## Klasifikasi Tingkat Kemampuan Adaptasi Siswa dalam Pembelajaran Online Menggunakan Decision Tree Classification of Students' Adaptability Level in Online Learning Using Decision Tree
Asmaul Lailiyah 1 , Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti 2 , Evi Dwi Wahyuni 3 , Christian Sri Kusuma Aditya 4 1 Informatika, Universitas Muhammadiyah Malang E-mail: 1 asmaullailiyah@webmail.umm.ac.id, 2 vinastiti@umm.ac.id, 3 evidwi@umm.ac.id,
4 christianskaditya@umm.ac.id

## Abstrak
Kemajuan dalam ilmu pengetahuan dan teknologi mendorong adaptasi terhadap pemanfaatan teknologi  di  berbagai  sektor,  seperti  komunikasi,  pendidikan,  dan  informasi.  Terutama  dalam konteks teknologi pendidikan, dapat diamati bahwa pembelajaran online sedang mendapatkan popularitas  yang  signifikan  di  berbagai  lembaga  pendidikan.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk mengeksplorasi seberapa baik peserta didik dapat beradaptasi dengan lingkungan pembelajaran online. Memprediksi tingkat adaptasi peserta didik memiliki signifikansi yang besar bagi pendidik dan  pengembang  platform  pembelajaran  online,  dengan  tujuan  meningkatkan  efisiensi  dan kualitas pengalaman belajar. Penelitian ini menggunakan dataset “Students Adaptability Level in Online Education” dengan menerapkan pendekatan Algoritma Decision Tree. Hasil penelitian memperoleh  akurasi  sebesar  95%,  meningkat  7,44%  dari  penelitian  sebelumnya  yang  hanya memperoleh akurasi sebesar 87,56% dengan menggunakan algoritma yang sama tanpa Feature Engineering.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Feature  Engineering  memegang  peranan  penting dalam klasifikasi tingkat kemampuan adapatasi siswa untuk mendapatkan hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi.
Kata kunci: Pembelajaran Mesin, Decision Tree , Feature Engineering , Kemampuan Beradaptasi Siswa

## Abstract
Advances  in  science  and  technology  encourage  adaptation  to  the  utilization  of  technology  in various sectors, such as communication, education, and information. Especially in the context of educational technology, it can be observed that online learning is gaining significant popularity in various educational institutions. Therefore, it is important to explore how well learners can adapt  to  the  online  learning  environment.  Predicting  learners'  adaptation  level  has  great significance for educators and developers of online learning platforms, with the aim of improving the efficiency and quality of the learning experience. This research uses a dataset from Kaggle by applying the Decision Tree Algorithm approach. The research results obtained an accuracy of 95%, an increase of 7.44% from previous research which only obtained an accuracy of 87.56% using the same algorithm without Feature engineering. This shows that Feature Engineer play an important role in classifying students' adaptation levels to get good results with high accuracy.
Keywords: Machine Learning, Decision Tree, Feature Engineering, Student Adaptability

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  telah  mendorong  kita  untuk menyesuaikan diri dengan penggunaan teknologi dalam berbagai bidang, termasuk komunikasi, pendidikan,  dan  informasi.  Salah  satu  hal  yang  menonjol  adalah  pendidikan,  di  mana
pembelajaran  online  telah  mendapatkan  popularitas  yang  signifikan  di  banyak  lembaga pendidikan [1], [2]. Pembelajaran online adalah inovasi pendidikan yang melibatkan penggunaan teknologi  informasi  dalam  proses  belajar-mengajar.  Pada  masa  sekarang,  kebermaknaan pembelajaran online meningkat karena perkembangan teknologi telah mendorong sejumlah besar sekolah untuk mengadopsi metode pembelajaran online [3].
