## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 532-544 https://djournals.com/klik
Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Aang Kisnu Darmawan 1,* , Kurdianto 1 , Bakir 1 , Masdukil Makruf 2
1 Fakultas Teknik, Prodi Sistem Informasi, Universitas Islam Madura, Pamekasan, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Madura, Pamekasan, Indonesia Email: 1,* ak.darmawan@gmail.com, 2 si.kurdianto@gmail.com, 3 bakir.madura@gmail.com, 4 masdukil.makruf@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ak.darmawan@gmail.com
Abstrak− Deteksi atau identifikasi gaya belajar siswa memiliki peranan yang signifikan dalam meningkatkan proses belajar mengajar. Guru  yang  menyadari  gaya  belajar  siswanya  yang  beragam  dapat  melakukan  adaptasi  pembelajaran  atau  menyusun  instruksi pembelajaran dengan tepat sedangkan siswa yang menyadari gaya belajarnya dapat melakukan adaptasi metode belajarnya sehingga menghasilkan luaran proses pembelajaran yang lebih baik. Akan tetapi mendeteksi gaya belajar siswa merupakan hal yang kompleks dan menantang serta terdapat berbagai faktor yang dapat mempengaruhi akurasi deteksi. Berbagai kajian pustaka tentang deteksi gaya belajar siswa mencatat terdapat berbagai permasalahan yang terjadi pada Virtual Based Learning Education(VBLE) yaitu kurangnya penyelidikan  tentang  kesesuaian  gaya  belajar  mengajar  sehingga  sulit  meningkatkan  motivasi  belajar  siswa,  instruksi  tradisional beberapa guru yang masih bertentangan dengan sistem gaya belajar siswa sehingga sulit untuk beradaptasi dengan lingkungan belajar. Kebanyakan siswa tidak mengetahui pembelajaran yang efektif dan tidak memberikan perhatian yang diperlukan untuk gaya belajar mereka. Penelitian ini bertujuan dua(2) hal, pertama mendeteksi gaya belajar siswa sekolah menengah atas swasta(SMAS) pada VBLE dengan algoritma Decision Tree(DT) C4.5 dan Naive Bayes(NB) dan kedua melakukan komparasi performa algoritma DT dan NB untuk konteks deteksi gaya belajar siswa sekolah menengah atas swasta pada VBLE. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner google form pada 252 responden terdiri dari alumni dan siswa SMAS melalui 30 pertanyaan tentang gaya belajar. Gaya belajar siswa diidentifikasi menjadi gaya belajar visual, auditori dan kinestetik. Untuk analisa data digunakan tool google colab dengan pemrograman python.  Sedangkan  proses  evaluasi  performa  algoritma  diukur  menggunakan  parameter  accuracy,  precision,  recall/sensitivity,  f- measure dan time consumse. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma DT dan NB bagus dalam memprediksi gaya belajar di SMAS, tetapi algoritma NB(98%) sedikit lebih baik daripada algoritma DT(96%) dalam hal accuracy, precision, recall/sensitivity, f- measure. sedangkan untuk time consumse DT(0,00505 detik) jauh lebih cepat daripada NB(3,2895 detik). Penelitian ini memberikan kontribusi dalam dua(2) hal, pertama secara saintifik dengan menguji algoritma DT dan NB untuk deteksi gaya belajar siswa SMAS pada  konteks  VBLE  dan  secara  praktis  memberikan  rekomendasi  pada  stakeholder  pendidikan  yaitu  guru,  siswa,  wali  murid  dan pemangku kebijakan pendidikan untuk lebih memberikan perhatian pada deteksi gaya belajar siswa.
Kata Kunci: Gaya Belajar Siswa; Virtual-Based Learning Environment; Decision Tree; Naïve Bayes; Machine Learning
Abstract− A Detection or identification of student learning styles has a significant role in improving the teaching and learning process. Teachers who are aware of the diverse learning styles of their students can make learning adaptations or prepare learning instructions appropriately, while students who are aware of their learning styles can adapt their learning methods so as to produce better learning process outcomes. However, detecting student learning styles is complex and challenging and there are various factors that can affect the accuracy of detection. Various literature studies on detecting student learning styles note that there are various problems that occur in Virtual Based Learning Education (VBLE), namely the lack of investigations regarding the suitability of teaching and learning styles making it difficult to increase student learning motivation, the traditional instructions of some teachers which are still in conflict with the student learning style system so that it is difficult to adapt to the learning environment and most students do not know effective learning and do not pay the necessary attention to their learning style. This study aims at two (2) things, the first is to detect the learning styles of private high school students (SMAS) in VBLE with the Decision Tree (DT) C4.5 and Naive Bayes (NB) algorithms and the second is to compare the performance of DT and NB algorithms for the context of style detection. private high school students study on  VBLE.  Data  collection  was  carried  out  using  a  google  form  questionnaire on  252  respondonce  consist  of alumni  and  students through 30 questions about learning styles. Student learning styles are identified as visual, auditory and kinesthetic learning styles. For data  analysis,  the  Google  Colab  tool  is  used  with  Python  programming.  While  the  process  of  evaluating  the  performance  of  the algorithm is measured using the parameters accuracy, precision, recall/sensitivity, f-measure and time consumption. The results showed that the DT and NB algorithms were good at predicting SMAS learning styles, but the NB algorithm (98%) was slightly better than the DT algorithm (96%) in terms of accuracy, precision, memory/sensitivity, f-measure, while for time consumption DT (0,00505 seconds) much  faster  than  NB(3,2895  seconds).  This  research  contributes  in  two  (2)  ways,  first  scientifically  by  testing  the  DT  and  NB algorithms  for  detecting  learning  styles  of  SMAS  students  in  the  VBLE  context  and  practically  providing  recommendations  to education stakeholders namely teachers, students, student guardians and education policymakers to further pay attention to the detection of student learning styles.
Keywords : Student Learning Style; Virtual-Based Learning Environment; Decision Tree; Naïve Bayes; Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi gaya belajar siswa merupakan proses mengidentifikasi pendekatan belajar yang disukai siswa untuk semua situasi belajar[1].  Penting  untuk  mempelajari  deteksi  gaya  belajar  siswa  karena  penelitian  menunjukkan  bahwa  siswa memperoleh lebih banyak pengetahuan, menyimpan lebih banyak informasi, dan tampil lebih baik ketika gaya mengajar guru cocok dengan gaya belajar siswa[1]. Gaya belajar mengacu pada pendekatan belajar yang disukai siswa untuk semua situasi belajar sedangkan gaya mengajar mengacu pada perilaku guru, keyakinan dan metode pembelajaran yang dipilih digunakan  untuk  menyajikan  pelajaran  kepada  siswa[2].  Keragaman  dalam  preferensi  gaya  belajar  mengajar  akan menghasilkan  kesesuaian  dan  ketidaksesuaian  antara  gaya  mengajar  guru  dan  gaya  belajar  siswa[3].  Ada  berbagai
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
pendekatan  untuk  mendeteksi  gaya  belajar  siswa,  termasuk Bayesian  Network dan Tree  Augmented  Naive  Bayesian Network [4]. Dengan mengidentifikasi gaya belajar siswa, guru dapat merencanakan strategi pembelajaran dan kegiatan relevan yang sesuai dengan gaya belajar siswa, yang dapat meningkatkan kualitas proses pembelajaran dan meningkatkan prestasi  akademik[1],  [4],  [5].  Penting  untuk  belajar  tentang  deteksi  gaya  belajar  siswa  karena  penelitian  terbaru menunjukkan bahwa kecocokan antara gaya mengajar dan belajar membantu memotivasi proses belajar siswa[6]. Ketika guru mengidentifikasi gaya mengajar mereka sendiri serta gaya belajar siswa mereka, mereka dapat memperoleh hasil yang lebih baik di kelas[6]. Memahami preferensi gaya belajar siswa penting untuk keberhasilan dalam belajar[7].
