The repository administrator has not yet configured an RDF license.
ANALISIS KINERJA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DENGAN OPTIMASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMPREDIKSI NILAI ASPD
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan memprediksi nilai Asesmen Standardisasi Pendidikan Daerah (ASPD) menggunakan pendekatan machine learning dengan algoritma Random Forest dan Decision Tree, serta mengoptimalkan performa model menggunakan metode Simulated Annealing. Data yang digunakan berasal dari 119 siswa SMP Negeri 2 Mlati pada tahun ajaran 2023/2024, mencakup nilai literasi membaca, literasi sains, dan numerasi dari hasil Try Out serta ASPD(Asesmen Standardisasi Pendidikan Daerah). Data diproses melalui tahap pembersihan, konversi tipe data, penanganan missing value, dan pemilihan fitur. Pemilihan fitur dilakukan dengan kombinasi metode SelectKBest (Univariate) dan Importance Random Forest (multivariat) untuk mengidentifikasi 6 fitur paling relevan: bahasa indonesial, rata-rata Literasil, ASPD Literasi, bahasa indonesia2, ASPD Numerasi, dan ASPD Sains. Model diuji dengan membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest dan Decision Tree yang dioptimalkan dengan Simulated Annealing mampu memprediksi nilai ASPD dengan akurasi sangat tinggi, yaitu Random Forest 94.55% dan Decision Tree 82.70%. Pendekatan ini diharapkan dapat mendukung peningkatan kualitas pendidikan dan mutu pembelajaran di tingkat SMP.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
ANALISIS KINERJA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DENGAN OPTIMASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMPREDIKSI NILAI ASPD (Text)
ANALISIS KINERJA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DENGAN OPTIMASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMPREDIKSI NILAI ASPD (Archive)
ANALISIS KINERJA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DENGAN OPTIMASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMPREDIKSI NILAI ASPD (Other)
HTML Summary of #31441 ANALISIS KINERJA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DENGAN OPTIMASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMPREDIKSI NILAI ASPD
006 Metode komputer khusus