Tantangan dalam berbagai aspek infrastruktur teknologi yang tidak merata, kesenjangan akses  internet,  serta  kemampuan  pendidik  dan  peserta  didik  untuk  menyesuaikan  diri  dengan metode  pembelajaran  online  menjadi  hambatan  dalam  proses  adaptasi  pembelajaran  online. Peserta  didik  yang  mampu  beradaptasi  dengan  baik  terhadap  lingkungan  pembelajaran  online dapat  mendapatkan  pendidikan  yang  berkualitas,  menguasai  materi  secara  mandiri,  dan mengembangkan keterampilan teknologi dan digital. Karena itu, penting untuk memahami sejauh mana  peserta  didik  mampu  beradaptasi  dengan  lingkungan  pembelajaran  online.  Kemampuan untuk  menilai  kemampuan  beradaptasi  peserta  didik  menjadi  kunci  bagi  pendidik  dan pengembang  platform  pembelajaran  online  guna  meningkatkan  kualitas  dan  efektivitas pengalaman belajar [4], [5].
Klasifikasi Decision Tree adalah teknik pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk memprediksi  tingkat  kemampuan  beradaptasi  siswa  dalam  pembelajaran  online.  Kemampuan beradaptasi  adalah  kemampuan  untuk  menyesuaikan  diri  dengan  situasi  baru  dan  mengatasi tantangan  dalam  lingkungan  belajar  [6].  Pembelajaran  online  adalah  bentuk  pendidikan  yang mengandalkan  internet  dan  teknologi  digital  untuk  menyampaikan  konten  dan  interaksi  [7]. Pembelajaran online dapat menimbulkan berbagai kesulitan bagi siswa, seperti masalah teknis, kurangnya  motivasi,  isolasi,  dan  gangguan.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kemampuan beradaptasi siswa dalam pembelajaran online dan memberikan  dukungan  dan  bimbingan  yang  tepat  [5].  Dalam  konteks  pendidikan, Machine Learning menjadi pilihan alternatif dalam mengolah data mentah [8]. Melibatkan penggunaan beragam  data  terkait  dengan  bidang  pendidikan,  yang  kemudian  diolah  dan  diinterpretasikan menjadi berbagai atribut yang kemudian digunakan sebagai dasar untuk algoritma model [9].
Salah  satu  cara  untuk  mendekati  masalah  ini  adalah  dengan  menggunakan  klasifikasi Decision Tree untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari siswa yang berpartisipasi dalam pembelajaran online. Klasifikasi Decision Tree adalah metode yang menggunakan struktur pohon di mana setiap node mencakup tes pada suatu fitur, setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan setiap  node  daun  mencerminkan  label  kelas.  [10].  Pohon  ini  dibangun  dengan  membagi  data secara  rekursif  berdasarkan  metrik  yang  mengukur  perolehan  informasi  atau  pengurangan ketidakmurnian  setelah  pemisahan.  Tujuannya  adalah  untuk  mempermudah  pengambilan keputusan dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih efektif [11].
Algoritma Decision  Tree [12]  menjadi  pilihan  populer  dalam  klasifikasi  karena kemampuannya  menangani  data  kategorikal  dan  numerik,  menangani  nilai  yang  hilang,  dan menangkap  hubungan  non-linear.  Klasifikasi  ini  juga  mudah  diinterpretasikan  dan divisualisasikan, karena memberikan penjelasan yang jelas tentang logika di balik klasifikasi [13].
Feature  Engineering adalah  proses  di  mana  data  mentah  diubah  atau  diproses  untuk membuat  fitur-fitur  baru  yang  lebih  informatif  dan  relevan  untuk  tujuan  analisis  atau  model prediktif [14]. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, meningkatkan kinerja model, dan membantu model dalam menangkap pola atau informasi yang mungkin tersembunyi dalam data [15], [16]. Feature Engineering berkontribusi secara signifikan terhadap kesuksesan model machine learning dan dapat membuat perbedaan besar dalam kualitas prediksi dan analisis data [17]. Feature  Engineering dengan Decision  Tree melibatkan  penggunaan  prediksi  model Decision Tree sebagai fitur baru untuk model lain. Hal ini dapat membantu menangkap interaksi dan pola yang kompleks yang mungkin tidak dapat ditangkap oleh fitur asli.
