<![CDATA[Kemampuan belajar siswa yang bervariasi dalam mata pelajaran Matematika di SMA PGRI Waingapu dapat menimbulkan kesulitan bagi guru dalam menentukan strategi pembelajaran yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan belajar siswa kelas XI serta mengklasifikasikan tingkat kemampuan siswa menggunakan algoritma Decision Tree ID3. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dokumentasi, dan kuesioner, kemudian diproses melalui tahap validasi data, pembersihan data tidak lengkap, serta transformasi data agar siap dianalisis. Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan terdiri dari variabel akademik dan non-akademik. Variabel akademik meliputi nilai UTS dan nilai UAS, sedangkan variabel non-akademik meliputi kehadiran dan jam belajar siswa. Variabel-variabel tersebut digunakan sebagai dasar dalam membangun model klasifikasi kemampuan belajar siswa. Selanjutnya, algoritma Decision Tree ID3 diterapkan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan perhitungan Entropy dan Information Gain, sehingga menghasilkan pohon keputusan yang mampu mengelompokkan siswa ke dalam kategori kemampuan tinggi, sedang, dan rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree ID3 mampu menghasilkan model klasifikasi yang mudah dipahami serta mengidentifikasi atribut yang paling berpengaruh terhadap kemampuan belajar siswa melalui pembentukan aturan (rule) klasifikasi.]]>
Copyrights © 2026
