## PENGEMBANGAN APLIKASI WEB BERBASIS ALGORITMA C5.0 MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA BERDASARKAN GAYA BELAJAR

## Azkiya Zahra
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email: azkiya.zahra@uinsu.ac.id

## Yusuf Ramadhan Nasution
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email : ramadhannst@uinsu.ac.id

## Aidil Halim Lubis
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email : aidilhalimlubis@uinsu.ac.id
Received  : 16 October 2023
Revised  : 18 October 2023 Accepted  : 25 October 2023 DOI :10.30829/jipi.v8i2.18072

## Abstract
The  application  of  data  mining  in  education  has  recently  been developed. It is used to predict many aspects of learning. This research aims  at  finding  out  how  to  develop  a  web-based  application  using algorithm C5.0 to predict students’ achievement based on their learning styles. This study was conducted in Madrasah Tsanawiyah Darul Ilmi Batangkuis,  Kabupaten  Deli  Serdang,  Sumatera  Utara.  This  research uses  a  CRISP-DM  method  to  develop  a  web-based  application.  The result  of  data  analysis  shows that data  mining  can be used to  predict students learning achievement based on their learning styles, which are categorized as visual, auditory, and kinesthetic. Predictions on students’ learning  achievement  can  be  found  by  using  this  application.  The accuracy level of this application gains 100% and the error deviation is 0%.  The  data  manual  calculation  of  this  research  shows  that  the learning style that can be developed is kinesthetic.
Keywords:  CRISP-DM,  data  mining,  learning  style,  learning achievement, web application development, Algoritmh C5.0

## PENDAHULUAN
Prestasi  belajar  adalah  tujuan  akhir  dari  proses  pembelajaran.  Pembelajaran merupakan  proses  interaksi  peserta  didik  dengan  pendidik  dan  sumber  belajar  pada  suatu lingkungan  belajar.  Kondisi  pembelajaran  yang  baik  merupakan  proses  adanya  minat  dan perhatian  peserta  didik  dalam  belajar.  Dengan  demikian,  diharapkan  peserta  didik  akan mencapai prestasi belajar yang diharapkan. Prestasi belajar adalah capaian yang diraih oleh siswa  sebagai  akibat  dari  proses  belajar  (Rosyid  dkk.,  2019).  Prestasi  belajar  dinyatakan dalam  bentuk  simbol,  angka,  huruf,  maupun  kalimat  yang  dapat  mencerminkan  hasil  yang sudah dicapai dalam periode tertentu. Dengan kata lain prestasi belajar merupakan hasil dari suatu kegiatan pembelajaran yang disertai perubahan yang dicapai. Gaya belajar adalah cara
individu mulai berkonsentrasi, memproses, internalisasi dan mempertahankan informasi baru dan  sulit,  siswa  menggunakan  pendekatakan  yang  berbeda-beda  dalam  mengamati  dan memproses  informasi  (Jesús  R.  Sifonte,  2017).  Gaya  belajar  dikelompokkan  menjadi  tiga bagian yaitu gaya belajar visual (belajar dengan cara melihat), gaya belajar auditorial (belajar dengan cara mendengar), dan gaya belajar kinestetik (belajar dengan cara bergerak, bekerja, dan  menyentuh)  (Kurilovas,  2019).  Salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan potensi peserta didik adalah dengan memetakan kebutuhan belajar siswa. Data mining  merupakan  proses  menganalisa  data  yang  berbeda  dan  menyimpulkannya  menjadi informasi  atau  pengetahuan  atau  pola  yang  penting  untuk  meningkatkan  keuntungan, memperkecil biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya. Penerapan data mining (DM) dalam dunia pendidikan merupakan sebuah perkembangan disiplin ilmu yang baru. Disiplin ilmu ini berupaya mengembangkan metode untuk mengeksplor sejumlah besar data yang unik dalam dunia pendidikan untuk memahami tentang berbagai aspek pembelajaran, yang diambil dari tatap muka di kelas, software yang dipakai oleh lembaga pendidikan, perkuliahan online, serta data  tentang  perilaku  siswa,  minat  siswa,  dan  hasil  pembelajaran  dari  hasil  uji  sumatif (Chapman & Hall, 2011). Algoritma C5.0 merupakan penyempurnaan algoritma sebelumnya yang  dibentuk  oleh    Ross  Quinlan    pada  tahun  1987,  yaitu  ID3  dan  C4.5.  Dalam  memilih atribut untuk pemecah objek dalam beberapa kelas harus dipilih atribut yang menghasilkan information gain paling besar akan terpilih sebagai  root  bagi  node  selanjutnya. Algoritma ini dimulai dengan semua data yang dijadikan akar dari pohon keputusan sedangkan atribut yang  dipilih  akan  menjadi  pembagi  bagi  sampel  tersebut.  C5.0  menghasilkan  tree  dengan jumlah cabang per node bervariasi. C5.0 memerlukan variable kontinyu sama dengan yang dilakukan oleh CART, tetapi untuk variable kategorika C5.0 memperlakukan nilai variable kategorikal  sebagai  splitter.  Pada  proses  pembentukan  pohon  klasifikasi  algoritma  C5.0 langkah pertama yaitu menentukan node akar, selanjutnya menentukan cabang untuk masing- masing node (Pratiwi dkk., 2020). Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi gaya belajar siswa  pada  MTs  Darul  Ilmi  dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  menggunakan Algoritma C5.0. Disimpulkan bahwa seseorang belajar dimulai dari pengalamannya yang lalu (pengalaman  konkrit),  kemudian  pengalaman  tersebut  diamati  dengan  baik  (observasi reflektif),  dipikirkan  untuk  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  atau  dugaan  (konseptualisasi abstrak) dan kemudian kesimpulan tersebut diuji cobakan dengan mencoba untuk melakukan suatu tindakan (eksperimentasi aktif).

