DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1020 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1507-1514
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF NAIVE BAYES, DECISION TREE, AND RANDOM FOREST ALGORITHMS IN CLASSIFYING LEARNING STYLES OF UNIVERSITAS KRISTEN INDONESIA TORAJA STUDENTS
Melki Garonga *1 , Rita Tanduk 2
1 Informatics Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Kristen Indonesia
2 Indonesian Language and Literature Education, Faculty of Teacher Training and Education, Universitas Kristen Indonesia
Email: 1 melkigaronga@ukitoraja.ac.id , 2 ritatanduk@ukitoraja.ac.id
(Article received: May 1, 2023; Revision: May 27, 2023; published: December 23, 2023)

## Abstract
Learning style is an individual's habit or way of absorbing, processing, and managing information. This factor is very  important  in  achieving  learning  goals.  However,  in  reality,  learning  styles  are  often  overlooked  in  the learning process, which can lead to suboptimal absorption of lessons and affect the quality of education. Various models have been developed by educational experts to identify students' learning styles, one of which is the VAK model  (Visualization  Auditory  Kinesthetic)  for  grouping  learning  styles.  This  study  compares  algorithms  in classifying learning styles using the VAK model. The results showed that the most dominant learning style was kinesthetic with a percentage of 46.9% or 478 students. The algorithm modeling showed that Naive Bayes had the highest accuracy with a value of 75%, while Random  Forest had the lowest accuracy with a value of 59%. This  suggests  that  Naive  Bayes  is  more  suitable  for  classifying  students'  learning  styles.  In  conclusion, understanding students' learning styles is crucial for effective education. The VAK model is one way to identify learning styles, and Naive Bayes is a suitable algorithm for classifying students' learning styles. By considering learning styles, educators can tailor their teaching methods to better suit their students' needs and improve the quality of education.
Keywords : Auditory,Kinesthetic,Learning style,Naive Bayes, Random Forest, Visual
PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES , DECISION TREE DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI GAYA BELAJAR MAHASISWA UNIVERSITAS KRISTEN INDONESIA TORAJA

## Abstrak
Gaya belajar adalah kebiasaan atau cara individu dalam menyerap, memproses, dan mengelola informasi. Faktor ini  sangat  penting  untuk  mencapai  tujuan  pembelajaran.  Namun,  dalam  kenyataannya,  gaya  belajar  sering diabaikan dalam proses pembelajaran oleh karena itu, pelajaran tidak dapat diserap secara maksimal   dan dapat mempengaruhi kualitas pendidikan. Berbagai model dikembangkan oleh ahli pendidikan untuk mengindetifikasi gaya  belajar  peserta  didik  salah  satu  model  yang  digunakan  untuk  pengelompokan  gaya  belajar  dengan  VAK ( Visualization Auditory Kinestetic ). Pada penelitian ini membandingkan algoritma dalam klasifikasi gaya belajar dengan menggunakan model  VAK ( Visualization Auditory Kinestetic ) dimana hasil yang diperole  Gaya belajar paling  dominan  yaitu  gaya  belajar  dengan  model  kinesthetic  dengan  persentase  46,9%    atau  478  mahasiswa, Pemodelan  algoritma  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  pada  algoritma Naive  Bayes dengan  nilai  akurasi  75%  dan terendah  pada  algoritma Random  Forest nilai  59%  ini  menunjukan  bahwa  algoritma Naive  Bayes lebih  cocok digunakan untuk klasifikasi gaya belajar mahasiswa.
Kata kunci : Auditory, Gaya belajar, Kinesthetic, Naive Bayes, Random Forest,  Visual

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Kristen  Indonesia  (UKI)  Toraja adalah  sebuah  lembaga  pendidikan  tinggi  yang terletak  di  wilayah  Tana  Toraja,  Sulawesi  Selatan. UKI  Toraja  memiliki  11  Program  Studi  dengan jumlah  mahasiswa  mencapai  8000  mahasiswa.
