Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.629
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Profesi Pendidikan Dasar Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Educatio Jurnal Basicedu EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika COLLASE (Creative of Learning Students Elementary Education) Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jenius: Journal Education Policy and Elementary Education Issues Jurnal Ilmiah Kampus Mengajar Jurnal Basicedu Abdi Teknoyasa Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Jan Wantoro
Universitas Muhammadiyah Surakarta
Religion Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Algoritma Deep Learning untuk Mengukur Tingkat Kesesuaian Rumusan dan Asesmen Capaian Pembelajaran Mata Kuliah Wuryanto Wuryanto; Husni Thamrin; Jan Wantoro
JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi) Vol. 7 No. 1 (2026): JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Publisher : Universitas Pendidikan Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36232/jurnalpetisi.v7i1.2675

Abstract

Penelitian ini mengamati kinerja algoritma deep learning untuk mengukur keselarasan antara pertanyaan ujian dengan capaian pembelajaran matakuliah. Keselarasan kedua teks menggambarkan kewajaran proses pembelajaran, sehigga proses terbukti telah berjalan sesuai rencana pembelajaran. Secara umum, proses pembelajaran dimulai dari penyusunan rencana pembelaran, yang menghasilkan dokumen yang mengandung capaian pembelajaran (learning outcome). Selanjutnya proses belajar mengajar dijalankan baik secara daring ataupun luring, dan capaian pembelajaran diuur dengan metode asesmen yang mengukur secara substantif tingkat pencapaian pembelajaran. Riset dimulai dengan pengumpulan data dan preprosesing, dan berlanjut dengan menghitung tingkat kesesuaian menggunakan tiga model deep learning. Ketiga model yang diuji adalah sentence-transformer (model SBERT), denaya/indoSBERT-large (model Denaya), and cahya/bert-base-indonesian-1.5G (model Cahya). Penelitian ini menunjukkan bahwa model Cahya memiliki kinerja terbaik dengan nilai akurasi 0.92 dan F1-score 0.88 dibanding dengan evaluasi oleh manusia. Studi ini menunjukkan bahwa algoritma deep learning dapat diterapkan untuk mereview teks soal dalam kegiatan ujian agar selaras dengan capaian pembelajaran.
Co-Authors Aryo Bagaskoro, Yoga Budiyanto, Stenly Adinda Endang Wahyu Pamungkas Erif Ahdhianto, Erif Haifa Salsabila Az-zahra Hepy Adityarini Husni Thamrin Kamaludin, Lutfi Khaula Syamsa Maydina Lazwardi, Ahmad Maria Sinta Ardanari Muhammad Fahmi Johan Syah Pamungkas, Romario Seger Aji Perkasa, Rizal Arindra Esa Prasetyo, Galang Adi Ramadhani Aristasari Rejeki, Indriyani Khotijah Sri Riyanti, Rahayu Febri Septiana Wulandari, Nurul Sidiq, Erda Kurniawan Siswanto, Hery Siti Hadiyati Nur Hafida Siti Zuhriah Ariatmi Sutama Vina Iman Adhiana Wuryanto Wuryanto Wuryanto Wuryanto Yuniawatika Yusuf Sulistyo Nugroho