Namun, mendeteksi gaya belajar siswa merupakan hal yang kompleks dan menantang karena terdapat berbagai faktor yang dapat mempengaruhi akurasi deteksi gaya belajar siswa. Berdasarkan hasil penelitian yang telah diberikan, terdapat  beberapa masalah yang dapat  diidentifikasi  untuk  prediksi  gaya belajar siswa pada jenjang pendidikan SMA. Salah  satu  permasalahannya  adalah  kurangnya  penyelidikan  mengenai  kesesuaian  gaya  belajar  mengajar[1].  Karena kesenjangan ini, sulit untuk meningkatkan motivasi belajar siswa[1]. Selain itu, instruksi tradisional yang digunakan oleh beberapa guru mungkin bertentangan dengan sistem  gaya belajar siswa, sehingga  sulit  bagi  mereka untuk  beradaptasi dengan lingkungan belajar[8]. Masalah lain adalah bahwa siswa mungkin tidak mengetahui pembelajaran yang efektif dan  tidak  dapat  memberikan  perhatian  yang  diperlukan  untuk  gaya  belajar  mereka[5].  Selain  itu,  beberapa  peneliti menunjukkan  bahwa  gaya  belajar,  gaya  mengajar,  dan  penilaian  saling  terkait  satu  sama  lain,  dan  guru  dapat merencanakan  strategi  pembelajaran  dan  kegiatan  yang  relevan  secara  efektif  jika  mereka  mengetahui  gaya  belajar siswa[9]. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi gaya belajar siswa dan mencocokkannya dengan metodologi pengajaran yang diadopsi oleh anggota fakultas untuk meningkatkan kualitas proses pembelajaran[9], [10].
Virtual  based  Learning  Environment (VBLE)  atau  Pembelajaran  berbasis  lingkungan  virtual  mengacu  pada penggunaan  lingkungan  virtual,  seperti  dunia  virtual,  laboratorium  virtual,  dan  realitas  virtual,  untuk  memfasilitasi pembelajaran[11]–[13]. Pendidikan pembelajaran berbasis virtual penting karena memberikan kesempatan kepada siswa untuk belajar dengan cara yang lebih interaktif dan menarik, yang dapat meningkatkan hasil belajar[12], [14]. Namun, ada juga tantangan yang terkait dengan pendidikan pembelajaran berbasis virtual, seperti kurangnya investigasi mengenai pencocokan  gaya  belajar  mengajar,  yang  dapat  mempersulit  peningkatan  motivasi  belajar  siswa[11],  [13].  Selain  itu, siswa mungkin menghadapi hambatan yang membatasi akses ke pakar konten dan pertumbuhan skolastik, khususnya di daerah  pedesaan[12].  Selain  itu,  pembelajaran  online  yang  bersifat  virtual  memiliki  masalah  yang  melekat  dan menghadirkan  hambatan  pembelajaran  yang  perlu  diatasi  oleh  siswa[11].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  melakukan penelitian untuk  mengatasi  tantangan tersebut  dan meningkatkan efektivitas pendidikan pembelajaran berbasis virtual. Penelitian  dapat  membantu  mengidentifikasi  strategi  pengajaran  dan  pembelajaran  yang  efektif  yang  dapat  digunakan dalam lingkungan pembelajaran berbasis virtual, serta cara untuk meningkatkan akses pembelajaran berbasis virtual untuk semua  siswa,  terlepas  dari  lokasi  atau  latar  belakang  mereka.  Dengan  melakukan  penelitian,  kita  dapat  meningkatkan kualitas pendidikan pembelajaran berbasis virtual dan memastikan bahwa siswa memiliki akses ke pendidikan berkualitas tinggi yang sesuai dengan kebutuhan dan gaya belajar mereka.
Berbagai  peneliti  sebelumnya  telah melakukan  identifikasi  gaya  belajar  siswa  diantaranya  Sianturi et  all(2022) tentang Analisis Perilaku Siswa Untuk Mendeteksi Gaya Belajar Menggunakan Metode Decision Tree, Naïve Bayes, Dan K-Nearest Neighbor Pada LMS Moodle[2], penelitian ini menyajikan sistem deteksi gaya belajar berdasarkan perilaku belajar di LMS Sekolah Vokasi Kristen Petra Surabaya untuk mata pelajaran Administrasi Sistem Jaringan menggunakan tiga metode: Decision Tree, Naïve Bayes, dan K-Nearest Neighbor . Studi ini menunjukkan bahwa metode Decision Tree dapat mendeteksi dan memprediksi gaya belajar dengan akurasi tinggi dengan lebih baik. Akurasi yang diperoleh dengan menggunakan uji split kereta 80:20 adalah 0,96, dan uji K-Fold 10 Cross-Validation memperoleh akurasi 0,98. Waktu pemrosesan untuk metode Decision Tree adalah 0,000998 detik untuk uji split kereta 80:20 dan 0,04033 detik untuk uji K-Fold  10  Cross-Validation .  Kemudian  Mehenaoui  et  all(2022)[3]  tentang  Analisis  Perilaku  Belajar  untuk Mengidentifikasi  Gaya  Belajar  Peserta  Didik  Berdasarkan  Teknik Machine  Learning ,  makalah  ini  menyajikan  hasil percobaan yang dilakukan untuk mengidentifikasi gaya belajar peserta didik secara otomatis berdasarkan pola perilaku belajar dalam lingkungan belajar online. Eksperimen menggunakan enam pengklasifikasi yang berbeda untuk mendeteksi gaya belajar, dan hasilnya dievaluasi menggunakan metrik recall , presisi, akurasi, dan F1-score . Temuan menunjukkan bahwa  adalah  mungkin  untuk  mendeteksi  gaya  belajar  secara  otomatis  dengan  akurasi  tinggi  menggunakan  teknik pembelajaran mesin. Support Vector Machines (SVM) menunjukkan kemampuan hebat dalam memprediksi gaya belajar untuk  semua  dimensi  Model  Gaya  Pembelajaran Felder  dan  Silverman (FSLSM)  dengan  akurasi  rata-rata  88%. Kemudian  Hasibuat  et  all(2022)  tentang  Deteksi  gaya  belajar  dengan  data  pengetahuan  awal  menggunakan  algoritma SVM, K-NN dan Naïve Bayes[15], hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan untuk mendeteksi pola pembelajaran otonom menggunakan pengetahuan sebelumnya memiliki akurasi yang tinggi. Algoritma Naïve Bayes memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  91,48%,  diikuti  oleh  K-NN  dengan  89,39%,  dan  SVM  dengan  87,31%.  Kemudian penelitian Altamimi et all(2022) tentang prediksi gaya belajar siswa dengan menggunakan teknik regresi[16], paper ini mengusulkan pendekatan probabilistik untuk mendeteksi gaya belajar yang disukai siswa menggunakan analisis regresi. Studi ini membandingkan model regresi dan model klasifikasi untuk mendeteksi gaya belajar dan menyimpulkan bahwa teknik regresi lebih akurat dan representatif untuk skenario dunia nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan dapat secara efektif mendeteksi gaya belajar siswa, bahkan ketika mereka tidak memiliki gaya dominan atau campuran gaya belajar. Studi ini dapat membantu lembaga pendidikan untuk melibatkan gaya belajar dalam proses pengajaran.  Penelitian  oleh  Rasshed  et  all(2021)  tentang  Deteksi  gaya  belajar  dalam  sistem E-learning menggunakan teknik pembelajaran mesin[17], paper ini mengumpulkan kumpulan data 498 sampel dari siswa yang mengambil kursus
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
online dan mengidentifikasi atribut baru untuk mendeteksi gaya belajar pelajar. Berbagai algoritma klasifikasi diterapkan pada kumpulan data, dan akurasinya dibandingkan. Para penulis mengamati pola yang menarik dalam perilaku pelajar sambil mempelajari berbagai jenis konsep dalam situasi yang berbeda.