## KAJIAN TEORI

## Analisis Data
Data adalah sebuah satuan terkecil dari sebuah fakta dasar yang tidak bisa dipisahkan dari  dunia  realitas  kehidupan  manusia  (Nasution,  2002).  Dari  sebuah  konsep  data  ini  akan terus  berkembang  yang  selanjutnya  akan  menjadi  sebuah  informasi.  Sehingga  dari  bentuk “data”  hingga  menjadi  “informasi”  ini  perlu  dilakukannya  sebuah  teknik  yang  dinamakan analisa atau analisis. Analisis pada sebuah data menurut pendapat dari Noeng Muhadjir adalah suatu proses dalam mencari dan menata sistematis catatan hasil observasi, wawancara, dan segala  teknik  lainnya  dalam  upaya  meningkatkan  pemahaman  dari  suatu  peneliti  tentang kasus  atau  masalah  yang  diteliti  dan  disajikan  sebagai  suatu  penemuan  yang  berguna  bagi orang lain (Rijali, 2018).
Kegiatan ini tidak langsung instan dilakukan oleh peneliti melainkan juga memiliki proses di dalamnya. Namun di dalam proses analisis data, terdapat dua jenis sebuah perbedaan dimana perbedaan disebut dibedakan dari jenis kategori data, kuantitatif dan kualitatif. Proses analisis data penelitian kuantitatif diawali dengan perumusan masalah, perancangan hipotesa, instrumen  pengumpulan  data,  lalu  pengumpulan  data,  hingga  dilakukan  analisis  data  yang kemudian menjadi rangkuman dari akhir proses analisis penelitian data ini.
Pada proses ini harus dilakukan secara linier, lalu untuk proses analisis data penelitian kualitatif  berfokus  pada  konseptualisasi,  kategorisasi,  dan  deskripsi  yang  langsung dikembangkan atas dasar sebuah kejadian atau peristiwa yang sedang berlangsung sehingga tidak memungkinkan pengumpulan dan analisis data penelitian kualitatif ini dipisahkan satu sama lain

## Sains Data
Suatu  ringkasan  pengetahuan  dari  data  yang  memiliki  nilai/volume  tinggi  dimana dalam proses ilmunya menggunakan ilmu komputasi, statistik, dan juga domain spesialis dari para ahli merupakan definisi dari sains data (Nasution, 2019). Secara konseptual, sains data merupakan salah  satu  disiplin  ilmu  yang  mempelajari dan memproses  data. Perkembangan sains  data  sampai  saat  ini  selalu  berkembang  menjadi  cabang  dari  ilmu  sains  data  sendiri seperti internet of things (IoT), big data, deep learning, dan juga machine learning.
Subjek dalam sains data sangat beragam yang dimana meliputi seluruh aktivitas dari proses data dimulai dari awal pengumpulan hingga menjadi suatu informasi yang didapatkan sesuai dari kesimpulan analisa yang telah dilakukan (Adhisyanda Aditya et al., 2020).

