A BASE DE DADOS “MONK'S PROBLEMS” TEM SIDO EXTENSIVAMENTE UTILIZADA PARA TESTAR A QUALIDADE DOS MÉTODOS DE APRENDIZAGEM. UM DOS ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE REGRAS DE CLASSIFICAÇÃO MAIS PODEROSO É O REPEATED INCREMENTAL PRUNING TO PRODUCE ERROR REDUCTION (RIPPER), TAMBÉM CONHECIDO COMO JRIP. ESTE ESTUDO OBJETIVOU VERIFICAR A EFICÁCIA DO ALGORITMO JRIP COM A BASE DE DADOS “MONK’S PROBLEMS”. AS SIMULAÇÕES EVIDENCIARAM RESULTADOS FORTEMENTE SATISFATÓRIOS A PARTIR DO SUPPLIED TEST SET. OBSERVOU-SE QUE O MODELO COM PODA INCREMENTAL E TRÊS FOLDS APRESENTOU DADOS ADEQUADOS COM UM COEFICIENTE KAPPA DE 100 % E 0% DE ERROS, EVIDENCIADO NA MATRIZ DE CONFUSÃO. IDENTIFICOU-SE, AINDA, UMA PRECISÃO DE 100% DE ACERTOS NA SUA DIAGONAL PRINCIPAL, APRESENTANDO O MELHOR RESULTADO DE CLASSIFICAÇÃO. O ALGORITMO JRIP GEROU 6 REGRAS VÁLIDAS QUE CLASSIFICOU CORRETAMENTE TODAS AS 432 INSTÂNCIAS DO CONJUNTO DE TESTE. CONCLUI-SE QUE O MODELO JRIP FOI ADEQUADO E EFICIENTE NA CLASSIFICAÇÃO DOS RESULTADOS.