Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Pembelajaran Kolaboratif Kelas Digital Berbasis Android

Abstract

Perkembangan teknologi mendorong digitalisasi dalam dunia pendidikan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pembelajaran. Namun, pengelolaan kelas secara manual masih menghadapi berbagai kendala, seperti risiko kehilangan dokumen, kesulitan dalam mengelola tugas, serta kurangnya pengingat bagi siswa. Permasalahan serupa juga ditemukan dalam kegiatan pembelajaran di Majelis Taklim Mubarrok RT 02/09. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan kelas digital berbasis Android dengan menerapkan algoritma Decision Tree untuk membantu pengelolaan dokumen, mengklasifikasikan prioritas tugas, serta menyediakan fitur pengingat dan komunikasi secara real-time antara guru dan siswa. Dataset yang digunakan terdiri atas 139 data tugas, dengan 111 data sebagai data latih dan 28 data sebagai data uji. Proses klasifikasi dilakukan berdasarkan pembentukan pohon keputusan menggunakan nilai entropy dan information gain pada setiap atribut. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 89,29%, precision sebesar 89,43%, recall sebesar 89,29%, weighted F1-score sebesar 89,20%, dan macro F1-score sebesar 89,77%. Model mampu mengklasifikasikan prioritas tugas ke dalam tiga kategori, yaitu HIGH, MEDIUM, dan LOW, sehingga dapat membantu siswa dalam menentukan tugas yang perlu diprioritaskan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Decision Tree pada kelas digital berbasis Android memiliki kinerja yang baik dan berpotensi mendukung pengelolaan serta pembelajaran digital secara lebih terstruktur.