Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Mengukur Kepuasan Pembelajaran Hybrid Learning
DOI:
https://doi.org/10.54367/means.v6i2.1511Keywords:
Pembelajara, Hybrid Learning, Support Vector MachineAbstract
pembelajaran hybrid learnig di perguruan tinggi STMIK IKMI Cirebon mengukur tingkat kepuasan dengan mengkolaborasikan teori support vector machine. Penelitian ini dibagi menjadi 3 (tiga) tahapan. Tahap 1 (Satu) menentukan kriteria standar mutu pendidikan yang mengacu pada pedoman pendidikan. Kemudian membuat literatur review pustaka dan melakukan analisa data primer Tahap 2 (Dua) melakuan desain modelling dengan mengelolan data primer yang mengacu pada standar pendidikan jarak jauh dan preprocessing guna meminimalisir noise pada data primer kemudian memodelkan Support Vector Machine dengan PSO Tahap 3 (Tiga) Analysis and Result membahas hasil penentuan kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran hybrid learning. hasil akurasi tidak puas ternyata true tidak puas sebanyak 236 data, hasil akurasi tidak puas ternyata true puas sebanyak 10 data, hasil akurasi puas ternyata true tidak puas sebanyak 0 data, dan hasil prediksi puas dan ternyata true puas sebanyak 105 dataReferences
H. D. Surjono, Membangun Course E-Learning Berbasis Moodle. 2010.
H. Bibi, S. & Jati, “Efektivitas Model Blended Learning Terhadap Motivasi Dan Tingkat Pemahaman Mahasiswa Mata Kuliah Algoritma Dan Pemrograman,” J. Pendidik. Vokasi UNY. Vol 5 (1). 74-87, vol. 5, no. 1, pp. 74–87, 2015.
Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. 2007.
W. I. Lestari and E. D. Putra, “Efektivitas Pembelajaran Matematika Menggunakan Media Pemberian Tugas Google Form Di Masa Pandemi Covid-19 Terhadap Hasil Belajar Siswa,” Laplace J. Pendidik. Mat., vol. 3, no. 2, pp. 129–141, 2020, doi: 10.31537/laplace.v3i2.379.
D. A. Puspitorini, D. R. Indriyanti, T. A. Pribadi, and L. N. Hardiyanti, “Peningkatan Hasil Belajar Kognitif Melalui Pembelajaran Tpsw Berbasis Hybrid-Learning Materi Sistem Sirkulasi,” Bioma J. Ilm. Biol., vol. 9, no. 1, pp. 41–53, 2020, doi: 10.26877/bioma.v9i1.6033.
A. Banat and . M., “Kemandirian Belajar Mahasiswa Penjas Menggunakan Media Google Classroom Melalui Hybrid Learning Pada Pembelajaran Profesi Pendidikan Di Masa Pandemi Covid-19,” J. Teknol. Pendidik., vol. 13, no. 2, p. 119, 2020, doi: 10.24114/jtp.v13i2.20147.
H. C. S. Ningrum, “Perbandingan Metode Support Vector Machine (SVM) Linear, Radial Basis Function (RBF), dan Polinomial Kernel dalam Klasifikasi Bidang Studi Lanjut Pilihan Alumni UII,” Stat. UII, 2018.
A. Purmadi and M. S. Hadi, “Pengembangan Kelas Daring Dengan Penerapan Hybrid Learning Menggunakan Chamilo Pada Matakuliah Pendidikan Kewarganegaraan,” Edcomtech J. Kaji. Teknol. …, pp. 135–140, 2018.
S. A. P. Nilayani, “Survei Kepuasan Siswa Terhadap Proses Belajar Daring Selama Pandemi Covid-19,” J. Ilmu Pendidik., vol. 3, no. 3, pp. 453–462, 2020.
H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
