Klasifikasi Pemahaman Santri dalam Pembelajaran Kitab Kuning Menggunakan Algoritma c4.5. Pohon keputusan (Decision Tree) di Pondok Pesantren Nurul Jadid
Authors (s)
(1) * Ahmad Hudawi   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(2)  Nur Octavia   ()  
        Indonesia
(3)  Andik Elfandiono   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(4)  Andi Bayu Setiawan   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(5)  Andik Elfandiono   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(6)  Alfian Abdul Ghafur   (Universitas Nurul Jadid)
(7)  Aldiniyah Eko Susanto   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author
AbstractKitab kuning merupakan kitab tradisional yang mengandung diraasah islamiyah yang diajarakan pada pondok pesantren, mulai dari struktur bahasa arab (ilmu nahwu dan shorof), ‘ulumul qur’an, hadits, aqidah, tasawuf/akhlaq, tafsir, fiqh sampai ilmu sosial dan kemasyarakatan (mu’amalah). Disebut juga dengan kitab gundul karena tidak memiliki harakat (fathah, kasroh, dhammah, sukun) untuk bisa membaca dan memahami secara menyeluruh dibutuhkan waktu yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model klasifikasi dari data pembelajaran kitab kuning di pondok pesantren Nurul Jadid . Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma c4.5. pohon keputusan (decision tree). Hasil dari klasifikasi data pembelajaran kitab kuning menggunakan atribut yang telah diklasifikasi berdasarkan fitur-fiturnya dan dilakukan iterasi pada cross validation sehingga menghasilkan akurasi yang tepat. Berdasarkan hasil pengujian dengan dua metode, pengujian dengan algoritma algoritma c4.5. pohon keputusan (decision tree) saja menghasilkan akurasi 85.68, %, untuk algoritma algoritma c4.5. pohon keputusan (decision tree) menghasilkan akurasi 85.68% . Terdapat peningkatan akurasi dengan penambahan fitur seleksi. |
Keywords
Full Text: PDF
Article View
Abstract views : 0 times | PDF files viewed : 0 times10.33650/trilogi.v2i3.2840 |
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2021 ahmad hudawi, Nur Octavia, Andik Elfandiono, Andi Bayu Setiawan, Andik Elfandiono, Alfian Abdul Ghafur, Aldiniyah Eko Susanto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
This ejournal system and its contents are licensed under
a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License