Dalam  menyampaikan  materi  pembelajaran  kepada mahasiswa,  penting  bagi  dosen  untuk  memahami bahwa setiap mahasiswa memiliki gaya belajar yang berbeda-beda  dengan  memahami  gaya  belajar  dari setiap  mahasiswa,  dosen  dapat  menyusun  materi pembelajaran  yang  sesuai  dengan  preferensi  belajar mereka,  sehingga  akan  memudahkan  mahasiswa
dalam  memahami  dan  mengingat  materi  yang diberikan.  Hal  ini  akan  meningkatkan  efektivitas pembelajaran  dan  membantu  mahasiswa  mencapai hasil belajar yang lebih baik[1]. Gaya belajar adalah kebiasaan  atau  cara  individu  dalam  menyerap, memproses,  dan  mengelola  informasi.  Faktor  ini sangat  penting  untuk  mencapai  tujuan  pembelajaran yang  diinginkan[2].  Namun,  dalam  kenyataannya, gaya  belajar  sering  diabaikan  dalam  proses pembelajaran  oleh  karena  itu,  pelajaran  tidak  dapat diserap secara maksimal  dalam jangka waktu lama, dapat mempengaruhi kualitas pendidikan[3].
Berbagai model dikembangkan oleh ahli pendidikan untuk  mengindetifikasi  gaya  belajar  peserta  didik salah satu model yang digunakan untuk pengelompokan gaya belajar dengan VAK ( Visualization Auditory Kinestetic ) yaitu teknik yang memanfaatkan  potensi  yang  dimiliki  siswa  dengan mengkombinasikan gaya belajar melihat, mendengar dan bergerak agar semua model belajar terpenuhi[4].
Perkembangan  teknologi  informasi  secara khusus pada bidang kecerdasan buatan dan machine learning memungkinkan  kita  untuk  menemukan solusi untuk berbagai permasalahan[5]. Data mining implementasi  kecerdasan  buatan  yang  memiliki serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual[6].  Dalam bidang  data  mining,  terdapat  berbagai  metode  dan algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi.  diantaranya  adalah, Naive  Bayes , Decision  Tree dan Random  Forest [7].  Ikbal Andrian  Prasetyo  dkk  telah  mengimplementasikan metode Decision Tree dalam pemilihan gaya belajar siswa di sekolah dasar. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  algoritma  Decision  Tree  dapat membantu  mengidentifikasi  masing-masing  gaya belajar  setiap  siswa  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 99.78%[8]. Wiyli Yustanti dalam penelitian Analisis Algoritma Klasifikasi untuk Memprediksi Karakteristik  Mahasiswa  pada  Pembelajaran  Daring hasil  komparasi  kinerja  menunjukkan  bahwa algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  lebih unggul  dengan  nilai  F-1  Score  92,8%  dan  AUC sebesar  99,01%[9].  Oscario,  dkk melakukan penelitian dengan judul Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Memprediksi Kecocokan Gaya  Belajar Bagi Siswa  Siswi  Sekolah  Dasar  (Studi  Kasus  :  SD SariputraJambi)  dengan  hasil  Persentasi    hasil akurasi    decision    tree    dengan    menggunakan  Use Training    Set  dengan    persentasi    akurasi  Correctly Classified  Instancessebesar    93.5484    %[10].  Pada penelitian ini akan membandingkan algoritma Naive Bayes , Decision  Tree dan Random  Forest untuk mendapatkan  nilai    optimal dalam  klasifikasi  gaya belajar  mahasiswa  UKI  Toraja  dilihat  dari  nilai accuracy, recall, dan precision.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1. Pengumpulan data
Tahapan  dimulai  dengan  pengambilan data sample yang  dikumpulkan  menggunakan  teknik random sampling yang  berasal  dari  mahasiswa Universitas  Kristen  Indonesia  Toraja  dengan membagikan    kuesioner    yang  terdiri  dari  35 pertanyaan mengenai 3 kategori gaya belajar kepada mahasiswa  yang  bersedia  menjadi  responden. Jumlah data yang didapatkan dari penelitian ini yaitu 1019  data  yang  akan  dibagi  menjadi data  training dan data  testing .  Data  yang  telah  didapatkan  akan diinput  ke  dalam  aplikasi Microsoft  Excel .  Data dapat dilihat pada table 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data Gaya Belajar V-A-K mahasiswa Universitas

