Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Klasifikasi Mutu Pembelajaran Hybrid berdasarkan Algoritma C.45,

## Random Forest dan Naïve Bayes dengan Optimasi Bootsrap Areggating
(Bagging) pada masa COVID-19
Dadang Sudrajat 1 , Ade Irma Purnamasari 1,* , Arif Rinaldi 2 , Dian Ade Kurnia 3 , Agus Bahtiar 4
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
4 Sistem Informasi, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia Email: 1 dias_sudrajat@yahoo.com, 2,* irma2974@yahoo.com, 3 rinaldi21crb@gmail.com, 4 dianade2012@gmail.com,
5 agusbahtiar038@gmail.com Email Penulis Korespondensi: irma2974@yahoo.com Submitted 28-11-2022 ; Accepted 30-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mencari model terbaik dari 3 (tiga) model yang dipilih yaitu Random Forest, Naïve Bayes dan C4 .5 terhadap klasifikasi mutu pembelajaran hybrid yang diselenggarakan di SMK Cendekia Kota Cirebon pada masa COVID-19. Metode penelitian dilakukan dengan mengacu pada pendekatan atau teknik mesin learning dengan tahapan data collection, data preparati on, data  transformation,  modeling  dan  evaltion.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  diukur  dengan  tingkat  akurasi  terhadap  aspek  mutu pembelajaran hybrid yaitu pengajar, materi pelajaran, integritas, motivasi siswa, dan sumber daya teknologi dengan katagori buruk, cukup,  baik dan baik  sekali.  Berdasarkan  eksperimen yang  telah  dilakukan  maka  diperoleh  hasil  akurasi  untuk  algoritma  Random Forest sebesar 93.92%, Naïve Bayes sebesar 93.22% dan C4.5 sebesar 77.16%. Dengan demikian penelitian ini merekomendasikan model  algoritma  klasifikasi  terbaik  berdasarkan  pengolahan  dataset  untuk  mengukur  model  mutu  pembelajaran  hybrid  ini  adalah Random Forest.
Kata Kunci: Pembelajara Hybrid; Random Forest; Naïve Bayes; C4.5; COVID-19

## Abstract
This study aims to find the best model from the 3 (three) models chosen, namely Random Forest, Naïve Bayes and C4.5 against the classification of hybrid learning quality held at SMK Cendekia Cirebon City during the COVID-19 period. The research method is carried out by referring to the approach or technique of machine learning with the stages of data collection, data preparatio n, data transformation, modeling and evaluation.  The final results of this study are measured by the level of accuracy of hybrid learning quality aspects, namely teachers, subject matter, integrity, student motivation, and technology resources with bad, sufficient, good  and very good categories.. Based on the experiments that have been carried out, the accuracy results for the Random  Forest algorithm were obtained by 93.92%, Naïve Bayes by 93.22% and C4.5 by 77.16%. Thus this study recommends the best classification algorithm model based on dataset processing to measure this hybrid learning quality model is Random Forest
Keywords : Hybrid Learning ; Random Forest; Naïve Bayes; C4.5; COVID-19

