Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kesesuaian Gaya Belajar Siswa Sekolah Dasar

DOI: https://doi.org/10.33650/coreai.v3i2.5074

Authors (s)


(1) * Sudriyanto Sudriyanto   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(2)  Feriska Listrianti   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(3)  Jamal Jamal   (AKADEMI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER TARUNA)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Data Mining adalah proses mengekstraksi dan menemukan pola dalam kumpulan data besar yang melibatkan metode dalam proses  pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data. SD Negeri Sidodadi Paiton merupakan sekolah dasar yang terletak di desa Sidodadi kecamatan paiton. Pada proses pembelajaran di SD Negeri Sidodadi, masih banyak murid yang tidak fokus dan tidak memiliki kemauan untuk belajar, kemungkinan terbesar adalah ketidak cocokan gaya belajar dan metode belajar guru tersebut. Oleh karenanya, penulis melakukan analisis data mining terhadap data murid dan kepribadiannya agar data tersebut dapat berubah menjadi informasi yang bermanfaat bagi lembaga. Informasi ini bisa membantu untuk meningkatkan proses belajar mengajar di SD Negeri Sidodadi Paiton. Penulis menggunakan hasil data quisioner terhadap siswa kelas 4, 5 dan 6 sebanyak 165 data siswa-siswi yang telah penulis sajikan. Dalam proses analisis ini, penulis menggunakan tools Rapiminer Studio. Metode yang digunakan decision tree dengan algoritma C4.5. Hasil prediksi menggunakan algoritma decision tree C4.5 dengan hasil 8 rules. Persentasi hasil akurasi decision tree dengan menggunakan menggunakan 10 Fold Cross Validation  membuktikan bahwa tingkat akurasinya sebesar 81.18%. dengan nilai class precission untuk prediksi kinestetik sebesar 85.43%, prediksi visual sebesar 33.33%, dan prediksi auditorial sebesar 0.00%, hasil 5 Fold Cross Validation akurasinya sebesar 82.27%. dengan nilai class precission untuk prediksi kinestetik sebesar 86.09%, prediksi visual sebesar 41.67%, dan prediksi auditorial sebesar 0.00%. Dari hasil perbandingan membuktikan implementasi dengan model 5 Fold Cross Validation lebih baik.




Full Text: DOWNLOAD PDF



Article View

Abstract views : 425 times | DOWNLOAD PDF files viewed : 208 times

Dimensions, PlumX, and Google Scholar Metrics

10.33650/coreai.v3i2.5074


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Sudriyanto Sudriyanto, Feriska Listrianti, Jamal Jamal

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi

Published by Technic Faculty of Nurul Jadid University, Probolinggo, East Java, Indonesia.