Implementasi algoritma k-means berbasis android untuk clustering tingkat pemahaman mahasiswa

INDONESIA:

Penggunaan smartphone akhir-akhir ini sangat banyak diminati oleh seluruh kalangan, tak terkecuali mahasiswa. Maraknya pembelajaran online berbasis LMS (Learning Management System) menuntut mahasiswa untuk menggunakan mobile learning. . Hasil penelitian yang dirilis oleh Pearson Learning Company pada bulan April 2013 lalu membuktikan 92% mahasiswa meyakini bahwa smartphone akan merubah gaya belajar di masa depan. Studi yang dilakukan oleh perusahaan Harris Interactive ini juga membuktikan 90% mahasiswa tersebut meyakini smartphone dapat membuat kegiatan pembelajaran jadi lebih menyenangkan. Mayoritas sebesar 69% mahasiswa mengharapkan dapat menggunakan smartphone di dalam kelas. Tetapi banyak dari LMS tidak menyertakan evaluasi dan pengelompokan untuk setiap siswanya berdasarkan beberapa nilai yang sudah diperoleh, sehingga mentor/guru belum bisa melihat rekomendasi, mahasiswa mana yang harus memerlukan perhatian khusus terhadap tingkat pemahaman yang diperolehnya. Dalam penelitian ini diusulkan metode K-Means Clustering untuk mengatasi masalah pengelompokan terhadap tingkat pemahaman mahasiswa. Dengan data sebanyak 133 mahasiswa yang diperoleh dari pengerjaan di LMS moodle disimpulkan bahwa, cluster terbaik setelah dilakukan uji coba sebanyak 9 kali pembentukan cluster adalah cluster dengan K=3, dengan nilai validasi cluster dihitung menggunakan Davies-Bouldin Indeks bernilai 1.074699145 dan silhouette coefficient bernilai 0.7.

ENGLISH:

Smartphone usage lately is very much in demand by all circles, no exception students. The Learning Management System (LMS)-based online learning requires students to use mobile learning. . The results of the research released by Pearson Learning Company in April 2013 then proven 92% of students believe that smartphones will change the learning style in the future. This study by Harris Interactive company also proved that 90% of students believe that smartphones can make learning activities more enjoyable. The majority of 69% of students expect to use smartphones in the classroom. But many of the LMS do not include evaluation and grouping for each student based on some of the values already obtained, so the mentor/teacher has not been able to see the recommendation, which student should require special attention to the level of understanding obtained. In this study proposed the method K-Means Clustering to address the problem of grouping against the level of student understanding. With a total of 133 data students obtained from the work in the LMS Moodle concluded that, the best cluster after a trial as much as 9 times the establishment of a cluster is a cluster with K = 3, with cluster validation values calculated using Davies-Bouldin indices worth 1.074699145 and silhouette coefficient worth 0.7.

ARABIC:

طلب استخدام الهواتف الذكية في هذه الأيام على كل الإنسان، كما الطلاب. من خلال تعليم عبر الإنترنت، يطالب الطلاب لاستخدام التعلم المتنقل. . وفقا على نتائج البحث عند شركة بيرسون في أبريل 2013 هي 92% من الطلاب يعتقدون أن الهواتف الذكية تغير أسلوب التعليم في المستقبل. أكدت أيضا الدراسة من عند هاريس التفاعلية الشركة أن 90% من الطلاب يعتقدون أن الهواتف تجعل أنشطة التعليم ممتعة. أعظم 69 في المائة من الطلاب استخدام الهواتف الذكية في داخل الفصل. ولكن، أعظم نظام إدارة التعليم لا تشمل التقييم وتجميع لكل طالب بناء على بعض القيمة التي حصلتها الطلاب ، فلذلك المرشد/المعلم لم يكن رؤية الاقتراحة أين طالب التي تتطلب اهتماما خاصا على مستوى المفاهم التي حصلتها الطلاب. في هذا البحث اقترحت الباحثة طريقة K-تعني التجميع لمعالجة مشكلة التجميع على مستوى مفاهم الطلاب. من خلال البيانات 133 الطلاب التي حصلت من عمل نظام إدارة التعلم خلص أن أفضل العنقودية بعد تجريبات 9 مرات إنشاء النجميع هي K= 3 ، مع صحة قيمة التجميع محسوبة باستخدام مؤشر ديفيز بوندين قيماتها 1.074699145 و من خلال معامل الظلية قيماتها 0.7.