Kelompok 5 

- Amelia Winursetia(17119138) 

- Annas Fitria Rahmadi(10119890) 

- Deryl Alfajri Angkuna(11119664) 

- Dea Aditya Ramadhan(11119599) 

- Rio Derado(15119594)

Tugas 1 Data Mining

Judul jurnal yang saya ambil untuk tugas ini berjudul “Penggunaan Data Mining dalam Kegiatan Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer”

 

1.      Data yang digunakan :

Dataset yang digunakan tersebut merupakan gabungan dari beberapa data yang diperoleh saat siswa berinteraksi dengan sistem pembelajaran.

 

Dimensi :

a.       Atribut yang ada pada dataset

b.      Atribut nomor soal yang dikerjakan

c.       Atribut jenis kesalahan pengerjaan soal

d.      Atribut nomor aturan / konsep yang dipakai dalam soal

e.       Atribut banyaknya usaha siswa mencoba menjawab soal

f.        Atribut tingkat pencapaian dalam pengerjaan soal

g.      Atribut nilai yang diperoleh

2.    Preprocessing yang digunakan :

 Clustering

 Teknik clustering bekerja dengan mencari kemiripan di antara objek dengan memperhatikan karakteristik objek, sekelompok objek yang mirip akan termasuk ke dalam satu cluster. Teknik yang dapat digunakan untuk melakukan clustering antara lain algoritma k-means atau algoritma kmedoids. Clustering dapat diterapkan untuk mengenali karakteristik siswa yang mengalami kesulitan belajar. Misalnya kita ingin menganalisis siswa yang sudah mencoba mengerjakan latihan, namun tidak dapat menyelesaikannya sampai tuntas. Dalam hal ini, data yang dapat digunakan adalah jumlah kesalahan yang dilakukan seorang siswa dalam mengerjakan suatu soal.

 

Decision tree

 Teknik classification bekerja dengan mengelompokkan data berdasarkan data training dan nilai atribut klasifikasi. Aturan pengelompokan tersebut akan digunakan untuk klasifikasi data baru ke dalam kelompok yang ada. Classification dapat direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan (decision tree). Setiap node dalam pohon keputusan menyatakan suatu tes terhadap atribut dataset, sedangkan setiap cabang menyatakan hasil dari tes tersebut. Pohon keputusan yang terbentuk dapat diterjemahkan menjadi sekumpulan aturan dalam bentuk IF condition THEN outcome.

 

 

3.      Task Mining yang dilakukan

Algoritma association rule (AR) digunakan untuk menemukan hubungan antar nilai tertentu dari

atribut nominal dalam suatu dataset. Aturan yang dihasilkan dapat ditulis dalam bentuk “if-then” dengan mempertimbangkan besaran support dan confidence untuk menilai reliabilitas aturan.

 

3.    Hasil yang diperoleh

Dengan demikian, siswa-siswa dengan frekuensi dan jenis kesalahan yang hampir sama (mirip), dapat dikelompokkan dalam satu cluster yang sama. Sebagai contoh, bila n < m, cluster 1 adalah kelompok siswa yang frekuensi kesalahannya lebih kecil dari n, cluster 2 adalah kelompok siswa dengan frekuensi kesalahan di antara n sampai dengan m, dan cluster 3 adalah kelompok siswa dengan frekuensi kesalahan lebih besar dari m.

 Tools yang digunakan

a.       Algoritma Knowledge Discovery in Databases (KDD).

b.      Algoritma association rule (AR).

c.       Penggunaan classification

d.      Algoritma k-means atau Algoritma kmedoids

 

Pustaka jurnal

Diky Firdaus (2019). Penggunaan Data Mining dalam Kegiatan Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer. Jurnal Format Volume 6 Nomor 2 Tahun 2017 :: ISSN : 2089 -5615. https://www.neliti.com/id/publications/224659/penggunaan-data-mining-dalam-kegiatan-sistem-pembelajaran-berbantuan-komputer diakses 13 Maret 2022