PENILAIAN KELAYAKAN CALON PENYEDIA JASA KONSTRUKSI PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING

Abstract

Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah bidang konstruksi menjadi kunci terlaksananya pembangunan infrastruktur pada pemerintah pusat maupun daerah. Dalam menentukan calon penyedia jasa konstruksi dengan metode pengadaan langsung merupakan tugas dari Pejabat Pengadaaan Barang/Jasa. Dengan banyaknya calon penyedia jasa konstruksi yang ada maka perlu dilakukan penilaian kelayakan calon penyedia jasa konstruksi. Penelitian ini menggunakan metode Decision Tree dan Random Forest untuk penilaian calon penyedia jasa konstruksi berupa perseroan terbatas maupun commanditare vennootschap dengan menggunakan dataset terdiri dari 154 record yang terdiri dari 5 variabel antara lain: tenaga ahli, pengalaman kerja, kualitas hasil pekerjaan, menang tender, dan nilai kontrak. Hasil Akurasi metode Random Forest lebih tinggi dibandingkan dengan dengan metode Decision Tree. Metode Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 90,91% dengan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,471, sedangkan metode Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 84,85%, dengan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,693