ANALISIS PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN MAHASISWA UNIVERSITAS JAMBI BERDASARKAN PERILAKU PENGGUNAAN CHATGPT

Zahardy, Farah Fadhila Putri (2024) ANALISIS PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN MAHASISWA UNIVERSITAS JAMBI BERDASARKAN PERILAKU PENGGUNAAN CHATGPT. S1 thesis, Universitas Jambi.

	Text F1E119054 - COVER.pdf Download (177kB)
	Text F1E119054 - PERNYATAAN DAN LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (931kB)
	Text F1E119054 - RINGKASAN.pdf Download (93kB)
	Text F1E119054 - BAB I.pdf Download (164kB)
	Text F1E119054 - BAB V.pdf Download (98kB)
	Text F1E119054 - DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (184kB)
	Text F1E119054 - SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

ChatGPT merupakan teknologi Artificial Intelligence yang banyak digunakan dan ramai dibicarakan. Teknologi tersebut mengundang respon yang beragam dari berbagai pihak terutama karena manfaat dan resiko penggunaannya di berbagai bidang. Dalam bidang pendidikan, mahasiswa Universitas Jambi ikut merasakan pengaruh kehadiran ChatGPT. Untuk mengetahui perilaku mahasiswa Universitas Jambi dalam menggunakan ChatGPT, digunakan empat variabel UTAUT yaitu Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, dan Facilitating Condition sebagai variabel bebas dalam mengukur perilaku penggunaan ChatGPT. Dimana UTAUT menyatakan kemudahan dan pengaruh secara positif mempempengaruhi perilaku penggunaan aktual. Selanjutnya dilakukan klasterisasi pada data yang terkumpul. Hasil penelitian ini berupa data klasterisasi menggunakan K-Means dan K-Medoids Clustering dengan jumlah klaster optimal diperoleh menggunakan Elbow Method, Gap Statistics, dan Silhouette Score yaitu 2 klaster. Berdasarkan titik pusat klaster yang terbentuk, tidak ada perbedaan signifikan antara karakterisik klaster hasil K-Means dan K-Medoids Clustering. Berdasarkan visualisasi klaster, irisan antara klaster pada hasil klasterisasi dengan K-Medoids lebih jelas daripada K-Means. Berdasarkan nilai Silhouette Score, K-Means Clustering memperoleh nilai 0.2123864 sehingga dinyatakan lebih optimal dari K-Medoids Clustering yang memperoleh nilai 0.1766865 pada penelitian ini.

Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	CHATGPT, K-MEANS, K-MEDOIDS, ELBOW METHOD, SIHOUETTE SCORE, GAP STATISTICS
Subjects:	L Education > L Education (General)
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User:	ZAHARDY
Date Deposited:	18 Jan 2024 02:45
Last Modified:	04 Aug 2025 04:00
URI:	https://repository.unja.ac.id/id/eprint/60817

Actions (login required)

View Item