Skripsi

Klasifikasi tingkat kesulitan soal ujian melalui pelaksanaan secara hybrid dengan menggunakan perbandingan algoritma logistic regression dan decision tree di Universitas Negeri Malang / Adib Raushanfikr Raharjo

Abstrak
Penelitian ini menitikberatkan pada tingkat kesulitan soal ujian dan dampaknya pada kinerja akademik siswa serta keadilan dan keberhasilan pendidikan. Tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan tingkat kesulitan soal ujian menggunakan algoritma Logistic Regression dan Decision Tree serta menguji atribut lain yang memengaruhi tingkat kesulitan soal. Logistic Regression dan Decision Tree digunakan sebagai metode dalam penelitian ini. Logistic Regression digunakan untuk membangun model hubungan antara variabel prediktor independen dan variabel dependen biner sementara Decision Tree digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan menggambarkan partisi rekursif dari ruang instance. Hasil dari confusion matrix menunjukkan bahwa skenario terbaik adalah menggunakan algoritma Decision Tree dengan atribut hasil clustering difficulty index dan mean dengan akurasi presisi recall dan F1-score tertinggi. Sedangkan skenario dengan hasil confusion matrix terendah adalah menggunakan algoritma Logistic Regression dengan atribut hasil clustering difficulty index.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2023.

Deskripsi Fisik

xvi, 43 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

4574/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER - LOGISTIC REGRESSION
2. ALGORITMA KOMPUTER - DECISION TREE
3. COMPUTER ALGORITHM - LOGISTIC REGRESSION

Pembimbing

1. Utomo Pujianto, S.Kom, M.Kom; 2. Muhammad Jauharul Fuady, S.T., M.T.

Lampiran Berkas