## 1. PENDAHULUAN
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan COVID-19 sebagai pandemi global pada awal 2020. Menanggapi hal tersebut,  Kemendikbud  telah  mengamanatkan  agar  semua  lembaga  pendidikan  tunduk  pada  peraturan  yang memungkinkan  siswa  untuk  belajar  di  rumah  [1]    .  Meskipun  protokol  kesehatan  yang  sangat  ketat  harus  dijaga, Kemendikbud mengeluarkan kebijakan pada tahun 2021 yang berpihak pada metode pendidikan tatap muka meskipun ancaman  yang  ditimbulkan  oleh  COVID-19  semakin  meningkat  [2].    Implementasi  pendidikan  pasca  pandemi  2020 dilakukan  secara  digital.  Kurangnya  interaksi  siswa  dengan  siswat,  siswa  dengan  guru  ,  dan  siswa  dengan  pengelola hanyalah salah satu cara di mana pembelajaran online telah berdampak pada jiwa siswa di satuan pendidikan SMA/SMK. Meskipun  ada  beberapa  konten  yang  tersedia  secara  online  [3].  Akibatnya,    model  pendidikan  secara  online  harus mengalami beberapa penyesuaian teknis untuk memberi jalan bagi apa yang sekarang dikenal sebagai pembelajaran hibrid [4].
Pembelajaran hibrid adalah metode pendidikan yang menggabungkan keunggulan instruksi kelas tradisional dan alat online modern [5].  Pembelajar  atau instruktur dapat menjadi pusat perhatian tergantung pada tujuan pelajaran, dan model  dapat  mengakomodasi  kedua  skenario  tersebut.    Singkatnya,  guru  memainkan  peran  yang  lebih  sentral  selama penerapan tahap awal proses dan siswa memainkan peran sentral setelah penerapan berhasil (pembelajaran berpusat pada siswa) [6]. Model pendidikan hibrid masa kini menggabungkan unsur-unsur dari beberapa pendekatan pedagogis yang berbeda,  termasuk  hal-hal  berikut:  Pertama,  pembelajaran  tatap  muka,  atau  pembelajaran  yang  dilakukan  secara  tatap muka di  kelas atau laboratorium;  kegiatan pembelajaran meliputi  penyampaian materi, diskusi  dan presentasi, latihan, dan evaluasi pembelajaran atau ujian; Kedua, Synchronous Virtual Collaboration, atau pembelajaran kolaboratif di mana siswa dari lokasi yang berbeda mengerjakan tugas yang sama pada saat yang sama; dan ketiga, pembelajaran asinkron. Ketiga, kami memiliki  interaksi  guru-siswa melalui kolaborasi  virtual asinkron. Keempat, Model Self-Paced Learning Asinkron adalah model pembelajaran yang dilakukan oleh siswa pada waktu yang beragam dan mandiri; implementasi disediakan di berbagai waktu; Fasilitas yang digunakan dalam kegiatan pembelajaran adalah papan diskusi online atau
Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
forum  diskusi  dan  email.  Buku,  modul,  pertanyaan  latihan,  serta  tes  dan  kuis  online  semuanya  berkontribusi  pada pengalaman pendidikan [7].
Banyak peneliti telah melakukan dan menerbitkan studi tentang pembelajaran hibrid dalam jurnal nasional maupun internasional.  Temuan Benny Sumardiana dari  penelitiannyas,  model pembelajara hybrid dapat  membantu siswa yang memperjuangkan hak mereka atas pendidikan berkualitas setelah krisis COVID-19 [8],  berdasarkan temuan penelitian lain    yang  menunjukkan  bahwa  model  pembelajaran  hybrid  adalah  produk  dari  evolusi  metode  blended  learning, disimpulkan bahwa strategi instruksional untuk pendidikan penunjang kehidupan ini setidaknya sama efektifnya dengan pengajaran  kelas  konvensional  [9].  Dukungan  pembelajaran  blended  atau  campuran  menunjukkan  bahwa  adanya penghematan  biaya  berkelanjutan  yang  signifikan,  meskipun  biaya  awal  untuk  organisasi  akreditasi  mungkin  tinggi. Menggunakan Blended  Learning Approach (BLA)  dapat  membantu  meningkatkan  hasil  belajar  dan  menumbuhkan bentuk-bentuk  pengetahuan  baru  di  bidang  pendidikan  [10].  Sama  bergunanya  dengan  internet  untuk  pelatihan  dan pendidikan, internet tidak akan pernah bisa sepenuhnya menggantikan interaksi tatap muka. Berdasarkan temuannya, ia menyimpulkan  bahwa  adalah  mungkin  untuk  memprediksi  kinerja  siswa  di  kelas  menggunakan  model  prediktif  yang menggunakan  regresi  linier  [11].  Sebelum  pengembangan  metode  hybrid  learning,  terdapat  satu  penelitian  tentang blended  learning  yang  dilakukan  di  tiga  SMK  di  Kota  Cirebon  dengan  hasil  yang  diperoleh  adalah  tingkat  kepuasan dengan  model  yang  diukur  dengan  Sangat  Puas, Puas,  Sedang  atau Tidak Puas.  Aspek  yang  diukur  dengan  kepuasan terdiri dari enam komponen, yaitu Institusi, Guru, Pembelajar, Konten, Dukungan Pembelajaran dan Teknologi [12].
Kontribusi penelitian ini merupakan seperangkat pedoman penerapan model pembelajaran hybrid dengan tujuan meningkatkan pendidikan di  SMK Kota Cendikia Cirebon dengan memperhatikan keadaan unik  sekolah dalam  aspek pengajar, materi pelajaran, integritas, motivasi siswa, dan sumber daya teknologi. Aspek tersebut merupakan indikator yang akan diukur dalam mutu pembelajaran hybrid, sehingga penelitian ini akan melakuk klasifikasi berdasarkan kategori baik  sekali,  baik,  cukup  dan  buruk.  Dalam  melakukan  klasifikasi  tersebut  digunakan  teknik  mesin  learning  dengan melibatkan  beberapa  algoritma  seperti  Random  Forest,  Naïve  Bayes  dan  C.45  .  Hasil  yang  akan  diperoleh  adalah pemodelan algoritma mana yang memiliki kinerja terbaik, tentunya setelah dilakukannya berbagai penerapan parameter optimasi yang mendukungnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metodologi data science, yang terdiri dari lima tahap: pengumpulan data, preprocessing data, transformasi data, pemodelan, dan evaluasi [13] . Tahapan terseput dapat digambarkan seperti diagram dibawah ini.
Data Collection Data Pre Processing Data Transformation Modeling Evaluation
Gambar 1. Tahapan Penelitian dengan Metode Data Mining

