aziz, Fahad abdul (2025) EVALUASI DEEP Q-NETWORK DAN DOUBLE DEEP Q-NETWORK UNTUK ADAPTASI KONTEN PEMBELAJARAN BERDASARKAN PERFOMA SISWA (TA.2.25.030). Diploma thesis, UNIVERSITAS LOGISTIK DAN BISNIS INTERNASIONAL.
Full text not available from this repository.Abstract
Penilaian kemampuan kognitif tradisional menghadapi keterbatasan praktis dalam aplikasi skala besar, termasuk biaya tinggi dan kebutuhan tenaga profesional terlatih. Platform assessment digital menawarkan solusi dengan kemampuan mengumpulkan data poin gamifikasi yang mencerminkan proses kognitif mahasiswa. Penelitian ini mengevaluasi efektivitas algoritma machine learning dalam mengklasifikasikan mahasiswa ke dalam kategori untuk mengetahui kemampuan kognitif berdasarkan skor IQ dan indikator poin gamifikasi. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain korelasional dan komparatif yang melibatkan 127 mahasiswa. Data primer dikumpulkan melalui tes IQ web-based dan platform poin gamifikasi, yang mencakup skor IQ 59-116 dengan distribusi kategori Low (26.0%), Medium (53.5%), dan High (20.5%). Analisis korelasi menunjukkan hubungan positif signifikan antara IQ dan assignment submissions (r = 0.2717, p < 0.001). Klasifikasi machine learning menunjukkan Random Forest mencapai akurasi superior 53.85% dengan F1-Score 51.24% dibandingkan Support Vector Machine 51.28% dengan F1- Score 48.23%. Cross-validation analysis mengkonfirmasi keunggulan Random Forest dengan CV accuracy 52.80% ± 8.92% vs SVM 49.15% ± 7.56%. Analisis feature importance mengidentifikasi fitness points (31.1%) dan fitness distance (28.4%) sebagai prediktor terkuat untuk Random Forest, sementara SVM menunjukkan 0.0% importance untuk assignment submissions dan fitness points akibat data quality issues. Indikator poin gamifikasi dapat memprediksi kategori IQ dengan akurasi moderate namun realistis. Kata Kunci: Tes IQ; Machine Learning; Klasifikasi Kognitif; Poin Gamifikasi; Prediksi IQ
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
| Divisions: | Sekolah Vokasi > Teknik Informatika D4 |
| Depositing User: | PKL TUJUH TUJUH |
| Date Deposited: | 29 Sep 2025 05:34 |
| Last Modified: | 29 Sep 2025 05:34 |
| URI: | http://eprints.ulbi.ac.id/id/eprint/3644 |
Actions (login required)
 |
View Item |
