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, 2026)
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.