## METODE
Penelitian ini dilakukan di Madrasah Tsanawiyah Darul Ilmi, Jl. Tanjung Morawa - Batang Kuis, Desa Tanjung Sari, Kec. Batang Kuis, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  SDLC  Waterfall sebagaimana disarankan oleh Everett dan McLeod [20] karena penelitian ini menghasilkan suatu produk yaitu berupa sebuah aplikasi berbasis web. Adapun langkah-langkah penelitian menggunakan  SDLC  Waterfall.  Untuk  mengembangkan  aplikasi,  peneliti  menggunakan metode CRISP-DM dan menggunakan Algoritma C5.0.
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan kuesioner  untuk  menggali  data  terkait  gaya  belajar  siswa  berdasarkan  pada  kategori  VAK (Visual,  Auditory,  Kinestetic).  Kuesioner  disebarkan  kepada  responden  yang  merupakan siswa kelas VIII MTs Darul Ilmi Batang Kuis yang berjumlah 150 orang. Pada penelitian ini peneliti menggunakan 2 kuesioner tertutup, yaitu kuesioner check list dan kuesioner pilihan ganda.  Kuesioner  ini  berisi  pertanyaan-pertanyaan  yang  mencakup  ciri-ciri  gaya  belajar visual, auditorial, dan kinestetik. Kuesinoer ini diisi langsung oleh siswa dengan memberikan tanda  (√)  pada  kolom  yang  sudah  disediakan.  Pilihan  pada  jawaban  yang  digunakan  pada kuesioner ini terdiri dari 3 pilihan, yaitu Setuju (S), Ragu (R), Tidak Setuju (TS). Butir dari soal  kuesioner  ini  dibuat  berdasarkan  indikator-indikator  gaya  belajar.  Kuesioner  pilihan ganda berisi pertanyaan-pertanyaan dimana pilihan jawaban sudah disediakan oleh peneliti. Terdapat  30  butir  soal  pada  kuisioner  ini.  Pilihan  jawaban  yang  disediakan  pada  masing- masing soal dalam kuesioner ini berjumlah 3, dan sudah dalam bentuk pertanyaan-pertanyaan yang menandai aspek visual, auditorial, dan kinsetetik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  ini,  terdapat  beberapa  perancangan  yang  digunakan  untuk representasi  sistem  yang  akan  dibangun.  Adapun  spesifikasi  sistem  yang  digunakan  ialah bahasa pemrograman PHP dan menggunakan database MySQL. Adapun dalam pembahasan ini  merupakan  hasil  yang  di  peroleh  secara  manual  dan  melalui  komputerisasi  untuk mengetahui hasil tersebut terdapat perbedaan atau tidak sama sekali.
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  untuk  menerapkan  data  mining  untuk memprediksi  prestasi  belajar  siswa  menggunakan  algoritma  C5.0.  Data  diperoleh  dari Madrasah Tsanawiyah Darul Ilmi. Data diperlukan untuk proses penelitian, untuk itu perlu dilakukan prediksi terhadap data siswa yang ada.
Data yang sudah dianalisa ialah data siswa yang terdiri dari Nama, Nama Madrasah, Kelas,  Jenis  Kelamin,  dan  Nilai  UAM.  Pada  atribut  siswa  seperti  Gaya  Belajar  “Visual”, “Auditorial”,  dan  “Kinestetik”.  Analisa  yang  digunakan  adalah  algoritma  C5.0  yang mengambil  sample  sebanyak  60  siswa  secara  acak  pada  tiap  kelas.  Hasil  penelitian ditunjukkan  pada  pohon  keputusan  dengan  hasil  gaya  belajar  siswa  visual,  auditorial,  atau kinestetik.
Adapun  hasil  analisis  data  yang  telah  diuji,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil analisis  dari  Prediksi  Prestasi  Belajar  Siswa  Madrasah  Berdasarkan  Gaya  Belajar Menggunakan Algoritma C5.0 adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai UAM siswa kurang, maka siswa tersebut tidak berprestasi
2. Jika nilai UAM siswa baik, maka siswa tersebut berprestasi
3. Jika  nilai  UAM  siswa  cukup,  maka  siswa  tersebut  bisa  berprestasi  atau  tidak berprestasi.
4. Jika gaya belajar siswa visual, maka siswa tersebut berprestasi.
5. Jika gaya belajar siswa auditorial, maka siswa tersebut berprestasi.
6. Jika gaya belajar siswa kinestetik, maka siswa tersebut berprestasi.
Hasil  perancangan  sistem  aplikasi  yang  dihasilkan  yaitu  aplikasi  berbasis  web  yang  diberi nama Prestasi belajar Berdasarkan Gaya Belajar Algoritma 5.0.

