Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) merupakan indikator utama dalam menilai keberhasilan akademik mahasiswa. Berbagai faktor, termasuk kesehatan mental dan fisik, berkontribusi terhadap pencapaian ini. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi IPK menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest berbasis Feature Engineering. Proses feature engineering mencakup feature selection untuk memilih fitur paling relevan, diikuti oleh feature extraction yang menyederhanakan fitur menjadi dua kategori utama: kesehatan mental dan fisik. Data diperoleh melalui survei terhadap 7.022 mahasiswa dari berbagai universitas luar negeri, mencakup faktor usia, jurusan, tingkat stres, kecemasan, serta pola tidur, aktivitas fisik dan lain sebagainya. Model prediksi dikembangkan menggunakan Decision Tree dan Random Forest, dengan evaluasi akurasi kedua algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan Decision Tree. Faktor kesehatan mental, terutama tingkat stres, memiliki pengaruh signifikan terhadap prediksi IPK, disusul oleh pola tidur. Studi ini menegaskan bahwa pemantauan kesehatan mental dan fisik mahasiswa dapat meningkatkan pencapaian akademik. Temuan ini diharapkan dapat membantu institusi pendidikan dalam merancang strategi dukungan akademik berbasis kesehatan mahasiswa.
 
Kata Kunci: Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Machine Learning, Decision Tree, Random Forest, Feature Engineering

Aplikasi Gojek, sebagai salah satu aplikasi ride-hailing terkemuka di Indonesia, menghadapi tantangan berkelanjutan dalam mempertahankan dan meningkatkan kualitas layanan serta kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi performa aplikasi Gojek melalui analisis sentimen dari 200.000 ulasan pengguna yang dikumpulkan dari platform aplikasi selama periode 2021-2024, menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Fokus penelitian meliputi aspek layanan, keamanan, promosi, dan masalah teknis. Metode SVM dipilih karena kemampuannya dalam menangani klasifikasi dengan dataset kompleks. Data ulasan pengguna, yang ditulis dalam bahasa Indonesia, diolah dengan teknik pemrosesan teks dan fitur ekstraksi FastText, yang dikenal cepat dan akurat. Praproses data melibatkan tokenisasi, penghapusan stopword, dan teknik preprocessing lainnya. Kinerja model diukur dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa FastText menawarkan waktu pelatihan cepat dengan akurasi kompetitif, sementara SVM unggul dalam presisi dan recall. Penerapan SVM dengan pembagian data 80:20 mencapai akurasi 91% dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna. Temuan ini memberikan wawasan penting untuk pengembangan dan evaluasi aplikasi berbasis ulasan pengguna.

Customer churn adalah kecenderungan pelanggan berhenti dan berpindah layanan dalam periode tertentu. Ini merupakan masalah utama dalam industri telekomunikasi karena mempengaruhi keuntungan perusahaan. Mempertahankan pelanggan lebih mudah dibandingkan mendapatkan pelanggan baru. Memprediksi churn membantu sektor CRM dalam merancang strategi retensi. Tingkat churn yang tinggi dapat menurunkan pendapatan dan mengganggu stabilitas bisnis. Berdasarkan studi, tingkat churn tahunan di industri telekomunikasi berkisar antara 15% hingga 30%. Data mining, yang memanfaatkan teknik pembelajaran mesin, digunakan untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan dari data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma yaitu Random Forest dan Gradient Boosting. Hasil yang didapatkan menggunakan splitting data 80:20 menunjukkan bahwa klasifikasi lebih unggul menggunakan metode Gradient Boosting dibandingkan metode Random Forest dilihat dari tingkat akurasi dan nilai ROC AUC. Metode Gradient Boosting mendapatkan nilai akurasi dan ROC AUC sebesar 83% dan 0.89, Sedangkan metode Random Forest mampu menghasilkan nilai akurasi dan ROC AUC sebesar 81% dan 0.87.
 
Kata kunci: Churn, Gradient Boosting, Klasifikasi, Random Forest, Telco
 
 

Futsal is a soccer game played indoors, this game itself is played by two teams, each team consisting of five people. At this time futsal is very much in demand from various groups ranging from children to adults, so there are many futsal field rental places, especially in the city of Pekanbaru. However, the problem that occurs is that it is still difficult for tenants to find out where there is a futsal field and the nearest futsal field from where the tenant is located, including price information and field facilities. Therefore, we need a system that can make it easier for tenants to find out where there is a futsal field and the nearest futsal field from the tenant's location. This system is made based on Android so that it can make it easier for users to use this system. The method used in making this system is the Haversine method. The results obtained are a marketplace system that can make it easier for users to find out where there is a futsal field, find the nearest field and it is also easy to find out all information related to the field and can make it easier to rent a futsal field through the marketplace system.