## 2.2 Karakteristik Dataset
Dataset  diambil  melalui  hasil  survey  yang  disebarkan  secara  online  melalui  goggle  form  kepada  122  responden  yang terdiri dari unsur guru, siswa dan pengelola. Selanjutnya data diolah dan dianalisis dengan menggunakan aplikasi machine learning yaitu Rapidminer versi 9.10. Dataset terdiri dari 122 data, 21 atribut reguler dan 2 atribut khusus. Dari 21 atribu
Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
reguler dibagi menjadi 15 atribut yang merupakan Variabel X (X1-X15) atau aspek yang berkaitan dengan pembelajaran hybrid, sedangkan 6 atribut yang merupakan Variabel Y (Y1-Y15) atau aspek yang berkaitan dengan mutu pendidikan, 2 atribut khusus adalah NIM  sebagai  atribut yang tidak diikutsertakan dalam model, dan atribut Kriteria sebagai  atribut Label atau Target.

## 2.3 Pemilihan Data
Tahapan pemilihan data melibatkan operator dataset. Operator ini dapat digunakan untuk memuat data dari spreadsheet Microsoft Excel. Operator ini mampu membaca data dari Excel 95, 97, 2000, XP, dan 2003. Pengguna harus menentukan lembar kerja mana dalam buku kerja yang harus digunakan sebagai tabel data. Tabel harus memiliki format sedemikian rupa sehingga setiap baris dan setiap kolom mewakili atribut .

## Gambar 2. Pemilihan Data dengan Operator Dataset Read Excel

## 2.4 Transformasi Data
Transformasi data merupakan proses perubahan skala data ke dalam bentuk lain sehingga data memiliki distribusi yang diharapkan. Setiap data dilakukan operasi matematika yang sama pada data aslinya.

