PEMBENTUKAN KELOMPOK COLLABORATIVE PROBLEM SOLVING BERDASARKAN PERSONALITY TRAITS MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA - Secilia Selviana Agustine, - (2020)
Kemampuan untuk bekerja dalam tim dan mampu berkoordinasi dengan tim sangatlah penting untuk kemajuan pengetahuan dan keberhasilan pekerjaan apapun. Oleh sebab itu, salah satu aspek penting dalam pembelajaran collaborative problem solving (CPS) yaitu membentuk kelompok. Dalam membentuk kelompok belajar CPS dibutuhkan komposisi kelompok yang heterogen. Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk, mengukur kinerja kelompok, dan mengukur nilai collaborative performance kelompok. Pada penelitian ini, pengelompokan dibentuk dari atribut personality traits yang dimana harus terdapat sifat yang berbeda dalam satu kelompok dengan metode algoritma genetika. Dalam memilih atribut penulis mencocokannya dengan keterampilan yang harus dimiliki di pendidikan abad 21. Dalam proses pengelompokan, sistem menghasilkan rata-rata nilai fitness 0.9778 dan menghasilkan nilai heterogenitas tertinggi yaitu 4. Hal ini membuktikan bahwa kelompok yang dibentuk oleh algoritma genetika tersebut benar-benar heterogen. Setelah dilakukan pembelajaran CPS selama 3 kali pertemuan, mendapatkan beberapa hasil yaitu terjadi peningkatan di hasil knowledge setelah dilakukan tugas kelompok dengan nilai rata-rata tertinggi 77.08 dan terjadi peningkatan collaborative performance kelompok untuk setiap pertemuannya dengan nilai tertinggi dengan rata-rata 3.65 yang diraih oleh kelompok 7 dan 8. Hal ini menunjukan bahwa pembentukan kelompok belajar berdasarkan personality traits dengan algoritma genetika mempengaruhi nilai yang diraih siswa. The ability to work in teams and be able to coordinate with team is very important for the advancement of knowledge and the success of any job. Therefore, one important aspect in collaborative problem solving (CPS) learning is forming groups. In forming a CPS study group a heterogeneous group composition is needed. The purpose of this study is to form, measure group performance, and measure the value of collaborative group performance. In this study, grouping is formed from the personality traits attribute which must have different traits in one group using the genetic algorithm method. In choosing the attribute the author matches it with the skills that must be possessed in 21st century education. In the grouping process, the system produces an average fitness value of 0.9778 and produces the highest heterogeneity value of 4. This proves that the groups formed by the genetic algorithm are truly heterogeneous . After doing CPS learning for 3 meetings, getting some results, there was an increase in knowledge after group assignments with the highest average score of 77.08 and an increase in collaborative performance groups for each meeting with the highest score with an average of 3.65 achieved by the group 7 and 8. This shows that the formation of study groups based on personality traits with genetic algorithms affects the scores achieved by students.