PENERAPAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI KESESUAIAN GAYA BELAJAR SISWA MADRASAH IBTIDAIYAH

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. MI Raudlatul Mutaallimin merupakan sekolah dasar yang terletak di desa Pandean kecamatan paiton. Pada proses pembelajaran di MI Raudlatul Mutaallimin, 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 MI Raudlatul Mutaallimin. 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