Putra, Aditya Cahyadi (2020) Komparasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Classification and Regression Trees (CART) untuk klasifikasi tingkat pengetahuan pengguna e-learning adaptif / Aditya Cahyadi Putra. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
RINGKASAN Putra Aditya Cahyadi. 2019.KomparasiAlgoritmaK-Nearest Neighbor (KNN) dan Classification and Regression Trees (CART)untukKlasifikasiTingkat PengetahuanPengguna E-Learning Adaptif.Skripsi. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Harits Ar Rosyid S.T. M.T. Ph.D. (II) Utomo Pujianto S.Kom. M.Kom. Kata kunci KNN CART Klasifikasi Machine Learning E-Learning Adaptif. Gaya belajarseseorang yang merujuk pada cara belajar yang disukai merupakandasarpengembangansisteme-learningadaptif. Denganmengetahuigayabelajar yang spesifik sistemdapatmemberikanrekomendasi dan menawarkanintruksikepadaseseorangbagaimanamengoptimalkan proses belajar. Selainitusisteme-learningadaptifdapatmengatasikekurangan pada metodedeteksikonvensional yang menggunakankuesioner. Gaya belajar yang tepatsangatdibutuhkan karenadapatmenunjang pencapaian tingkatpengetahuanseseorangdalambelajar. Tujuandaripenelitianiniadalahmembandingkanmetodedata mining yang efektifuntukmengklasifikasikantingkatpengetahuanpenggunae-learningadaptifdenganalgoritmaK-Nearest Neighbor (KNN) dan Classification and Regression Trees (CART). Algoritma KNN termasukalgoritmasupervised learning yang didasarkandenganmencarikedekatanatributpenelitian dan mengklasifikasikanberdasarsuaraterbanyakdaritetangga yang ditemukan. Algoritma CART termasukalgoritmadari Teknik pohonkeputusan yang menggambarkanstatistic nonparametrikdariatributpenelitian. Atribut yang digunakanadalahwaktubelajar jumlahpengulangan hasilujian dan tingkatpengetahuan. Atributtersebutdiambildariuser modelling yang menggunakansistempembelajaranberbasisAdaptive Educational Intelegent Hypermedia System (AEIHS). Hasildaripenelitianinidiharapkandapatmenjadipanduanuntukmengembangkan Pendidikan berbasis AEIHS ataue-learningadaptif.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 02 Jan 2020 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2020 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/99043 |
Actions (login required)
 |
View Item |