Tujuan utama dalam penelitian ini adalah untuk mengkalsifikasikan kemampuan adaptasi siswa dan mencapai tingkat akurasi evaluasi tertinggi dengan menggunakan pendekatan Decision Tree. Suzan M, dkk [4] menerapkan beberapa algoritma machine learning , seperti decision tree, random forest, naive Bayes, support vector machine, K-nearest neighbour , dan jaringan syaraf tiruan,  untuk  memprediksi  tingkat  kemampuan  beradaptasi  siswa  dalam  pendidikan  daring
berdasarkan  faktor  sosio-demografi  mereka.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  siswa  dari berbagai tingkatan (sekolah, perguruan tinggi, dan universitas) di Bangladesh dan menemukan bahwa  random  forest  mencapai  akurasi  terbaik  sebesar  89,63%  dan  mengungguli  algoritme lainnya. Pada penelitian ini algoritma Decision Tree menunjukan hasil akurasi sebesar 87,56%. Hark  Söylemez  N,  dkk  [2]  mengevaluasi  kinerja  kursus  pembelajaran  online menggunakan  algoritma Decision  Tree berdasarkan  umpan  balik  dan  faktor  kepuasan  siswa, seperti konten kursus, instruktur, interaksi, penilaian, dan dukungan. Penelitian ini menggunakan dataset siswa dari sebuah universitas di Cina dan menerapkan algoritma C4.5 untuk membangun Decision  Tree .  Penelitian  ini  juga  menganalisis  pentingnya  setiap  faktor  dan  memberikan beberapa saran untuk meningkatkan kualitas pembelajaran online.
Alkayyali, dkk [18] membandingkan kinerja teknik machine learning dan deep learning , seperti decision tree, random forest, naive bayes, support vector machine, K-nearest neighbour, dan  jaringan  syaraf  tiruan,  untuk  memprediksi  tingkat  kemampuan  beradaptasi  siswa  dalam pembelajaran elektronik berdasarkan faktor sosio-demografi mereka. Penelitian ini menggunakan dataset  siswa  dari  repositori  Kaggle  dan  menemukan  bahwa  algoritma  deep  learning  yang diusulkan mencapai akurasi terbaik sebesar 94,67% dan mengungguli algoritma lainnya.
Sri,  dkk  [19]  membandingkan  hasil  akurasi  tingkat  adaptasi  siswa  pada  pembelajaran online menggunakan metode Support Vector Machine tanpa optimasi dan metode Support Vector Machine menggunakan  optimasi GridSearchCV .  Didapatkan  hasil  metode Support  Vector Machine menggunakan optimasi GridSearchCV jauh lebih unggul dengan akurasi sebesar 95%, sedangkan yang tidak dilakukan optimasi hanya mendapat akurasi sebesar 80%.
