KLASIFIKASI GAYA BELAJAR VISUAL-AUDIOTORYKINESTHETIC (V-A-K) MAHASISWA BERBASIS JST MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON - Van FC, Lucky Lhaura (Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2016)
Abstrak- Modalitas atau gaya belajar dalam proses pembelajaran mempunyai dominasi masing-masing. Ada seseorang yang dalam proses menerima informasi didominasi oleh mata dan disebut gaya belajar visual dan bila indera pendengaran yang mendominasi maka orang tersebut dikatakan memiliki gaya belajar auditori dan kalau sesorang lebih menyukai keterlibatan fisik maka dia mempunyai gaya belajar kinestetik. Apabila kita ingin mengidentifikasi gaya belajar mahasiswa pada kelas tertentu dengan cara yang lebih valid, maka sebaiknya diketahui melalui angket yang harus diisi oleh mahasiswa tersebut. Statement yang harus diisi pada angket mengarah kepada karakteristik dari masing-masing gaya belajar. Dari angket ini nanti akan ditemukan presentase mahasiswa yang mempunyai gaya belajar visual, auditori dan kinestetik. Kemudian diolah secara komputerisasi yang berbasis JST dengan metode perceptron. Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Gaya Belajar, Metode Perceptron Abstract- Modalities or styles of learning in the learning process has dominance respectively. There is someone in the process of receiving information dominated by the eye and called a visual learning style and when the sense of hearing which dominates then the person is said to have an auditory learning style and if someone prefers physical involvement he has a kinesthetic learning style. If we want to identify the learning styles of students in a particular class in a manner that is valid, then it should be made known through a questionnaire to be completed by the student. Statement to be filled in the questionnaire leads to the characteristics of each learning style. From this questionnaire will be found the percentage of students who have learning styles of visual, auditory and kinesthetic. Then processed in a computerized neural network with perceptron method. Keywords: Artificial Neural Networks, Learning Styles, Perceptron Method