Feature Selection Chi-Square dan K-NN pada Pengkategorian Soal Ujian Berdasarkan Cognitive Domain Taksonomi Bloom
Abstract
Examination merupakan tolak ukur akhir bagi peserta didik dengan tujuan untuk mengidentifikasi kemampuan cognitive dan daya tangkap selama menjalankan kegiatan belajar mengajar di kelas, sehingga ketika diadakan sebuah ujian diperlukan susunan soal yang tepat. Taksonomi bloom merupakan sebuah taksonomi yang digunakan di dunia pendidikan berisi enam level cognitive berdasarkan tingkat kesulitannya. Pada penelitian ini akan berkonsentrasi pada pengkategorian data soal ujian biologi tingkat SMA berdasarkan cognitive domain taksonomi bloom, dan metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbour (KNN) sebagai metode classifier,dan metode feature selection Chi-Square (X2)yang bertujuan untuk menyeleksi fitur yang diperlukan. Dua jenis dataset akan digunakan pada penelitian ini, pada dataset pertama metode yang digunakan berhasil mencapai nilai F-measure tertinggi :79,36%, sedangkan pada dataset kedua,berhasil mencapai nilai F-measure tertinggi :61,56%Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License 
