Penerapan Model Machine Learning Terintegrasi CRISP-DM untuk Pemetaan Potensi Kesulitan Belajar Numerasi Anak Bersama Komunitas RAPI - Harry Dhika; Fitriana Destiawati; Surajiyo Surajiyo (Shofanah Media Berkah, 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