Prediksi Dan Perbandingan Hasil Pembelajaran  Luring Dan Daring Menggunakan Decison Tree

Rodhiyah Mardhiyyah; Farida Ardiani; Izaaz Azaam Syahalam; Inggrid Dwi Fuji Astuti

doi:10.36294/jurti.v6i2.2803

Prediksi Dan Perbandingan Hasil Pembelajaran Luring Dan Daring Menggunakan Decison Tree

Rodhiyah Mardhiyyah, Farida Ardiani, Izaaz Azaam Syahalam, Inggrid Dwi Fuji Astuti

Abstract

Proses belajar mengajar di seluruh satuan pendidikan pada masa pandemi covid dilakukan tanpa tatap muka secara langsung, salah satunya melalui aplikasi Zoom atau Google Meet. Pembelajaran yang dilakukan secara daring menuntut pengajar untuk berinovasi mengembangkan media pembelajaran. Hasil belajar dari sistem belajar yang dilakukan secara daring memiliki potensi perbedaan pemahaman dalam penerimaan materi jika dibandingkan dengan pembelajaran yang dilakukan secara luring. Hasil pembelajaran diwujudkan dalam bentuk nilai akhir. Perbedaan hasil belajar dapat disebabkan karena pada pembelajaran luring kegiatan belajar mengajar dapat dilakukan dengan lebih aktif. Di sisi lain, pembelajaran daring memiliki potensi adanya pengaruh bantuan atau pendampingan belajar dalam menyelesaikan permasalahan tugas belajar. Melihat hal tersebut, penelitian ini bermaksud untuk mengetahui, memprediksi, dan membandingkan hasil prediksi pembelajaran daring dengan luring. Data pembelajaran luring menggunakan 1.849 sedangkan data pembelajaran daring menggunakan 2.450 data. Hasil dari perbandingan prediksi ini adalah hasil belajar pada sistem belajar daring mendapat nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan sistem belajar luring.

Keywords

Decision tree, forecasting, nilai daring, nilai luring, prediksi

Full Text:

PDF

References

D. A. Mulya, “Analisis Dampak Pembelajaran Daring Pada Pelajaran Matematika di Masa Pandemi Covid-19,” J. Pendidik. Temat., vol. 4, no. 2, pp. 1–12, 2019.

A. Irsalina and K. Dwiningsih, “Keterkaitan Pencapaian Nilai Akhir dengan Pemahaman Konsep Matematis Mahasiswa Calon Guru,” MAJAMATH J. Mat. dan Pendidik. Mat., vol. 3, no. 3, pp. 171–180, 2018, doi: 10.36815/majamath.v1i1.117.

A. Anggrawan, “Analisis Deskriptif Hasil Belajar Pembelajaran Tatap Muka dan Pembelajaran Online Menurut Gaya Belajar Mahasiswa,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 18, no. 2, pp. 339–346, 2019, doi: 10.30812/matrik.v18i2.411.

Y. Awaluddin, “Efektivitas Program Guru Pembelajar Dalam Peningkatan Kompetensi Guru IPS SMP Dengan Moda Daring Murni dan Daring Kombinasi: Studi Evaluatif dan Komparatif,” J. Pendidik. dan Kebud., vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.24832/jpnk.v3i1.717.

Halima and S. Wasia, “Efektifitas Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di SMAN 1 Lambandia,” J. Univ. Muhammadiyah Kendari, p. 4, 2020.

T. I. Prasasti, M. Solin, and W. Hadi, “The Effectiveness of Learning Media Folklore Text of North Sumatera Based on Blended Learning by 10th Grade Students of Vocational High SchoolHarapan Mekar-1 Medan,” Budapest Int. Res. Critics Linguist. Educ. J., vol. 2, no. 4, pp. 480–490, 2019, doi: 10.33258/birle.v2i4.548.

Y. Khurriyati, F. Setiawan, and L. B. Mirnawati, “Dampak Pembelajaran Daring Terhadap Hasil Belajar Siswa Mi Muhammadiyah 5 Surabaya,” J. Ilm. Pendidik. Dasar, vol. 8, no. 1, p. 91, 2021, doi: 10.30659/pendas.8.1.91-104.

Salmiati, Y. Yunus, and Sumijan, “Tingkat Pemahaman Siswa dalam Pembelajaran Daring dan Tatap Muka Langsung dalam Masa Pandemi Covid-19,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 3, no. 3, pp. 95–101, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.50.

P. Retnowati, “Aplikasi Forecasting Kehadiran Siswa di SMP 2 Jekulo,” J. SIMETRIS, vol. 11, no. 2, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id.

Nurfaidawati, “Pengaruh Sistem Pembelajaran Daring Terhadap Hasil Belajar Siswa Sekolah Dasar Kelas Lima di Makassar,” PINISI J. Educ., vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2021.

A. Nasution, “Forecasting Produksi Karet Menggunakan,” Semin. Nas. R., pp. 133 – 138, 2018.

V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.

R. Wulan Sari, A. Wanto, and A. Perdana Windarto, “Implementasi RapidMiner dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/komik.

Hermanto, “Prediksi Kelulusan dan Putus Studi Mahasiswa dengan Pendekatan Bertingkat pada Perguruan Tinggi,” J. Sist. Inf. Manaj. Basis Data, vol. 3, no. 2, pp. 140–148, 2020.

DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v6i2.2803