ANALISIS GAYA BELAJAR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR

Main Author: KENNEDY, DANY SATRIYA
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2014
Subjects:
Online Access: http://eprints.umm.ac.id/27638/1/jiptummpp-gdl-danysatriy-35242-2-babi.pdf
http://eprints.umm.ac.id/27638/2/jiptummpp-gdl-danysatriy-35242-1-pendahul-n.pdf
http://eprints.umm.ac.id/27638/
Daftar Isi:
  • Gaya belajar adalah cara atau kebiasaan yang dilakukan individu dalam menyerap, memproses, dan mengelola informasi. Gaya belajar merupakan faktor penting yang menunjang bagi tercapainya tujuan pembelajaran. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi untuk menganalisis gaya belajar sehingga dapat diketahui gaya belajar dan cara belajar yang tepat untuk individu tersebut. Metode yang digunakan adalah membandingkan training data set dengan data uji yang kemudian diolah menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour dalam proses data mining untuk menganalisis gaya belajar. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi analisis gaya belajar berdasarkan pernyataan-pernyataan yang berisi parameter gaya belajar yang sudah ditentukan yang dapat menentukan gaya belajar yang tepat dengan akurasi 88%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma K-Nearest Neighbour dapat diimplementasikan dalam kasus ini dengan akurasi yang paling optimal sebesar 88% yaitu pada K = 6. Error banyak terjadi pada parameter yang merupakan kombinasi, dan error terbesar yaitu pada parameter kombinasi visual, auditori dan kinestetik. Kata Kunci : Gaya Belajar, Data Mining, K-Nearest Neighbour, KNN