Penelitian  oleh  Ramírez-Correa,  et  all(2021)  tentang  Mengidentifikasi  Profil  Gaya  Belajar  Sarjana  Teknik Menggunakan Teknik Machine Learning [18], Makalah ini bertujuan untuk menghasilkan model prediktif untuk dengan cepat  mendeteksi  profil  gaya  belajar  sarjana  di  lingkungan  belajar  universitas  hibrida.  Para  peneliti  menggunakan algoritma pengelompokan K-means untuk mengidentifikasi profil gaya belajar siswa dan algoritma C4.5 pohon keputusan untuk  memprediksi  keanggotaan  siswa  ke  kelompok  yang  diidentifikasi  sebelumnya.  Hasil  penelitian  adalah  model prediktif yang dengan sedikit pertanyaan, mendeteksi profil siswa dengan akurasi 82,93%. Prediksi ini memungkinkan penyesuaian cepat  metode pengajaran dalam lingkungan belajar hibrida. Namun, dua keterbatasan penelitian ini harus dinyatakan.  Pertama,  analisis  dilakukan  pada  sampel  yang  relatif  kecil  dalam  satu  unit,  yang  tidak  secara  langsung memperkirakan  hasilnya.  Kedua,  serangkaian  atribut  siswa  yang  terbatas  digunakan  untuk  memprediksi  profil  gaya belajar mereka, dan, sebagai hasilnya, atribut lain dapat memprediksi profil ini dengan akurasi yang lebih besar. Penelitian oleh  Sani  Ibrahim  et  all(2020)  tentang  Deteksi  Gaya  Belajar  Menggunakan K-Means  Clustering [19],  paper  ini mengevaluasi kinerja pengelompokan K-means dalam mendeteksi gaya belajar peserta didik dalam lingkungan belajar online.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  ada  perbedaan  dalam  pembelajaran,  yang  dapat  digunakan  untuk mengkarakterisasi peserta didik berdasarkan gaya belajar mereka. Penelitian Hmedna et all(2020) tentang Model prediktif untuk  mengidentifikasi  gaya  belajar  di  lingkungan  MOOC[20],  Makalah  ini  menganalisis  data  dari  kursus  edX “pembelajaran statistik” untuk memprediksi gaya belajar peserta didik menggunakan teknik pembelajaran mesin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pohon keputusan berkinerja terbaik untuk memprediksi gaya belajar peserta didik dengan akurasi lebih tinggi dari 98% dan penurunan risiko overfitting data pelatihan. Studi ini juga menemukan bahwa peserta didik dengan preferensi  kuat untuk  gaya belajar tertentu berinteraksi dengan platform  lebih dari peserta didik lainnya. Namun, jumlah peserta didik tertinggi dikelompokkan sebagai sangat lemah, yang dapat dijelaskan oleh tingginya tingkat putus sekolah yang diderita MOOC. Penelitian oleh Khan, et all(2019) tentang Pemodelan Siswa Otomatis untuk Deteksi Gaya  Belajar  dan  Status  Afektif  dalam  Sistem  Manajemen  Pembelajaran  Berbasis  Web[21],  paper  ini  mengusulkan pendekatan otomatis untuk  mengidentifikasi  gaya belajar dan keadaan afektif dalam lingkungan belajar berbasis web. Pendekatan  ini  dievaluasi  dan  ditemukan  sesuai  untuk  mengidentifikasi  gaya  belajar  dan  keadaan  afektif.  Alat  yang disebut ASLim telah dikembangkan berdasarkan pendekatan ini, yang dapat digunakan oleh guru untuk mengidentifikasi gaya belajar dan keadaan afektif siswa mereka. Kemudian penelitian Ling Xiao, et all(2018) tentang Deteksi gaya belajar siswa menggunakan tree augmented naive bayes [4], hasil eksperimen makalah ini menunjukkan bahwa tree augmented naive  bayes mengungguli Bayesian  network yang  umum  dalam  mendeteksi  gaya  belajar  siswa  di  lingkungan  belajar online.
Berdasarkan penelusuran pustaka yang dilakukan oleh penulis, terdapat gap penelitian bahwa masih sangat sedikit penelitian  tentang  deteksi  gaya  belajar  siswa  dalam  konteks Virtual  based Learning  Environment (VBLE).    GAP  atau research gap pada penelitian  ini  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  (1)Kurangnya penelitian tentang pendeteksian gaya belajar siswa pada VBLE : Meskipun penggunaan VBLE semakin meningkat, penelitian untuk mendeteksi gaya belajar siswa dalam VBLE masih  minim. Oleh karena itu, penelitian ini  dapat memberikan kontribusi  penting dalam mengisi kesenjangan  tersebut.  (2)Keterbatasan  penggunaan  metode  klasifikasi  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah menggunakan  metode  klasifikasi  untuk  menganalisis  gaya  belajar  siswa,  namun  masih  terdapat  keterbatasan  dalam penggunaan  metode  tersebut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dapat  memperluas  penggunaan  metode  klasifikasi  dan membandingkan kinerja kedua metode klasifikasi yang berbeda tersebut. (3)Perkembangan VBLE yang selalu berubah: Teknologi  VBLE  terus  berkembang  dan  berubah  seiring  waktu.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dapat  membantu mengembangkan teknik pendeteksian gaya belajar siswa yang lebih efektif dan efisien yang dapat beradaptasi  dengan perubahan teknologi VBLE di masa mendatang.
