Implementasi Sistem Evaluasi Perkembangan Motorik Anak Usia Dini Berbasis Website Menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5)

Diani Fitri Supriadi; Andin Eka Safitri

doi:10.69693/ijmst.v4i2.10165

Authors

Diani Fitri Supriadi Universitas Pamulang
Andin Eka Safitri Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijmst.v4i2.10165

Keywords:

Evaluasi Perkembangan Motorik, Decision Tree C4.5, Website, Data Mining, Anak Usia Dini, Sistem Klasifikasi

Abstract

Perkembangan motorik anak usia dini merupakan aspek penting yang harus dipantau untuk memastikan tumbuh kembang anak berlangsung secara optimal. Di PAUDQ Aisyah, proses evaluasi perkembangan motorik masih dilakukan secara manual menggunakan lembar observasi sehingga membutuhkan waktu yang relatif lama, berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, serta menghasilkan penilaian yang bersifat subjektif antar guru. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem evaluasi perkembangan motorik anak usia dini berbasis website dengan memanfaatkan algoritma Decision Tree (C4.5) sebagai metode klasifikasi. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data observasi, pra-pemrosesan data, pembentukan model Decision Tree menggunakan perhitungan entropy, information gain, split information, dan gain ratio, dilanjutkan dengan implementasi sistem berbasis website menggunakan Python Framework Django dan basis data MySQL. Dataset yang digunakan terdiri atas data observasi perkembangan motorik anak yang dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian untuk mengevaluasi performa model menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan klasifikasi perkembangan motorik anak secara otomatis ke dalam kategori yang telah ditentukan sehingga membantu guru melakukan evaluasi dengan lebih cepat, objektif, dan terstruktur. Selain itu, visualisasi pohon keputusan yang dihasilkan memudahkan pengguna dalam memahami dasar pengambilan keputusan klasifikasi. Implementasi sistem ini juga meningkatkan efisiensi pengelolaan data, penyusunan laporan perkembangan anak, serta mendukung proses monitoring perkembangan motorik secara digital sehingga dapat menjadi solusi bagi lembaga pendidikan anak usia dini dalam meningkatkan kualitas evaluasi perkembangan peserta didik.

References

Aulia, R., Prasetyo, A., & Nugroho, D. (2025). Database design using entity relationship modeling for web information systems. Journal of Information Technology Research, 8(1), 55–64.

Bangkit Indarmawan Nugroho, Z. Ma’arif, & Hidayat, A. (2022). Penerapan data mining untuk klasifikasi data menggunakan algoritma decision tree. Jurnal Informatika Terapan, 6(2), 101–110.

Bouman, P. (2021). Implementation strategy in information systems development. International Journal of Information Systems, 14(2), 88–97.

Brekmans Darkel, M., Putra, A., & Wijaya, R. (2024). Decision tree algorithm for educational data classification. International Journal of Computer Applications, 15(3), 145–153.

Dewi, R., Yuliana, S., & Hartati, D. (2022). Evaluasi perkembangan motorik anak usia dini berdasarkan Denver II. Jurnal Pendidikan Anak Indonesia, 11(1), 22–31.

Evivani, M., & Oktaria, R. (2020). Analisis perkembangan motorik halus pada anak usia dini. Jurnal Pendidikan Usia Dini, 14(2), 156–166.

Fauzi, M., Rahman, T., & Kurniawan, A. (2022). Perancangan sistem informasi berbasis web menggunakan UML. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, 4(3), 91–99.

Fiqih Erinsyah, A., Saputra, D., & Nugraha, F. (2024). Sistem evaluasi berbasis teknologi informasi dalam mendukung proses pembelajaran. Jurnal Teknologi Pendidikan, 9(1), 11–20.

Helmiyah, S., Prasetyo, B., & Lestari, N. (2025). Performance evaluation metrics for machine learning classification models. Journal of Artificial Intelligence Research, 7(2), 73–84.

Hilmi Putra Andriano, R., Yusuf, A., & Hidayat, M. (2025). Implementasi sistem monitoring tumbuh kembang anak usia dini berbasis digital. Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, 10(1), 34–44.

Juniarti, D., Saputro, H., & Nugroho, Y. (2024). Handling imbalanced datasets using oversampling techniques in classification. International Journal of Data Science, 5(1), 52–61.

Maulana Sidiq, M., Rahmawati, S., & Kurniawan, F. (2024). Perbandingan algoritma Decision Tree (C4.5) dan Naïve Bayes pada data mining untuk identifikasi tumbuh kembang anak balita. Jurnal Informatika Indonesia, 9(2), 101–110.

Muhajir Arafat, A., Setiawan, D., & Putri, S. (2022). Pengembangan aplikasi berbasis website menggunakan framework modern. Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak, 5(1), 41–49.

Mukhlis, M., & Santoso, A. (2023). Perancangan basis data menggunakan Entity Relationship Diagram dan Logical Record Structure. Jurnal Sistem Informasi, 12(3), 188–197.

Mujahid, A., Karim, H., & Saputra, M. (2024). Data preprocessing techniques for improving decision tree classification performance. Journal of Data Analytics, 6(1), 19–30.

Nurhalizah, R., & Ardianto, D. (2024). Machine learning concepts and applications in education. Jurnal Artificial Intelligence Indonesia, 3(2), 67–77.

Noviantoro, H., Setiawan, I., & Prakoso, Y. (2022). Unified Modelling Language sebagai alat perancangan perangkat lunak. Jurnal Informatika Modern, 7(2), 120–129.

Prasetyo, A., Hidayat, M., & Nuraini, S. (2025). Pemanfaatan convolutional neural network untuk monitoring motorik halus menulis huruf hijaiyah. Jurnal Teknologi Cerdas, 6(1), 55–66.

Putra, R., Saputra, E., & Kurnia, F. (2022). Logical record structure dalam perancangan basis data relasional. Jurnal Komputasi, 11(2), 90–98.

Ridwan, A., Sinaga, A., & Lestari, R. (2024). Teknik ensemble learning dalam machine learning untuk menentukan tingkat akurasi perkembangan motorik bayi 0–12 bulan. Jurnal Sistem Cerdas, 8(3), 144–154.

Setio, D., Prabowo, A., & Suryanto, B. (2020). Implementasi algoritma C4.5 dalam klasifikasi data menggunakan entropy dan gain ratio. Jurnal Teknologi Informasi, 15(2), 112–121.

Suryadin, A., & Wahyuningsih, E. (2023). Perkembangan motorik anak usia dini sebagai indikator tumbuh kembang. Jurnal Pendidikan Anak, 12(1), 15–26.

Zhang, Y., Liu, X., & Chen, H. (2025). Feature selection and categorical encoding for decision tree optimization. Expert Systems with Applications, 256, 124890.