## Kristen Indonesia Toraja
No Nama P1 …  P35 1 Belma Wansu P.  Tidak …  Ya 2 Jumaedi Patandak Tidak … Tidak 3 Ansel Aldi Ya …  Ya 4 David Ravael Ya …  Ya 5 Hewitno Azfriel Ya …  Ya 6 Misel Mikael Pata' Ya … Ya 7 Alson Ya …  Tidak 8 Mika Samaa Ya …  Ya 9 Bartholomeus Ya …  Ya
1019 Felyati Limbong   Ya …  Tidak Mulai

## Pengumpulan
Data
Preprocessing Data
Pemodelan
Pengujian Model
Kesimpulan Selesai
Melki Garonga, et all, Comparison Of Naive Bayes … 1509

## 2.2. Preprocessing
Data  cleaning proses  menghapus  atribut  yang tidak  diperlukan  dalam  melakukan  klasifikasi  data. Tujuan  dari  pembersihan  data  adalah  untuk menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten, tidak  relevan,  tidak  hilang,  dan  tidak  redundan. Dalam  proses  ini,  data  yang  tidak  diperlukan  akan dihapus  atau  diubah  agar  lebih  mudah  diproses  dan dianalisis.  Hal  ini  akan  membantu  meningkatkan kualitas  data  dan  meningkatkan  akurasi  hasil klasifikasi data. Setelah dilakukan pembersihan data, data  akan  direstrukturisasi  ulang  agar  lebih  mudah diinterpretasikan dan dianalisis [11]
Transformation  Data adalah  proses  mengubah data  yang  telah  dipilih  agar  sesuai  untuk  diproses melalui  teknik  data  mining.  Proses  coding  dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan  proses  kreatif  yang  sangat  tergantung pada  jenis  atau  pola  informasi  yang  akan  dicari dalam  basis  data.  Dengan  kata  lain,  coding melibatkan  konversi  data  mentah  menjadi  format yang  cocok  untuk  analisis  dan  pengenalan  pola.  Ini merupakan tahap penting dalam proses data mining, karena  membantu  mempersiapkan  data  untuk analisis  lebih  lanjut  dan  ekstraksi  wawasan  yang berguna.    Data  dapat  dilihat  pada  tabel  2  dibawah ini.
Tabel 2. Data Gaya Belajar  Proses Encoding No Nama P1 …  P35 1 Aurianti 0 …  1 2 Ellin 0 …  0 3 Riselina S 1 …  1 4 Marce 1 …  1 5 Karnita Ending 1 …  1 6 Maylin Tiku 1 …  1 7 Lilian Yulius 1 …  0 8 Grace S. Moga 1 …  1 9 Valencia Bunga 1 …  1 1019 Felyati Limbong 1 …  0
Data  selection merupakan  proses  pembagian  kelas data  menjadi  tiga  kategori  bedasarkan  model  VAK ( Visualization  Auditory  Kinestetic ).  Tabel  sebaran data dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Sebaran Data Berdasarkan Kelas VAK No Nama P1 …  P35 KET 1 Belma Wansu P. 0 …  1 V 2 Jumaedi Patandak 0 …  0 A 3 Ansel Aldi 1 …  1 V 4 David Ravael 1 …  1 V 5 Hewitno Azfriel 1 …  1 V 6 Misel Mikael Pata' 1 … 1 K 7 Alson 1 …  0 A 8 Mika Samaa 1 …  1 V 9 Bartholomeus 1 …  1 K 1019 Felyati Limbong 1 …  0 V

## Gambar 2 Grafik Data Gaya Belajar Kelas V-A-K
Berdasarkan  table  2.3  diatas  data  akan  dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu data  training 80%    dan data  testing berjumlah    20%  .  Pembagian  dataset dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Pembagian Dataset Training 80% 815 Testing 20% 204 Total 100% 1019 2.3. Pemodelan Tahapan pemodelan algoritma merupakan tahapan  training  data  dengan  dataset  yang  telah disediakan. Proses training dilakukan dengan 3(tiga) algoritma    klasifikasi Decision  Tree , Random frorest dan Naive  Bayes menggunakan  aplikasi orange.
1) Klasifikasi
Klasifikasi  analisis  data  yang  menentukan kelas  dan  lebel  dari  sebuah  kelas  sampel  data  yang akan  di  klasifikasikan.  Metode  ini  merupakan metode supervised learning dengan menghubungkan data  training  dengan  data  target.  Metode  klasifikasi mencoba  mendapatkan  kemiripan  antara  atribut
352 180 487 0 200 400 600 Visual Auditory Kinestetik Grafik Gaya Belajar Mahasiswa
Universitas Kiristen Indonesia Toraja

## 1510
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1507-1514
masukan dengan atribut keluaran guna menghasilkan model yang termasuk dalam tahapan pelatihan.

