Penelitian ini mengembangkan toolkit data mining interaktif berbasis Streamlit untuk memudahkan implementasi machine learning bagi mahasiswa dan pemula. Aplikasi ini mengintegrasikan tujuh algoritma utama (Linear/Logistic Regression, Naïve Bayes, SVM, KNN, Decision Tree, dan K-Means) dengan fitur pra-pemrosesan otomatis dan visualisasi dinamis. Pengujian menunjukkan performa memadai (R²=0.7049 untuk Regresi Linear, akurasi SVM=95.2%, skor siluet K-Means=0.55), meski memiliki keterbatasan dalam pemrosesan data besar (>100MB) dan pola non-linear. Toolkit ini berhasil menyediakan platform yang mudah digunakan untuk eksplorasi data, pembuatan prototipe model, dan tujuan edukasi melalui antarmuka intuitif dan generasi laporan PDF. Pengembangan selanjutnya perlu menyertakan fitur AutoML dan dukungan big data untuk meningkatkan kemampuan analitis. Proyek ini membuktikan potensi solusi low-code dalam mendemokratisasi pendidikan data science sambil menjaga ketelitian metodologis dalam penerapan machine learning.