Prediksi hasil belajar mahasiswa pada PBL menggunakan algoritma Decision Tree untuk evaluasi pembelajaran

Desi Irfan; Putri  Ramadani; Atika Sdaariah  Nasution; Irwansyah Irwansyah; Joeanda Bagus  Ramadan

doi:10.55338/jumin.v6i1.6085

Authors

Desi Irfan, Institut Teknologi dan Kesehatan Ika Bina, Indonesia
Putri Ramadani, Institut Teknologi dan Kesehatan Ika Bina, Indonesia
Atika Sdaariah Nasution, Institut Teknologi dan Kesehatan Ika Bina, Indonesia
Irwansyah Irwansyah, Institut Teknologi dan Kesehatan Ika Bina, Indonesia
Joeanda Bagus Ramadan, Institut Teknologi dan Kesehatan Ika Bina, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.55338/jumin.v6i1.6085

Keywords:

Decision Tree, Prediksi Hasil Belajar, Akurasi Model, Regularisasi

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi hasil belajar mahasiswa yang mengikuti pembelajaran berbasis masalah (Problem-Based Learning/PBL) menggunakan algoritma Decision Tree. Model ini dikembangkan dengan memanfaatkan data yang mencakup variabel-variabel seperti Nilai Tugas, Nilai Ujian, Tingkat Partisipasi, dan Waktu Belajar. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 150 data mahasiswa yang dibagi menjadi 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data uji. Hasil pelatihan model menunjukkan akurasi pelatihan rata-rata sebesar 91%, yang mengindikasikan kemampuan model dalam mempelajari pola-pola dalam data dengan sangat baik. Sementara itu, akurasi pengujian rata-rata sebesar 85.1% menunjukkan bahwa model dapat memprediksi hasil belajar mahasiswa pada data yang belum terlihat sebelumnya dengan ketepatan yang memadai. Meskipun terdapat sedikit perbedaan antara akurasi pelatihan dan pengujian yang mengindikasikan adanya overfitting, model ini tetap efektif dalam mengklasifikasikan hasil belajar mahasiswa. Penelitian ini juga menyarankan penggunaan teknik hyperparameter tuning dan regularisasi untuk meningkatkan performa model, khususnya dalam mengurangi overfitting dan meningkatkan akurasi pada data uji. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Decision Tree dapat menjadi alat yang efektif dalam memprediksi hasil belajar mahasiswa dan dapat digunakan untuk memperbaiki strategi pembelajaran berbasis PBL di masa depan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Afrisawati and S. Sahren, “ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN METODE MOORA DAN WASPAS PEMILIHAN BIBIT SAPI POTONG TERBAIK,” JURTEKSI J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 6, no. 3, pp. 269–276, Aug. 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.827.

P. A. M. Z. R.W.P.P.Zer and I. Gunawan, “Penerapan Data Mining Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Berlangganan WiFi Indihome,” J. Media Inform., vol. 3, no. 2, pp. 112–118, Jun. 2022, doi: 10.55338/jumin.v3i2.488.

Z. A. Tarigan and J. R. Sagala, “Peramalan (Forecasting) Jumlah Kunjungan Pasien Di Klinik Kasih Ibu Menggunakan Metode Weight Moving Average,” vol. 3, 2021.

Y. Aziz, H. Hasdiana, and N. Nurjamiyah, “ANALISIS ASOSIASI RULE MINING DALAM REKOMENDASI SPAREPART PADA BENGKEL SERVICE 227 MENGGUNAKAN ALGORTIMA CT-PRO,” J. Media Inform., vol. 4, no. 1, pp. 31–39, Nov. 2022, doi: 10.55338/jumin.v4i1.403.

K. M. Sukiakhy, C. V. Rajiatul Jummi, and A. Rini Utami, “Implementasi Metode SAW Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Cindyani Tiwi Lestari,” SIMKOM, vol. 7, no. 1, pp. 13–22, Jan. 2022, doi: 10.51717/simkom.v7i1.62.

R. Dea Mustika, A. Zakir, and A. Rizmi, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING JUDUL SKRIPSI UNIVERSITAS HARAPAN MEDAN,” J. Media Inform., vol. 4, no. 1, pp. 40–47, Nov. 2022, doi: 10.55338/jumin.v4i1.405.

A. Sarah, Y. F. Siahaan, and A. Zakir, “ANIMASI EDUKASI BAHAYA KEKERASAN TERHADAP PEREMPUAN DAN ANAK,” J. Media Inform., vol. 4, no. 1, pp. 23–30, Nov. 2022, doi: 10.55338/jumin.v4i1.402.

E. Puspita Dani, “Investigating The Fifth Semester Students Ability of Stmik Pelita Nusantara In Toefl,” J. Media Inform., vol. 2, no. 2, pp. 45–50, Jun. 2021, doi: 10.55338/jumin.v2i2.696.

S. Hulu and F. Zalukhu, “Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Alat Kesehatan Pada Rumah Sakit Estomihi Dengan Menggunakan Metode Grey Absolute Decision Analysis (GADA) (Studi Kasus :Rumah Sakit Estomihi),” J. Media Inform., vol. 3, no. 2, pp. 99–103, Jun. 2022, doi: 10.55338/jumin.v3i2.278.

K. Sitompul, M. Jannah, A. A. Nababan, and J. Hamunangan, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Siswa Teladan Menggunakan Metode AHP Pada SMA Harapan Bangsa Tanjung Morawa,” vol. 6, 2023.