Klasifikasi Soal Berdasarkan Kategori Topik Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Dan Algoritma C4. 5
LA Muhaimin, ON Pratiwi… - eProceedings …, 2023 - … .telkomuniversity.ac.id
LA Muhaimin, ON Pratiwi, RY Fa'rifah
eProceedings of Engineering, 2023•… .telkomuniversity.ac.idKlasifikasi dilakukan untuk mengelompokkan sekumpulan data ke dalam kelas-kelas yang
telah ditentukan terlebih dahulu berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimiliki.
Klasifikasi soal berdasarkan topik membantu para siswa dan pengajar dalam mengambil
keputusan untuk menentukan soal berdasarkan kategori topiknya. Pada penelitian ini,
peneliti bermaksud untuk membuat suatu model klasifikasi soal Biologi kelas 11 SMA yang
dikelompokkan menjadi sembilan kategori topik yaitu Sel, Jaringan Tumbuhan dan Hewan …
telah ditentukan terlebih dahulu berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimiliki.
Klasifikasi soal berdasarkan topik membantu para siswa dan pengajar dalam mengambil
keputusan untuk menentukan soal berdasarkan kategori topiknya. Pada penelitian ini,
peneliti bermaksud untuk membuat suatu model klasifikasi soal Biologi kelas 11 SMA yang
dikelompokkan menjadi sembilan kategori topik yaitu Sel, Jaringan Tumbuhan dan Hewan …
Abstract
Klasifikasi dilakukan untuk mengelompokkan sekumpulan data ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan terlebih dahulu berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimiliki. Klasifikasi soal berdasarkan topik membantu para siswa dan pengajar dalam mengambil keputusan untuk menentukan soal berdasarkan kategori topiknya. Pada penelitian ini, peneliti bermaksud untuk membuat suatu model klasifikasi soal Biologi kelas 11 SMA yang dikelompokkan menjadi sembilan kategori topik yaitu Sel, Jaringan Tumbuhan dan Hewan, Sistem Gerak Manusia, Sistem Peredaran Darah, Sistem Pencernaan, Sistem Pernapasan, Sistem Ekskresi, Sistem Koordinasi, dan Sistem Reproduksi Manusia. Soal-soal dan topik didapatkan dari buku bank soal yang berjudul “Siap Pintar Belajar Mandiri”. Penelitian ini membandingkan nilai akurasi dan evaluasi performansi dari dua algoritma klasifikasi yaitu, Naive Bayes dan C4. 5. Untuk evaluasi performansi peneliti menggunakan cross validation dan mencari nilai precision, recall, dan f1-score menggunakan confusion matrix. Dari hasil klasifikasi, diperoleh hasil akurasi algoritma Naive Bayes sebesar 72.72%, dan nilai akurasi evaluasi performansi menggunakan cross validation sebesar 73.09% dan nilai precision sebesar 73%, recall sebesar 73%, dan F1-Score sebesar 70%. Sedangkan algoritma C4. 5 mendapat nilai akurasi sebesar 54.54%, dan nilai akurasi evaluasi performansi menggunakan cross validation sebesar 54.09% dan nilai precision sebesar 58%, recall sebesar 56%, dan F1-Score sebesar 55%.
openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id
以上显示的是最相近的搜索结果。 查看全部搜索结果