Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid

Pemanfaatan machine learning yang merupakan salah satu implementasi dalam bidang artificial intelligence telah merambah ke berbagai bidang, salah satunya adalah bidang pendidikan. Dengan menggunakan kombinasi teknik machine learning, statistik, dan basis data, dapat dilakukan educational data mining...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Muhammad Haris Diponegoro, Sri Suning Kusumawardani, Indriana Hidayah
Formato: article
Lenguaje:EN
ID
Publicado: Universitas Gadjah Mada 2021
Materias:
Acceso en línea:https://doaj.org/article/1f3909bfa69547918cbca51b0f5ad101
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
id oai:doaj.org-article:1f3909bfa69547918cbca51b0f5ad101
record_format dspace
spelling oai:doaj.org-article:1f3909bfa69547918cbca51b0f5ad1012021-11-17T04:17:27ZTinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid2301-41562460-571910.22146/jnteti.v10i2.1417https://doaj.org/article/1f3909bfa69547918cbca51b0f5ad1012021-05-01T00:00:00Zhttps://jurnal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/1417https://doaj.org/toc/2301-4156https://doaj.org/toc/2460-5719Pemanfaatan machine learning yang merupakan salah satu implementasi dalam bidang artificial intelligence telah merambah ke berbagai bidang, salah satunya adalah bidang pendidikan. Dengan menggunakan kombinasi teknik machine learning, statistik, dan basis data, dapat dilakukan educational data mining untuk mengetahui pola yang ada dalam suatu dataset tertentu. Salah satu penggunaan educational data mining adalah untuk melakukan prediksi kinerja murid. Hasil dari prediksi kinerja murid dapat digunakan sebagai salah satu instrumen untuk melakukan monitoring dan evaluasi terhadap proses pembelajaran sehingga dapat membantu menentukan langkah-langkah lanjutan dalam rangka meningkatkan proses pembelajaran. Makalah ini bertujuan untuk mengetahui state of the art implementasi deep learning yang merupakan bagian dari machine learning pada konteks educational data mining, khususnya mengenai prediksi kinerja murid. Pada makalah ini disajikan systematic literature review untuk mengetahui variasi teknik atau algoritme deep learning yang digunakan beserta kinerja yang dicapai. Dari dua puluh publikasi ilmiah yang ditelusuri, rata-rata kinerja yang dicapai dalam melakukan prediksi adalah 89,85%. Mayoritas teknik yang digunakan adalah Deep Neural Network (DNN), Recurrent Neural Network (RNN), dan Long Short-Term Memory (LSTM) dengan fitur data demografis, perilaku, dan akademis.Muhammad Haris DiponegoroSri Suning KusumawardaniIndriana HidayahUniversitas Gadjah Madaarticledeep learningeducational data miningprediksipendidikankinerjaEngineering (General). Civil engineering (General)TA1-2040ENIDJurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Vol 10, Iss 2, Pp 131-138 (2021)
institution DOAJ
collection DOAJ
language EN
ID
topic deep learning
educational data mining
prediksi
pendidikan
kinerja
Engineering (General). Civil engineering (General)
TA1-2040
spellingShingle deep learning
educational data mining
prediksi
pendidikan
kinerja
Engineering (General). Civil engineering (General)
TA1-2040
Muhammad Haris Diponegoro
Sri Suning Kusumawardani
Indriana Hidayah
Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid
description Pemanfaatan machine learning yang merupakan salah satu implementasi dalam bidang artificial intelligence telah merambah ke berbagai bidang, salah satunya adalah bidang pendidikan. Dengan menggunakan kombinasi teknik machine learning, statistik, dan basis data, dapat dilakukan educational data mining untuk mengetahui pola yang ada dalam suatu dataset tertentu. Salah satu penggunaan educational data mining adalah untuk melakukan prediksi kinerja murid. Hasil dari prediksi kinerja murid dapat digunakan sebagai salah satu instrumen untuk melakukan monitoring dan evaluasi terhadap proses pembelajaran sehingga dapat membantu menentukan langkah-langkah lanjutan dalam rangka meningkatkan proses pembelajaran. Makalah ini bertujuan untuk mengetahui state of the art implementasi deep learning yang merupakan bagian dari machine learning pada konteks educational data mining, khususnya mengenai prediksi kinerja murid. Pada makalah ini disajikan systematic literature review untuk mengetahui variasi teknik atau algoritme deep learning yang digunakan beserta kinerja yang dicapai. Dari dua puluh publikasi ilmiah yang ditelusuri, rata-rata kinerja yang dicapai dalam melakukan prediksi adalah 89,85%. Mayoritas teknik yang digunakan adalah Deep Neural Network (DNN), Recurrent Neural Network (RNN), dan Long Short-Term Memory (LSTM) dengan fitur data demografis, perilaku, dan akademis.
format article
author Muhammad Haris Diponegoro
Sri Suning Kusumawardani
Indriana Hidayah
author_facet Muhammad Haris Diponegoro
Sri Suning Kusumawardani
Indriana Hidayah
author_sort Muhammad Haris Diponegoro
title Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid
title_short Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid
title_full Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid
title_fullStr Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid
title_full_unstemmed Tinjauan Pustaka Sistematis: Implementasi Metode Deep Learning pada Prediksi Kinerja Murid
title_sort tinjauan pustaka sistematis: implementasi metode deep learning pada prediksi kinerja murid
publisher Universitas Gadjah Mada
publishDate 2021
url https://doaj.org/article/1f3909bfa69547918cbca51b0f5ad101
work_keys_str_mv AT muhammadharisdiponegoro tinjauanpustakasistematisimplementasimetodedeeplearningpadaprediksikinerjamurid
AT srisuningkusumawardani tinjauanpustakasistematisimplementasimetodedeeplearningpadaprediksikinerjamurid
AT indrianahidayah tinjauanpustakasistematisimplementasimetodedeeplearningpadaprediksikinerjamurid
_version_ 1718425975309467648