Kumar, D [13] membahas keunggulan Decision Tree Classification dibandingkan metode klasifikasi lainnya. Makalah ini menyimpulkan bahwa Decision Tree Classification adalah salah satu  metode  yang  terkenal  untuk  klasifikasi  data,  dan  fitur  yang  paling  signifikan  adalah kemampuannya  untuk  mengubah  masalah  pengambilan  keputusan  yang  rumit  menjadi  proses yang  sederhana,  sehingga  menemukan  solusi  yang  dapat  dimengerti  dan  lebih  mudah diinterpretasikan.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Decision  Tree dengan  karakteristik  yang terletak  pada  kemampuannya  untuk  menyederhanakan  masalah  pengambilan  keputusan  yang kompleks menjadi suatu proses yang lebih mudah dipahami, untuk mengklasifikasikan tingkat kemampuan beradaptasi siswa dalam pembelajaran online, didukung oleh Feature Enggineering untuk meningkatkan akurasi pada kasus adaptabilitas siswa.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan tingkat kemampuan beradaptasi siswa dalam pembelajaran online. Metode penelitian ini didasarkan pada penelitian [19] dan meliputi langkah-langkah sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle dengan judul “Students Adaptability  Level  in  Online  Education” .  Dataset  diperoleh  dari  hasil  gabungan  survei  yang dilakukan di lembaga pendidikan di Bangladesh, India baik secara konvensional maupun daring [4]. Terdiri dari 1.205 data yang diambil dan diproses untuk merekayasa atribut – atribut yang memiliki korelasi dengan kemampuan adaptasi Siswa. Dataset terdiri dari  14 atribut, antara lain Gender, Age, Education Level, Institution Type, IT Student, Location, Load-shedding, Financial Condition, Internet Type, Network Type, Class Duration, Self Lms, Device, dan Adaptivity Level . Dengan target fitur untuk menemukan tingkat kemampuan beradaptasi Siswa dalam pembelajaran online.
Tabel 1. Atribut dan Nilai Dataset N o Atribut Deskripsi Nilai 1 Gender Jenis kelamin Boy dan Girl 2 Age Rentang umur 21-25, 11 -15, 16-20, 1-5 dan 26-30 3 Education Level Tingkat pendidikan School , University dan College 4 Institution Type Tipe institusi Non Government dan Government 5 IT Student Status IT True dan False 6 Location Status tinggal di Kota True dan False 7 Load-shedding Tingkat beban Low dan High 8 Financial Condition Kondisi finansial keluarga Poor, Mid dan Rich 9 Internet Type Tipe jaringan internet Mobile Data dan Wifi 10 Network Type Tipe konektivitas jaringan internet 4G, 3G dan 2G 11 Class Duration Durasi kelas sehari-hari 1-3, 3-6 dan 0 12 Self lms Status institusi memiliki lms True dan False 13 Device Perangkat yang digunakan saat di kelas Mobile, Computer dan Tab 14 Adaptivity Level Tingkat adaptasi Moderate, Low dan High
Tabel diatas mendeskripsikan atibut dan nilai dataset yang digunakan dalam penelitian ini. Dapat dilihat dataset terdiri dari  14 atribut, yaitu Gender, Age, Education Level, Institution Type, IT Student, Location, Load-shedding, Financial Condition, Internet Type, Network Type,
Class Duration, Self Lms, Device, dan Adaptivity Level dengan deskripsi dan masing- masing nilai seperti pada tabel diatas.
EDA  ( Exploratory  Data  Analysis )  merujuk  pada  proses  analisis  data  yang  dilakukan secara  eksploratif  untuk  memahami  karakteristik,  pola,  dan  informasi  penting  dalam  dataset sebelum melakukan analisis yang lebih mendalam atau membangun model. Tujuan utama EDA adalah  untuk  memperoleh  wawasan  awal  tentang  struktur  data,  menemukan  anomali,  dan merumuskan  hipotesis  yang  dapat  membimbing  analisis  lebih  lanjut.  Berikut  adalah  grafik distribusi tingkat adaptabilitas siswa yang beragam dan merupakan data target yang digunakan dalam penelitian ini
Gambar 2. Exploratory Data Analysis Tingkat Adaptasi
Grafik yang ditampilkan adalah grafik distribusi tingkat adaptabilitas siswa yang beragam dan  merupakan  data  target  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Mayoritas  siswa  memiliki adaptabilitas pada tingkat sedang dengan jumlah data lebih dari 600, yang merupakan kategori terbesar,  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  siswa  mampu  beradaptasi  secara  wajar  terhadap tantangan. Sejumlah signifikan siswa berada pada tingkat adaptabilitas rendah dengan jumlah data dibawah  500,  mengindikasikan  bahwa  siswa  mengalami  tingkat  adaptasi  yang  rendah  pada adaptasi  pembelajaran  online.  Sejumlah  100  siswa  menunjukkan  adaptabilitas  tinggi, menandakan mereka memiliki keterampilan adapatasi yang lebih maju. Kesimpulannya, data ini memperlihatkan  keragaman  dalam  kemampuan  adaptasi  siswa  yang  harus  diperhatikan  oleh pendidik untuk membantu setiap siswa berkembang sesuai dengan kemampuan adaptasi mereka.

