Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps
Digitalisasi proses pembelajaran memungkinkan untuk dihasilkannya rekaman terhadap setiap aktivitas siswa selama belajar. Rekaman yang dihasilkan tersebut dapat digunakan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan pola dari proses belajar yang dilakukan. Hasil pengelompokkan yang peroleh dapat digunakan...
| Main Authors: | , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2022-02-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5579 |
| _version_ | 1797194627081568256 |
|---|---|
| author | Onky Prasetyo Ahmad Afif Supianto Syaiful Anam Hilman Ferdinandus Pardede Vicky Zilvan R. Budiarianto Suryo Kusumo |
| author_facet | Onky Prasetyo Ahmad Afif Supianto Syaiful Anam Hilman Ferdinandus Pardede Vicky Zilvan R. Budiarianto Suryo Kusumo |
| author_sort | Onky Prasetyo |
| collection | DOAJ |
| description | Digitalisasi proses pembelajaran memungkinkan untuk dihasilkannya rekaman terhadap setiap aktivitas siswa selama belajar. Rekaman yang dihasilkan tersebut dapat digunakan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan pola dari proses belajar yang dilakukan. Hasil pengelompokkan yang peroleh dapat digunakan untuk melakukan penyesuaian komponen pembelajaran ataupun metode pembelajaran bagi siswa. Salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan adalah Self-Organizing Maps (SOM), SOM merupakan metode jaringan syaraf tiruan dengan tujuan untuk mempertahankan topologi data ketika data input multidimensi diubah menjadi data output dengan dimensi yang lebih rendah. Neuron SOM pada dimensi input diperbaharui sepanjang proses pelatihan, sedangkan neuron pada dimensi output tidak mendapatkan pembaruan sama sekali, hal ini menyebabkan struktur neuron yang digunakan pada tahapan inisialisasi akan tetap sama hingga akhir proses pengelompokan. Pada penelitian ini menggunakan metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps (AMSOM) yang menggunakan struktur neuron lebih fleksibel, dengan dimungkinkannya terjadi perpindahan, penambahan dan penghapusan dari neuron menggunakan data 12 assignments dari media pembelajaran MONSAKUN. Hasil penelitian menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara nilai quantization error dan nilai topographic error dari algoritme AMSOM dengan algoritme SOM. Metode AMSOM menghasilkan rata-rata nilai quantization error 27 kali lebih kecil dan rata-rata nilai topographic error 54 kali lebih kecil dibandingkan dengan metode SOM.
Abstract
The digitization of the learning process makes it possible to produce recordings of each student's activity during learning. The resulting record can be used to group students based on the pattern of the learning process. The grouping results can be used to make adjustments to the learning components or learning methods for students. One of the most frequently used clustering methods is Self-Organizing Maps (SOM), SOM is a neural network method to maintain data topology when multidimensional input data is converted into output data with lower dimensions. The SOM neurons in the input dimension are updated throughout the training process, while the neurons in the output dimension do not get updated at all, this causes the neuron structure used in the initialization stage to remain the same until the end of the grouping process. In this study, the Adaptive Moving Self-Organizing Maps (AMSOM) method uses a more flexible neuron structure, allowing for the transfer, addition and deletion of neurons using 12 assignments of data from MONSAKUN learning media. The results showed that there was a statistically significant difference between the quantization error and the topographic error of the AMSOM algorithm and the SOM algorithm. The AMSOM method produces an average quantization error 27 times smaller and an average topographic error 54 times smaller than the SOM method.