Penelitian ini  bertujuan dua(2) hal,  pertama mendeteksi  gaya belajar siswa menengah atas swasta(SMAS) pada VBLE dengan algoritma Decision Tree(DT) C4.5 dan Naive Bayes(NB) dan kedua melakukan komparasi algoritma DT dan NB untuk konteks deteksi gaya belajar siswa menengah atas swasta pada VBLE. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner google  form pada  252  responden  terdiri  dari  alumni  dan  siswa  SMAS  melaui  30  pertanyaan  tentang  gaya belajar.  Gaya  belajar  siswa  diidentifikasi  menjadi  gaya  belajar  visual,  auditori  dan  kinestetik.  Untuk  analisa  data digunakan tool  google  colab dengan  pemrograman python .  Sedangkan  proses  evaluasi  performa  algoritma  diukur menggunakan parameter accuracy, precision, recall/sensitivity, f-measure dan time consumse . Penelitian tentang pendeteksian gaya belajar pada Virtual Based Learning  Environment (VBLE) menggunakan metode klasifikasi seperti Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes memiliki urgensi penting karena beberapa alasan berikut: (1)Peningkatan  penggunaan  VBLE:  Selama  pandemi  COVID-19,  penggunaan  VBLE  menjadi  semakin  penting  untuk mengatasi keterbatasan pembelajaran di ruang kelas fisik. Oleh karena itu, pendeteksian gaya belajar siswa pada VBLE sangat penting untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran pada lingkungan virtual. (2)Kompleksitas data: Data tentang gaya belajar siswa pada VBLE bisa sangat kompleks dan sulit dianalisis. Oleh karena itu, penggunaan metode klasifikasi seperti Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes dapat membantu menganalisis data secara efektif dan menghasilkan hasil yang  akurat.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan efektivitas pembelajaran di lingkungan virtual dan memfasilitasi proses pembelajaran yang lebih efektif dan efisien bagi siswa.
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Perbandingan atau perbandingan antara dua atau lebih metode klasifikasi seperti Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes untuk mendeteksi gaya belajar siswa dalam Virtual Based Learning Environment (VBLE) penting karena alasan berikut: (1)Mendapatkan hasil yang lebih akurat: Dengan membandingkan Dari kinerja dua atau lebih metode klasifikasi, kita dapat mengetahui metode mana yang memberikan hasil yang lebih akurat dalam mendeteksi gaya belajar siswa pada VBLE.  (2)Meningkatkan  interpretasi  hasil:  Dengan  membandingkan  beberapa  metode  klasifikasi,  kita  dapat membandingkan  dan  mengevaluasi  kekuatan  dan  kelemahan  masing-masing  metode.  Ini  dapat  membantu  dalam interpretasi  hasil  dan  memperkuat  kesimpulan  yang  diambil  dari  analisis  data.  (3)Menghindari  overfitting  atau underfitting: Dalam beberapa kasus, satu metode klasifikasi mungkin cocok untuk satu set data, tetapi tidak cocok untuk set data lainnya. Dengan membandingkan beberapa metode klasifikasi, kita dapat meminimalkan risiko overfitting atau underfitting model kami dan memastikan bahwa metode klasifikasi  yang dipilih cocok untuk  dataset  yang digunakan. Hasil yang ingin dicapai dari proses perbandingan ini adalah menentukan metode klasifikasi yang paling efektif dalam mendeteksi  gaya  belajar  siswa  pada  VBLE,  sehingga  dapat  membantu  meningkatkan  keefektifan  pembelajaran  pada lingkungan virtual.
Penelitian ini memberikan konstribusi dalam dua(2) hal, pertama secara saintifik dengan menguji algoritma DT dan NB untuk deteksi gaya belajar siswa SMAS pada konteks VBLE dan secara praktis memberikan rekomendasi pada stakeholder pendidikan  yaitu  guru,  siswa,  wali  murid  dan  pemangku  kebijakan  pendidikan  untuk  lebih  memberikan perhatian pada deteksi gaya belajar siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian yang telah dilakukan dalam deteksi gaya belajar siswa sekolah menengah atas dilakukan mengikuti langkah-langkah penelitian dalam gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Studi Literatur
Studi literatur atau kajian pustaka dilakukan dengan cara mempelajari paper penelitian terkait dengan identifikasi dan deteksi gaya belajar siswa melalui database jurnal portal garuda kemdikbud dengan kata kunci deteksi/prediksi gaya belajar siswa dan database jurnal yang terindeks di scopus melalui software Publish or Perish(PoP).
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
b. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini dilakukan dengan melakukan observasi di Sekolah Menengah Atas Swasta(SMAS) Muhammadiyah 1  Pamekasan  untuk  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  terjadi  di  Sekolah  Menengah  Atas  Swasta(SMAS)  berkaitan dengan gaya belajar siswa. Berdasarkan observasi didapatkan hasil bahwa permasalahan yang teridentifikasi adalah belum adanya informasi tentang gaya belajar siswa, guru saat ini mengajar tanpa memperhatikan keunikan gaya belajar siswa yang mengakibatkan rendahnya motivasi siswa dalam pembelajaran berbasis VBLE.
c. Mendefinisikan Variabel dan Menyusun Kuesioner
Tahap ini adalah menentukan variabel dan penentuan instrumen penelitian yaitu dengan menggunakan kuesioner. Penyusunan kuesioner ini terdiri  dari  nama, jenis kelamin  dan pertanyaan dari  3(tiga) kategori  atau jenis gaya belajar visual, auditori dan kinestetik. Dan masing-masing gaya belajar tersebut terdiri dari 30 pertanyaan.  Total pertanyaan gaya belajar sebanyak 90 item. Atribut atau indikator gaya belajar yang digunakan dalam tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Atribut atau indikator gaya belajar Gaya Belajar Kode Indikator Jumlah Item No Item Visual A Menggunakan visual untuk belajar 7 A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7 B Memahami posisi yang baik, geometris, numerik, warna, dan rasa 7 B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7 C Teratur  dan Rapi 7 C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7 D Tidak menyukai kebisingan 5 D1,D2,D3,D4,D5 E Instruksi verbal sulit diterima 4 E1,E2,E3,E4 Auditori F Mendengar merupakan cara  belajar 7 F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7 G Aktivitas lisan baik 5 F1,F2,F3,F4,F5 H Mempunyai kepekaan musik 7 H1,H2,H3,H4,H5,H6,H7 I Tidak  terganggu dengan kebisingan 5 I1,I2,I3,I4,I5 J Aktivitas visual lemah 6 J1,J2,J3,J4,J5,J6 Kinestetik K Aktivitas fisik merupakan cara belajar 5 K1,K2,K3,K4,K5 L Peka terhadap ekspresi dan bahasa tubuh 6 L1,L2,L3,L4,L5,L6 M Banyak gerak dan fokus pada fisik 6 M1,M2,M3,M4,M5,M6 N Kurang rapi dan selalu ingin mencoba 6 N1,N2,N3,N4,J5,J6 O Aktivitas verbal lemah 7 O1,O2,O3,O4,O5,O6,O7 Jumlah 90
d. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  dilakukan  dengan  cara  mengirim  link  dari google  form yang  berisi quesioner kepada responden yaitu seluruh siswa Sekolah Menengah Atas Swasta(SMAS) Muhammadiyah 1 Pamekasan dari kelas X sampai dengan  XII  tahun  ajaran  2022/2023  dan  alumni  tahun  2019/2020  sampai  dengan  2021/2022  melalui  media  sosial sekaligus  melakukan  rekapitulasi  hasil questioner dari google  form .  Penulis  mengumpulkan  informasi  hasil  kuesioner dari google form sebanyak 252 kuesioner yang diisi oleh siswa kelas X, XI dan XII dan alumni Sekolah Menengah Atas Swasta(SMAS) Muhammadiyah 1 Pamekasan. Atribut yang digunakan peneliti sebanyak 91 atribut atau indikator yang terdiri dari 1(satu) atribut jenis kelamin dan 90 item tentang pertanyaan seputar gaya belajar siswa.