## 2.4.1 Operator Missing Value
Operator ini mengganti nilai yang hilang dalam Atribut yang dipilih sebagai sampel dengan pengganti yang ditentukan

## 2.4.2 Operator Subprocess
Operator ini memperkenalkan proses dalam suatu proses. Setiap kali operator Subproses tercapai selama eksekusi proses, pertama-tama  seluruh  subproses  dijalankan.  Setelah  eksekusi  subproses  selesai,  alur  dikembalikan  ke  proses  (proses induk). Subproses dapat dianggap sebagai unit kecil dari suatu proses, seperti dalam proses, semua operator dan kombinasi operator dapat diterapkan dalam subproses. Itulah sebabnya subproses juga dapat didefinisikan sebagai rantai operator yang kemudian diterapkan.

## 2.4.3 Operator Sample Bootstraping
Operator ini membuat sampel bootstrap dari ExampleSet. Pengambilan sampel bootstrap menggunakan pengambilan sampel dengan penggantian, sehingga sampel mungkin tidak memiliki semua sampel yang unik. Ukuran sampel dapat ditentukan secara absolut dan relatif.
Gambar 3. Desain Transformasi Data
2.5 Pemodelan Data (Data Mining)
2 .5.1 Operator Multiply
Operator  mengambil  Objek  RapidMiner  dari  port  input  dan  mengirimkan  salinannya  ke  port  output. Setiap  port  yang terhubung membuat salinan independen.
Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.5.2 Operator Bootstrapping Validation
Operator  ini  melakukan  validasi  setelah  melakukan  bootstrap  pengambilan  sampel  kumpulan  data  training  untuk memperkirakan kinerja statistik operator pembelajaran (biasanya pada dataset  yang tidak terlihat). Ini terutama digunakan untuk  memperkirakan  seberapa  akurat  model  (dipelajari  oleh  operator  pembelajaran  tertentu)  akan  dilakukan  dalam praktik.

## 2.5.3 Operator Parameter Optimasi Bagging
Bootstrap  aggregating  (bagging)  adalah  meta-algoritma  ansambel  pembelajaran  mesin  untuk  meningkatkan  model klasifikasi dan regresi dalam hal stabilitas dan akurasi klasifikasi. It also reduces variance and helps to avoid overfitting. Although it is usually applied to Model pohon keputusan, dapat digunakan dengan semua jenis model.

## 2.5.4 Operator Apply Model
Sebuah  model  pertama  kali  dilatih  pada  ExampleSet  oleh  Operator  lain,  yang  seringkali  merupakan  algoritma pembelajaran.  Setelah  itu,  model  ini  dapat  diterapkan  pada  ExampleSet  lain.  Biasanya,  tujuannya  adalah  untuk mendapatkan prediksi pada data yang tidak terlihat atau untuk mengubah data dengan menerapkan model prapemrosesan.

## 2.5.5 Operator Performance
Operator  ini  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja.  Ini  memberikan  daftar  nilai  kriteria  kinerja.  Kriteria  kinerja  ini  secara otomatis ditentukan agar sesuai dengan jenis tugas pembelajaran.
Berikut dibawah ini desain pemodelan untuk algoritma Random Forest , Naïve Bayes dan C.45 dengan menggunakan operator optimasi parameter bagging.
Gambar 4. Pemodelan Algoritma Random Forest dengan Parameter Optimasi Bagging
Gambar 5. Pemodelan Algoritma Naïve Bayes dengan Parameter Optimasi Bagging
Gambar 6. Gambar Pemodelan Algoritma C.45 dengan Parameter Optimasi Bagging
2.6 Algoritma Machine Learning dan Optimasi Parameter