## 2.2 Data Preprocessing
Data Preprocessing dalam  penelitian  ini  meliputi data  cleaning , data  transformation , splitting  data ,  dan Feature  Engineering .  Langkah  pertama  adalah  melakukan  pengecekan terhadap  setiap  atribut  untuk  menentukan  apakah  terdapat  nilai  yang  masuk  dalam  kategori missing  value.  Penelitian  ini  melakukan  pengecekan  missing  value  menggunakan  teknik programmatic , hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada nilai yang hilang, yang mengindikasikan bahwa dataset memiliki kualitas yang baik .
Langkah selanjutnya adalah Data Transformation yang bertujuan untuk mengubah skala pengukuran dari nilai asli ke bentuk nilai yang berbeda. Pada dataset yang digunakan, seluruh atribut  memiliki  data  kategorikal,  sehingga  dilakukan  transformasi  data  dengan  menerapkan
teknik  transformasi  menggunakan  Standard  Scaler  untuk  menormalisasikan  data  menjadi  data numerik.
Dataset yang telah didapatkan setelah adanya proses Data Transformation akan dibagi menjadi Data Training dan juga Data Testing dengan rasio 8:2. Data Training digunakan untuk melatih  data  pada  model  dan  kemudian Data  Testing digunakan  dalam  proses  evaluasi  guna menentukan kinerja model. Selanjutnya adalah menentukan objek data, dimana pembagian terdiri dari data fitur (x) yang berisi semua kolom kecuali Adaptasi Siswa,  dan data target (y) yang berisi hanya kolom Adaptasi Siswa . Tabel dibawah ini merupakan hasil dari pembagian Data Training dan Data Testing .
Tabel 2. Pembagian Data Training dan Data Testing Keterangan Data Training Data Testing Jumlah Presentase 80% 20% 100% Jumlah 964 241 1205
Tabel  diatas  menjelaskan  bahwa  presentase Data  Training sejumlah  80%  dan Data Testing sejumlah 20%, sesuai dengan pembagian dataset dengan rasio 8 : 2. Dengan rincian data keseluruhan  berjumlah  1.205  data  dibagi  menjadi Data  Training dengan  jumlah  964  data  dan Data Testing berjumlah 241 data.
Feature  Engineering adalah  langkah  penting  dalam  pemrosesan  data  yang  melibatkan pembuatan fitur – fitur baru yang lebih informatif dan relevan untuk tujuan analisis atau model prediktif. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, meningkatkan kinerja model dan membantu  model  dalam  mengakap  informasi  yang  mungkin  tersembunyi  dalam  data.  Hasil implementasi Feature Engineering menggunakan teknik One Hot Encoding adalah penambahan jumlah atribut yang semula berjumlah 14 atribut menjadi 36 atribut.

## 2.3 Decision Tree Classifier
Karakteristik  utama  dari Decision  Tree  Classifier terletak  pada  kemampuannya  untuk menyederhanakan masalah pengambilan keputusan yang kompleks  menjadi suatu proses yang lebih mudah dipahami. Hal tersebut memungkinkan untuk menemukan solusi yang lebih mudah diinterpretasikan. Decision Tree adalah model prediktif dalam Machine Learning yang digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi berdasarkan serangkaian aturan atau pertanyaan yang hierarkis. Model ini memvisualisasikan struktur yang mirip dengan pohon, memiliki titik-titik cabang ( node ) yang menunjukkan keputusan atau pertanyaan, dan ujung-ujung daun ( leaf ) yang mencerminkan hasil atau kelas.
