Skripsi/Tugas Akhir

Penerapan Data Mining pada E-Learning untuk Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Menggunakan Algoritma LVQ

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Proses pembelajaran telah menggunakan platform Learning Management System (LMS) yang menawarkan berbagai jenis pelaporan dalam proses belajar mengajar, namun akan sulit bagi dosen dalam menggali informasi dengan data yang begitu banyak. Karena Learning Management System yang tersedia juga tidak memungkinkan dosen maupun program studi dapat mengambil seluruh data yang tersedia. Pengamatan terhadap proses belajar mahasiswa dari database Learning Management System dapat dijadikan data analisa proses pembelajaran mahasiswa. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat melakukan proses evaluasi proses belajar mengajar yang efektif dengan menggunakan metode data analisis. Metode Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan bentuk algoritma dengan metode pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Algoritma LVQ pada proses pembelajaran umumnya melalui proses klasifikasi dataset. Hasil penelitian ini berhasil mengambil data nilai semester dari SIAKA dan menerima input data mahasiswa berupa hasil dari proses pembelajaran di elearning kemudian di analisa dengan metode Learning Vector Quantization berhasil menentukan level pemahaman mahasiswa terhadap materi perkuliahan.
Kata Kunci: Learning Vector Quantization, E-Learning, Data Mahasiswa

ABSTRACT
The learning process has used the Learning Management System (LMS) platform which offers various types of reporting in the teaching and learning process, but it will be difficult for lecturers to dig up information with so much data. Because the available Learning Management System also does not allow lecturers or study programs to retrieve all available data. Observations on student learning processes from the Learning Management System database can be used as data for analyzing student learning processes. For this reason, a system is needed that can carry out an effective teaching and learning process evaluation process using data analysis methods. The Learning Vector Quantization (LVQ) method is a form of algorithm with learning methods in a supervised competitive layer. The LVQ algorithm in the learning process generally goes through a dataset classification process. The results of this study succeeded in taking semester value data from SIAKA and receiving student data input in the form of the results of the learning process in e-learning then analyzed using the Learning Vector Quantization method, which succeeded in determining the level of student understanding of the lecture material.
Keywords: Learning Vector Quantization, E-Learning, Student Data

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 22-45 PRA p - 0154SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2022

Deskripsi Fisik

x + 49 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 22-45

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Januari 2022

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Data Mining
Learning Management System
Learning Vector Quantization

Lampiran File