Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi

Irnanda, Khairunnissa Fanny; Hartama, Dedy; Windarto, Agus Perdana

doi:10.30865/mib.v5i1.2763

Cited by 13 publications

(13 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Khairunnisa Fanny Irnanda menyampaikan hasil risetnya mengenai Analisa Klasifikasi C4.5 "Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi". Dari penelitian tersebut dapat mengetahui ha-hal yang mempengaruhi Faktor penyebab menurunnya prestasi mahasiswa serta agar dosen mengetahui solusi untuk meningkatkan semangat belajar mahasiswa di masa pandemi [4].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Algoritma C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Potensi Belajar Siswa Pada Masa Pandemi

2022

View full text Add to dashboard Cite

At the end of 2019 the world was shaken by the Covid-19 outbreak. The Ministry of Education has also implemented a policy of studying at home online or online. When using the online learning system, it doesn't always run smoothly, there must be problems that can occur, namely problems such as students not understanding the material presented by the teacher and many students who only have one Android and there are even students who don't have Android at all, their environmental factors also do not support them to learn with focus. The purpose of this study was to determine the factors causing the decline in student learning potential during the pandemic using the c4.5 data mining method. The source of the research data was obtained from distributing questionnaires to high school students of the Family College Foundation. In this study, there are five criteria that influence the factors that cause the decline in student learning potential during the pandemic, namely: How to learn, study time, understanding of the material, assignment and environment. The calculation results state that the environmental criteria are the criteria that have the most influence on the factor of decreasing student learning potential. Tests were also carried out using the Rapidminer software and obtained an accuracy of 73.33%.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Algoritma C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Potensi Belajar Siswa Pada Masa Pandemi

2022

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Adanya kendala-kendala dalam proses pembelajaran secara daring menyebabkan terjadinya beberapa perubahan pada siswa yang akhirnya mempengaruhi menurunnya motivasi belajar dan hasil belajarnya (Irnanda et al, 2021).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Klasifikasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Menurunnya Hasil Belajar Siswa Secara Daring Pada Masa Pandemi

Hasanah

2022

j. inti nm

View full text Add to dashboard Cite

Abstrak—Dikarenakan adanya virus covid-19 sehingga sistem belajar yang sebelumnya secara langsung atau bertatap muka berganti menjadi pola pembelajaran secara daring. Sistem pembelajaran yang dilakukan secara daring ini memanfaatkan aplikasi seperti WhatsApp dan beberapa aplikasi lain seperti Google Classroom, Google Meet, Zoom, dll. Pada saat menggunakan sistem belajar secara daring tidak seterusnya berjalan lancar, namun ada saja kendala-kendala yang bisa terjadi diantaranya seperti jaringan internet yang belum merata dikarenakan baru ada satu provider, siswa kurang memahami materi yang diajarkan guru hingga faktor lingkungan kurang mendukung untuk belajar dengan fokus. Tujuan penelitian ini adalah untuk Untuk mengklasifikasi penyebab penurunan hasil belajar siswa pada masa pandemi dengan menggunkan metode algoritma c4.5 dan metode naïve bayes. Sumber data pada penelitian diperoleh dari data kuesioner yang dibagikan kepada para siswa di SMA Negeri 1 Sungai Are. Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu : Waktu belajar, pemahaman materi, pemberian tugas dan lingkungan. Hasil perhitungan menyebutkan atribut pemahaman materi merupakan atribut yang paling berpengaruh terhadap menurunnya hasil belajar siswa. Pengujian juga dilakukan dengan menggunakan bantuan software Rapidminer dan memperoleh Perfomance ataupun tingkatan akurasi untuk Algoritma C4. 5 adalah sebanyak 86. 96% serta Algoritma Naïve Bayes adalah sebanyak 86, 13%. Setelah dilakukan Perbandingan diantara dua algoritma tersebut, yang memiliki tingkat ke Akurasian lebih tinggi yaitu Algoritma C4.5.

show abstract

“…Hambatan yang dihadapi pada proses pembelajaran jarak jauh diantaranya berkaitan dengan kesiapan sumber daya manusia, kurang jelasnya arahan dari Gubernur atau Walikota daerah, informasi kurikulum yang tidak jelas, dan keterbatasan penyediaan sarana pendukung teknologi pembelajaran daring. Kesiapan sumber daya manusia meliputi pendidik, peserta didik, dan dukungan orang tua adalah bagian terpenting pada proses pembelajaran jarak jauh [3]. Pembelajaran daring menjadi permasalahan yang harus dihadapi saat ini karena harus adanya proses penyesuaian dengan sistem belajar ini.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Sentimen Pengaruh Pembelajaran Daring Terhadap Motivasi Belajar Di Masa Pandemi Menggunakan Naive Bayes Dan SVM

Ariansyah

Kusmira

2021

FaktorExacta

View full text Add to dashboard Cite

The COVID-19 pandemic in Indonesia has had a major impact on the education sector. Where currently must adapt the distance learning model. There are pros and cons to public opinion on social media Twitter about the influence of online learning on learning motivation. The study aims to find out if public opinion is positive or negative and to find out which classification algorithms have the highest and best accuracy rates. The data used was tweets in Indonesian with the keywords "online learning", "distance learning" and "motivational learning". With a data set of 455 tweets. Classification uses Naive Bayes classification algorithms and supports vector machines by preprocessing data using tokenize, transform case, filtering, and stemming. The highest and best accuracy result is classification algorithm support vector machine with accuracy 97.22%, precision 94.72%, recall 100%, and error 2.78%.

show abstract

Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi

Cited by 13 publications

References 8 publications

Analisis Algoritma C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Potensi Belajar Siswa Pada Masa Pandemi

Analisis Algoritma C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Potensi Belajar Siswa Pada Masa Pandemi

Klasifikasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Menurunnya Hasil Belajar Siswa Secara Daring Pada Masa Pandemi

Analisis Sentimen Pengaruh Pembelajaran Daring Terhadap Motivasi Belajar Di Masa Pandemi Menggunakan Naive Bayes Dan SVM

Contact Info

Product

Resources

About