Penelitian  ini  mengadopsi  algoritma Decision  Tree sebagai  metode  utama  untuk menganalisis tingkat adaptasi Siswa dalam konteks pembelajaran online. Pertama – tama dataset diperoleh  dari  Kaggle  dengan  judul “Students  Adaptability  Level  in  Online  Education” ,  yang tediri dari 1.205 data. Selanjutnya dilakukan konstruksi model Decision Tree , dimana algoritma membagi data berdasarkan atribut yang paling informatif untuk memaksimalkan perbedaan antara kelas atau hasil objek yang berbeda. Model ini menghasilkan Decision Tree yang memberikan pandangan  terstruktur  mengenai  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  adaptasi  Siswa. Proses pelatihan melibatkan penggunaan Data Training untuk mengajarkan model pola – pola yang terdapat dalam data, sehingga model dapat membuat prediksi yang akurat.
Selanjutnya,  evaluasi  model  dilakukan  dengan  menggunakan Data  Testing yang  tidak pernah  dilihat  sebelumnya.  Metrik  evaluasi,  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-Score, digunakan untuk mengevaluasi kinerja model Decision Tree . Hasil dari model tersebut dianalisis untuk mendapatkan wawasan tentang faktor – faktor kunci yang mempengaruhi tingkat adaptasi Siswa  dalam  pembelajaran  online.  Dengan  demikian,  hasil  analisis Decision  Tree didukung dengan Feature  Engineering dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  mendukung pengambilan keputusan dan pengembangan strategi pembelajaran online yang lebih efektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  ini  membahas  hasil  yang  berkaitan  dengan  metode  yang  digunakan,  termasuk pengolahan  data  dan  evaluasi  akhir  yang  meliputi  akurasi,  recall,  precision,  dan  F1  score. Perbandingan hasil evaluasi model dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Performa model Decision Tree tanpa Feature Engineering Report Adaptivity Level Accuracy Low Moderate High Precision 0.87 0.89 0.83 0.87 Recall 0.90 0.90 0.65 F1-Score 0.89 0.89 0.73 Support 52.00 56.00 13.00 Tabel 4. Performa model Decision Tree dengan Feature Engineering Report Adaptivity Level Accuracy Low Moderate High Precision 0.98 0.92 1.00 0.95 Recall 0.98 0.98 0.69 F1-Score 0.98 0.95 0.82 Support 52.00 56.00 13.00
Berdasarkan tabel 3 dan tabel 4 diatas didapatkan perbandingan performa yang signifikan antara  performa    model Decision  Tree tanpa Feature  Enggineering dengan  performa  model Decision  Tree menggunakan Feature  Enggineering .  Dengan  akurasi  yang  mencakup  nilai precision, recall, f1-score, dan support  pada model Decision Tree tanpa Feature Enggineering pada jurnal [20] mendapatkan hasil akurasi sebesar 87,56%. Peningkatan akurasi sebesar 7,44% didapatkan  dari  model Decision  Tree menggunakan Feature  Enggineering pada  penelitian  ini yang mendapatkan hasil akurasi sebesar 95%. Penerapan metode, splitting data, dan penggunaan dataset  yang  sama,  namun  dengan  perbedaan  dalam  penambahan Feature  Enggineering pada tahap preprocessing , menghasilkan perbedaan hasil yang signifikan. Dengan adanya peningkatan akurasi  yang  signifikan,  berarti  penggunaan Feature  Enggineering lebih  baik  dibandingkan dengan algoritma Decision Tree tanpa Feature Enggineering . Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan Feature  Enggineering pada  algoritma Decision  Tree memiliki  dampak  pada  kinerja  model Machine  Learning .  Temuan  ini  dapat berfungsi sebagai parameter evaluasi dalam membuat keputusan terkait langkah-langkah yang harus diambil dalam konteks pembelajaran online, sekaligus sebagai langkah awal bagi institusi pendidikan dalam menentukan langkah yang diperlukan ke depannya.
