KOMPARASI ALGORITMA C4.5, SVM, DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI GAYA BELAJAR SISWA SMK BERDASARKAN LINGKUNGAN PEMBELAJARAN
DOI:
https://doi.org/10.24252/instek.v10i2.59910Keywords:
klasifikasi gaya belajar, algoritma machine learning, lingkungan pembelajaran, pendidikan vokasiAbstract
Klasifikasi gaya belajar siswa penting untuk merancang strategi pembelajaran efektif. Penelitian ini mengevaluasi performa tiga algoritma machine learning C4.5 Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Naive Bayes dalam memetakan preferensi belajar siswa SMK berdasarkan data lingkungan pembelajaran. Data diperoleh dari 300 siswa SMK YUM Pesantren Teknologi Riau melalui kuesioner yang terdiri dari indikator gaya belajar VAK (visual, auditory, kinesthetic) dan karakteristik lingkungan belajar. Evaluasi menggunakan skema 10-Fold Cross-Validation dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan C4.5 mencapai akurasi tertinggi sebesar 68,67% dengan F1-score 65,98%, diikuti SVM dengan akurasi 60,67% (F1-score 48,13%), dan Naive Bayes dengan akurasi 47,00% (F1-score 34,51%). C4.5 unggul dalam interpretabilitas model, SVM menunjukkan stabilitas validasi namun kurang optimal untuk kelas minoritas, sedangkan Naive Bayes tercepat dalam pelatihan namun memiliki akurasi terendah. Temuan ini menunjukkan bahwa model klasifikasi berbasis lingkungan belajar dapat menjadi pendekatan praktis untuk sistem pembelajaran adaptif di SMK.
Downloads
References
[1] I. Maryani, E. Hasanah, and M. P. I. Suyatno, “Pendukung Pembelajaran Berdiferensiasi pada Kurikulum Merdeka,” UAD Repository, 2023. [Online]. Available: https://eprints.uad.ac.id/58950/2/Asesmen Diagnostik_Ika Maryani, dkk.pdf
[2] R. F. Alfarisyi, S. Salmon, M. Kom, and S. Wahyuni, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 dalam Klasifikasi Tipe Belajar Siswa SMKN 1 Samarinda,” J. Wicida, 2022, [Online]. Available: https://repository.wicida.ac.id/4080/2/1543136-S1-Jurnal.pdf
[3] S. Palupi, R. Andrea, and S. Qomariah, “Cluster Analysis for Learning Style of Vocational High School Student Using K-Means and Fuzzy C-Means (FCM),” J. Komun. dan Opini Publik, vol. 6, no. 2, pp. 44–50, 2023, [Online]. Available: https://jkd.komdigi.go.id/index.php/jpkop/article/view/1243/722
[4] K. Mubarok, “Klasifikasi Pemahaman Konsep pada Mata Pelajaran Produktif dengan Metode Support Vector Machine,” UIN Malang, 2024. [Online]. Available: http://etheses.uin-malang.ac.id/66822/2/200605210009.pdf
[5] W. N. Indah, “Implementasi Machine Learning Menggunakan RapidMiner untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemampuan Penalaran Matematis,” UIN Jakarta, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/82930/1/SKRIPSI FULL_Wirda Nur Indah_11200170000015.pdf
[6] S. Winardi, F. M. Sinaga, F. R. Fa, and C. Sintiya, “Penggunaan MobileNet untuk Intelligent Character Recognition,” J. TIMES, vol. 6, no. 2, pp. 115–121, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/download/707/277
[7] A. Muhlis, “Deep Learning dalam Pendidikan dan Artificial Intelligence,” IAIN Madura Repository, 2025. [Online]. Available: http://repository.iainmadura.ac.id/1282/1/Lay-out Deep Learning YPAD.pdf
[8] P. Utami, M. Jundi, R. Rahmaddeni, and L. Sinaga, “Property Price Prediction Using the Random Forest Regression Algorithm,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 22, no. 2, 2025, doi: 10.24014/sitekin.v22i2.35804.
