Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Kesalahan Suku Kata pada Hasil Tes Literasi Siswa Sekolah Dasar - Mochammad Ilham Aziz; Atika Nur Fadilla; Anis Sholikhah; Saifulloh Azhar; Muhammad Oktoda Noorrohman (JURNAL TECNOSCIENZA, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kesalahan pengucapan suku kata pada hasil tes literasi siswa sekolah dasar dengan menerapkan algoritma Apriori sebagai salah satu teknik data mining dalam menemukan pola keterkaitan antar kesalahan. Melalui pendekatan kuantitatif deskriptif, data diperoleh dari hasil tes membaca siswa yang menunjukkan berbagai jenis kesalahan pada suku kata tertentu. Data kemudian diolah menggunakan algoritma Apriori untuk menghasilkan aturan asosiasi dengan memperhitungkan nilai support, confidence, dan lift guna mengidentifikasi hubungan antar kesalahan pengucapan yang paling signifikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan kuat antara kesalahan pengucapan beberapa suku kata, seperti Hon, De, dan Dak, dengan kesalahan pada suku kata Yam, yang memiliki nilai confidence di atas 50%. Temuan ini mengindikasikan adanya pola sistematis dalam kesalahan fonologis siswa yang dapat digunakan sebagai indikator kesulitan membaca dan mengenali bunyi bahasa. Kesimpulannya, penerapan algoritma Apriori efektif dalam mengungkap pola tersembunyi pada data kesalahan literasi siswa dan dapat menjadi alat diagnostik pendukung bagi guru untuk merancang strategi pembelajaran fonetik serta intervensi literasi yang lebih tepat sasaran.