Abstract:Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masih ditemukannya berbagai kesalahan siswa dalam menyelesaikan soal matematika, khususnya pada materi Teorema Pythagoras. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jenis-jenis kesalahan…
lahan siswa dalam mengerjakan soal Teorema Pythagoras berdasarkan Teori Nolting. Jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan subjek siswa kelas VIII SMP Budi Murni 4 Medan. Instrumen penelitian berupa tes uraian berbentuk soal kontekstual sebanyak empat butir serta pedoman wawancara untuk memperkuat data hasil tes. Analisis data dilakukan dengan mengklasifikasikan kesalahan siswa ke dalam kategori Careless Errors, Concept Errors, Application Errors, dan Test Taking Errors sesuai Teori Nolting.Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan yang paling dominan dilakukan siswa adalah Concept Errors, yaitu kesalahan dalam memahami konsep dasar Teorema Pythagoras, terutama dalam mengklasifikasikan jenis segitiga. Selain itu, ditemukan pula Careless Errors berupa kecerobohan dalam penulisan, Application Errors berupa ketidakmampuan menerapkan rumus, serta Test Taking Errors berupa tidak dituliskannya jawaban akhir meskipun proses sudah benar.Berdasarkan temuan tersebut, disimpulkan bahwa kesalahan siswa dipengaruhi oleh lemahnya pemahaman konsep, rendahnya keterampilan penerapan rumus, serta kurangnya ketelitian. Oleh karena itu, guru disarankan untuk memperkuat pemahaman konsep, memberikan latihan soal kontekstual yang bervariasi, serta membiasakan siswa melakukan pemeriksaan kembali terhadap jawabannya.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan metode pembelajaran eksperimen terhadap keterampilan proses sains siswa di SMA Negeri 1 Purbolinggo. Metode eksperimen diterapkan dalam tiga tahap kegiatan: persiapan, pelaksanaan,…
laksanaan, dan tindak lanjut eksperimen. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode ini secara signifikan meningkatkan keterampilan siswa dalam mengamati, mengklasifikasikan, menggunakan alat, mengkomunikasikan data, dan menyimpulkan hasil percobaan. Selama uji untuk kerja, siswa yang mendapat pembelajaran eksperimen sebelumnya menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan siswa kelas kontrol di semua indikator keterampilan proses sains. Peningkatan paling signifikan terlihat pada keterampilan mengobservasi dan mengklasifikasi, yang menunjukkan efektivitas kegiatan praktikum terstruktur dalam mendukung pemahaman konsep fisika. Penelitian ini menegaskan bahwa metode eksperimen tidak hanya meningkatkan pemahaman konseptual siswa tetapi juga keterampilan praktis yang esensial dalam pembelajaran berbasis ilmiah.
Abstract:Technological advances support digital transformation in sales data management. Wan Toys & Sport stores face difficulty understanding sales patterns, such as the highest sales months and most popular products. This research…
rch uses the K-Means clustering method with the CRISP-DM approach to group sports products based on their sales level. The analysis results show that this method is able to divide products into three categories: high, medium and low, thus providing strategic insight for stock management and marketing. Products with high sales are prioritized for stock, while products with low sales are targeted for promotion. This method effectively supports operational efficiency and data-based decision making at Wan Toys & Sport stores.
Abstract:Everbright has become one of the distributing companies selling various products, one of which is the Dettol product. In optimizing the stock and marketing of Dettol products, the company faces difficulties in identifying…
g the best-selling products and those less favored by customers. This research data originates from the sales transaction data of Dettol soap in November, comprising 77 sales data. Through the use of data mining, particularly the K-means Clustering method, it becomes a relevant approach to solving this issue. The objective of this research is to avoid excess inventory that remains unsold while meeting the diverse needs of customers. The results of this study show the visualization of the distribution of Dettol soap product clusters and grouping based on sales levels. There were 21 best-selling item data, 31 well-selling item data, and 25 less popular item data, enabling the company to manage inventory based on the best-selling items.
