Penyuluhan Data Mining Dengan Ensemble Learning Dalam Strees Pembelajaran Sekolah Saat Covid19
DOI:
https://doi.org/10.52072/abdine.v1i2.227Keywords:
Ensemble Learning, Data Mining, Covid19, Learning Stress, Senior Hight SchoolAbstract
This community service has a high school object in Karawang City. This condition and location was chosen because of the initial study that had been carried out in the city of Karawang. In this paper, the application of ensemble learning as a determinant of learning stress can be relevant to the concept of learning during the Covid19 pandemic. Of course, online learning with software has been implemented first at that location, so the goal is to apply the concept of data mining with ensemble learning techniques for data mining learning. This paper focuses more on the current conditions during the Covid-19 pandemic, the application of data mining is carried out to help determine the level of learning stress. The results of this study are to provide knowledge and socialization to the parties involved from the results that have been carried out.
Pengabdian kepada masyarakat ini memiliki objek SMA di Kota Karawang. Kondisi dan lokasi ini dipilih karena kajian awal yang telah dilakukan di Kota Karawang. Pada makalah ini, penerapan pembelajaran ensambel sebagai penentu stres belajar dapat relevan dengan konsep pembelajaran selama pandemi Covid19. Tentunya pembelajaran daring dengan software telah diterapkan terlebih dahulu di lokasi tersebut, sehingga tujuannya adalah untuk menerapkan konsep penambangan data dengan teknik pembelajaran ensambel untuk pembelajaran data mining. Makalah ini lebih berfokus pada kondisi saat ini selama pandemi Covid-19, penerapan penambangan data dilakukan untuk membantu menentukan tingkat stres pembelajaran. Hasil penelitian ini adalah memberikan pengetahuan dan sosialisasi kepada pihak-pihak yang terlibat dari hasil yang telah dilakukan.
Downloads
References
Altalhi, A.H. et al., 2017. Evaluation and comparison of open source software suites for data mining and knowledge discovery. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 7(3), pp.e1204–e1204.
Anon, 2016. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques,
Ardakani, A.A. et al., 2020. Application of deep learning technique to manage COVID-19 in routine clinical practice using CT images: Results of 10 convolutional neural networks. Computers in Biology and Medicine, 121(March), p.103795.
Desyanti D, 2018. SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Penerapan Data Mining Algoritma C4 . 5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand Zuri Dumai. , 4(2).
Desyanti, D. (2021) “Implementasi Metode C.45 dalam Menganalisa Tingkat Kecemasan Mahasiswa Menyusun Tugas Akhir ”, JURNAL UNITEK, 14(1), pp. 17-29. doi: 10.52072/unitek.v14i1.175.
Dhika, H., Destiawati, F. & Fitriansyah, A., 2018. Implementasi Algoritma C4. 5 terhadap Kepuasan Pelanggan. SNAPP 2016, Vol. 6(Sains dan Teknologi), pp.16–22.
Gellysa Urva, Pratiwi, M. & Oemara Syarief, A., 2021. E-Learning berbasis Edmodo untuk Optimalisasi Pembelajaran Pada Masa New Normal. ABDINE: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 1(1), pp.41–47.
JHU CSSE COVID-19 Data, 2021. Statistik Kasus Baru dan Kematian Covid19 di Indonesia.
Maimon, O., 2010. Data Mining And Knowledge Discovery Handbook Second Edi. Prof. Oded Maimon, ed., Israel: Springer US.
Rowan, N.J. & Laffey, J.G., 2020. Challenges and solutions for addressing critical shortage of supply chain for personal and protective equipment (PPE) arising from Coronavirus disease (COVID19) pandemic – Case study from the Republic of Ireland. Science of the Total Environment, 725, p.138532.
Sabna, E., 2019. PEMANFAATAN DATA MINING UNTUK PENEMPATAN BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE. Jurnal Ilmu Komputer, 8(2), pp.59–63.
Sari, F. et al., 2021. Pelatihan Pembuatan Media Pembelajaran Sempoa Berbasis Teknologi Informasi. ABDINE: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 1(1), pp.14–19.
Sugianto, C.A., 2015. Penerapan Teknik Data Mining Untuk Menentukan Hasil Seleksi Masuk Sman 1 Cibeber Untuk Siswa Baru Menggunakan Decision Tree. TEDC, 9, pp.39–43.
