Seiring dengan berkembangnya kemajuan teknologi, pada saat ini masyarakat dapat menilai atau mengungkapkan pendapat publik terkait kepuasannya sebagai pengguna layanan. Banyak media untuk mengungkapkan atau menilai hal tersebut, sa implementasi, dan pengujian. Adapun hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa hasil klasifikasi, classification report, AUC-ROC Curve, dan confusion matrix menunjukan hasil yang baik. Dari 500 data yang diuji, terdapat 442 ulasan yang dapat diprediksi benar, sehingga penggunaan algoritma Random Forest dalam melakukan klasifikasi sengketa komplain pelanggan perusahaan dapat dikatakan sangat baik.
Kata Kunci: Random Forest, klasifikasi, confusion matrix.at dalam mengakses pembelian tiket kereta. Sudah sejak 2014 PT. KAI meluncurkan aplikasi namun ternyata tidak sedikit yang mengeluhkan kurangnya layanan aplikasi di Google Play Store. Dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi yang dihasilkan oleh metode Random Forest, maka dari itu metode Random Forest dirasa menjadi metode yang tepat digunakan untuk menganalisis permasalahan sengketa complain konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil dari penerapan algoritma Random Forest dalam melakukan klasifikasi sengketa komplain pelanggan KAI Access dan mengetahui akurasi dari algoritma Random Forest dalam melakukan klasifikasi. Metode penggunaan data yang digunakan pada penelitian ini adalah studi literatur dan filtering data. Sedangkan metode implementasi dimulai dari tahap analis