e. Seleksi Data
Pada  tahap  ini    dilakukan  pemilihan  data  hasil  dari  jawaban  di  kuesioner.  Dalam  hal  ini  akan  dilakukan penghapusan kolom timestamp dan nama siswa. Tahap ini akan dipilih atribut yang akan dijadikan data dalam penelitian ini.  Atribut yang digunakan peneliti sebanyak 92 atribut atau indikator yang terdiri dari 1(satu) atribut jenis kelamin dan 90 item tentang pertanyaan seputar gaya belajar siswa serta 1(satu) atribut output yang bernama Gaya belajar yang terdiri dari 3(tiga) opsi yaitu visual, auditori, kinestetik.
f. Pembersihan Data
Tahapan pembersihan data dilakukan dengan penghapusan data duplikat, pengosongan data, penghilangan noise data. Pada penelitian ini, penghapusan data dilakukan apabila salah satu atribut dibiarkan kosong atau terdapat noise pada data.  Data  yang  sudah  bersih  akan  dilakukan  pemisahan  yaitu data  training dan data  testing .  Tujuan  dari  proses pembersihan  data  adalah  untuk  menghilangkan  duplikasi  data,  mengidentifikasi  data  yang  tidak  konsisten,  dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan ketik dan sebagainya agar siap diproses.
g. Transformasi Data
Prosedur transformasi data dilakukan dengan mengubah atribut menjadi format yang dapat dipahami oleh aplikasi. Untuk menerima label numerik, atribut merek, jenis, dan bahan mengubah nilai atribut dari diskrit menjadi numerik (label) pada program. Sebelum dimasukkan ke pemrograman python , data yang semula berbentuk Microsoft Excel dubah terlebih dahulu ke bentuk csv supaya bisa dipahami oleh pemrograman python di google collab .
h. Data Processing
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Data processing dilakukan dengan membagi data menjadi data training dan data testing dengan ketentuan 80% data training dan 20% data testing maka dari 252 siswa, data latih( training )  sebanyak  201 data dan data uji( testing ) sebanyak 51 data. Pada penelitian ini menggunakan 2(dua) metode yaitu Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes . Data yang sudah dibersihkan akan diolah menggunakan pemrograman python di google colab .
i. Komparasi Performa Algoritma Decision Tree(DT) dan Naïve Bayes(NB)
Komparasi performa atau kinerja algoritma DT dan NB dilakukan dengan menghitung dan membandingkan nilai Accuracy, Precision, Recall/Sensivity, f-measure dan time consumse .
j. Penarikan Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  dilakukan  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  yaitu  deteksi  gaya  belajar  siswa  dan membandingkan kinerja algoritma DT dan NB untuk deteksi gaya belajar siswa sekolah menengah atas swasta(SMAS).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian berdasarkan tahapan penelitian sebagaimana dijelaskan pada bagian metodologi penelitian adalah sebagai berikut:

## 3.1 Hasil Preprocessing Data

## 3.1.1 Pelabelan Data (Data Labelling)
Pelabelan  data  dilakukan  dengan  memberi  penamaan  pada  output  gaya  belajar.  Dalam  memberikan  nama  atau menentukan  gaya  belajar  masing-masing  menggunakan  “Ya“  terbanyak  dari  masing-masing  atribut  atau  indikator, hasilnya seperti tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Pelabelan untuk Penentuan Gaya Belajar Siswa No.  Nama Siswa Jenis Kelamin Visual Auditori Kinestetik Gaya Belajar Ya  Tidak  Ya  Tidak  Ya  Tidak 1 ABD. KHALIK Laki-laki 0 30 19 11 24 6 Kinestetik 2 ABDUS SYUKUR Laki-laki 0 30 28 2 1 29 Auditori 3 ACHMAT FAISOL Laki-laki 0 30 0 30 30 0 Kinestetik 4 ARIF AIMAN Laki-laki 22 8 0 30 0 30 Visual 5 ARSY AUGUSTIN ROHMANI Perempuan 30 0 0 30 0 30 Visual 6 DENI APRILIANSYAH Laki-laki 0 30 30 0 0 30 Auditori 7 FARHAN ROHIM Laki-laki 21 9 0 30 0 30 Visual 8 HAMIMAH Perempuan 0 30 29 1 0 30 Auditori 9 HERFI HANAFI Laki-laki 0 30 1 29 18 12 Kinestetik 10 ISMATUL MAR'AH Perempuan 23 7 0 30 0 30 Visual .. .. .. .. .. .. .. .. .. 240  HARUN  ZADID Laki-laki 21 9 0 30 0 30 Visual 241  HELMI  HIDAYANTI Perempuan 0 30 0 30 28 2 Kinestetik 242  ADAM WA'DU LAMAF'UULAA S Laki-laki 0 30 28 2 0 30 Auditori 243  ILMA  ZULFAINI Perempuan 24 6 0 30 0 30 Visual 244  MOH. SYUFYAN  ASSAURI Laki-laki 0 30 29 1 7 23 Auditori 245  NOVI  WARDIATUL   JANNAH Perempuan 21 9 1 29 0 30 Visual 246  NUR  KHOMARIYAH Perempuan 0 30 0 30 25 5 Kinestetik 247  OKTAVIA  IRANI  PUTRI Perempuan 29 1 1 29 0 30 Visual 248  PUTRI  AYU  WAHYUNI Perempuan 0 30 30 0 0 30 Auditori 249  RANGGA  RAMADAN Laki-laki 20 10 0 30 0 30 Visual 250  SIANATUL  LAYLA Perempuan 0 30 30 0 0 30 Auditori 251  SUCI  ZAIDHATUL  THALIB Perempuan 0 30 0 30 27 3 Kinestetik 252  ACH. TEGUH MIRZA LUTFULLAH  Laki-laki 0 30 0 30 26 4 Kinestetik
Pie chart gaya belajar  siswa  yang dipilih oleh responden melalui  hasil  kuesioner di google form seperti  dalam gambar 2 dibawah ini. Grafik ini memberikan deskripsi bahwa siswa MA Swasta memiliki gaya belajar yang terbanyak adalah Auditori(42%), Visual(36%) dan Kinestetik(22%).