## a. Random Forest
Random  Forest  merupakan  algoritma  dalam  machine  learning  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  dataset dalam jumlah besar [14]. Karena fungsinya bisa digunakan untuk banyak dimensi dengan berbagai skala dan performa yang tinggi. Random Forest diimplementasikan untuk berbagai sektor seperti perbankan, kesehatan, analis keuangan, e- commerce  dan  sebagainya.  Cara  kerja  algoritma  ini  adalah  dengan  membangun  beberapa  pohon  keputusan  dan menggabungkannya  untuk  mendapatkan  prediksi  yang  lebih  stabil  dan  akurat.  Hutan  (Forest)  yang  dibangun  oleh algoritma  tersebut  merupakan  kumpulan  pohon  keputusan  dimana  biasanya  dilatih  dengan  metode  bagging,  yang diharapkan menghasilkan model machine learning yang lebih baik.
Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Formulasi  random  forest  dapat  dinyatakan  sebagai  berikut:  Dalam  memusatkan  random  forest Terdapart classifier h1(x),  h2(x),  .  .  .  ,  h k (x)  dan  dengan training  set dari  distribusi random  vector Y,X,  Berikut fungsi  yang terbentuk.
𝑚𝑔(𝑋, 𝑌 − 𝑎𝑣 𝑘 𝐼(ℎ 𝑘 (𝑋) = 𝑌) − max 𝑗#𝑌 𝑎𝑣 𝑘 𝐼(ℎ 𝑘 (𝑋) = 𝑗) (1)
Fungsi error yang digunakan :
𝑃𝐸 ∗ = 𝑃 𝑋,𝑌 (𝑚𝑔(𝑋, 𝑌) < 0) (2)
Hasil dari penggabungan fungsi
𝑃 𝑋,𝑌 (𝑃 𝑂 (ℎ(𝑋, 𝑂) = 𝑌 −  max 𝑗#𝑌 𝑃 𝑂 (ℎ(𝑋, 𝑂 = 𝑗) < 0)
(3)
Pada hasil tersebut menjelaskan mengapa random forest tidak overfit saat tree di tambahkan, tetapi menghasilkan nilai yang terbatas pada error.

## b. Naïve Bayes
Naïve  bayes  merupakan  salah  metoda  pembelajaran  mesin  yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yakni  memprediksi  probabilitas  pada  masa  depan berdasarkan pengalaman pada masa sebelumnya [15].
Naïve Bayes dapat dinyatakan dalam rumus sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐻) ∏ 𝑃( 𝐸 𝑖 | 𝐻 ) 𝑎 𝑖=1 𝑃(𝐸) (4) Dimana : 𝑃(𝐻|𝐸) = Probabilitas data dengan vektor E di kelas H 𝑃(𝐻) = Probabilitas awal di kelas H
∏ 𝑃(𝐸 𝑖 |𝐻) 𝑎 𝑖=1 = Probabilitas independen kelas H dari semua fitur dalam vektor E

## c. C4.5
Algoritma  C4.5  yang  merupakan  salah  satu  algoritma  modern  untuk  melakukan  Data  Mining,  Algoritma  C4.5 disebut juga dengan pohon keputusan (decision tree) yaitu merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi  struktur  pohon,  dan  pada  setiap  node  merepresentasikan  atribut,cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari atribut,  dan  daun  merepresentasikan  kelas,  Konsep  dari  pohon  keputusan  ini  adalah  dengan  mengumpulkan  data selanjutnya dibuatkan decision tree yang kemudian akan dihasilkan rule-rule solusi permasalahan [16]. Algoritma C4.5 dinyatakan dalam rumus sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) −   𝑍 𝑖 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
(5)
Dimana : S  = himpunan kasus A  = atribut N  = jumlah partisi atribut A Si  = jumlah kasus pada partisi ke-i S r = jumlah kasus dalam S
d. Bootstrap Aggregating (Bagging)
Bootstrap Aggregating disebut juga bagging adalah penggabungan algoritma pembelajaran mesin yang dirancang untuk meningkatkan stabilitas dan akurasi dari algoritma machine learning yang digunakan dalam klasifikasi statistik dan regresi. Metode bootstrap ini digunakan untuk melakukan suatu resampling atau pengambilan data sampel yang saling bebas  dan  dilakukan  secara  berulang-ulang,  yang  kemudian  diestimasi  tingkat  kesalahannya  (error)  dari  pengulangan tersebut. Sampel bootstrap diperoleh dengan cara mengambil sampel secara random dengan pengembalian dari sampel asli [17].
Proses pembuatan dugaan secara bagging menggunakan pohon adalah sebagai berikut [18] :
a. Tahapan bootstrap
1. Tarik sampel acak dengan pemulihan berukuran   dari gugus data learning.
2. Susun pohon terbaik berdasarkan data tersebut.
3. Ulangi langkah a-b sebanyak   kali sehingga diperoleh   buah pohon klasifikasi.
b. Tahapan aggregating
Lakukan  pendugaan  gabungan  berdasarkan      buah  pohon  klasifikasi  tersebut  menggunakan  aturan  majority  vote (suara terbanyak).
Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan dari masing-masing algoritma baik itu Random Forest , Naïve Bayes dan C4.5, maka diperoleh hasil akurasi sebagai berikut

