Fahmi Jabbar, - (2022) PREDIKSI PERFORMA AKADEMIK PESERTA DIDIK DALAM PEMBELAJARAN ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.
Abstract
Pada penelitian ini penulis mengusulkan penggunaan algoritma genetik untuk memprediksi performa akademik peserta didik dalam pembelajaran online. Dengan penggunaan algoritma genetik, model prediksi yang dihasilkan dapat menjadi lebih optimal dan memberikan informasi prediksi yang akurat mengenai performa akademik peserta didik sesuai dengan data kegiatannya dalam pembelajaran online. Informasi tersebut dapat digunakan oleh pengajar untuk menyusun strategi pembelajarannya kembali agar peserta didik dapat terhindar dari kegagalan dalam pembelajaran online. Penelitian ini dilaksanakan menggunakan sumber data performa akademik dari Kaggle dan dengan metodologi Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Tahapan-tahapan dari metodologi tersebut adalah bussiness understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Dengan menggunakan algoritma SVM sebagai base model dan di optimalisasi oleh algoritma genetik, hasil dari penelitian ini menghasilkan model prediksi dengan akurasi sebesar 89.5% dengan nilai hyperparameter C = 71 dan gamma = 0.325. Selain itu nilai f1-score pada masing-masing kelas yakni Low = 90.19%, Mid = 88.08%, dan High = 91.22% yang menandakan bahwa model tersebut memiliki performa yang cukup baik. Selain itu fitur yang paling berpengaruh terhadap prediksi dengan model tersebut adalah fitur ketidakhadiran (StudentAbsenceDays).
|
Text
S_TE_1801389_Title.pdf Download (317kB) | Preview |
|
|
Text
S_TE_1801389_Chapter1.pdf Download (79kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.upi.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
S_TE_1801389_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (266kB) | Request a copy |
|
|
Text
S_TE_1801389_Chapter3.pdf Download (503kB) | Preview |
|
|
Text
S_TE_1801389_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (610kB) | Request a copy |
|
|
Text
S_TE_1801389_Chapter5.pdf Download (67kB) | Preview |
|
|
Text
S_TE_1801389_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (5MB) | Request a copy |
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Additional Information: | Erik Haritman (ID Sinta 6003383): https://scholar.google.com/citations?user=C2jOH40AAAAJ&hl=en; Muhammad Adli Rizqulloh (ID Sinta 6745864): https://scholar.google.com/citations?hl=id&user=zj9jliMAAAAJ |
| Uncontrolled Keywords: | Pembelajaran Online, Prediksi Performa Akademik, Algorima Genetik |
| Subjects: | L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Fakultas Pendidikan Teknik dan Industri > Jurusan Pendidikan Teknik Elektro > Program Studi Pendidikan Teknik Elektro |
| Depositing User: | Fahmi Jabbar |
| Date Deposited: | 30 Aug 2022 07:35 |
| Last Modified: | 30 Aug 2022 07:35 |
| URI: | http://repository.upi.edu/id/eprint/76239 |
Actions (login required)
 |
View Item |