…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm.

Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm.
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian pengembangan ini bertujuan untuk mendapatkan model prediksi hasil belajar fisika berbasis machine learning (ML) dengan menggunakan random forest (RF) melalui: 1) optimasi seleksi fitur dengan item response theory (IRT), 2) penyetelan hyperparameter berbasis genetic algorithm (GA), 3) pengujian kinerja prediksi ML melalui beberapa metrik evaluasi, dan 4) membandingkan antara hasil prediksi ML dengan hasil prediksi secara konvensional. Penelitian ini mengikuti kerangka studi ML dari model ADDIE yang meliputi fase analyze, design, develop, implement, dan evaluate. Model prediksi hasil belajar fisika dilatih untuk pembelajaran fisika fase F semester genap. Data prediktor untuk klasifikasi biner meliputi demografi, kemampuan awal siswa, kompetensi kognitif, afektif, dan psikomotor yang diukur melalui instrumen penelitian antara lain Force Concept Inventory (FCI), Force and Motion Conceptual Evaluation (FMCE), Rotational and Rolling Motion Conceptual Survey (RRMCS), Fluid Mechanics Conceptual Inventory (FMCI), Thermal Concept Evaluation (TCE), Survey of Thermodynamic Processes and First and Second Laws (STPFaSL), Scientific Abilities Assessment Rubrics (SAAR), dan Colorado Learning Attitudes about Science Survey (CLASS). Sebanyak 497 siswa berpartisipasi dalam penelitian ini. Adaptasi alat ukur dievaluasi oleh ahli konten dan validitas konstruk melalui confirmatory factor analysis (CFA) yang digunakan untuk ekstraksi fitur pada tingkat faktor. Fitur yang diekstrak pada level faktor kemudian diseleksi dengan model IRT sebagai input pemodelan RF. Hyperparameter RF dioptimasi dengan melakukan pendekatan GA. Pemodelan RF, IRT, dan GA dijalankan dengan bahasa pemrograman R. Kinerja prediksi diukur melalui metrik akurasi, presisi, recall, specificity, F1, dan AUC secara k-cross validation sebanyak 10 kali. Perbandingan hasil prediksi RF dan metode konvensional dilakukan dengan statistik McNemar. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh: 1) seleksi fitur dengan IRT mene…
date: 2025-07-18
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm. (Text)
subject: Fisika
subject: Evaluasi Pendidikan
subject: Media Pendidikan

Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm. (Text)
type: Document

Sekolah Pascasarjana
type: Organization

Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, Sekolah Pascasarjana
type: Organization

Edi Istiyono
type: Person
given name: Edi
family name: Istiyono

Purwoko Haryadi Santoso
type: Person
given name: Purwoko Haryadi
family name: Santoso

HTML Summary of #88218 Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm.
format: text/html
primary topic: Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm.

Fisika
type: Concept

Evaluasi Pendidikan
type: Concept

Media Pendidikan
type: Concept