Pemodelan Data Menggunakan Algoritma Decision Tree untuk Visualisasi Data Hubungan Nilai Siswa dengan Makan Siang, Partisipasi Kursus Persiapan Tes, dan Tingkat Pendidikan

Rangga Gelar Guntara, Muhammad Rizki Nugraha
{"title":"Pemodelan Data Menggunakan Algoritma Decision Tree untuk Visualisasi Data Hubungan Nilai Siswa dengan Makan Siang, Partisipasi Kursus Persiapan Tes, dan Tingkat Pendidikan","authors":"Rangga Gelar Guntara, Muhammad Rizki Nugraha","doi":"10.36423/index.v5i2.1590","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pendidikan memegang peranan vital dalam perkembangan baik individu maupun komunitas. Prestasi belajar siswa dianggap sebagai tolak ukur kunci untuk menilai keberhasilan dari suatu sistem pendidikan. Terdapat beragam faktor yang berpengaruh terhadap prestasi belajar siswa, termasuk kondisi sosioekonomi mereka serta keikutsertaan dalam berbagai program pendukung, misalnya kelas persiapan ujian. Studi ini dirancang untuk mengeksplorasi dampak dari faktor-faktor tersebut terhadap prestasi akademik siswa. Metodologi yang digunakan melibatkan penggalian data dari sumber-sumber beragam, analisis statistik, dan evaluasi data. Sedangkan untuk pemodelan menggunakan algoritma decision tree. Informasi yang diperoleh kemudian diolah menjadi presentasi visual seperti grafik, tabel, dan diagram untuk memudahkan dalam pemahaman dan penyampaian temuan.Skor rata-rata untuk siswa yang mendapatkan makan siang standar adalah 212.51, sementara untuk mereka yang mendapatkan makan siang gratis atau dengan subsidi adalah 186.60. Skor rata-rata untuk siswa yang mengikuti kelas persiapan ujian berada di angka 218.01, dibandingkan dengan mereka yang tidak mengikutinya, yang skornya adalah 195.12. Terdapat juga korelasi antara tingkat pendidikan orang tua dengan skor siswa, dimana anak-anak dari orang tua dengan pendidikan lebih tinggi cenderung mendapatkan skor yang lebih baik dibandingkan dengan mereka yang orang tuanya memiliki latar belakang pendidikan yang lebih rendah, meskipun perbedaannya tidak terlalu signifikan.","PeriodicalId":355867,"journal":{"name":"Informatics and Digital Expert (INDEX)","volume":"8 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-03-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatics and Digital Expert (INDEX)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36423/index.v5i2.1590","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Pendidikan memegang peranan vital dalam perkembangan baik individu maupun komunitas. Prestasi belajar siswa dianggap sebagai tolak ukur kunci untuk menilai keberhasilan dari suatu sistem pendidikan. Terdapat beragam faktor yang berpengaruh terhadap prestasi belajar siswa, termasuk kondisi sosioekonomi mereka serta keikutsertaan dalam berbagai program pendukung, misalnya kelas persiapan ujian. Studi ini dirancang untuk mengeksplorasi dampak dari faktor-faktor tersebut terhadap prestasi akademik siswa. Metodologi yang digunakan melibatkan penggalian data dari sumber-sumber beragam, analisis statistik, dan evaluasi data. Sedangkan untuk pemodelan menggunakan algoritma decision tree. Informasi yang diperoleh kemudian diolah menjadi presentasi visual seperti grafik, tabel, dan diagram untuk memudahkan dalam pemahaman dan penyampaian temuan.Skor rata-rata untuk siswa yang mendapatkan makan siang standar adalah 212.51, sementara untuk mereka yang mendapatkan makan siang gratis atau dengan subsidi adalah 186.60. Skor rata-rata untuk siswa yang mengikuti kelas persiapan ujian berada di angka 218.01, dibandingkan dengan mereka yang tidak mengikutinya, yang skornya adalah 195.12. Terdapat juga korelasi antara tingkat pendidikan orang tua dengan skor siswa, dimana anak-anak dari orang tua dengan pendidikan lebih tinggi cenderung mendapatkan skor yang lebih baik dibandingkan dengan mereka yang orang tuanya memiliki latar belakang pendidikan yang lebih rendah, meskipun perbedaannya tidak terlalu signifikan.
利用决策树算法建立数据模型,实现学生成绩与午餐、备考课程参与情况和教育水平之间关系的数据可视化
教育对个人和社区的发展都起着至关重要的作用。学生的学习成绩被认为是评估教育系统成功与否的关键基准。影响学生学习成绩的因素有很多,包括他们的社会经济条件和参加各种支持计划(如备考班)的情况。本研究旨在探讨这些因素对学生学业成绩的影响。研究方法包括从不同来源提取数据、统计分析和数据评估。决策树算法用于建模。接受标准午餐的学生的平均成绩为 212.51 分,而接受免费或补贴午餐的学生的平均成绩为 186.60 分。参加备考班的学生的平均成绩为 218.01 分,而没有参加备考班的学生的平均成绩为 195.12 分。父母的教育水平与学生的分数之间也存在相关性,父母受教育程度较高的子女往往比教育背景较低的子女得分更高,但差异并不显著。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信