## Tabel 1. Hasil Akurasi Random Forest
True Baik  True Sangat Baik  True Cukup Baik  True Buruk  Class Prec
Pred. Baik 217 1 15 0 93.13% Pred Sangat Baik 7 176 0 0 96.17% Pred. Cukup Baik 0 0 19 4 82.61% Pred Buruk 0 0 0 0 0.00% Class recall 96.88% 99.44% 55.88% 0.00%
Akurasi 93.92% +/- 4.54% (micro average : 93.85%)
Hasil akurasi  dari algoritma random forest menunjukan rata-rata sebesar 93.92%  dengan rincian yakni  prediksi Baik  sebesar 93.13%, prediksi  Sangat  Baik  sebesar 96.17%, prediksi  Cukup Baik  sebesar 82.61% dan prediksi  Buruk sebesar 0.00%.
Tabel hasil akurasi algoritma Naïve Bayes diperoleh sebagai berikut :

## Tabel 2 . Hasil Akurasi Naïve Bayes
True Baik  True Sangat Baik  True Cukup Baik  True Buruk  Class Prec
Pred. Baik 192 7 9 3 91.00% Pred Sangat Baik 7 189 0 1 95.94% Pred. Cukup Baik 3 0 28 0 90.32% Pred Buruk 0 0 0 0 0.00% Class recall 95.05% 06.43% 75.68% 0.00%
Akurasi 93.22% +/- 4.24% (micro average : 93.17%)
Hasil akurasi dari algoritma Naïve Bayes menunjukan rata-rata sebesar 93.22% dengan rincian yakni prediksi Baik sebesar 91.00%, prediksi Sangat Baik sebesar 95.94%, prediksi cukup baik sebesar 90.32% dan prediksi buruk 0.00%. Tabel hasil akurasi algoritma C4.5 diperoleh sebagai berikut :

## Tabel 3. Hasil Akurasi Algoritma C4.5
True Baik  True Sangat Baik  True Cukup Baik  True Buruk  Class Prec Pred. Baik 182 58 14 3 71.65% Pred Sangat Baik 19 144 1 0 87.80% Pred. Cukup Baik 3 0 8 4 53.33% Pred Buruk 0 0 0 0 0.00% Class recall 89.22% 71.29% 34.78% 0.00%
Akurasi 77.16% +/- 15.83% (micro average : 77.14%)
Hasil akurasi dari algoritma C4.5 menunjukan rata-rata sebesar 77.16% dengan rincian yakni prediksi Baik sebesar 71.65%, prediksi Sangat Baik 87.30%, prediksi Cukup Baik sebesar 53.33% dan prediksi Buruk 0.00%. Hasil rata-rata akurasi dari ketiga algoritma tersebut dapat dibuat tabel perbandingan seperti dibawah ini:
Tabel 4. Perbandingan Hasil Akurasi RF, NB dan C4.5
Algoritma Rata-Rata Akurasi  Sangat Baik Baik Cukup Baik  Buruk Random Forest (RF)  93.92% 96.17% 93.13% 82.61% 0.00% Naïve Bayes (NB) 93.22% 95.94% 91.00% 90.32% 0.00% C4.5 77.16% 87.30% 71.65% 53.33% 0.00%
Berdasarkan tabel perbandingan diatas maka hasil rata-rata akurasi paling tinggi adalah algoritma Random Forest sebesar  93.92%,  selanjutnya  algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  93.22%  dan  paling  kecil  adalah  algoritma  C4.5  sebesar 77.16%