## 2) Decision Tree
Algoritma Decision  Tree adalah  metode pengklasifikasian  atau  regresi  yang  menggunakan model pohon keputusan. Model ini menggambarkan setiap  atribut  atau  fitur  sebagai  node  dalam  pohon, dan  setiap  cabang  pohon  mewakili  kemungkinan nilai  dari  atribut  tersebut.  Setiap  daun  di  pohon mewakili kelas atau nilai target yang diprediksi [12]. Sebelum  memilih  akar  pertama  dalam  pembuatan model  Decision  Tree,  langkah  pertama  yang  harus dilakukan  adalah  menghitung  nilai  entropy  dari dataset.  Entropy  mengukur  seberapa  homogen  atau heterogen dataset, dan nilainya berkisar antara 0 dan 1.  Semakin  homogen  dataset,  semakin  rendah  nilai entropy,  dan  sebaliknya.  Berikut  adalah  cara menghitung entropy algoritma Decision Tree C4.5 :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖−1 𝑃 𝑖 (1)
Keterangan:
S : Himpunan Kasus , n : Jumlah partisi S
pi
: Proporsi dari Si terhadap S
Setelah nilai entropy dihitung, langkah selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  gain  untuk setiap  atribut  dalam  dataset.  Nilai  gain  mengukur seberapa  besar  pengaruh  atribut  dalam  memisahkan dataset  menjadi  kelas-kelas  yang  berbeda.  Atribut dengan nilai gain tertinggi akan dipilih sebagai akar pertama dalam pembuatan model decision Tree .
3) Random Forest
Random  Forest pengembangan  dari  algoritma Decision  Tree memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu dapat  meningkatkan  hasil  akurasi,  efisien  untuk penyimpanan  sebuah  data  serta  mempunyai  proses seleksi fitur dimana mampu mengambil fitur terbaik sehingga  dapat  meningkatkan  performa  terhadap model  klasifikasi. Dengan adanya  seleksi  fitur tentu Random  Forest dapat  bekerja  pada  big  data  dengan parameter  yang  kompleks  secara  efektif.[13]. Random  Forest  adalah  algoritma  yang  terdiri  dari beberapa  predictor  tree  atau  biasa  disebut  decision tree.  Setiap  tree  dalam  forest  tersebut  bergantung pada  nilai  random  vector  yang  diambil  secara  acak dan  merata  pada  semua  tree.  Hasil  prediksi  dari Random  Forest  didapatkan  melalui  hasil  terbanyak dari  setiap  individual  decision  tree,  yaitu  dengan
menggunakan  voting  untuk  klasifikasi  dan  rata-rata untuk  regresi.  Dengan  kata  lain,  Random  Forest menggabungkan  hasil  prediksi  dari  banyak  decision tree untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih akurat dan konsisten [14].
4) Naive Bayes
Naive  Bayes  Classifier adalah  sebuah  metode klasifikasi  yang  didasarkan  pada  Teorema  Bayes. Metode  ini  menggunakan  probabilitas  dan  statistik untuk  memprediksi  peluang  terjadinya  suatu kejadian  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa lalu [13].
P(Ci|X)=(P(X|Ci)*P(Ci)/P(X)      (2)
Keterangan: P(Ci|X)  = Probabilitas a prosteriori dari kelas Ci untuk fitur X
P(X|Ci)  = Probabilitas fitur X dalam kelas Ci P(Ci) = Probabilitas a priori dari kelas Ci P(X) = Probabilitas fitur X
5) Confusion matrix
Confusion  matrix adalah  metode  perhitungan untuk  menganalisis  kualitas  model  klasifikasi  yang di bentuk. Dalam perhitungan nilai Confusion matrix dikenal  istilah True    Positive (TF)  yaitu  nilai  yang berlebel  positive  yang  diprediksi  benar  , True Negative (TN)  yaitu  nilai  berlebel  negative  yang prediksi benar, False Positf (FP) yaitu nilai berlebel positive yang  prediksi  salah  oleh  model, False negatif (FN)  yaitu  nilai  berlebel  negatif  yang prediksi salah oleh model. [16].
