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