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Gambar 2. Grafik Gaya Belajar Siswa

## 3.1.2 Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan  data  dilakukan  terhadap  252  data  yang  diperoleh.  Pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghilangkan duplikasi  data,  mengidentifikasi  data  yang  tidak  konsisten  dan  memperbaiki  kekurangan  pada  data,  seperti  kesalahan ketik. Karena atribut  khusus gaya belajar yang digunakan sebanyak 15 atribut atau 90 item maka untuk memudahkan dalam mentransformasi data ke python maka atribut tentang gaya belajar diubah menjadi kode item dari A1 sampai dengan O7. Berikut ini tabel 3 yang berisi data yang sudah dilakukan pembersihan :
Tabel 3 . Data penelitian setelah melalui proses pembersihan data Timestamp Nama siswa Jenis Kelamin A1 A2 A3 …. O5 O6 O7 Gaya Belajar 13/03/2023 20:20:54 ABD. KHALIK Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  …. Tidak  Ya Ya Kinestetik 13/03/2023 20:29:13 ABDUS SYUKUR Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  …. Tidak  Tidak  Tidak  Auditori 13/03/2023 20:32:09 ACHMAT FAISOL Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  …. Ya Ya Ya Kinestetik 13/03/2023 20:35:24 ARIF AIMAN Laki-laki Ya Ya Ya …. Tidak  Tidak  Tidak  Visual 13/03/2023 20:38:37 ARSY AUGUSTIN ROHMANI Perempuan Ya Ya Ya …. Tidak  Tidak  Tidak  Visual …… …… …… …… …… …… …. 18/03/2023 13:07:32 PUTRI  AYU WAHYUNI Perempuan Tidak  Tidak  Tidak  ……  Tidak  Tidak  Tidak  Visual 18/03/2023 13:09:22 RANGGA RAMADAN Laki-laki Ya Ya Ya ……  Tidak  Tidak  Tidak  Auditori 18/03/2023 13:10:52 SIANATUL LAYLA Perempuan Tidak  Tidak  Tidak  ……  Tidak  Tidak  Tidak  Visual 18/03/2023 13:13:57 SUCI ZAIDHATUL THALIB Perempuan Tidak  Tidak  Tidak  ……  Tidak  Tidak  Tidak  Auditori 18/03/2023 13:16:07 ACH. TEGUH MIRZA LUTFULLAH Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  ……  Ya Ya Ya Kinestetik
Setelah data sudah bersih maka selanjutnya dilakukan penghapusan kolom timestamp dan nama siswa sehingga hasilnya seperti pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4 . Dataset Penelitian Jenis Kelamin A1 A2 A3 …. O5 O6 O7 Gaya Belajar Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  …. Tidak  Ya Ya Kinestetik Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  …. Tidak  Tidak  Tidak  Auditori Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  …. Ya Ya Ya Kinestetik Laki-laki Ya Ya Ya …. Tidak  Tidak  Tidak  Visual Perempuan Ya Ya Ya …. Tidak  Tidak  Tidak  Visual
Visual 36% Auditori 42% Kinestetik 22% Grafik Gaya Belajar Visual Auditori Kinestetik
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
…… …… …… …… …. Perempuan Tidak  Tidak  Tidak  ……  Tidak  Tidak  Tidak  Visual Laki-laki Ya Ya Ya ……  Tidak  Tidak  Tidak  Auditori Perempuan Tidak  Tidak  Tidak  ……  Tidak  Tidak  Tidak  Visual Perempuan Tidak  Tidak  Tidak  ……  Tidak  Tidak  Tidak  Auditori Laki-laki Tidak  Tidak  Tidak  ……  Ya Ya Ya Kinestetik

## 3.2 Hasil Transformasi Data
Proses Transformasi Data dilakukan dengan mengubah atribut menjadi format yang dapat dipahami oleh aplikasi. Untuk menerima label numerik, atribut merek, jenis, dan bahan mengubah nilai atribut dari diskrit menjadi numerik (label) pada program.  Sebelum  dimasukkan  ke  pemrograman python ,  data  yang  semula  berbentuk Microsoft  Excel diubah  terlebih dahulu ke bentuk csv supaya bisa dipahami oleh pemrograman python di google collab . Jika dibuka melalui notepad , data yag sudah diubah akan berbentuk seperti gambar 3 dibawah ini :
Gambar 3. Data penelitian bentuk CSV
Dari data csv tersebut ditransform ke pemrograman python . Dibawah ini gambar 4 adalah source code tranformasi data csv ke pemrograman python :
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Dari hasil coding transformasi diatas maka akan muncul seperti gambar 5 dibawah ini :

## Gambar 5. Hasil transformasi data
3.3 Deteksi Gaya Belajar Siswa dengan Algoritma Decision Tree C4.5

## 3.3.1 Algoritma Decision Tree(DT) C.45
Metode  C4.5  dapat  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan  berdasarkan  tabel  diatas  dengan  terlebih  dahulu menemukan node root . Rumus berikut harus digunakan untuk menentukan entropy sebelum menghitung gain .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔 2 . 𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S = kasus yang ditentukan A = Atribut n = jumlah partisi S pi= perbandingan Si dengan S Setelah mendapatkan nilai entropy untuk setiap atribut, gunakan rumus di bawah ini untuk menentukan gain ratio :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖|
|𝑆| . 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)                         (2) 𝑛 𝑖−1
Keterangan : S = Kasus yang ditentukan A = Atribut n = Jumlah partisi S pi= Perbandingan Si dengan S
Deteksi gaya belajar siswa dilakukan dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Pemrograman Python di google  collab .  Hasil  dari  proses  deteksi  gaya  belajar  siswa  menghasilkan  bentuk  pola  berupa  pohon  keputusan sebagaimana gambar 6 berikut:
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Pada gambar diatas menjelaskan bahwa dari hasil pohon keputusan tersebut dapat disimpulkan, yang menjadi akar atau node 1  adalah  atribut  “mendengar  merupakan  cara  belajar  berbeda”,  item  “Saya  berbicara  pada  diri  saya  sendiri ketika saya membaca penjelasan online ” dengan kode item F6. Berdasarkan pilihan yang dibuat dengan menggunakan model klasifikasi, pohon keputusan telah menghasilkan peringkat nilai. Pada kasus ini F6 < = 0,5 merupakan sebuah kelas gaya belajar visual membuat sebuah keputusan bahwa setiap klasifikasi dari jumlah keseluruhan 252 siswa yaitu sebanyak 201 dihasilkan gaya belajar visual sebanyak 88 orang, gaya belajar auditori sebanyak 40 orang dan gaya belajar kinestetik sebanyak 73 orang.