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan tabel 2 maka di peroleh hasil  dari data  1019  responden  terbagi  dalam  3  kelas  gaya paling  dominan  yaitu  gaya  belajar  dengan  model kinesthetic dengan  persentase  46,9%    atau  478 mahasiswa  dan  yang  paling  rendah  adalah auditory dengan persentase 17,66% atau 180 mahasiswa. Dari data  –  data  tersebut  kemudian  dimodelkan  dalam  3 algoritma  menggunakan  aplikasi orange. Adapun tipe data yang digunakan pada data dalam algoritma dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Tipe Data
Atribut Type Role Values Nama Text Meta - Fakultas Text Meta - Angkatan Numeric Meta - P1 Categorical feature 1, 0 P2 Categorical feature 1, 0 P3 Categorical feature 1, 0 P4 Categorical feature 1, 0 P5 Categorical feature 1, 0 P6 Categorical feature 1, 0 P7 Categorical feature 1, 0 P8 Categorical feature 1, 0 P9 Categorical feature 1, 0 P10 Categorical feature 1, 0 P11 Categorical feature 1, 0 P12 Categorical feature 1, 0 P13 Categorical feature 1, 0 P14 Categorical feature 1, 0 P15 Categorical feature 1, 0 P16 Categorical feature 1, 0 P17 Categorical feature 1, 0 P18 Categorical feature 1, 0 P19 Categorical feature 1, 0 P20 Categorical feature 1, 0 P21 Categorical feature 1, 0 P22 Categorical feature 1, 0 P23 Categorical feature 1, 0 P24 Categorical feature 1, 0 P25 Categorical feature 1, 0 P26 Categorical feature 1, 0 P27 Categorical feature 1, 0 P28 Categorical feature 1, 0 P29 Categorical feature 1, 0 P30 Categorical feature 1, 0 P31 Categorical feature 1, 0 P32 Categorical feature 1, 0 P33 Categorical feature 1, 0 P34 Categorical feature 1, 0 P35 Categorical feature 1, 0 KET Categorical target A,K,V
Pemodelan pada penelitian ini dilakukan dengan cara membuat koneksi antara data training dan algoritma. Proses koneksi akan tampil seperti gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Desain Widget Klasifikasi
Berdasarkan  gambar  3  diatas,  dapat  dilihat proses  pembangunan  model  langkah  awal  yang dilakukan pada aplikasi orange yaitu menginput file yang  bertype  excel  selanjutnya  dibagi  2  yaitu  data training  dan  data  testing  dengan  data sampler. Data training digunakan untuk membangun model dengan komposisi  80%  dari  keseluruhan  data  dan  data testing  untuk  menguji  model  yang  terbetuk  dengan komposisi  20%  selanjutnya  membangun  model dengan  menggunakan  algoritma  dengan Decision Tree , Random  Forest dan Naive  Bayes selanjutnya untuk  mengetahui  akurasi  model  yang  terbentuk maka  menggukan  confusion  matrix  dapat  dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix Algoritama Random Forest
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 1 + 82 + 37 1 + 0 + 0 + 19 + 82 + 34 + 18 + 12 + 37 𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 120 203
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 0,59
Gambar 5. Hasil Confusion Matrix Algoritama Decision Tree
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 23 + 62 + 42 23 + 13 + 15 + 7 + 62 + 14 + 8 + 19 + 42
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 127 203 𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 0,62 Gambar 6. Hasil Confusion Matrix Algoritama Naive Bayes
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 25 + 78 + 49 25 + 7 + 2 + 9 + 78 + 20 + 4 + 9 + 49
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 152 203
Dari  gambar  4,  5  dan  6  maka  diperole  hasil pengujian  dari  ketiga  algoritma  yang  digunakan untuk  membangun  model  klasifikasi  gaya  belajar dapat dilihat pada table 5
Tabel 6. Hasil akurasi masing – masing metode Metode Accuracy Precision Recall Random Forest 0,597 0,558 0,597 Decision Tree 0,623 0.625 0,623 Naive Bayes 0,756 0,755 0,756
Berdasarkan  Tabel  6.  diperoleh  nilai  akurasi tertinggi  adalah  0,756  dengan  metode Naive  Bayes , dan  terendah  adalah  0,597  dengan  metode Random Forest .  Kemudian  untuk precision tertinggi  adalah 0,755  dengan Naive  Bayes dan  terendah  adalah 0,558  dengan  metode Random  Forest .  Lalu  untuk recall teringgi diperoleh 0,756 dengan metode Naive Bayes dan  terendah  0,597  dengan  metode Random Forest .

