The repository administrator has not yet configured an RDF license.
Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm.
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 menemukan empat fitur utama untuk prediksi hasil belajar fisika meliputi kompetensi kinematika, fluida statis, suhu, dan besaran termodinamika. Variabel demografi, literasi, identitas fisika, dan non-kognitif tidak meningkatkan kinerja prediksi RF, 2) GA menemukan lima hyperparameter dari model RF yang mampu membuat kinerja prediksi RF lebih optimal, 3) Kinerja prediksi model RF yang dioptimasi mencapai akurasi, presisi, recall, specificity, F1, dan AUC yang sangat baik, dan 4) terdapat perbedaan signifikan antara hasil prediksi hasil belajar fisika model RF yang dilatih dalam penelitian ini dan metode prediksi secara konvensional. Model RF yang dioptimasi dengan IRT dan GA menunjukkan kinerja prediksi yang lebih baik daripada prediksi yang dibuat secara konvensional.
Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, Sekolah Pascasarjana
Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm. (Text)
HTML Summary of #88218 Prediksi Hasil Belajar Fisika Berbasis Machine Learning dengan Optimasi Item Response Theory dan Genetic Algorithm.
Fisika