Penerapan Metode CHAID (Chi- Squared Automatic Interaction Detection) pada Kelanjutan Siswa yang Mengikuti Lembaga Bimbingan Belajar pada Masa Pandemi COVID-19

Authors

  • Ulimazzada Islamy Universitas Islam Indonesia
  • Sekti Kartika Dini Universitas Islam Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.21831/pspmm.v4i2.172

Keywords:

CHAID, Klasifikasi, Pendidikan non-formal

Abstract

Dampak dari pandemi COVID-19 sangat terasa terutama dalam aspek pendidikan. Model pembelajaran yang dulu tatap muka sekarang berubah menjadi pembelajaran secara daring. Hal ini berpengaruh terhadap lembaga pendidikan non formal salah satunya yaitu Nusagama Grup yang mengalami penurunan jumlah siswa yang cukup signifikan dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kelanjutan para siswa dalam mengikuti lembaga bimbingan berdasarkan karakteristik siswa lembaga serta banyaknya pertemuan yang dilakukan. Kelanjutan mengikuti lembaga bimbingan ini bertujuan untuk mengidentifikasi materi dan jenjang apa yang diminati para siswa sehingga akan lanjut mengikuti lembaga studi bimbingan Nusagama Grup. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari 78 siswa. Metode yang digunakan adalah analisis CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection Analysis) yang akan digambarkan dengan diagram pohon keputusan. Berdasarkan hasil analisis metode CHAID maka diperoleh 4 segmen pengelompokan, tingkat nilai data training sebesar 75.8% dan nilai akurasi data testing sebesar 86.67%. Hasil presisi untuk klasifikasi siswa baru dari data testing sebesar 100% dan presisi klasifikasi siswa lama sebesar 81.8%. Jika dilihat dari nilai ketepatan yang didapatkan, dapat disimpulkan bahwa metode CHAID merupakan metode yang cukup baik untuk mengklasifikasi data pada penelitian ini.

References

Musyaddad, K. “Problematika Pendidikan di Indonesia”. Education and Biology Journal, 4, 51 – 57. April 2013.

Darlis, A. “Hakikat Pendidikan Islam: Telaah antara Hubungan Pendidikan Informal, Non Formal dan Formal”. Jurnal Tarbiyah. 2017.

Musyafa Ali, C. P. Inovasi Model Pembelajaran Jarak Jauh Program Kesetaraan Paket C di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Ilmiah Pendidik dan Tenaga Kependidikan Pendidikan Non Formal , Vol 15 No 2. Agustus 2020.

Bing, L. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers. 2012.

Lehmann, T., & Eherler, D. (2001). Diambil kembali dari Responder Profiling with CHAID and Dependency.Analysis:www.informatik.unifreiburg.de/~ml/ecmlpkdd/WSProceedings/w10/lehm ann.pdf .2001.

Hasna, Y. K. (2006). Analisis CHAID Sebagai Alat Bantu Statistika untuk Segmentasi Pasar. Jurnal Manajemen Universitas Kristen Petra Surabaya, Vol.1 No 2. 2006.

Alfikri, B. Dspace. Diambil kembali dari https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/6512. April 2018

Yunanda. Klasifikasi Siswa SMAN 1 Banuhampu yang Tidak Melanjutkan Pendidikan ke Perguruan Tinggi Lulusan Tahun 2015-2017 Menggunakan Analisis CHAID. Universitas Negeri Padang. 2020.

Nazar, R. R. Penerapan Metode CHAID (CHI-SQUARED AUTOMATIC INTERACTION DETECTION) dan CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) pada Klasifikasi Preeklampsia (Studi Kasus: Ibu Hamil di RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta) . Diambil kembali dari DSPACE UII: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/6567. April 2018.

Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. (2011). Probability & Statistics for Engineers & Scientists 9th Ed. USA: Pearson.

Sugiyono. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. 2007.

Kuswanto, D. Statistik Untuk Pemula dan Orang Awam. Jakarta: Laskar Aksara. 2012.

Witten, I., & Frank, E. Data Mining : Pratical Machine Learning Tools and Techniques Second Edition. San Francisco: Morgan Kauffman. 2005.

Published

2021-05-08