p-Index From 2021 - 2026
5.446
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan Model Machine Learning Terintegrasi CRISP-DM untuk Pemetaan Potensi Kesulitan Belajar Numerasi Anak Bersama Komunitas RAPI Harry Dhika; Fitriana Destiawati; Surajiyo Surajiyo
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4 No 1 (2026): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat 
Publisher : Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Literasi numerasi anak di Literasi numerasi anak di Indonesia masih menghadapi tantangan serius, sebagaimana tercermin dari hasil survei Programme for International Student Assessment (PISA). Pengabdian kepada masyarakat sebelumnya menunjukkan peningkatan nilai dari 60 menjadi 73 melalui pendekatan visual, namun pengajar komunitas kesulitan memetakan kesulitan belajar spesifik setiap anak secara cepat dan akurat mengingat heterogenitas karakteristik belajar. Penelitian ini mengimplementasikan model Machine Learning terintegrasi framework Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk memprediksi potensi kesulitan belajar numerasi anak bersama Radio Antar Penduduk Indonesia (RAPI) Sekretariat Lokal Tajur Halang. Model klasifikasi mengelompokkan anak ke dalam kategori "Paham", "Risiko Kesulitan Ringan", dan "Risiko Kesulitan Tinggi" berdasarkan variabel logika spasial, pengenalan geometri, durasi fokus, nilai matematika dasar, dan gaya belajar. Hasil menunjukkan efisiensi waktu identifikasi anak bermasalah meningkat 80 persen, serta peningkatan kompetensi numerasi siswa di seluruh dimensi, dengan lonjakan tertinggi pada logika spasial dan pemecahan masalah sebesar 21 poin. Pengembangan aplikasi Android di masa depan diharapkan dapat memperluas jangkauan teknologi ini ke komunitas pendidikan akar rumput lainnya.Indonesia masih menghadapi tantangan serius, sebagaimana tercermin dari hasil survei Programme for International Student Assessment (PISA). Pengabdian kepada masyarakat sebelumnya menunjukkan peningkatan nilai dari 60 menjadi 73 melalui pendekatan visual, namun pengajar komunitas kesulitan memetakan kesulitan belajar spesifik setiap anak secara cepat dan akurat mengingat heterogenitas karakteristik belajar. Penelitian ini mengimplementasikan model Machine Learning terintegrasi framework Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk memprediksi potensi kesulitan belajar numerasi anak bersama Radio Antar Penduduk Indonesia (RAPI) Sekretariat Lokal Tajur Halang. Model klasifikasi mengelompokkan anak ke dalam kategori "Paham", "Risiko Kesulitan Ringan", dan "Risiko Kesulitan Tinggi" berdasarkan variabel logika spasial, pengenalan geometri, durasi fokus, nilai matematika dasar, dan gaya belajar. Hasil menunjukkan efisiensi waktu identifikasi anak bermasalah meningkat 80 persen, serta peningkatan kompetensi numerasi siswa di seluruh dimensi, dengan lonjakan tertinggi pada logika spasial dan pemecahan masalah sebesar 21 poin. Pengembangan aplikasi Android di masa depan diharapkan dapat memperluas jangkauan teknologi ini ke komunitas pendidikan akar rumput lainnya.
Co-Authors Achmad Sarwandianto ADE SYAHRUL RAMDAN Afithozaj, Satria Jahfal Agung Kusuma Wardhana Agus Buono Ambarwati, Dedinda Arip, Muhammad Arkan, Adhitiya Dwi Aswin Fitriansyah Aswin Fitriansyah, Aswin Atikah Atikah Auliya, Bainullah Bayu Hartanto, Naufal DEWI APRI ASTUTI Dewi Lestari, Iis Dewi Mustari Dhea Shifa Meliyanti Ermanto, Adryan Fahad Nahdi Faisal Faisal Fanisya Alva Mustika Fatmala Sari, Siti Febryan Ramdani Fitriana Destiawati Fitriana Destiawati Fuadah, Siti Guspriyatna Nurcahya Helmi Veris Heri Satria Setiawan Hisbikal Haqqi Muflihin Ibnu Malik Iis Dewi Lestari Indra Kurniawan Irwan Agus Isnain, Nasrulloh Isnain, Nasrulloh Iwan Hermawan Jaman, Jajam Haerul Julianto Agus Prabowo Kristiningsih Kristiningsih Kristiningsih LESTARI, IIS DEWI Luh Putu Widya Adnyani Lukman Lukman Lukman Lukman Merita Ayu Sri Maharani Miftahur Rizki Muhamad Juliardi Muhammad Abdul Hafids Muhammad Tofan Muhammad Tri Habibie Muhtar, Rafi Adifa Musa Jaya Mustika, Fanisya Alva Nahdi, Fahad Nasrullah, Dadid Nazelliana, Dian Nia Rahma Kurnianda Nonot Suwarno Noor Komari Pratiwi Paramita, Aulia Parlaungan Parlaungan Paskhal Haidar Permatasari, Claudia Felicia Pradina Muharditya Praditya Putri Utami Puput Irfansyah putra, dicky kurnia Ragilio Aji Rahma Hanipah Rahmatika Rahmatika Ramdani, Febryan Riswan Adnan Robby Awaldi Ryan Maulana Alfaro Santy Handayani Saputra, Dandi sari, Pramita Shelvie Nidya Neyman Siti Fatmala Sari Sonny, Michael Sri Rezeki Surajiyo Surajiyo Syafitri Ayuning Tyas Tri Yani Akhirina Veris, Helmi Wisnu Ananta Yanti, Maulidya Dwi Yesica Angellia Yulianto Y, Erik Yusuf Agpal Nasution