Abstract:Abstract: This study aims to classify the nutritional status of toddlers based on anthropometric data using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Data were obtained from 20 Integrated Health Posts (Posyandu) in Rumbai…
Timur District, including Lembah Sari Village and Limbungan Village with a total of 1,000 toddler data. After cleaning and preprocessing, 782 data were obtained ready for use. The preprocessing stages include data cleaning and transformation, outlier removal, minority class handling, and data normalization. Next, data balancing was carried out using the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to address class imbalance. The data was divided into 80% training data and 20% test data, then the K parameter was tested from 1 to 15 using 5-fold cross-validation. The results showed that the value of K = 1 provided the best performance with a macro recall of 0.8827 and an accuracy of 86.26%. These results indicate that the combination of the KNN algorithm with the SMOTE method and Min-Max normalization is effective in improving classification performance on imbalanced data and producing accurate and balanced predictions of toddler nutritional status between classes.
Keywords: k-nearest neighbor; toddler nutritional status; SMOTE; min-max scaling; classification; anthropometric data
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status gizi balita berdasarkan data antropometri menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data diperoleh dari 20 Posyandu di Kecamatan Rumbai Timur, meliputi Kelurahan Lembah Sari dan Kelurahan Limbungan dengan total 1.000 data balita. Setelah melalui proses cleaning dan preprocessing, diperoleh 782 data yang siap digunakan. Tahapan pra-pemrosesan meliputi pembersihan dan transformasi data, penghapusan outlier, penanganan kelas minoritas, serta normalisasi data. Selanjutnya dilakukan penyeimbangan data menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, kemudian dilakukan pengujian parameter K dari 1 hingga 15 menggunakan 5-fold cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai K = 1 memberikan performa terbaik dengan recall macro sebesar 0,8827 dan akurasi 86,26%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi algoritma KNN dengan metode SMOTE dan normalisasi Min-Max efektif dalam meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang serta menghasilkan prediksi status gizi balita yang akurat dan seimbang antar kelas.
Kata kunci: k-nearest neighbor; status gizi balita; SMOTE; min-max scaling; klasifikasi; data antropometri
Abstract:Kualitas hidup keluarga mencerminkan kesejahteraan masyarakat, yang diukur melalui berbagai aspek kehidupan seperti pendidikan, pekerjaan, penghasilan, kepemilikan, kondisi tempat tinggal, serta akses ke air bersih dan listrik.…
istrik. Untuk menentukan tingkat kesejahteraan di masyarakat, tiga kriteria dari semua variabel tersebut digunakan untuk membedakan apakah mereka berada pada cluster tinggi, menengah, atau rendah. Pondok Bungur, sebuah desa di Kabupaten Asahan dengan 10 dusun, kebanyakan penduduknya memiliki pendapatan rendah, tidak memiliki barang kebutuhan sekunder, menggunakan air bukan dari PDAM, dan memiliki akses daya listrik rendah. Karena belum ada klasifikasi yang jelas mengenai kesejahteraan, bantuan sosial sering kali tidak tepat sasaran. Sebagai solusi, teknik data mining dengan algoritma k-means diterapkan untuk mengklasifikasikan tingkat kesejahteraan di desa tersebut. Penelitian ini menemukan bahwa 2 dusun berada pada tingkat kesejahteraan tinggi (20%), 3 dusun pada tingkat menengah (30%), dan 5 dusun pada tingkat rendah (50%). Dusun 2 dan 5 merupakan yang paling sejahtera, sementara Dusun 1, 4, dan 9 memiliki tingkat kesejahteraan menengah. Sisa 50% dusun yang masih berada pada tingkat rendah perlu diprioritaskan dalam pemberian bantuan.