## 4. KESIMPULAN
Setelah langkah demi langkah penelitian ini dilakukan, melalui tahapan yang telah dilalui sampai dengan tahapan hasil eksperimen, maka diperoleh kesimpulan bahwasannya ketiga algoritma (RF, NB dan C4.5) telah diujicobakan terhadap 122 dataset dengan melakukan klasifikasi terhadap indikator model pembelajaran hybdrid yaitu aspek pengajar, materi pelajaran,  integritas,  motivasi  siswa  dan  sumber  daya  teknologi  dengan  kategori  buruk,  cukup,  baik  dan  baik  sekali. Sehingga nilai rata-rata akurasi yang paling baik adalah diperoleh dari algoritma Random Forest sebesar 93.92% dengan melibatkan  optimasi  parameter  Boostrap  Agregating  (Bagging).  Dengan  demikian  algoritma  klasifikasi  RF  ini
Hal 2227−2233 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
direkomendasikan pemodelannya untuk pengukuran keberhasilan mutu pembelajaran pada model pembelajaran hybrid. Sebagai  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  meningkatkan  model  mesin  learning  dengan  algoritma  dan parameter optimasi lainnya dengan memperhatikan pemilihan atribut yang memenuhi kriteria korelasi paling baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  Kepada  Kementrian  Pendidikan,  Kebudayaan  Riset,  dan  Teknologi (KEMENDIKBUD  RISTEK),  Lembaga  Pengelolaan  Dana  Pendidikan  (LPDP)  atas  dukungan  pendanaan  dalam penelitian ini, terima kasih kepada mitra SMK Cendekia Kota Cirebon yang telah bersedia memfasilitasi dan  membantu terlaksananya kegiatan-kegiatan program penelitian kami.