Selanjutnya dari sampel = 201 tersebut dilakukan pemisahan yaitu jika  bernilai true atau benar maka node kedua adalah atribut “menggunakan visual untuk belajar”, item “Saya selalu membaca instruksi sebelum melakukan latihan atau tugas online” dengan kode item A1. Pada node 2, A1 < = 0,5 ini masuk dalam kelas gaya belajar kinestetik dengan value =  [0,  40,  73]  memiliki  arti  bahwa  dari  113  sampel  diperoleh  gaya  belajar  visual  0,  gaya  belajar  auditori  40  dan  gaya belajar  kinestetik  sebanyak  73  orang.  Jika  bernilai false maka  sampelnya  adalah  88  orang  masuk  dalam  kelas  visual dengan value = [88, 0, 0] memiliki arti gaya belajar visual sebanyak 88 namun  tidak memiliki gaya belajar auditori dan kinestetik.
Dari nilai true tersebut itu dilakukan pemisahan lagi dengan rincian sebagai berikut : a. Pada samples 40 berada di kelas auditori dengan value = [0, 40, 0] memiliki arti gaya belajarnya hanya auditori saja sebanyak 40 orang dan tidak memiliki gaya belajar visual dan kinestetik
b. Pada samples 73 berada di kelas kinestetik dengan value = [0, 0, 73] memiliki arti gaya belajarnya hanya kinestetik saja sebanyak 73 orang dan tidak memiliki gaya belajar visual dan auditori.

## 3.4 Deteksi Gaya Belajar Siswa dengan Algoritma Naive Bayes
Teorema Bayes adalah dasar dari Naive Bayes Classifier , sebuah teknik klasifikasi. Di bawah ini adalah rumus Algoritma Naive Bayes :
𝑃(𝐻|𝑋) ^ = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝑋) 𝑥𝑃(𝐻)                                                  (3) Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui
H : Kelas hipotesis data bersifat spesifik 𝑃(𝐻|𝑋) ^ : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H)   : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probilitas X
Source code dibawah ini merupakan pengolahan data pemrograman python di google collab beserta pembagian data dalam gambar 7 menggunakan metode Naïve Bayes :

## Gambar 7. Source Code Naïve Bayes
Untuk mendapatkan tingkat akurasi pada metode ini menggunakan source code dibawah ini :
Gambar 8. Source Code Tingkat Akurasi Naive Bayes
Dari pengolahan data menggunakan metode Naive Bayes dihasilkan tingkat akurasi sebesar 98%.
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes

## 3.5 Perbandingan Performa Algoritma Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Membandingkan performa atau kinerja algoritma Decision Tree (DT) C.45 dan Naïve Bayes (NB) untuk mendeteksi gaya belajar  siswa  dilakukan  dengan  menggunakan tool  google  collab dengan  bahasa  pemrograman python .  Performa algoritma  DT  dan  NB  diukur  dengan  menggunakan  lima(5)  parameter  yaitu  (1) Accuracy,  (2)Precision, (3)Recall/Sensitivity, (4) f-measure dan (5)Time Consumse. Jika parameter tersebut dilakukan perhitungan manual  maka untuk menghitungnya seperti dibawah ini :
a. Accuracy
Untuk proses uji model yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan confusion matrix 3 x 3 seperti dalam tabel 5. dibawah ini :
Tabel 5 . Confusion matrix 3 x 3 Predict class Actual Class A Class B Class C Class A AA AB AC Class B BA BB BC Class C CA CB CC 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝐴𝐴 + 𝐵𝐵 + 𝐶𝐶
𝐴𝐴 + 𝐴𝐵 + 𝐴𝐶 + 𝐵𝐴 + 𝐵𝐵 + 𝐵𝐶 + 𝐶𝐴 + 𝐶𝐵 + 𝐶𝐶 𝑥100%          (4)

## b. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = T𝑃 T𝑃 + 𝐹𝑃 (5)
c. Recall/Sensitivity
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = T𝑃
T𝑃 + 𝐹𝑁 (6)
d. f-measure
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 ( 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 )                                             (7)
Informasi: TP : Jumlah record positif yang diklasifikasikan positif FP : jumlah record negatif yang diklasifikasikan positif FN : jumlah record positif yang diklasifikasikan negatif TN : jumlah record negatif yang diklasifikasikan negatif
Berdasarkan perhitungan performa algoritma DT dan NB  menggunakan pemrograman python di google collab maka didapatkan hasil tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Perbandingan performa algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes
Performa Algoritma Decision Tree C4.5 Naïve Bayes Satuan Accuracy 96 98 % Precision 96 98 % Recall/Sensitivity 96 98 % f-measure 96 98 % Time consumes 0,00505 3,2895 Detik
Gambar 9. Grafik komparasi performa algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes 96 98 96 98 96 98 96 98 0,00505 3,2895 0 50 100 150 1 2 Komparasi Performa Algoritma DT dan N B Series1 Series2
Series3 Series4 Series5
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
Grafik dalam gambar 9 diatas yang membandingkan kinerja dua algoritma, Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes , dalam  hal  berbagai  pengukuran  atau  metrik  parameter.  Tabel  diatas  menunjukkan  nilai  pengukuran  ini  untuk  kedua algoritma, bersama dengan unit pengukurannya. Metrik pertama adalah akurasi, yang mengukur persentase instance yang diklasifikasikan dengan benar dari semua instance . Tabel menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki akurasi tinggi, dengan Naïve Bayes berkinerja sedikit lebih baik daripada Decision Tree C4.5 (98% vs 96%). Metrik kedua adalah presisi, yang mengukur persentase contoh  positif yang diklasifikasikan dengan benar dari semua contoh  yang diklasifikasikan sebagai  positif. Sekali lagi, kedua algoritma memiliki presisi  tinggi, dengan Naïve Bayes berkinerja sedikit  lebih baik daripada Decision  Tree C4.5  (98%  vs  96%).  Metrik  ketiga  adalah recall atau  sensitivitas,  yang  mengukur  persentase contoh positif yang diklasifikasikan dengan benar dari semua contoh positif aktual. Kedua algoritma memiliki nilai recall yang berbeda (96% untuk Decision Tree C4.5 dan 98% untuk Naïve Bayes ). Metrik keempat adalah f-measure merupakan metrik  evaluasi  model  yang  menggabungkan  presisi  dan recall untuk  menentukan  kinerja  model  secara  keseluruhan, dalam hal f-measure (96% untuk Decision Tree C4.5 dan 98% untuk Naïve Bayes ). Metrik terakhir adalah waktu yang dikonsumsi oleh setiap algoritma untuk melakukan tugas klasifikasi. Decision Tree C4.5 jauh lebih cepat daripada Naïve Bayes , Decision  Tree C4.5  hanya membutuhkan 0,00505 detik dibandingkan dengan  3,2895 detik untuk Naïve Bayes . Secara  keseluruhan,  tabel  ini  memberikan  perbandingan  yang  jelas  dan  informatif  dari  kinerja  kedua  algoritma, memungkinkan pembaca untuk dengan cepat menilai kekuatan dan kelemahan mereka.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan dua(2) hal yaitu (1) untuk mendeteksi gaya belajar siswa sekolah menengah atas swasta(SMAS) dengan algortima Decision Tree (DT) C4.5 dan Naive Bayes (NB) dan (2) melakukan komparasi performa algoritma DT dan NB untuk prediksi gaya belajar siswa pada konteks VBLE. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan kesimpulan bahwa untuk tujuan pertama algoritma DT dan NB sangat baik dalam memprediksi gaya belajar siswa sekolah menengah swasta(SMAS) terlihat  dari  akurasi  yang sangat  tinggi  yaitu DT(96%) dan  NB(98%). Untuk tujuan  kedua  didapatkan  kesimpulan  bahwa  algoritma  NB  sedikit  lebih  baik  daripada  algoritma  DT  dengan  hasil pengukuran parameter Accuracy, Precision, Recall/sensitivity dan f-measure untuk NB(98%) sedangkan untuk DT sedikit lebih  rendah(96%).  Akan  tetapi  kebalikannya  untuk  parameter Time  consumses DT(0,00505  detik)  jauh  lebih  cepat daripada NB(3,2895 detik). Dengan demikian kesimpulannya algoritma NB sedikit lebih baik daripada DT meskipun NB memerlukan waktu penyelesaiannya yang lebih lama dari DT.

