Implementasi Kombinasi Algoritme Self-Organizng Map dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Performa Belajar Siswa pada Media Pembelajaran Digital

Divanadia Luckyana, Nabila (2020) Implementasi Kombinasi Algoritme Self-Organizng Map dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Performa Belajar Siswa pada Media Pembelajaran Digital. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

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.

English Abstract

Nowadays, student learning performance can be measured in various media and various ways. Monsakun is an example of learning media that can store data to measure student performance. Monsakun stores student learning activities in a data log that can be used to see differences in student performance between one student and another student. The difference in student performance causes the need for a stage that serves to place students into the appropriate group. Grouping is done by a combination of two algorithms, namely Self-Organizing Map and Fuzzy C-Means. Based on the results of the implementation and analysis that has been carried out using 12 Monsakun assignment data, 2 groups of students are generated in each assignment based on the highest silhouette coefficient value which reaches more than 0.8. Based on that test, it is proven that the combination of this algorithm works better than the conventional Self-Organizing Map algorithm, where the quality of the cluster is determined using the Silhouette Coefficient method, showing better results for the combination of this algorithm, namely 0.6081 on SOM-FCM and 0.2934 on conventional SOM. In this study, an analysis of the results of the grouping of students formed in each assignment was carried out to determine the characteristics of each group.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520150267
Uncontrolled Keywords:	clustering, performa belajar siswa, media pembelajaran, Self- Organizing Map, Fuzzy C-Means, SOM-FCM.,clustering, student learning performance, learning media, Self- Organizing Map, Fuzzy C-Means, SOM-FCM.
Subjects:	600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with username nova
Date Deposited:	05 Sep 2022 02:15
Last Modified:	05 Sep 2022 02:15
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193920

Text (DALAM MASA EMBARGO) Nabila Divanadia Luckyana SDH.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (15MB)

Actions (login required)

View Item