Abderahman, Alken Ardova (2024) "K-MEANS CLUSTERING DAN REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK MENGANALISIS PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN TERHADAP INDEKS KINERJA MAHASISWA PADA PLATFORM PENDIDIKAN BERBASIS TEKNOLOGI ". Undergraduate thesis, UNDIP.
Text
FILE 1 - Alken Ardova.pdf Download (315kB) |
|
Text
FILE 2 - Alken Ardova.pdf Restricted to Repository staff only Download (639kB) | Request a copy |
|
Text
FILE 3 - Alken Ardova.pdf Download (142kB) |
Abstract
"Pendidikan berbasis teknologi semakin diperhatikan di era digital, namun pengaruh
model pembelajaran yang ada saat ini terhadap kinerja mahasiswa belum diketahui.
Penelitian ini bertujuan menentukan model pembelajaran yang paling berpengaruh
terhadap indeks kinerja mahasiswa pada platform pendidikan berbasis teknologi.
Menggunakan k-means clustering, data mahasiswa diklasifikasikan berdasarkan
gaya belajar, dan regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh
model pembelajaran. Data dikumpulkan dari 103 mahasiswa program studi
independen di platform pendidikan teknologi di seluruh Indonesia (2020-2024).
Hasil penelitian menunjukkan model Online-Based Learning (OBL) memiliki
pengaruh signifikan dengan keakuratan model regresi (R²) sebesar 93.3% dan rata
rata nilai error (MAPE) sebesar 4.6%. Model Collaborative Project-Based Learning
(CPBL) juga berpengaruh dengan R² sebesar 91% dan MAPE 4.5%. Penelitian ini
menyarankan OBL dan CPBL sebagai model pembelajaran yang sesuai karena
memiliki pengaruh yang paling tinggi terhadap kinerja mahasiswa program studi
independen pada berbagai platform pendidikan berbasis teknologi di Indonesia.
Kata Kunci: K-means clustering, regresi linier berganda, studi independen, R
square, dan MAPE."
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Subjects: | Sciences and Mathemathic |
Divisions: | Faculty of Science and Mathematics > Department of Mathematics |
Depositing User: | Nurcahya Yulian |
Date Deposited: | 20 Jun 2024 02:04 |
Last Modified: | 20 Jun 2024 02:04 |
URI: | https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/23689 |
Actions (login required)
View Item |