Penerapan Fuzzy C-Means untuk Deteksi Dini Kemampuan Penalaran Matematis

Muh. Nurtanziz Sutoyo(1), Andi Tenri Sumpala(2),

DOI: https://doi.org/10.15294/sji.v2i2.5080


(1) Computer Science Department, Semarang State University
(2) Universitas Sembilanbelas November Kolaka

Abstract

Penalaran matematis (mathematical reasoning) merupakan suatu proses berpikir yang dilakukan dengan cara untuk menarik kesimpulan. Penerapan data mining dapat membantu menganalisa data yang diperoleh dari kondisi kemampuan penalaran matematis. Teknik data mining yang digunakan adalah dengan menggunakan teknik clustering. Salah satu metode clustering adalah algoritma Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan waktu komputasi yang cepat. Uji validitas hasil clustering untuk deteksi dini kemampuan penalaran matematis dengan menggunakan perhitungan Partition Coeffecient (PC) diperoleh 0.840, ini berarti dapat dikatakan bahwa hasil clustering tergolong dalam kategori baik. Dari hasil perhitungan diperoleh 11 orang (25%) yang memiliki kemampuan penalaran matematis baik, sebanyak 25 orang (57%) memiliki kemampuan penalaran matematis cukup, dan sebanyak 8 (18%) orang memiliki kemampuan penalaran matematis yang kurang. 

Keywords

Fuzzy C-Means, Kemampuan Penalaran Matematis

Full Text:

PDF

References

Undang-undang Republik Indonesia Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi, ayat (b).

http://sulistyomb.staff.ipb.ac.id/2011/12/23/apa-itu-ilmu-komputer, diakses 29 Agustus 2015.

Universitas Pendidikan Indonesia. 2008. Rujukan Filsafat Teori dan Praksis Ilmu Pendidikan. Bandung, UPI Press.

Anisah., Zulkardi., dan Darmawijoyo. 2015. Pengembangan Soal Matematika Untuk Mengukur Kemampuan Penalaran Matematis Siswa (http://download.portalgaruda.org, diakses tanggal 29 Agustus 2015).

Jain, A. K., Murthy, M. N. & Flynn, P. J. 1999. Data Clustering: A Review. ACM Computing Surveys, Vol. 31, No. 3.

Hammouda, K., Karaay, F. 2000. A Comparative Study of Data Clustering Techniques. University of Waterloo, Ontario, Canada.

Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R. 2006. Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Graha Ilmu, Yogyakarta.

Zimmermann. 2001. Fuzzy Set Theory and Its Applications, Fourth Edition. Kluwer Academic Publishers.

Bezdek, James. 1981. Pattern Recognition With Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Press, New York.

Universitas Pendidikan Indonesia. 2008. Rujukan Filsafat Teori dan Praksis

Ilmu Pendidikan. Bandung, UPI Press.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Scientific Journal of Informatics (SJI)
p-ISSN 2407-7658 | e-ISSN 2460-0040
Published By Department of Computer Science Universitas Negeri Semarang
Website: https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
Email: [email protected]

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.