<![CDATA[Olimpiade Sains Nasional (OSN) merupakan ajang kompetisi ilmiah yang diselenggarakan oleh pemerintah sebagai upaya untuk mengembangkan potensi saintifik generasi muda di tingkat nasional maupun internasional. OSN juga berperan sebagai sarana bagi sekolah untuk meningkatkan kualitas dan standar pendidikan melalui kompetisi akademik. Seiring berjalannya waktu, OSN menunjukkan peningkatan jumlah peserta dan bidang lomba, namun tren partisipasi tersebut dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti kebijakan pemerintah, kondisi sekolah, latar belakang sosial ekonomi, serta minat dan bakat siswa terhadap bidang sains. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren keikutsertaan sekolah dalam OSN dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya menggunakan algoritma Decision Tree. Pendekatan yang digunakan adalah data mining dengan tahapan pengumpulan, pembersihan, transformasi data, penerapan model Decision Tree, dan evaluasi akurasi model. Data yang digunakan mencakup riwayat partisipasi sekolah dalam OSN selama periode 2009-2024 beserta atribut pendukung seperti akreditasi, jumlah siswa, dan lokasi sekolah.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree efektif dalam memetakan pola partisipasi sekolah serta mengidentifikasi faktor dominan, yaitu prestasi OSN sebelumnya, akreditasi sekolah, dan fasilitas pendidikan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pihak sekolah dan pemerintah dalam meningkatkan partisipasi OSN di masa mendatang.]]>
Copyrights © 2026