[9] S. A. A. Kharis and A. H. A. Zili, “Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan,” J. Ris. Pembelajaran Mat. Sekol., vol. 6, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://journal.unj.ac.id/unj/index.php/jrpms/article/download/26575/12383
[10] T. Handayani, “Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Preferensi Belajar,” J. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 1, 2022.
[11] M. Arsyad, “Deep Learning Approaches in Education: A Literature Review on Their Role in Addressing Future Challenge,” TOFEDU, vol. 4, no. 2, 2025, [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/123022216/TOFEDU_4_2_2025.pdf
[12] M. D. Salman, R. Rahmaddeni, N. R. Pratama, A. A. Setiawan, F. Zalianti, and I. B. Huda, “Perbandingan Kinerja Algoritma Clustering K-Means dan K-Medoids dalam Pengelompokan Sekolah di Provinsi Riau,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 5, no. 3, pp. 797–806, 2025, doi: 10.24014/sitekin.v22i2.35804.
[13] C. Molnar et al., “Relating the partial dependence plot and permutation feature importance to the data generating process,” in World Conference on Explainable Artificial Intelligence, Springer, 2023, pp. 456–479.
[14] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis. Harlow, United Kingdom: Pearson Education, 2020.
[15] S. A. Guno, “Penggunaan Machine Learning untuk Identifikasi Kemampuan Berpikir Kreatif Matematis,” UIN Jakarta, 2024. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/78230/1/Skripsi_Sadewo_Aji_Guno_111170170000015 .pdf
[16] F. A. Baharudin, “Penggunaan Machine Learning untuk Mengidentifikasi Faktor yang Mempengaruhi Kemampuan Koneksi Matematis,” UIN Jakarta, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/67071/1/Watermark_Revisi_Skripsi_Fikri Ananta Baharudin_11180170000025.pdf
[17] Y. Tarumasely, W. Labobar, J. Sipahelut, and M. Halamury, Perubahan Paradigma Pendidikan Melalui Teknologi AI. Google Books, 2024. [Online]. Available: https://books.google.com/books?id=RWcQEQAAQBAJ
[18] E. R. Putri and A. T. Sukma, “Penerapan Decision Tree C4.5 dalam Menentukan Gaya Belajar Mahasiswa,” 2021.
[19] D. Prasetyo and S. Wahyuni, “Pengaruh Faktor Eksternal dan Gaya Belajar terhadap Prestasi Siswa SMK,” J. Teknol. Pendidik., vol. 5, no. 2, 2021.
[20] A. H. M. Sastraatmadja, A. Suhara, and N. Mayasari, Artificial Intelligence dalam Pendidikan: Metode, Implementasi, dan Evaluasi. Google Books, 2025. [Online]. Available: https://books.google.com/books?id=dLlaEQAAQBAJ
[21] S. Izzuddien, “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis,” UIN Jakarta, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/72810/1/Skripsi_ Surya Izzuddien_11180170000065_PERPUS F.pdf
[22] M. Munsarif, M. Sam’an, and S. Raharjo, “Pelatihan ChatGBT kepada Guru di Majelis Pendidikan Muhammadiyah,” J. Surya Masy., vol. 3, no. 1, 2024, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/JSM/article/download/13924/8059
[23] R. Febriyanti and S. F. Putri, “S.id: Platform Pintar Berbasis AI untuk Meningkatkan Kemampuan Siswa SMK,” 2024, Universitas Negeri Malang. [Online]. Available: http://conference.um.ac.id/index.php/nsafe/article/download/9030/3133
[24] J. Jamil and S. Pulukadang, “Application of Deep Learning Method in Learning,” Formosa J. Sustain. Res., vol. 4, no. 1, pp. 91–102, 2025, [Online]. Available: http://mryformosapublisher.org/index.php/fjsr/article/download/308/674
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 M. Hafidhatul Fathoni Hafidh
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
