<![CDATA[Identifikasi gaya belajar di SD Negeri Rejoagung 3 saat ini masih dilakukan secara manual melalui observasi dan wawancara, sehingga rentan terhadap bias subjektif dan kurang akurat. Hal ini menyebabkan personalisasi pembelajaran menjadi tidak optimal dan berpotensi menurunkan motivasi siswa. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi website sistem pendukung keputusan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan gaya belajar siswa (Visual, Auditori, dan Kinestetik) secara objektif dan sistematis. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena keunggulannya dalam efisiensi komputasi dan akurasi tinggi pada data kategorial. Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian serupa, metode ini memberikan kinerja unggul dengan tingkat akurasi mencapai 90%, mengungguli algoritma C4.5 yang hanya mencapai 79%. Hasil akhir penelitian berupa sistem informasi klasifikasi yang memungkinkan guru mengakses hasil prediksi secara real-time untuk merancang strategi pembelajaran yang adaptif. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat meminimalisir bias subjektif, membantu guru menyesuaikan strategi pengajaran yang tepat sasaran, serta berkontribusi pada peningkatan kualitas proses belajar mengajar melalui pendekatan Educational Data Mining.]]>
Copyrights © 2026