## PENUTUP

## Simpulan
Dari hasil pengembangan aplikasi berbasis web untuk mempredikasi prestasi belajar berdasarkan  gaya  belajar  siswa  di  atas,  dapat  ditegaskan  bahwa  data  mining  memiliki kontribusi yang besar dalam dunia pendidikan. Penelitian ini menambah kekayaan penelitian pengembangan  aplikasi  untuk  membantu  memprediksi  gaya  belajar  siswa  dengan  tujuan untuk meningkatkan prestasi belajar. Prediksi prestasi belajar siswa berdasarkan gaya belajar dapat diketahui dengan menggunakan aplikasi berbasis  web.  Akurasi yang didapat sebesar 100% dan laju error sebesar 0% pada aplikasi ini. Pada perhitungan data manual penelitian ini,  didapat  hasil  akhir  bahwa  gaya  belajar  yang  bisa  dikembangkan  ialah  gaya  belajar kinestetik.
Penelitian ini terbatas pada memprediksi gaya belajar siswa tingkat sekolah menengah pertama  atau  madrasah  Tsanawiyah.  Penelitian  lanjutan  yang  menggunakan  Data  Mining perlu dilakukan untuk memprediksi aspek-aspek pendidikan lainnya guna tercapainya tujuan pendidikan dan pembelajaran

## Saran
Analisis yang dihasilkan pada penelitian ini masih merupakan analisis mendasar dan belum sempurna sehingga perlu dilakukan pengembangan yang lebih spesifik oleh penelitian selanjutnya. Pada penelitian selanjutnya, bisa dikembangkan dengan algoritma yang lain agar bisa mendapatkan hasil yang lebih baik lagi. Aplikasi dapat dikembangkan lagi supaya lebih interaktif  dan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  lain  atau membandingkan antara metode.

## DAFTAR PUSTAKA
Chapman, & Hall. (2011). Handbook of Educational Data Mining (C. Romero, S. Ventura,
M. Pechenizkiy, & R. Baker (ed.)). CRC Press, Yaylor & Francis Group.
Jesús R. Sifonte, J. V. R.-P. (2017). Reliability Centered Maintenance-Reengineered (1st Editio). Productivity Press. https://doi.org/https://doi.org/10.1201/9781315207179
Kurilovas, E. (2019). Advanced machine learning approaches to personalise learning: learning analytics and decision making. Behaviour and Information Technology , 38 (4), 410–421. https://doi.org/10.1080/0144929X.2018.1539517
Pratiwi, R., Hayati, M. N., & Prangga, S. (2020). PERBANDINGAN KLASIFIKASI ALGORITMA C5 . 0 DENGAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE ( STUDI KASUS : DATA SOSIAL KEPALA KELUARGA MASYARAKAT DESA TELUK BARU KECAMATAN MUARA ANCALONG TAHUN 2019 ) Comparison of C5 . 0 Algorithm Classification with Classificat . 14 (2), 267–278.
Rosyid, Zaiful, M., Mustajab, & Aminol. (2019). Prestasi Belajar . CV Literasi Nusantara Abadi.
https://books.google.co.id/books?id=2tmaDwAAQBAJ&lpg=PR3&ots=WaXRcJ6Hep &dq=buku Prestasi Belajar. Malang%3A CV Literasi  Nusantara Abadi. 2019&lr&pg=PR3#v=onepage&q=buku Prestasi Belajar. Malang: CV Literasi Nusantara Abadi. 2019&f=false