Dilihat  dari  " recall di Adaptivity  Level  high bernilai  rendah"  mengindikasikan  bahwa pada tingkat adaptivitas yang tinggi, nilai recall -nya rendah. Recall (sensitivitas) adalah metrik evaluasi kinerja model yang mengukur kemampuan model untuk mengidentifikasi semua contoh positif  sebenarnya  dalam  kelas  positif.  Oleh  karena  itu,  rendahnya  nilai recall pada  tingkat
adaptivitas yang tinggi dapat menunjukkan adanya tantangan atau kelemahan yang perlu diatasi dalam mengoptimalkan kinerja model pada kasus-kasus yang lebih kompleks atau bervariasi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  pada  penelitian  ini,  metode Decision  Tree telah  sukses diimplementasikan  dengan  baik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  implementasi  metode Decision  Tree untuk  memprediksi  tingkat  adaptasi  siswa  pada  pembelajaran  online  mencapai akurasi sebesar 87,56%. Sementara itu, penggunaan metode Decision Tree dengan menggunakan Feature  Enggineering untuk  memprediksi  tingkat  adaptasi  siswa  pada  pembelajaran  online menghasilkan  akurasi  sebesar  95%.  Hal  ini  menandakan  bahwa  penggunaan Feature Enggineering memberikan  hasil  yang  lebih  baik  pada  algoritma Decision  Tree ,  terbukti  dari peningkatan akurasi sebesar 7,44%. Penelitian ini mengindikasikan bahwa penggunaan Feature Enggineering pada  algoritma Decision  Tree memberikan  peningkatan  terhadap  kinerja  model Machine Learning .
Rekomendasi  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  untuk  mendalami  pemahaman  terhadap faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat  adaptasi  siswa  dalam  pembelajaran  daring, mengeksplorasi  algoritma  D ecision  Tree dan  juga  teknik preprocessing data  untuk mengoptimalkan Feature Enggineering dan mencapai model yang lebih baik. Penelitian ini juga memberikan  peluang  untuk  dikembangkan  lebih  lanjut  guna  mencapai  performa  yang  lebih unggul.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. HARK, H. OKUMUŞ, and T. UÇKAN, “Adaptation to Online Education: An Educational Data Mining Application,” Computer Science , Nov. 2022, doi: 10.53070/bbd.1199055.
[2] N. Hark Söylemez, “An Investigation on Students’ Level of Adjustment to Online Education with C5.0 Decision Tree Algorithm,” Shanlax International Journal of Education , vol. 11, no. 2, pp. 64–73, Mar. 2023, doi: 10.34293/education.v11i2.5783.
[3] B. B. Lockee, “Online education in the post-COVID era,” Nature Electronics , vol. 4, no. 1. Nature Research, pp. 5–6, Jan. 01, 2021. doi: 10.1038/s41928-020-00534-0.
[4] M. M. H. Suzan, N. A. Samrin, A. A. Biswas, and M. A. Pramanik, “Students’ Adaptability Level Prediction in Online Education using Machine Learning Approaches,” in 2021 12th International Conference  on  Computing  Communication  and  Networking  Technologies,  ICCCNT  2021 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021. doi:
10.1109/ICCCNT51525.2021.9579741.
[5] B. Sekeroglu, K. Dimililer, and K. Tuncal, “Student performance prediction and classification using  machine  learning  algorithms,”  in ACM  International  Conference  Proceeding  Series , Association for Computing Machinery, 2019, pp. 7–11. doi: 10.1145/3318396.3318419.
[6] G. H. Wang, J. Zhang, and G. S. Fu, “Predicting student behaviors and performance in online learning using decision tree,” in Proceedings - 2018 7th International Conference of Educational Innovation through Technology, EITT 2018 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.,
Jul. 2018, pp. 214–219. doi: 10.1109/EITT.2018.00050.
