SANTIKO, Irfan and Soeprobowati, Tri Retnaningsih and Surarso, Bayu and Tahyudin, Imam (2026) MODEL KLASIFIKASI DIGITALISASI PEMBELAJARAN PADA PERGURUAN TINGGI DALAM DIMENSI MULTIPERSPEKTIF METODE, MATERI, DAN MEDIA (3M) MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING. Doctoral thesis, UNIVERSITAS DIPONEGORO.

	Text Cover awal.pdf Download (44kB)
	Text Cover Depan.pdf Restricted to Repository staff only Download (548kB)
	Text Bab 1 Pendahuluan.pdf Download (185kB)
	Text Bab 2 Kajian Pustaka.pdf Download (563kB)
	Text Bab 3 Metodologi.pdf Restricted to Repository staff only Download (475kB)
	Text Bab 4 Hasil dan Pembahasan.pdf Restricted to Repository staff only Download (794kB)
	Text Bab 5 Kesimpulan dan Saran.pdf Restricted to Repository staff only Download (76kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (190kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (580kB)

Abstract

Dimensi untuk mengukur efektivitas pembelajaran adalah aspek-aspek yang digunakan untuk menilai seberapa berhasil suatu proses pembelajaran dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dimensi ini dapat bervariasi tergantung pada konteks pembelajaran. Secara umum, beberapa dimensi utama yang sering digunakan yaitu, tujuan, proses, lingkungan, dan capaian. Tentunya dengan banyaknya indikator yang mungkin bisa membuat proses evaluasi menjadi lebih kompleks. Dalam pendidikan tinggi, gaya belajar seseorang memiliki dampak besar pada tujuan mereka, yang berpusat pada pembelajaran tingkat lanjut. Rata-rata, sejumlah besar mahasiswa menggunakan pendekatan pembelajaran yang dipersonalisasi. Berdasarkan data yang dikumpulkan, tampaknya masih banyak ketidaksesuaian antara metode pengajaran dosen dan pembelajaran mahasiswa, yang dapat menyebabkan hilangnya fokus dan, tentu saja, memengaruhi tujuan pembelajaran. Dimensi Tradisional, Enhance, Mobile, Ubiquitous dan Smart adalah lima siklus model implementasi pembelajaran yang akan digunakan dalam penelitian ini untuk pengklasifikasian dan mengukur kecocokan implementasi pembelajaran. Penulis mengumpulkan sampel dosen dan mahasiswa sebagai responden dari 3 perguruan tinggi berstatus unggul dan 1 perguruan tinggi sebagai pembanding, yang akan membantu dalam menentukan temuan penelitian. Tiga faktor—metode, materi, dan media digunakan sebagai indikator untuk menempatkan kategorisasi pada posisi TEMUS (3M) ditambah aspek pengalaman personal. Pemanfaatan Machine Learning pada model klasifikasi seperti Random Forest, Decision Tree, SVM turut digunakan pada penelitian ini. Dimensi belajar dari kedua jenis responden akan diposisikan di dalam lima siklus berdasarkan hasilnya. Selain itu, uji kesesuaian dilakukan pada nilai yang diperoleh, yang memungkinkan temuan untuk memastikan efektivitas gaya belajar yang diadopsi. Sementara beberapa temuan dapat dianggap tepat dan berkorelasi, yang lain memerlukan pengembangan atau penyesuaian.
Kata Kunci: Model Klasifikasi, Digitalisasi Pembelajaran, Multiperspektif, Machine Learning

The dimensions used to measure learning effectiveness are the aspects used to assess how successful a learning process is in achieving its stated objectives. These dimensions can vary depending on the learning context. In general, several key dimensions frequently used are objectives, processes, environments, and outcomes. Of course, the sheer number of indicators can complicate the evaluation process. In higher education, a person's learning style has a significant impact on their goals, which focus on advanced learning. On average, a significant number of students use a personalized learning approach. Based on the collected data, it appears that there is still a significant mismatch between lecturers' teaching methods and students' learning outcomes, which can lead to a loss of focus and, of course, affect learning objectives. The dimensions of Traditional, Enhanced, Mobile, Ubiquitous, and Smart are the five cycles of the learning implementation model that will be used in this study to classify and measure the suitability of learning implementation. The author collected samples of lecturers and students as respondents from three superior universities and one university as a comparison, which will help in determining the research findings. Three factors—method, material, and media—were used as indicators to place the categorization in the TEMUS (3M) position, plus the aspect of personal experience. The use of Machine Learning in classification models such as Random Forest, Decision Tree, and SVM was also used in this study. The learning dimensions of both types of respondents were positioned within five cycles based on the results. Furthermore, a suitability test was conducted on the obtained values, allowing the findings to ensure the effectiveness of the adopted learning style. While some findings can be considered appropriate and correlated, others require development or adjustment.
Keyword: Classification Models, Digitalization of Learning, Multiperspective, Machine Learning

Actions (login required)

View Item