PENGGUNAAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK PREDIKSI PRESTASI SISWA DI SEKOLAH DASAR NEGERI 3 BAYALANGU KIDUL - Nailil Amani, Najiyah; Martanto, Martanto; Hayati, Umi (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi prestasi belajar siswa di Sekolah Dasar Negeri 3 Bayalangu Kidul menggunakan algoritma Decision Tree. Metodologi melibatkan pengumpulan data prestasi siswa, termasuk nilai akademik dan informasi lainnya, dengan algoritma Decision Tree sebagai metode analisis. Data diperoleh dari siswa yang telah lulus dari sekolah tersebut pada tahun terakhir. Penelitian ini menitikberatkan pada pengelompokan siswa berdasarkan prestasi mereka, dan pendekatannya melibatkan penggunaan algoritma pohon keputusan. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola yang dapat merekomendasikan apakah seorang siswa akan lulus atau tidak. Hasil prediksi kenaikan atau kelulusan menunjukkan tingkat presisi 99,01%, sedangkan tingkat presisi untuk prediksi ketidaklulusan mencapai 71,43%. Rincian prediksi mencakup 100 data lulus, hanya 1 data yang tidak lulus tetapi diprediksi lulus, serta 2 data yang diprediksi tidak lulus tetapi kenyataannya lulus, dan 5 data diprediksi tidak lulus. Dengan demikian, tingkat keberhasilan prediksi lulus mencapai 98,04%, sedangkan prediksi ketidaklulusan adalah 83,33%.