## Gambar 7 Grafik Perbandingan akurasi Algoritma
Dari  gambar  7.  Grafik  Perbandingan  akurasi Algoritma Naive  Bayes lebih  tinggi dibandingkan dengan Random  Forest  dan  Decision  Tree dilihat dari nilai accuracy, recall, dan precision

## 3. DISKUSI
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  S  Rama  dan Jahring  [17]  dengan  judul  Klasifikasi  Gaya  Belajar Mahasiswa  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes Classifier hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  nilai akurasi  algoritma Naïve  Bayes dalam  klasifikasi gaya  belajar  mahasiswa  dengan  persentase  90%  ini sejalan  dengan  penelitian  ini  dimana  algoritma Naïve Bayes tertinggi dengan tingkat akurasi 75%. Penelitian  yang  dilakukan  Dinda  Novita  Sari [18]  dengan  judul  penerapan  data  mining  untuk
klasifikasi gaya belajar siswa menggunakan algoritma c4.5 dengan hasil algoritma c4.5 memiliki akurasi  tertinggi  pada    klasifikasi  3  fold cross validation dengan  akurasi  81%    berbeda  dengan penelitian  ini  nilai  akurasi  algoritma  c4.5  menurun karena  dipengaruhi  jumalah  dataset  dan  banyaknya atribut yang digunakan.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kecocokan  data dengan algoritma yang digunakan dapat mempengaruhi tingkat akurasi yang dicapai.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  ,  klasifikasi  gaya  belajar  dengan model  VAK  ( visual,  auditory,  kinesthetic )  dengan jumlah  data  1019  data  yang  diambil  dari  responden mahasiswa  UKI  Toraja  dengan  menggunakan kuisioner dapat disimpulkan bahwa.
1. Gaya  belajar  paling  dominan  yaitu  gaya  belajar dengan  model kinesthetic dengan  persentase 46,9%  atau 478 mahasiswa.
2. Pemodelan  algoritma  dengan  nilai  akurasi tertinggi  pada  algoritma Naive  Bayes dengan nilai  akurasi 75%  dan terendah  pada  algoritma Random Forest nilai 59% ini menunjukan bahwa algoritma Naive  Bayes lebih  cocok  digunakan untuk klasifikasi gaya belajar mahasiswa .
3. Hasil  penelitian  ini  dapat  diinterpretasikan sebagai  pentingnya  memahami  gaya  belajar mahasiswa,  karena  hal  ini  dapat  membantu  para pendidik  dalam  merancang  pembelajaran  yang lebih efektif dan efisien.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Universitas kristen Indonesia Toraja (UKI TORAJA)  yang  memberikaan  bantuan  dana  dan memberikan  kesempat  untuk  melakukan  melakukan pengambilan data tentang gaya belajar mahaswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Wahyuni,  “Identifikasi  Gaya  Belajar (Visual,  Auditorial,  Kinestetik)  Mahasiswa Pendidikan  Matematika  Universitas  Bung Hatta,” J.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Mat. ,
vol.  10,  no.  2,  pp.  128–132,  2017,  doi: 10.30870/jppm.v10i2.2037.
[2] T.  F.  Prasetyo  and  M.  Iqbal,  “Sistem  Pakar
Identifikasi Gaya Belajar Mahasiswa Berbasis  Web,” Semin.  Nas.  Sains  dan Teknol. 2016 Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Jakarta , no. November, pp. 1–7, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/ article/view/776.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Accuracy Precision Recall Grafik Perbandingan Akurasi  Algoritma
Random Forest Decision Tree Naive Bayes
1514 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1507-1514
[3] F.  D.  Widayanti,  “Pentingnya  Mengetahui
Gaya  Belajar  Siswa  Dalam  Kegiatan Pembelajaran  Di  Kelas,” Erud.  J.  Educ. Innov. , vol. 2, no. 1, 2013, doi:
10.18551/erudio.2-1.2.
