan model. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi program pembinaan yang lebih objektif dan konsisten, sehingga mendukung perencanaan pembinaan yang lebih efektif.
Kata kunci: mesin pembelajaran; program pembinaan narapidana; random Forest; sistem pemasyarakatan; sistem prediksi