Abstract:Pendidikan memainkan peran krusial dalam pengembangan individu dan masyarakat. Peningkatan mutu pendidikan menjadi fokus utama pembangunan di Indonesia, dengan peran guru sebagai faktor penting dalam mencapai tujuan tersebut.…
ebut. SMP Negeri 3 Kualuh Hulu, sebagai salah satu lembaga pendidikan, menghadapi tantangan dalam pengelompokan siswa baru ke dalam kelas unggulan. Penelitian ini menggunakan metode Data Mining, khususnya K-Means Clustering, untuk membantu dalam seleksi dan pengelompokan siswa berdasarkan nilai rapor mereka. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengklasifikasikan siswa ke dalam tiga kelompok: tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini menggambarkan proses pengolahan data menggunakan Python untuk memperoleh hasil klasterisasi. Hasilnya menunjukkan bahwa 25 siswa memiliki nilai tinggi, 45 siswa memiliki nilai sedang, dan 41 siswa memiliki nilai rendah. Dengan informasi ini, sekolah dapat dengan cepat dan efisien menentukan siswa yang layak masuk kelas unggulan, memungkinkan peningkatan kualitas pembelajaran dan persiapan siswa untuk pendidikan lanjutan.
Abstract:Abstract : The Central Bureau of Statistics (BPS) is a non-departmental government agency established as a provider of data or information based on Law No. 6/1960 on Census and Law No. 7/1997 on Statistics. The Central Statistics…
tatistics Agency (BPS) recorded the number of motorized vehicles such as cars, buses, trucks, and motorcycles in the provinces of North Sumatra and West Sumatra in 2020-2021 reaching 3,043,892 million units. The purpose of this study is to classify the number of motorized vehicles in the form of cars, motorcycles, buses and trucks. This research uses quantitative research with Naive Bayes Algorithm analysis model. The data used in this study is data from several regions in North Sumatra Province and West Sumatra Province in 2020-2021. Evaluation of model performance is based on accuracy parameters, precision and total recall of the confusion-matrix. The results of testing the dataset and calculating the model performance parameters have obtained an accuracy value of 100%. With the percentage value of the description of each dataset class, namely a little 70.6%, moderate 21.6%, and a lot 7.8%.
Keywords :classification;confusion-matrix; data; motor vehicles; naive bayes
Abstrak : Badan Pusat Statistik (BPS) adalah lembaga pemerintahan non-departemen yang dibentuk sebagai penyedia data atau informasi berdasarkan UU Nomor 6 Tahun 1960 tentang Sensus dan UU Nomor 7 Tahun 1997 tentang Statistik. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat jumlah kendaraan bermotor seperti mobil, bus, truk, dan sepeda motor di Provinsi Sumatera Utara dan Sumatera Barat pada tahun 2020-2021 mencapai 3.043.892 juta unit. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasikan jumlah kendaraan bermotor berupa mobil, sepeda motor, bus dan, truk. Adapun penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif dengan model analisis Algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data dari beberapa daerah di Provinsi Sumatera Utara dan Provinsi Sumatera Barat tahun 2020-2021. Evaluasi kinerja model didasarkan pada parameter akurasi, presisi dan recall total dari Confusion-Matrix. Hasil pengujian dataset dan perhitungan parameter performa model telah didapat nilai akurasi 100%. Dengan presentase nilai keterangan setiap kelas dataset yaitu Sedikit 70,6%, Sedang 21,6%, dan Banyak 7,8%.
Kata kunci :confusion-matrix; data; kendaraan bermotorklasifikasi; naive bayes
Abstract:Abstract: The Family Hope Program (PKH) is a government program in the form of cash for Very Poor Households (RTSM) whose qualifications are met related to efforts to improve human quality, not in the field of education…
but also health. In the short term, the PKH program is calculated to reduce the expenditure of poor families and reduce poverty in the long term. To receive the PKH Program) the government has set several criteria, including income, house ownership status, house size, floor type, roof, wall, and type of water source. As for the way to do the settlement of the criteria that have been set, namely by utilizing the Data Mining technique through the Naïve Bayes method. The dataset in this study is the data of recipients of the 2020 Family Hope Program as many as 82 samples. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce precision values for the positive class 100%, for the negative class 77%, the recall value for the positive class 80%, for the negative class 100%, the f1-score value for the positive class 89%, for the negative class 87%, and 88% accuracy value. The purpose of this research is to help the Social Service in classifying the recipients of the Family Hope Program (PKH).
