Pembangunan Intelligent Tutoring System (ITS) Matematika Sekolah Dasar Menggunakan Metode Hybrid K-Means Clustering dan Rule-Based System

Natanael Tjandra, Andrew (2025) Pembangunan Intelligent Tutoring System (ITS) Matematika Sekolah Dasar Menggunakan Metode Hybrid K-Means Clustering dan Rule-Based System. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (211kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (283kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (550kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (695kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (204kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (209kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (743kB)

Abstract

Matematika menjadi bagian yang fundamental dalam pengembangan daya pikir manusia. Oleh sebab itu, sangat penting dari seusia dini, manusia menerima pembekalan matematika. Oleh karena itu, dari pendidikan di Sekolah Dasar, siswa mendapatkan pendidikan matematika. Tetapi permasalahannya, ada tantangan dalam pembelajaran matematika/berhitung di Sekolah Dasar (SD), hal ini adalah kesulitan memahami konsep, kesulitan dalam keterampilan, dan kesulitan memecahkan masalah. ITS hadir menjadi evolusi sistem bimbingan belajar yang adaptif bagi siswa. Personalisasi dan adaptif sesuai dengan siswa, menjadi 2 kunci mengapa ITS menjadi pilihan tepat. Oleh karena itu, penelitian perancangan dan pembangunan Intelligent Tutoring System (ITS) dengan metode K-Means Clustering dan Rule-Based System ini ada. Dan hasil penelitian menyatakan bahwa Intelligent Tutoring System (ITS) matematika Sekolah Dasar (SD) sudah terbentuk dan terbangun. Serta dengan evaluasi metrik internal K-Means, pengujian blackbox testing, dan pengujian secara perbandingan hitungan manual K-Means menyatakan bahwa ITS ini sudah tepat dan ideal.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Intelligent Tutoring System (ITS), K-Means, Matematika, Rule-Based System
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	20 Aug 2025 11:03
Last Modified:	20 Aug 2025 11:03
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/39993

Actions (login required)

View Item