## REFERENCES
[1] N. D. S. Chetty, L. Handayani, N. A. Binti Sahabudin, Z. Ali, N. Hamzah, and S. Kasim, “Learning styles and teaching styles determine students’ academic performances,” IJERE , vol. 8, no. 4, p. 610, Dec. 2019, doi: 10.11591/ijere.v8i4.20345.
[2] S. T. Sianturi and U. L. Yuhana, “Student Behaviour Analysis To Detect Learning Styles Using Decision Tree, Naïve Bayes, And  K-Nearest  Neighbor  Method  In  Moodle  Learning  Management  System,” JTS ,  vol.  33,  no.  2,  p.  94,  Aug.  2022,  doi: 10.12962/j20882033.v33i2.13665.
[3] Z. Mehenaoui, Y. Lafifi, and L. Zemmouri, “Learning Behavior Analysis to Identify Learner’s Learning Style based on Machine Learning Techniques,” jucs , vol. 28, no. 11, pp. 1193–1220, Nov. 2022, doi: 10.3897/jucs.81518.
[4] L. X. Li and S. S. Abdul Rahman, “Students’ learning style detection using tree augmented naive Bayes,” R. Soc. open sci. , vol. 5, no. 7, p. 172108, Jul. 2018, doi: 10.1098/rsos.172108.
[5] A.  et  all.  Sopian,  “A  Study  on  Learning  Styles  among  Arabic  Language  Students  at  Universiti  Teknologi  Mara,  Malacca Campus,” IOSR-JHSS , vol. 15, no. 4, pp. 38–40, 2013, doi: 10.9790/0837-1543840.
[6] A. P. Gilakjani, “A Match or Mismatch Between Learning Styles of the Learners and Teaching Styles of the Teachers,” IJMECS , vol. 4, no. 11, pp. 51–60, Dec. 2012, doi: 10.5815/ijmecs.2012.11.05.
[7] D. Hernández-Torrano, S. Ali, and C.-K. Chan, “First year medical students’ learning style preferences and their correlation with performance  in  different  subjects  within  the  medical  course,” BMC  Med  Educ ,  vol.  17,  no.  1,  p.  131,  Dec.  2017,  doi: 10.1186/s12909-017-0965-5.
[8] A.-M. L. Villajuan, “Relationship between Learning Styles & Academic Achievement in Mathematics of Grade 8 Students,” IJELS , vol. 4, no. 4, pp. 1052–1055, 2019, doi: 10.22161/ijels.4419.
[9] R. Nizami, M. Z. Latif, and G. Wajid, “Preferred Learning Styles of Medical and Physiotherapy Students,” Annals KEMU , vol. 23, no. 1, Mar. 2017, doi: 10.21649/akemu.v23i1.1511.
[10]  B. L. Garton, A. L. Ball, and J. E. Dyer, “The Academic Performance And Retention Of College Of Agriculture Students,” JAE , vol. 43, no. 1, pp. 46–56, Mar. 2002, doi: 10.5032/jae.2002.01046.
[11]  F. Bell, “Connectivism: Its place in theory-informed research and innovation in technology-enabled learning,” IRRODL , vol. 12, no. 3, p. 98, Mar. 2011, doi: 10.19173/irrodl.v12i3.902.
[12]  A.  Sypsas,  E.  Paxinou,  and  D.  Kalles,  “Reviewing  inquiry-based  learning  approaches  in  virtual  laboratory  environment  for science education,” ICODL , vol. 10, no. 2Α, p. 74, Feb. 2020, doi: 10.12681/icodl.2288.
[13]  J. Capacho, “Representative Model of the Learning Process in Virtual Spaces Supported by ICT,” Turkish Online Journal of Distance Education , vol. 16, no. 1, Mar. 2015, doi: 10.17718/tojde.82918.
[14]  F. Moazami, E. Bahrampour, M. R. Azar, F. Jahedi, and M. Moattari, “Comparing two methods of education (virtual versus traditional) on learning of Iranian dental students: a post-test only design study,” BMC Med Educ , vol. 14, no. 1, p. 45, Dec. 2014, doi: 10.1186/1472-6920-14-45.
[15]  M. S. Hasibuan and R. A. Aziz, “Detection of learning styles with prior knowledge data using the SVM, K-NN and Naïve Bayes algorithms,” J.INFOTEL , vol. 14, no. 3, pp. 209–213, Aug. 2022, doi: 10.20895/infotel.v14i3.788.
Aang Kisnu Darmawan, Deteksi Gaya Belajar Siswa SMA pada Virtual Based Learning Environment(VBLE) dengan Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
[16]  A. M. Altamimi, M. Azzeh, and M. Albashayreh, “Predicting students’ learning styles using regression techniques,” IJEECS , vol. 25, no. 2, p. 1177, Feb. 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v25.i2.pp1177-1185.
[17]  F. Rasheed and A. Wahid, “Learning style detection in E-learning systems using machine learning techniques,” Expert Systems with Applications , vol. 174, p. 114774, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.114774.
[18]  P. Ramírez-Correa, J. Alfaro-Pérez, and M. Gallardo, “Identifying Engineering Undergraduates’ Learning Style Profiles Using Machine Learning Techniques,” Applied Sciences , vol. 11, no. 22, p. 10505, Nov. 2021, doi: 10.3390/app112210505.
[19]  M. Sani Ibrahim, “LEARNING STYLE DETECTION USING K-MEANS CLUSTERING,” FJS , vol. 4, no. 3, pp. 375–381, Sep. 2020, doi: 10.33003/fjs-2020-0403-351.
[20]  B. Hmedna, A. El Mezouary, and O. Baz, “A predictive model for the identification of learning styles in MOOC environments,” Cluster Comput , vol. 23, no. 2, pp. 1303–1328, Jun. 2020, doi: 10.1007/s10586-019-02992-4.
[21]  F. A. Khan, A. Akbar, M. Altaf, S. A. K. Tanoli, and A. Ahmad, “Automatic Student Modelling for Detection of Learning Styles and  Affective  States  in  Web  Based  Learning  Management  Systems,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  128242–128262,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2937178.