Keywords: The Family Hope Program; Data Mining; Naïve Bayes
Abstrak: Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program pemerintah dalam bentuk tunai untuk Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) yang kualifikasinya terpenuhi terkait dengan upaya peningkatan kualitas manusia tersebut bukan dalam bidang pendidikan tetapi juga kesehatan. dalam jangka pendek Program PKH diperhitungkan bisa mengurangi biaya pengeluaran keluarga miskin serta mengurangi kemiskinan dalam jangka panjang. Untuk menerima Program PKH) pemerintah sudah menetapkan beberapa kriteria, diantaranya Penghasilan, Status Kepemilikan Rumah, Ukuran Rumah, tipe Lantai, Atap, Dinding, serta jenis sumber air. Adapun cara untuk melakukan penyelesaian terhadap kriteria yang sudah ditetapkan yaitu dengan memanfaatkan teknik Data Mining melalui Metode Naïve Bayes. Dataset dalam penelitian ini adalah data penerima Program Keluarga Harapan tahun 2020 sebanyak 82 sampel. Hasil pemodelan klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan besaran nilai precision untuk kelas positif 100%, untuk kelas negatif 77%, nilai recall untuk kelas positif 80%, untuk kelas negatif 100%, nilai f1-score untuk kelas positif 89%, untuk kelas negatif 87%, dan nilai akurasi 88%. Tujuan dilaksanakannya penelitian ini adalah untuk membantu Dinas Sosial mengklasifikasikan penerima Program Keluarga Harapan (PKH).
Kata kunci: Program Keluarga Harapan; Data Mining; Naïve Bayes
Abstract:Abstract: Stunting is a chronic nutritional condition in toddlers characterized by a Height-for-Age (HFA) measurement below the standard growth threshold, necessitating early detection to prevent long-term consequences.…
This study aims to classify toddler stunting status by comparing three machine learning methods: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The dataset comprises 345 toddler records from Puskesmas Indramayu (2025), including weight, height, and nutritional status based on WFA, HFA, and WFH indicators. Preprocessing steps include data cleaning, StandardScaler normalization, One-Hot Encoding for categorical features, and splitting the training and testing data with a ratio of 80:20. The comparison results are that KNN achieved the best performance with an accuracy of 71.01%, a precision of 0.69, a recall of 0.69, and an F1 score of 0.67, while RF and SVM both had an accuracy of 69.57% with F1 scores of 0.67 and 0.68, respectively. Thus, KNN demonstrated superior effectiveness in classifying the stunting status of toddlers compared to RF and SVM on this dataset.
Keywords: KNN; Random Forest; SVM; Stunting; toddlers
Abstract: Stunting adalah kondisi gizi kronis pada balita yang ditandai dengan pengukuran Tinggi Badan menurut Usia (HFA) di bawah ambang batas pertumbuhan standar, sehingga memerlukan deteksi dini untuk mencegah konsekuensi jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasfikasikan status stunting pada balita dengan membandingkan tiga metode pembelajaran mesin: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM). Kumpulan data terdiri dari 345 catatan balita dari puskesmas indramayu (2025), termaksut brat badan, tinggi badan, dan status gizi berdasarkan indicator WFA, HFA, dan WFH. Langkah-langkah prapemrosesan meliputi pembersian data, normalisasi Stand-ardScaler, One-Hot Encoding untuk fitur kategirikal, serta pembagian data pelatihan dan pengujian dengan rasio 80:20. Hasil perbadingan adalah KNN mencapai kinerja terbaik dengan akurasi 71,01%, presisi 0,69, recall 0,69, dan skor F1 sebesar 0,67, RF dan SVM keduanya memiliki akurasi 69,57% dengan skor F1 masing-masing sebesar 0,67 dan 0,68. Dengan demikian, KNN menunjukkan keefektifan yang lebih unggul dalam mengklasifikasikan status stunting balita dibandingkan dengan RF dan SVM pada da-taset ini.
Kata kunci: KNN; random forest; SVM; Stunting; Balita