mplementasi Kombinasi Algoritme Self-Organizng Map dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Performa Belajar Siswa pada Media Pembelajaran Digital
| Main Author: | Divanadia Luckyana, Nabila |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193888/1/Nabila%20Divanadia%20Luckyana.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193888/ |
Daftar Isi:
- Performa belajar siswa saat ini dapat diukur dengan berbagai media dan berbagai cara. Salah satu contoh media pembelajaran yang dapat menyimpan data untuk mengukur perfoma siswa adalah Monsakun. Monsakun menyimpan kegiatan belajar siswa dalam bentuk log data yang dapat digunakan untuk melihat perbedaan performa siswa yang tentu saja berbeda-beda antara satu siswa dengan siswa yang lainnya. Perbedaan performa siswa tersebut menyebabkan dibutuhkannya sebuah tahapan yang berfungsi untuk menempatkan siswa kedalam kelompok yang sesuai. Pengelompokan dilakukan dengan kombinasi dari dua algoritme, yakni Self-Organizing Map dan Fuzzy C-Means. Berdasarkan hasil implementasi dan analisis yang telah dilakukan menggunakan 12 data assignment Monsakun, dihasilkanlah 2 kelompok siswa pada setiap assignment berdasarkan nilai silhouette coefficient tertinggi yang mencapai lebih dari 0.8. Berdasarkan hal tersebut dilakukan pengujian yang membuktikan bahwa kombinasi algoritme ini berhasil lebih baik dibandingkan dengan algoritme Self-Organizing Map konvensional, dimana kualitas cluster ditentukan dengan menggunakan metode Silhouette Coefficient menunjukkan hasil yang lebih baik untuk kombinasi algoritme ini, yakni 0.6081 pada SOM-FCM dan 0.2934 pada SOM konvensional. Pada penelitian ini juga telah dilakukan analisis terhadap hasil dari pengelompokan siswa yang terbentuk disetiap assignment untuk mengetahui karakteristik masing-masing kelompok.