18 research outputs found
LOGIKA FUZZY DALAM TEKNIK PERAMALAN SECARA STATISTIK
Get PDFSelama ini, metode peramalan secara konvensional yang digunakan adalah analisis regresi. Oleh karena itu, dicoba untuk dibandingkan kinerja metode konvensionil dalam hal ini analisis regresi dengan metode sistem cerdas, dalam hal ini adalah logika fuzzy. Dengan dapat dianalisisnya kinerja kedua sistem peramalan tersebut, maka user dapat memilih metode yang mana yang sebaiknya digunakan jika melakukan suatu proses peramalan. Tujuan dalam penelitian ini adalah membandingkan kinerja dari fuzzy logic dan regresi dalam analisis peramalan suatu variabel forcastum dari satu atau lebih variabel bebas (independent variable).
Input yang diperlukan yang sesuai yaitu mengisi ukuran range dan memilih type fungsi keanggotaan input X1, X2, X3, …., Xn serta parameter yang diperlukan. Hal serupa juga dilakukan untuk variabel tak bebas Y. Hal yang sama input X1, X2 dan Y untuk menentukan peramalan dengan regresi berganda. Input X1, X2 dan Y secara simulasi akan ditampilkan. Untuk Melihat kinerja secara keseluruhan dalam teknik peramalan Untuk regresi berganda ini, baik secara fuzzy maupun dengan teknik konvensional maka, dihitung nilai kesalahan rata-rata yang berdsarkan kesalahan relative masing-masing y Untuk setiap input data.
Dari hasil analisis ini, diperoleh bahwa pada regresi berganda, nilai kesalahan relative rata-rata pada metode Fuzzy sedikit lebih besar dibandingkan dengan metode regresi konvensional, yakni sebesar 3%. Dapat dikatakan bahwa Metode regresi konvensional lebih baik dibandingkan dengan metode fuzzy dalam tekni peramalan ini
Modelling The Learner Model Based Ontology In Adaptive Learning Environment
Get PDFCurrently, the online learners are increasingly demanding more personalized learning since the web technology, and the learners have individual features of characteristics such as learning goals, experiences, interests, personality traits, learning styles, learning activities, and prior knowledge. A personalized learning process requires an adaptive learning system (ALS). In order to adapt, a learner model is required. Thus, modelling the learner model in an adaptive system environment is a key point to success in recommending the learner. The ontology-based approach was used to model the adaptive learning model in this research.  Ontology is a graph structure that consists of a collection of contexts, relationships, and models which related to contexts. The ontology of the learner model enables to produce a description of learner’s properties which contains important information about domain knowledge, learning performance, interests, preference, goal, tasks, and personal traits.Keywords - Personalized Learning, Adaptive Learning System, Ontology, Learner Mode
Machine learning dalam penelitian bidang pendidikan : supervised dan unsupervised learning
No full textBuku ini membahas tentang aplikasi machine learning dalam penelitian bidang pendidikan yang dapat digunakan secara luas oleh ilmuwan, peneliti, Dosen, Guru, atau mahasiswa bidang pendidikan, bidang komputer, atau masyarakat umum yang berminat pada komputasi sosial (computational social sciences) bidang pendidikan. Pembahasan dalam buku ini menyajikan perkembangan riset dan peluang riset tentang aplikasi machine learning dan data mining dalam bidang pendidikan, dilengkapi teori machine learning dan contoh perhitungan matematis yang sederhana, serta dengan menggunakan program bantu komputer berbasis graphical user interface yakni program SPSS sehingga memudahkan pembaca untuk melakukan analisis data berbasis teori machine learning.Secara khusus, buku ini membahas dua bagian penting dalam sistem machine learning dalam bidang pendidikan yakni masalah klasifikasi menggunakan teknik supervised machine learning, dan masalah klasterisasi menggunakan teknik unsupervised machine learning. Untuk mempermudah pembaca memahami dan bisa melakukan praktek, maka pembahasan dalam buku ini dikelompokkan ke dalam tiga bagian yakni Bagian I tentang Penggunaan machine learning dalam bidang pendidikan, yang berisi teori penelitian dan berbagai peluang penelitian dan pemanfaatan aplikasi machine learning dalam bidang pendidikan; Bagian II menjelaskan teori machine learning dan data mining khususya dalam education data mining, dan bagian III akan memberikan contoh penggunaan machine learning dalam penelitian pendidikan disertai dengan program komputer dalam pemecahan masalahnya.x. 162 hlm.: 24 c
