Sistem Cerdas Berbasis Machine Learning Klasifikasi Karakteristik Siswa Disabilitas untuk Peningkatan Kualitas Pembelajaran - Yanto, Robi; Etriyanti, Endang (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2025)
Pendidikan inklusif membutuhkan metode pembelajaran yang disesuaikan dengan karakteristik setiap siswa, termasuk siswa penyandang disabilitas. Setiap siswa memiliki kebutuhan belajar yang berbeda, tergantung pada jenis dan tingkat keparahan disabilitas. Saat ini Jumlah siswa penyadang disabilitas di Indonesia sampai tahun 2024 mencapai 307,242. Permasalahan utama dalam proses pembelajaran bagi siswa penyandang disabilitas adalah terbatasnya akses terhadap pendidikan inklusif, karena banyak guru yang masih belum mampu melakukan analisis matematis secara akurat untuk mengklasifikasikan karakteristik siswa penyandang disabilitas. Oleh karena itu, penerapan teknologi komputer sangat penting untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis machine learning untuk mengklasifikasikan karakteristik siswa penyandang disabilitas menggunakan metode Case-Based Reasoning. Penelitian ini menggunakan data siswa disabilitas SLB Kota Lubuk Linggau sebanyak 103 siswa dengan 30 karakteristik disabilitas yang dikelompokkan menjadi 10 jenis disabilitas sebagai kasus lama yang digunakan sebagai basis pengetahuan. Berdasarkan hasil analisa menggunakan metode case based reasoning yang dikembangkan melalui sistem cerdas diperoleh nilai kemiripan antara kasus lama terhadap 40 kasus baru dengan rata-rata persentase kemiripan 79,25 % dan jumlah terbanyak pada kasus lama (KSL 1 dan KSL 2) yaitu masing masing berjumlah 8 siswa. Sehingga metode ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi untuk mengklasifikasi jenis disabilitas siswa berdasarkan karakteristiknya. Dengan demikian sistem ini dapat membantu guru dalam menentukan metode belajar yang tepat bagi siswa disabilitas