Yudha, I Wayan Pratyaksa (2020) Penerapan Teknik Backpropagation dalam Pengembangan Tes Bakat Vokasional Online. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
Text (COVER)
1829101030-COVER.pdf Download (707kB) |
|
Text (ABSTRAK)
1829101030-ABSTRAK.pdf Download (113kB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1829101030-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (494kB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1829101030-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (913kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
1829101030-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (627kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1829101030-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (727kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
1829101030-BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (442kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1829101030-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (410kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
1829101030-LAMPIRAN.pdf Download (4MB) |
Abstract
Peningkatan kompetensi lulusan berkaitan erat dengan bakat yang dimiliki oleh siswa. Bakat siswa dapat diketahui dengan menggunakan tes bakat. Tes bakat yang yang ada saat ini masih merupakan tes bakat konvensional. Tes bakat konvensional memiliki banyak kelemahan, seperti keterbatasan jangkauan responden, kesulitan memperoleh tes yang bervariasi, dan kesulitan dalam pemberian skor. Untuk mengatasi hal tersebut dikembangkan tes bakat dengan sistem online. Penelitian ini merupakan tindak lanjut dari penelitian pengembangan “Tes Bakat Online” yang dilakukan oleh oleh I Made Candiasa. Penelitian tersebut berhasil mengembangkan Aplikasi Tes Bakat Online untuk mendeteksi apakah siswa lulusan SMP cenderung berbakat ke SMK atau SMA. Namun penelitian tersebut belum sampai mengidentifikasi program pilihan yang cocok untuk lulusan yang berbakat ke SMK. Berdasarkan hal tersebut maka dalam penelitian ini akan dikembangkan tes bakat vokasional yang dapat digunakan untuk menemukan pola hubungan antara bakat dan program pilihan pada siswa SMK. Untuk dapat menemukan pola hubungan tersebut digunakan metode backpropagation. Berdasarkan perbandingan dengan metode lain dalam dunia pendidikan, backpropagation memiliki nilai akurasi tertinggi. Selain itu backpropagation memiliki keunggulan yang disebut adaptive learning. Tes bakat vokasional yang dikembangkan mencakup bakat numerik, bakat logika, bakat penalaran, dan bakat verbal. Tes bakat vokasional berbentuk pilihan ganda sebanyak 80 butir soal yang disesuaikan dengan hasil kisi-kisi tes bakat vokasional. Pengujian tes bakat dilakukan oleh pakar, validitas isi diuji dengan Uji Lawse dan validitas emperik diuji dengan Korelasi Point Biserial. Hasil uji Reliabilitas terhadap instrumen yang disusun menghasilkan nilai 0.78. Tes bakat yang sudah diuji dan divalidasi oleh pakar diujicoba kepada 202 responden. Hasil yang diperoleh selanjutnya dianalisis dengan backpropagation. Dari 202 data dibagi secara proporsional dengan metode proportional stratified random sampling menjadi 148 data latih dan 52 data uji. Rancangan eksperimen pengujian dilakukan dengan menggunakan kombinasi jumlah neuron pada hidden layer dengan learning rate. Jumlah epoch yang digunakan adalah 30.000 dan batas error (MSE) yang ditetapkan sebesar 0.01. Analisis hasil dengan Backpropagation menghasilkan akurasi 87.84% untuk data latih dan 62.96% untuk data uji pada arsitektur jaringan 4-20-1 dengan learning rate sebesar 0.3. Berdasarkan hasil tersebut JST yang dihasilkan sudah mampu mengklasifikasikan bakat vokasional siswa sehingga sudah siap untuk diimplementasikan ke sistem online.
Item Type: | Thesis (Masters) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | tes bakat, vokasional, backpropagation |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Divisions: | Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2) |
Depositing User: | I Wayan Pratyaksa Yudha |
Date Deposited: | 18 Oct 2020 12:01 |
Last Modified: | 18 Oct 2020 12:01 |
URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/4055 |
Actions (login required)
View Item |