[7] A. Malik et al. , “Forecasting students’ adaptability in online entrepreneurship education using modified  ensemble  machine  learning  model,” Array ,  vol.  19,  Sep.  2023,  doi: 10.1016/j.array.2023.100303.
[8] I.  Pan,  A.  Mukherjee,  and  V.  Piuri,  “Advances  in  Intelligent  Systems  and  Computing  1355 Proceedings  of  Research  and  Applications  in  Artificial  Intelligence.”  [Online].  Available: http://www.springer.com/series/11156
[9] Ş.  Aydoğdu,  “Predicting  student  final  performance  using  artificial  neural  networks  in  online learning environments,” Educ Inf Technol (Dordr) , vol. 25, no. 3, pp. 1913–1927, May 2020, doi: 10.1007/s10639-019-10053-x.
[10]  V.  Matzavela  and  E.  Alepis,  “Decision  tree  learning  through  a  Predictive  Model  for  Student Academic  Performance  in  Intelligent  M-Learning  environments,” Computers  and  Education: Artificial Intelligence , vol. 2, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.caeai.2021.100035.
[11]  A. B. Raut and A. A. Nichat, “Students Performance Prediction Using Decision Tree Technique,” 2017. [Online]. Available: http://www.ripublication.com
[12]  G. Koulinas, P. Paraschos, and D. Koulouriotis, “A machine learning-based framework for data mining  and  optimization  of  a  production  system,”  in Procedia  Manufacturing ,  Elsevier  B.V., 2021, pp. 431–438. doi: 10.1016/j.promfg.2021.10.059.
[13]  D.  Kumar,  “Biographical  notes:  Priyanka  received  her  Bachelor  of  Technology  in  Computer Science and Engineering (CSE) and Master of Technology in CSE from GJUS&T,” 2020.
[14]  B.  Rajoub,  “Characterization  of  biomedical  signals:  Feature  engineering  and  extraction,”  in Biomedical Signal Processing and Artificial Intelligence in Healthcare , Elsevier, 2020, pp. 29– 50. doi: 10.1016/B978-0-12-818946-7.00002-0.
[15]  W. Long, Z. Lu, and L. Cui, “Deep learning-based feature engineering for stock price movement prediction,” Knowl  Based  Syst ,  vol.  164,  pp.  163–173,  Jan.  2019,  doi: 10.1016/j.knosys.2018.10.034.
[16]  P. W. Khan and Y. C. Byun, “Genetic algorithm based optimized feature engineering and hybrid machine learning for effective energy consumption prediction,” IEEE Access , vol. 8, pp. 196274– 196286, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3034101.
[17]  C.  Fan,  Y.  Sun,  Y.  Zhao,  M.  Song,  and  J.  Wang,  “Deep  learning-based  feature  engineering methods for improved building energy prediction,” Appl Energy , vol. 240, pp. 35–45, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.02.052.
[18]  Z. K. D. Alkayyali, B. S. Abu-Nasser, A. M. Taha, Q. M. M. Zarandah, and S. S. Abu-Naser, “Prediction  of  Student  Adaptability  Level  in  e-Learning  using  Machine  and  Deep  Learning Techniques,” 2022. [Online]. Available: www.ijeais.org/ijaar
[19]  C. Sri, K. Aditya, V. Rahmayanti, S. Nastiti, Y. Aminuddin, and M. A. Rofiq, “Prediction of Student  Adaptability  Level  in  Online  Education  Using  Support  Vector  Machine  with GridSearchCV Optimization.”
[20]  M. M. H. Suzan, N. A. Samrin, A. A. Biswas, and M. A. Pramanik, “Students’ Adaptability Level Prediction in Online Education using Machine Learning Approaches,” in 2021 12th International Conference  on  Computing  Communication  and  Networking  Technologies,  ICCCNT  2021 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021. doi: 10.1109/ICCCNT51525.2021.9579741.