|
| first_indexed | 2024-04-24T05:59:17Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-e205c71156cc4cd2b07b408ea4e0c30f |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-24T05:59:17Z |
| publishDate | 2022-02-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj.art-e205c71156cc4cd2b07b408ea4e0c30f2024-04-23T08:47:14ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792022-02-019110.25126/jtiik.2022915579861Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing MapsOnky Prasetyo0Ahmad Afif Supianto1Syaiful Anam2Hilman Ferdinandus Pardede3Vicky Zilvan4R. Budiarianto Suryo Kusumo5Universitas Brawijaya, MalangUniversitas Brawijaya, Malang Pusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Jakarta PusatUniversitas Brawijaya, MalangPusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Jakarta PusatPusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Jakarta PusatPusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Jakarta PusatDigitalisasi proses pembelajaran memungkinkan untuk dihasilkannya rekaman terhadap setiap aktivitas siswa selama belajar. Rekaman yang dihasilkan tersebut dapat digunakan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan pola dari proses belajar yang dilakukan. Hasil pengelompokkan yang peroleh dapat digunakan untuk melakukan penyesuaian komponen pembelajaran ataupun metode pembelajaran bagi siswa. Salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan adalah Self-Organizing Maps (SOM), SOM merupakan metode jaringan syaraf tiruan dengan tujuan untuk mempertahankan topologi data ketika data input multidimensi diubah menjadi data output dengan dimensi yang lebih rendah. Neuron SOM pada dimensi input diperbaharui sepanjang proses pelatihan, sedangkan neuron pada dimensi output tidak mendapatkan pembaruan sama sekali, hal ini menyebabkan struktur neuron yang digunakan pada tahapan inisialisasi akan tetap sama hingga akhir proses pengelompokan. Pada penelitian ini menggunakan metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps (AMSOM) yang menggunakan struktur neuron lebih fleksibel, dengan dimungkinkannya terjadi perpindahan, penambahan dan penghapusan dari neuron menggunakan data 12 assignments dari media pembelajaran MONSAKUN. Hasil penelitian menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara nilai quantization error dan nilai topographic error dari algoritme AMSOM dengan algoritme SOM. Metode AMSOM menghasilkan rata-rata nilai quantization error 27 kali lebih kecil dan rata-rata nilai topographic error 54 kali lebih kecil dibandingkan dengan metode SOM. Abstract The digitization of the learning process makes it possible to produce recordings of each student's activity during learning. The resulting record can be used to group students based on the pattern of the learning process. The grouping results can be used to make adjustments to the learning components or learning methods for students. One of the most frequently used clustering methods is Self-Organizing Maps (SOM), SOM is a neural network method to maintain data topology when multidimensional input data is converted into output data with lower dimensions. The SOM neurons in the input dimension are updated throughout the training process, while the neurons in the output dimension do not get updated at all, this causes the neuron structure used in the initialization stage to remain the same until the end of the grouping process. In this study, the Adaptive Moving Self-Organizing Maps (AMSOM) method uses a more flexible neuron structure, allowing for the transfer, addition and deletion of neurons using 12 assignments of data from MONSAKUN learning media. The results showed that there was a statistically significant difference between the quantization error and the topographic error of the AMSOM algorithm and the SOM algorithm. The AMSOM method produces an average quantization error 27 times smaller and an average topographic error 54 times smaller than the SOM method. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5579 |
| spellingShingle | Onky Prasetyo Ahmad Afif Supianto Syaiful Anam Hilman Ferdinandus Pardede Vicky Zilvan R. Budiarianto Suryo Kusumo Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps |
| title_full | Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps |
| title_fullStr | Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps |
| title_full_unstemmed | Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps |
| title_short | Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps |
| title_sort | peningkatan performa pengelompokan siswa berdasarkan aktivitas belajar pada media pembelajaran digital menggunakan metode adaptive moving self organizing maps |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5579 |
| work_keys_str_mv | AT onkyprasetyo peningkatanperformapengelompokansiswaberdasarkanaktivitasbelajarpadamediapembelajarandigitalmenggunakanmetodeadaptivemovingselforganizingmaps AT ahmadafifsupianto peningkatanperformapengelompokansiswaberdasarkanaktivitasbelajarpadamediapembelajarandigitalmenggunakanmetodeadaptivemovingselforganizingmaps AT syaifulanam peningkatanperformapengelompokansiswaberdasarkanaktivitasbelajarpadamediapembelajarandigitalmenggunakanmetodeadaptivemovingselforganizingmaps AT hilmanferdinanduspardede peningkatanperformapengelompokansiswaberdasarkanaktivitasbelajarpadamediapembelajarandigitalmenggunakanmetodeadaptivemovingselforganizingmaps AT vickyzilvan peningkatanperformapengelompokansiswaberdasarkanaktivitasbelajarpadamediapembelajarandigitalmenggunakanmetodeadaptivemovingselforganizingmaps AT rbudiariantosuryokusumo peningkatanperformapengelompokansiswaberdasarkanaktivitasbelajarpadamediapembelajarandigitalmenggunakanmetodeadaptivemovingselforganizingmaps |