[4] R. K. Dewi, W. Sunarno, and S. Budiawanti, “Pengaruh Model Somatic Auditory Visualization  Intellectualy  (SAVI)  dan Visualization  Auditory  Kinesthetic  (VAK) dengan  Pendekatan  Ilmiah  Terhadap  Hasil
Belajar  Fisika  Siswa  SMA  Ditinjau  dari Gaya  Belajar,” J.  Mater.  dan  Pembelajaran Fis. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  75,  2021,  doi: 10.20961/jmpf.v11i2.49008.
[5] E.  N.  Fitri et  al. ,  “DECISION  TREE SIMPLIFICATION  THROUGH  FEATURE SELECTION,” J.  Tek.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2, 2023.
[6] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan Algoritma  C4.5,” Edik Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[7] F.  S.  Pamungkas,  B.  D.  Prasetya,  and  I.
Kharisudin, “Perbandingan
Metode
Klasifikasi  Supervised  Learning  pada  Data Bank  Customers  Menggunakan  Python,” Prism.  Pros.  Semin.  Nas.  Mat. ,  vol.  3,  pp. 692–697, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/pris ma/article/view/37875.
[8] U.  Islam,  N.  Sunan,  G.  Djati,  and  M.  F. Rachman, “Implementasi_Metode_Decision_Tree_Unt uk,” J. Inform. , vol. 10, no. 1, 2020.
[9] W.  Yustanti  and  N.  Rochmawati,  “Analisis
Algoritma  Klasifikasi  untuk  Memprediksi Karakteristik Mahasiswa pada Pembelajaran Daring,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelit.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  57–61, 2022.
[10] Oscario,  Jasmir,  And  Yudi,  “Penerapan
Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kecocokan  Gaya  Belajar  Bagi  Siswa  Siswi Sekolah  Dasar  (Studi  Kasus :  Sd  Sariputra Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi
Kecocokan  Gaya  Belajar  Bagi  Siswa  Siswi Sekolah  Dasar  (Studi  Kasus :  SD  Sariputra Jambi),” J. Process. , vol. 14, no. 2, pp. 141– 152, 2019, doi:
10.33998/processor.2019.14.2.637.
[11] M. I. P. Hant and H. Hendry, “Data Mining
Technique Using Naïve Bayes Algorithm To Predict Shopee Consumer Satisfaction Among  Millennial  Generation,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  829–838,  2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.4.295.
[12] Robianto ;  Sampe  Hotlan  Sitorus ;  Uray Ristian,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree Untuk Mengklasifikasikan Mutu Buah Jeruk BerdasarkanFitur  Warna  Dan  Ukuran,” J.
Komput. dan Apl. , vol. 9, no. 01, pp. 76–86, 2021.
[13] R. Supriyadi, W. Gata, N. Maulidah, and A. Fauzi,  “Penerapan  Algoritma  Random Forest  Untuk  Menentukan  Kualitas  Anggur Merah,” E-Bisnis    J.  Ilm.  Ekon.  dan  Bisnis , vol.  13,  no.  2,  pp.  67–75,  2020,  doi: 10.51903/e-bisnis.v13i2.247.
[14] D.  Y.  Kardono,  Y.  M.  Pranoto,  and  E. Setyati, “Prediksi Kecocokan Jurusan Siswa SMK  Dengan  Support  Vector  Machine  dan
Random Forest,” Teknika , vol. 12, no. 1, pp. 11–17, 2023, doi: 10.34148/teknika.v12i1.567.
[15] N. Agustina, A. Adrian, and M. Hermawati, “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  untuk  Mendeteksi  Berita  Palsu pada  Sosial  Media,” Fakt.  Exacta ,  vol.  14, no. 4, pp. 1979–276, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.11259. [16] Gde Agung Brahmana Suryanegara, Adiwijaya, and Mahendra Dwifebri Purbolaksono, “Peningkatan Hasil
Klasifikasi  pada  Algoritma  Random  Forest untuk  Deteksi  Pasien  Penderita  Diabetes Menggunakan  Metode  Normalisasi,” J.
RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 114–122, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[17] S.  Ramadandi  and  J.  Jahring,  “Student Learning  Style  Classification  Using  Naïve Bayes  Classifier  Method,” J.  Teknol.  dan Inf. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  170–179,  2020,  doi: 10.34010/jati.v10i2.3096.
[18] D.  N.  Sari,  H.  Oktavianto,  and  I.  Saifudin3, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Gaya Belajar Siswa
Menggunakan Algoritma  C4.5  Application,” J.  Smart Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 184–190, 2022.