## REFERENCES
[1] B. H. Kemdikbud, SKB 4 Mentri RI, vol. 1, no. 5. 2020, p. 120280.
[2] O. P. Limbong, W. Tambunan, and M. Limbong, “KESIAPAN PELAKSANAAN PEMBELAJARAN TATAP MUKA DI SMK NEGERI  2  TORAJA  UTARA  PADA  MASA  PANDEMI,”  J.  Manaj.  Pendidik.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  37–45,  2021,  doi: 10.33541/jmp.v10i1.3265.
[3] L.  Khairiawati,  “SPIN  JURNAL  KIMIA  &  PENDIDIKAN  KIMIA  DAMPAK  PEMBELAJARAN  DARING  TERHADAP PSIKOLOGI BELAJAR SISWA SMA/SMK SEBAGAI EFEK PANDEMI COVID-19 DI LINGKUNGAN KARANG BUAYA PAGUTAN TIMUR,” SPIN, vol. 3, no. 2, pp. 154–164, 2021, doi: 10.20414/spin.v3i2.4250.
[4] H. Hendrayati and B. Pamungkas, “IMPLEMENTASI MODEL HYBRID LEARNING PADA PROSES PEMBELAJARAN MATA KULIAH STATISTIKA II DI PRODI MANAJEMEN FPEB UPI.”
[5] J. R. Gultom, D. Sundara, and M. D. Fatwara, “PEMBELAJARAN HYBRID LEARNING MODEL SEBAGAI STRATEGI OPTIMALISASI SISTEM PEMBELAJARAN DI ERA PANDEMI COVID-19 PADA PERGURUAN TINGGI DI JAKARTA,” Mediastima, vol. 28, no. 1, pp. 11–22, Apr. 2022, doi: 10.55122/mediastima.v28i1.385.
[6] M. Makhin, “HYBRID LEARNING: MODEL PEMBELAJARAN PADA MASA PANDEMI DI SD NEGERI BUNGURASIH WARU  SIDOARJO,”  MUDIR    J.  Manaj.  Pendidik.,  vol.  3,  no.  2,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.insud.ac.id/index.php/mpi/index
[7] T.  Prasetio,  “Perspektif:  Jurnal  Ekonomi  &  Manajemen  Universitas  Bina  Sarana  Informatika  Umpan  Balik  Pada  Model Pembelajaran Hybrid Mata Kuliah Ekonomi di Masa Pandemi COVID-19”, doi: 10.31294/jp.v17i1.
[8] B. Sumardiana, S. Fergina, S. Nurmala, T. S. Nanda, and N. N. Oktaviani, “Penerapan Hybrid Learning System di Era Pandemi Covid-19 Sebagai Upaya Untuk Mewujudkan Hak Belajar Anak.” [Online]. Available:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/JPHI/index
[9] S. Brereton, M. Curtin, E. Greene, P. Hardie, M. Szafranska, and C. Kirwan, “A Blended Learning Perineal Suturing Programme for  Midwifery  Students:  An  Evaluative  Descriptive  study,”  Nurse  Educ.  Pract.,  p.  103453,  Oct.  2022,  doi: 10.1016/j.nepr.2022.103453.
[10]  S.  Suwannaphisit,  C.  Anusitviwat,  P.  Tuntarattanapong,  and  C.  Chuaychoosakoon,  “Comparing  the  effectiveness  of blended learning  and  traditional  learning  in  an  orthopedics  course,”  Ann.  Med.  Surg.,  vol.  72,  Dec.  2021,  doi: 10.1016/j.amsu.2021.103037.
[11]  L. Yang, “Research on quantitative evaluation method of teachers based on multiple linear regression,” in Proceedings  - 2021 13th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation, ICMTMA 2021, Jan. 2021, pp. 858– 862. doi: 10.1109/ICMTMA52658.2021.00196.
[12]  D. Sudrajat, R. D. Dana, N. Rahaningsih, A. R. Dikananda, and D. A. Kurnia, “Clustering student’s satisfaction in complex adaptive blended learning with the six value system using the K-means algorithm,” Univers. J. Educ. Res., vol. 7, no. 9, pp. 1990–1995, 2019, doi: 10.13189/ujer.2019.070920.
[13]  C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A  systematic  literature  review  on  applying  CRISP-DM  process  model,”  Procedia Comput. Sci., vol. 181, no. 2019, pp. 526–534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[14]  A. S. More and D. P. Rana, “Review of random forest classification techniques to resolve data imbalance,” Proc. - 1st Int. Conf. Intell. Syst. Inf. Manag. ICISIM 2017, vol. 2017-Janua, pp. 72–78, 2017, doi: 10.1109/ICISIM.2017.8122151.
[15]  D.  Jollyta,  G.  Gusrianty,  and  D.  Sukrianto,  “Analysis of  Slow  Moving  Goods  Classification Technique:  Random  Forest  and Naïve Bayes,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 134–139, 2019, doi: 10.23917/khif.v5i2.8263.
[16]  E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform., vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[17]  D. Ratnaningrum, M. A. Mukid, and T. Wuryandari, “Analisis Klasifikasi Nasabah Kredit Menggunakan Bootstrap Aggregating Classification  and  Regression  Trees  (Bagging  Cart),”  J.  Gaussian,  vol.  5,  no.  1,  pp.  81–90,  2016,  [Online].  Available: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian
[18]  C. D. Sutton, “Classification and Regression Trees, Bagging, and Boosting,” Handb. Stat., vol. 24, no. 04, pp. 303–329, 2005, doi: 10.1016/S0169-7161(04)24011-1.