Text
Identifikasi Pola Prilaku Belajar Mahasiswa Pada Platform Learning Management System Dengan Algoritma K-Means
Penelitian yang bertujuan untuk menjelaskan perilaku mahasiswa dalam mengakses platform pembelajaran kalam.umi.ac.id dan dampaknya terhadap hasil belajar mahasiswa. Penelitian ini menganalisis data yang diperoleh dari akses mahasiswa ke platform ini selama 12 pertemua dalam satu semester untuk mata kuliah ilmu dakwah yang diampuh oleh dosen Surani. Data mencakup waktu akses mahasiswa, frekuensi akses, serta hasil belajar berupa nilai tugas, Ujian Tengah Semester (UTS), dan Ujian Akhir Semester (UAS).Melalui metode pengolahan data, analisis korelasi,
dan optimasi klaster, penelitian ini menemukan adanya hubungan positif antara waktu akses, UTS, UAS, dan tugas dengan nilai akhir mahasiswa. Semakin tinggi variabel-variabel tersebut, semakin tinggi pula nilai akhir yang diperoleh mahasiswa. Namun, hubungan ini tidak selalu konsisten di antara variabel-variabel yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal dengan melihat titik di mana penurunan varians menjadi kurang signifikan. Selain itu, Sum of Square Error (SSE) dianalisis untuk memahami perubahan yang tajam diikuti oleh penurunan bertahap pada nilai K hingga mencapai stabilitas. Hasil clustering menggunakan algoritma K-Means menunjukkan adanya tiga klaster mahasiswa berdasarkan perilaku belajar mereka. Klaster 0 adalah yang terbesar, terdiri dari 176 siswa. Klaster 1 memiliki 57 siswa, dan klaster 2 adalah yang terkecil dengan 17 siswa Klaster-klaster ini memberikan wawasan tentang pola belajar mahasiswa yang bervariasi, termasuk variasi nilai akhir dan frekuensi akses. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar untuk menyusun strategi pembelajaran yang lebih efektif dan personalized bagi mahasiswa.
| T250038 | TESIS - 2024 RID i | Perpustakaan Universitas Handayani Makassar | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain