## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENGESTIMASI COMPUTATIONAL THINKING MAHASISWA DALAM
PEMBELAJARAN HYBRID (STUDI KASUS STMIK IKMI CIREBON)
Rakhmat Hidayat, Rini Astuti, Ade Irma Purnamasari Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia rakhmathdyat1933@gmail.com

## ABSTRAK
Pembelajaran hybrid merupakan gabungan antara pembelajaran tradisional dan elektronik yang dilakukan melalui  internet,  seperti  melalui  web  dan  streaming  video,  yang  dapat  dipadukan  dengan  pembelajaran  tatap muka. Dalam pembelajaran hybrid, computational thinking sangat penting sebagai metode untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan teknik dan algoritma yang sering digunakan dalam membuat program perangkat lunak. Namun, masih terdapat permasalahan dalam pemahaman mahasiswa tentang implementasi computational thinking dalam pembelajaran hybrid serta belum ditemukan cara yang tepat untuk mengukur nilai computational thinking  di  STMIK  IKMI  Cirebon.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi computational  thinking  mahasiswa  dalam  pembelajaran  hybrid  dengan  menggunakan  metode  k-nearest neighbor. Data yang digunakan untuk mengestimasi  nilai computational thinking  mahasiswa adalah data kartu hasil  studi  semester  6  mahasiswa  angkatan  2019  dan  hasil  kuesioner.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma  k-nearest  neighbor  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  97,86%  dengan  nilai  root  mean  squared  error sebesar 0,128. Penelitian ini memberikan informasi bahwa estimasi computational thinking dalam pembelajaran hybrid menggunakan teknik machine learning dapat memberikan hasil yang relatif rendah dalam nilai error serta tingkat  akurasi  yang  memuaskan.  Hasil  penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  kampus  dalam  mengembangkan pembelajaran  hybrid  dengan  menerapkan  computational  thinking  secara  lebih  efektif  dan  optimal,  serta  dapat dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya.
Kata kunci: computational thinking, pembelajaran hybrid, k-nearest neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Di era digital, teknologi dan informasi sangatlah krusial.  Teknologi  informasi  terus  berkembang  dan menawarkan  banyak  inovasi  baru,  terutama  dalam konteks proses belajar mengajar. Dalam mengembangkan  inovasi  pembelajaran  yang  ideal, sangat penting untuk mempertimbangkan perkembangan  teknologi  yang  terus  berlanjut. Pembelajaran hybrid adalah suatu model pembelajaran  yang  menggabungkan  inovasi  dan pemanfaatan  teknologi  dalam  e-learning  dengan partisipasi  dan  interaksi  dari  model  pembelajaran tradisional.[1]
Pembelajaran hybrid telah diperkenalkan sebagai  pilihan  alternatif  dalam  sistem  pembelajaran saat  ini.  Pembelajaran  jenis  ini  menggunakan teknologi sebagai alat untuk proses belajar  mengajar, seperti  zoom  meeting  dan  e-learning  yang  dapat diakses  melalui  laptop  atau  smartphone.  Namun, meskipun telah diterapkan, terdapat beberapa masalah dalam  pembelajaran  hybrid,  seperti  kurangnya pemahaman  siswa  tentang  pemrosesan  pemikiran. Oleh  karena  itu,  diperlukan  solusi  untuk  membantu mengatasi permasalahan siswa tersebut melalui empat tahapan, yaitu  dekomposisi, identifikasi  pola, abstraksi, dan algoritma.[2]
Computational  Thinking  merupakan  sebuah proses  berpikir  yang  terlibat  dalam  merumuskan suatu  masalah  dengan  cara  yang  memungkinkan
solusinya  dapat  dinyatakan  melalui  langkah-langkah komputasi  dan  algoritmik.  Salah  satu  aspek  yang sangat  penting  dalam  proses  ini  adalah  menemukan model  komputasi  yang  tepat  untuk  merumuskan masalah  dan  mendapatkan  solusinya,  salah  satunya dalam pembelajaran hybrid.[3]
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  suatu metode  klasifikasi  yang  mempelajari  data-to-object dengan  mengacu  pada  objek  terdekat.  Tujuan  dari metode  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek baru  dengan  memperhatikan  atribut  dan  sampel training  yang  tersedia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  kemampuan  berpikir  komputasional (computational  thinking)  pada  mahasiswa  dalam pembelajaran  hybrid.  Kemampuan  ini  didasarkan pada  empat  komponen  utama  yaitu  dekomposisi, generalisasi, abstraksi, dan algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Jurnal  Prosiding  Seminar  Nasional  Integrasi Matematika  dan  Nilai  Islami  menerbitkan  penemuan penelitian  dari  Hilda  Nurmuslimah  dengan  judul “Peningkatan  Prestasi  Belajar  Siswa  pada  Mata Pelajaran Matematika Menggunakan Pendekatan Soal Berbasis  Kebudayaan  Islam  dan  Computational Thinking”. Computational Thinking adalah kemampuan untuk memecahkan masalah dengan cara yang  melibatkan  penggunaan  teknologi  komputer
atau metode yang biasanya digunakan oleh komputer untuk  menyelesaikannya.  Keterampilan  ini  sangat penting  dimiliki  oleh  setiap  orang  di  era  digital  saat ini karena selain membantu perkembangan teknologi, juga  melatih  individu  untuk  berpikir  kreatif,  efektif dan  logis.  Hasil  penelitian  ini  menyatakan  bahwa penerapan computational thinking dapat meningkatkan  semangat  dan  prestasi  belajar  siswa. Hal  ini  dikarenakan  computational  thinking  sangat cocok  untuk  mengukur  kemampuan  siswa  dalam memecahkan  masalah  matematika  secara  terstruktur, efisien,  dan  mampu  melihat  pola  secara  umum. Dalam  konteks  ini,  guru  dapat  mempersiapkan strategi pengajaran yang berbeda untuk memperkenalkan  computational  thinking  ke  dalam pelajaran matematika dengan memahami definisi dan karakteristik computational thinking dalam matematika.  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan bahwa penggunaan soal komputasi berbasis pemikiran  dan  budaya  Islam  berpengaruh  positif terhadap prestasi dan motivasi belajar siswa. Namun, dalam hal keterampilan mengolah data  dan pemecahan  masalah,  siswa  memerlukan  rangsangan khusus  untuk  terus  meningkatkan  kemampuan tersebut.[4]
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Paulus  Ganovia,  dkk  dengan  judul  “Efektivitas Hybrid  Learning  dalam  Proses  Pembelajaran  untuk Siswa
Kelas
XI SMA Kalam Kudus Pematangsiantar” Penelitian
ini membahas implementasi  pembelajaran  hybrid  di  SMA  Kalam Kudus  Pematangsiantar.  Untuk  mendapatkan  data yang  relevan,  peneliti  melakukan  studi  pustaka  dan mengumpulkan sumber-sumber yang tersedia, seperti literatur dan evaluasi mahasiswa akhir semester gasal tahun  2021.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ditemukan adanya kendala dalam kegiatan pembelajaran dengan menggunakan  hybrid  learning.  .  Oleh  karena  itu, disarankan agar guru dan penyelenggara pembelajaran  dapat  menemukan  cara  yang  efektif untuk mengatasi kendala tersebut sehingga pembelajaran menjadi lebih bermakna, interaktif, dan menyenangkan bagi siswa.[5]
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Slamet  Wiyono  dan  Taufiq  Abidin,  dengan  judul "Implementation  of  K-Nearest  Neighbour  (K-NN) Algorithm  To  Predict  Student’S  Performance”. Slamet  Wiyono  dan  Taufiq  Abidin,  dengan  judul "Implementation  of  K-Nearest  Neighbour  (K-NN) Algorithm  To  Predict  Student’S  Performance". Penelitian  ini  membahas  metode  prediksi  kinerja siswa  dengan  meningkatkan  algoritma  klasifikasi  K- Nearest  Neighbor  (K-NN).  Berdasarkan  kajian  yang dilakukan  terhadap  data  yang  diperoleh  dari  Jurusan Teknik  Informatika  Politeknik  Harapan  Bersama, peneliti  menyimpulkan  bahwa  nilai  K  terbaik  adalah 3,  6,  dan  9  sehingga  menghasilkan  prediksi  yang paling  akurat.  Para  peneliti  telah  bereksperimen dengan  berbagai  nilai  K  mulai  dari  3  hingga  60, dan
menemukan  bahwa  nilai  prediksi  salah  persentase terendah adalah yang optimal.[6]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1.  Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan penelitian deskriptif dengan  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian  deskriptif bertujuan  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis data  berupa  angka  dengan  menggunakan  metode statistik.[7]
Pendekatan kuantitatif digunakan dalam penelitian  ini. Menurut Sugiyono (2018), pendekatan kuantitatif  merupakan  metode  penelitian  yang didasarkan  pada  filosofi  positivisme.  Pendekatan  ini melibatkan mempelajari populasi atau sampel tertentu dengan mengambil  sampel secara  acak dan menggunakan  instrumen  untuk  mengumpulkan  data. Penelitian  kuantitatif  menekankan  pada  analisis  data berupa angka dan  mencari  hubungan  yang signifikan antar variabel melalui metode statistik.[8]

## 3.2.  Metode Analisa Data
Tahap  analisis  data  merupakan  bagian  dari proses  penelitian  yang  dilakukan  setelah  semua  data yang  dibutuhkan,  baik  data  primer  maupun  data sekunder  terkumpul.  Dalam  penelitian  ini,  metode KDD (Knowledge Discovery in Database) digunakan untuk  menganalisis  data.  Ada  lima  langkah  dalam proses KDD yang perlu dilakukan, yaitu:
1. Data Selection
2. Pre-Proocessing
3. Transformation
4. Data Mining
5. Interpretation

## 3.2.1. Data Selection
Data  Selection  merupakan  tahap  awal  dalam KDD  yang  bertujuan  untuk  memilih  data  dari kumpulan  data  operasional  untuk  digunakan  pada tahap  ekstraksi  informasi  atau  penambangan  data. Data  yang  terpilih  akan  digunakan  pada  tahap selanjutnya.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini berasal dari STMIK IKMI Cirebon yaitu data hasil belajar mahasiswa teknik informatika angkatan 2019.

## 3.2.2. Data Preprocessing
Data  Preprocessing  merupakan  tahap  awal  dari proses  KDD  yang  harus  dilakukan  terlebih  dahulu. Pada tahap ini dilakukan pembersihan data yang tidak relevan,  missing  value, dan  duplikasi data. Tahap  ini diperlukan  karena  data  yang  relevan,  tidak  ada  nilai yang  hilang,  dan  tidak  ada  data  yang  berulang merupakan persyaratan penting untuk data mining.

## 3.2.3. Transformation
Tahap  transformasi  dalam  KDD  adalah  proses mengubah data  yang dipilih  agar cocok untuk proses data  mining.  Proses  transformasi  yang  dilakukan sangat  bergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi yang akan dicari di database.

## 3.2.4. Data Minig
Data  Mining  adalah  proses  pencarian  pola  atau informasi  menarik  dari  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu berdasarkan kelengkapan proses KDD. Pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode K-Nearest Neighbor (K-NN).

## 3.2.5. Interpretation
Interpretasi merupakan tahapan dalam penelitian yang  bertujuan  untuk  menjelaskan  hasil  peramalan secara  jelas  dan  mudah  dipahami.  Pada  tahap  ini pembahasan  hasil  peramalan  dapat  dilakukan  dalam bentuk tabel atau visualisasi.

## 3.3.  Teknik Pengumpulan Data
Langkah penting dalam sebuah penelitian adalah melakukan teknik pengumpulan data yang tepat untuk mengumpulkan data yang diperlukan dan memberikan  penjelasan  yang  diperlukan.  Dalam penelitian  ini  teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  adalah  observasi  dengan  memberikan kuesioner  kepada  responden.  Menurut  Sugiyono (2014:230),  kuesioner  adalah  teknik  pengumpulan data  yang  dilakukan  dengan  membuat  daftar pertanyaan  atau  pernyataan  tertulis  untuk  dijawab oleh  responden.[9]  Metode  Skala  Likert  digunakan untuk  menilai  pendapat,  sikap,  atau  persepsi seseorang  atau  kelompok  mengenai  suatu  fenomena sosial. Ada dua jenis pertanyaan dalam metode Skala Likert  yaitu  pertanyaan  yang  mengukur  tingkat kesetujuan  (skala  positif)  dan  pertanyaan  yang mengukur tingkat ketidaktertarikan atau ketidaksetujuan  (skala  negatif).[10]  Penelitian  ini menggunakan  skala  Likert  dengan  skor  berkisar antara  1  sampai  dengan  5,  dimana  skor  1 menunjukkan ketidaksetujuan dan skor 5 menunjukkan  persetujuan.  Tujuan  penggunaan  skala Likert  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana responden cenderung setuju atau tidak setuju terhadap pernyataan  yang  diberikan,  sehingga  jawaban  yang diberikan menjadi lebih relevan.
1. Jawaban dari responden diberi skor atau bobot
Tabel 1. Skor Skala Likert Skala Keterangan (+) (-) 1 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 5 2 Tidak Setuju (TS) 2 4 3 Netral (N) 3 3 4 Setuju (S) 4 2 5 Sangat Setuju (SS) 5 1
2. Kalikan  jawaban  responden  dengan  skor  atau bobot
3. Jumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  responden dengan skor atau bobot
4. Kemudian  hitung  menggunakan rumus dibawah ini
Skor maksimum = jumlah responden x skor
tertinggi likert
Skor minimum = jumlah responden x skor terendah likert Index(%) = (total skor / skor maksimum) x skor minimum
Berikut adalah interval penilaiannya: Index 0% - 19,99% = Sangat Tidak Setuju Index 20% - 39,99% = Tidak Setuju Index 40% - 59,99% = Netral Index 60% - 79,99 = Setuju Index 80% - 100% = Sangat Setuju
Berikut tabel pernyataan yang terdapat dalam kuesioner penelitian sesuai dengan idikator variabel, yaitu:
Tabel 2. Pernyataan Kuesioner Penelitian No Pernyataan SS  S  N  TS  STS 1 Mahasiswa selalu hadir tepat waktu dalam perkuliahan hybrid.
2 Mahasiswa senantiasa aktif dan berpartisipasi penuh dalam setiap pembelajaran hybrid.
3 Mahasiswa telah mencapai tingkat kompetensi yang diharapkan dalam materi yang diajarkan.
4 Mahasiswa dapat menyelesaikan tugas atau project sesuai dengan spesifikasi yang ditentukan dalam pembelajaran.
5 Mahasiswa merasa puas dengan metode dan materi pembelajaran yang diterapkan.
6 Mahasiswa mampu memisahkan antara pembelajaran online dan
offline dengan baik dan menerapkannya sesuai dengan
kebutuhan.
7
Mahasiswa dapat mengenali pola dalam pembelajaran hybrid dan menerapkan pola tersebut kedalam pembelajaran yang berbeda mencakup aspek seperti waktu yang digunakan untuk pembelajaran online dan offline, cara mengatur tugas dan evaluasi,
serta cara meningkatkan interaksi antara mahasiswa dalam konteks
pembelajaran hybrid.
8 Mahasiswa mampu menarik kesimpulan dan mengkaitkan konsep yang dipelajari dalam pembelajaran hybrid dengan
situasi nyata dan aplikasinya dalam
kehidupan sehari-hari. 9 Mahasiswa mampu mengembangkan langkah-langkah dalam pembelajaran hybrid untuk
lebih efektif dan efisien 10 Mahasiswa mampu mengklasifikasikan data menggunakan teknik machine learning dalam pembelajaran hybrid dan mengaplikasikannya dalam pemecahan masalah.
11  Mahasiswa mampu menerapkan
No Pernyataan SS  S  N  TS  STS algoritma k-nearest neighbor dalam pembelajaran hybrid untuk mengklasifikasikan data dan menyelesaikan masalah.
12
Mahasiswa mampu mengaplikasikan RapidMiner Studio dalam pembelajaran hybrid untuk mengekstraksi, mengolah, dan menganalisis data serta mengaplikasikan teknik-teknik machine learning.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Tahap  hasil  merupakan  tahap  dimana  peneliti menjelaskan  proses  penelitian  yang  telah  dilakukan sesuai  dengan  metode  analisis  yang  telah  ditentukan. Pada  tahap  ini  peneliti  menjelaskan  sistem  yang dianalisis menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.

## 4.2. Data Selection
Pada tahap Data Selection, peneliti memilih data dari beberapa variabel pada kartu hasil belajar dengan menghilangkan variabel seperti NIM, Nama, Konsentrasi, dan IPK. Kemudian, peneliti menambahkan  variabel  atau  deskripsi  KET  untuk memudahkan  proses  klasifikasi.  Hasilnya,  ada  8 variabel  yang  dimasukkan  di  dalamnya,  yaitu  SKS, Mutu Huruf  A, Mutu Huruf B, Mutu Huruf C, Mutu Huruf  D,  Mutu  Huruf  E,  Indeks  Prestasi  Kumulatif, dan  KET.  Berikut  adalah  tabel  yang  menunjukkan hasil seleksi data, yaitu:
Tabel 3. Data Selection No SKS A B C D E IP KET
1 20 2 4 0 0 0 3,35 Lulus 2 20 1 1 3 0 1 2,15 Belum Lulus 3 20 1 1 3 0 1 2,15 Belum Lulus 4 20 0 1 0 2 3 0,80 Belum Lulus 5 20 3 3 0 0 0 3,50 Lulus 6 20 0 1 4 0 1 1,85 Belum Lulus 7 20 1 4 1 0 0 3,00 Lulus 8 20 1 5 0 0 0 3,15 Lulus 9 20 1 5 0 0 0 3,15 Lulus 10 20 0 5 1 0 0 2,85 Belum Lulus 11 20 1 3 2 0 0 2,85 Belum Lulus 12 20 1 4 1 0 0 3,00 Lulus 13 20 2 3 1 0 0 3,20 Lulus 14 20 1 5 0 0 0 3,15
Lulus
… … …  …  …  ...  … … …
4.3. Data Preprocessing Pada tahap cleaning , proses untuk membersihkan data yang tidak relevan, missing value ,
dan data yang berulang. Setelah dilakukan preprocessing tidak  ditemukan  data  yang missing . Berikut  gambar  tabel data  preprocessing yang  telah dilakukan menggunakan tools rapidminer , yaitu:
Gambar 1. Data Preprocessing

## 4.4. Transformation
Pada  tahap  transformasi,  ditentukan  label  atau penanda  pada  atribut  yang  akan  digunakan  dalam proses data mining. Untuk klasifikasi label digunakan atribut KET. Berikut adalah gambar tabel transformasi  data  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan tool RapidMiner, yaitu:

## Gambar 2. Transformation

## 4.5. Data Mining
Pada  tahap  data  mining,  proses  klasifikasi  data menggunakan  algoritma  k-nearest  neighbor.  Berikut langkah-langkah  proses  data  mining  menggunakan tools rapidminer yaitu:
1. Input Data
Proses input data, yaitu menginput data ke dalam lembar  proses  tools  RapidMiner.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  melakukan  impor data  atau  menggunakan  operator  read  excel/csv. Berikut  gambar  proses  input  data  menggunakan import data, yaitu:
2. Validasi Data
Setelah  berhasil  memasukkan  data,  langkah selanjutnya  adalah  memvalidasi  data  menggunakan operator  cross  validation.  Proses  validasi  bertujuan untuk  membuktikan  apakah  data  yang  dimasukkan valid  atau  tidak.  Berikut  adalah  gambarproses validasi data  menggunakan operator cross validation, yaitu:
Gambar 4. Proses Validasi Data

## 3. Proses Memasukan Algoritma K-NN
Setelah  proses  validasi  data  selesai,  langkah selanjutnya  adalah  memasukkan  metode  K-Nearest Neighbor pada bagian pengujian dengan menggunakan operator K-NN. Kemudian memasukan dua operator yaitu apply model untuk mengimplementasikan  model  yang  telah  dilatih  pada data  testing  dan  performance  (classification)  untuk mengetahui keakuratan klasifikasi data  yang terdapat pada  bagian  training  dan  mengklasifikasikan  data yang  tidak  memiliki  label.  Tujuannya  untuk mendapatkan  prediksi  dari  data  yang  tidak  memiliki label  dan  menentukan  tingkat  akurasi  klasifikasi. Berikut gambari proses memasukkan metode operator k-nn,  apply  model,  dan  performance  (klasifikasi)  ke dalam operator cross validation, yaitu:
Gambar 5. Memasukan Algoritma K-NN
4.6. Interpretation
Setelah semua proses selesai, langkah selanjutnya  adalah  pengecekan  data.  Pada  tahap  ini akan  diperoleh  nilai  akurasi  data  dan  sebaran  status hasil  klasifikasi.  Dari  hasil  tersebut  diperoleh  nilai akurasi  sebesar  97,86%  yang  menunjukkan  87  siswa telah  lulus  pembelajaran  hybrid  dan  54  siswa  tidak lulus.  Berikut  gambar  hasil  akurasi  data  yang diperoleh dengan menggunakan metode K-NN, yaitu:

## Gambar 6. Nilai Akurasi
Root  mean  squared  error  (RMSE) merupakan ukuran tingkat kesalahan pada hasil prediksi, dimana semakin  kecil  nilai  RMSE  (mendekati  nol),  maka akurasi  prediksi  akan  semakin  baik.  Nilai  RMSE yang  diperoleh  sebesar  0,128  menunjukkan  bahwa tingkat  kesalahan  pada  prediksi  model  tergolong rendah  dan  dapat  dikatakan  tingkat  akurasinya  baik. Berikut  gambar  hasil  nilai  RMSE  yang  diperoleh, yaitu:

## Gambar 7. Nilai RMSE
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan uji coba nilai  k  sebanyak  5  kali  untuk  mendapatkan  akurasi terbaik. Berikut tabel hasil uji coba nilai k, yaitu:
Tabel 4. Hasil Nilai k No Nilai k Akurasi RMSE 1 3 96,52% 0.100 2 5 97,86% 0.128 3 7 93,67% 0.157 4 9 92,29% 0.186 5 11 91,57% 0.210

## 4.7. Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengetahui validitas  suatu  kuesioner  untuk  masing-masing variabel.  Pada  penelitian  ini  uji  validitas  dihitung dengan  menggunakan  software  IBM  SPSS Statistics. Berikut  hasil  uji  validitas  yang  disajikan  dalam bentuk tabel, yaitu:
Tabel 5. Uji Validitas
Indikator r Hitung r Tabel Ket X1.1 0,831 0,278 Valid X1.2 0,870 0,278 Valid X1.3 0,825 0,278 Valid X2.1 0,862 0,278 Valid X2.2 0,794 0,278 Valid X2.3 0,731 0,278 Valid Y.1 0,720 0,278 Valid Y.2 0,760 0,278 Valid Y.3 0,827 0,278 Valid Y.4 0,786 0,278 Valid Y.5 0,819 0,278 Valid
Dari  hasil  pengujian  pada  tabel  diketahui terdapat  12  kuesioner  yang  diisi  oleh  50  responden dalam  penelitian  ini.  Untuk  menentukan  apakah kuesioner tersebut valid atau tidak, perlu diperhatikan nilai  tabelnya.  Rumus  r tabel  yang  digunakan  adalah df  =  N-2,  dimana  N  adalah  jumlah  responden  yang terlibat  dalam  hal  ini  50-2  =  48  sehingga  diperoleh nilai  r  tabel  sebesar  0,278.  Berdasarkan  hasil perhitungan  validitas  yang  terdapat  pada  tabel  dapat disimpulkan  bahwa  15  kuesioner  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  dinyatakan  valid  karena  nilai  r hitung yang diperoleh lebih besar dari nilai r tabel.

## 4.8. Uji Reliabilitas
Untuk  mengukur  konsistensi  kuesioner  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengukur pengaruh antara variabel X dan Y, perlu dilakukan uji reliabilitas dengan menggunakan software IBM SPSS Statistics.  Sebelum  melakukan  pengujian  reliabilitas, perlu  ditetapkan  nilai  alpha  sebesar  0,60  sebagai dasar  pengambilan  keputusan.  Instrumen  dikatakan reliabel  jika  nilai  r  lebih  besar  dari  0,60,  sedangkan jika  nilai  r  kurang  dari  0,60  maka  instrumen dikatakan reliabel. Berikut hasil pengujian reliabilitas variabel penelitian ini:

## Tabel 6. Uji Reliabilitas Variabel X1

## Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items .793 3
Dari  hasil  uji  reliabilitas  pada  variabel  x1 terbukti  bahwa  nilai  Cronbach's  alpha  melebihi  nilai dasar  0,60  yaitu  sebesar  0,793.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  semua  pernyataan  dalam  kuesioner  dianggap dapat dipercaya atau reliabel.

## Tabel 7. Uji Reliabilitas Variabel X2
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .699 3
Dari  hasil  uji  reliabilitas  pada  variabel  x2  terlihat bahwa  nilai  Cronbach's  alpha  melebihi  nilai  dasar 0,60 yaitu 0,699. Hal  ini  menunjukkan  bahwa semua pernyataan dalam kuesioner dianggap dapat dipercaya atau reliabel.

## Tabel 8. Uji Reliabilitas Variabel Y
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .840 5
Dari  hasil  uji  reliabilitas  pada  variabel  y diketahui bahwa nilai Cronbach's alpha melebihi nilai dasar  0,60  yaitu  0,840.  Oleh  karena  itu,  semua pernyataan dalam kuesioner dianggap dapat dipercaya atau dapat diandalkan.

## 5.  KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut  adalah  kesimpulan  dari  penelitian  yang telah  dilakukan,  yaitu:  Mahasiswa  dapat  memahami computational  thinking  dalam  pembelajaran  hybrid. Computational Thinking Mahasiswa pada pembelajaran  hybrid  menggunakan  algoritma  k- nearest  neighbor  dan  regresi  linier  menghasilkan akurasi  algoritma  k-nn  sebesar  97,86%  dengan  nilai root  mean  squared  error  pada  K-NN  sebesar  0,128. Sedangkan  hasil  prediksi  dengan  menggunakan metode  regresi  linier  diperoleh  nilai  root  mean squared  error  sebesar  0,046.  Berdasarkan  hasil  nilai rmse  diketahui  gap  antara  algoritma  k-nn  dengan regresi linier adalah 0,082.
Berikut  beberapa  saran  yang  dapat  diterapkan, yaitu:  Analisis  lebih  lanjut  terhadap  faktor-faktor yang  mempengaruhi  estimasi  pemikiran  perbaikan dapat  mengarah  pada  peningkatan  pembelajaran hybrid  yang  lebih  spesifik  dan  efektif  seperti peningkatan tugas dan praktikum. Memperluas ruang lingkup  penelitian  untuk  memasukkan  lebih  banyak siswa  untuk  memastikan  keakuratan  perkiraan  dan hasil  generalisasi.  Menggunakan  hasil  penelitian  ini sebagai  dasar  untuk  penelitian  selanjutnya  terkait pengembangan  kemampuan  berpikir  pemrosesan pada  siswa  dengan  menggunakan  algoritma  decision tree, naïve bayes, dan neural network.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Ilmu,  P.  Universitas,  P.  Ganesha,  and  P.  T. Informatika,  “Evaluasi  Pembelajaran  Hybrid Pada Institusi,” vol. 8, 2022.
[2]  H. Kuswanto, N. Rodiyanti, Y. N. Kholisho, and B.  D.  D.  Arianti,  “Pengaruh  Kemampuan Matematika
Terhadap Kemampuan
Computational  Thinking  Pada  Anak  Usia Sekolah  Dasar,” Educatio ,  vol.  15,  no.  2,  pp. 78–84, 2020, doi: 10.29408/edc.v15i2.2916.
[3]  S. Maharani, T. Nusantara, A. R. As’ari, and A. Qohar, Computational  Thinking  Pemecahan Masalah di Abad Ke-21 , no. December. 2020.
[4]  H.  Nurmuslimah,  “Peningkatan  Prestasi  Belajar Siswa pada Mata Pelajaran Matematika Menggunakan Pendekatan Soal Berbasis Kebudayaan Islam dan Computational
Thinking,” Pros.  Semin.  Nas.  Integr.  Mat.  dan Nilai Islam. , vol. 3, no. 1, pp. 78–84, 2019.
[5]  P.  Ganovia,  S.  Sherly,  and  H.  Herman, “Efektivitas  Hybrid  Learning  dalam  Proses Pembelajaran  untuk  Siswa  Kelas  XI  SMA Kalam  Kudus  Pematangsiantar,” J.  Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 1, pp. 1478–1481, 2022.
[6]  S.  Wiyono  and  T.  Abidin,  “Implementation  of K-Nearest  Neighbour  (Knn)  Algorithm  To Predict Student’S Performance,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp.
873–878, 2018, doi:
10.24176/simet.v9i2.2424.
[7]   dan  A.  E.  Yudi  Marihot,  Sapta  Sari, Buku Metode  Penelitian  Kualitatif  &  Kuantitatif ,  vol.
Vol. 1, no. April. 2022.
[8]  M.  Y.  Balaka,  “Metode  penelitian  Kuantitatif,” p. 130, 2022.
[9]  Rovi  Romadhon,  E.  Didik  Subiyanto,  and Ignatius  Soni  Kurniawan,  “KAJIAN  EMPIRIS
PENGARUH KOMPENSASI, KEPEMIMPINAN DAN KOMITMEN TERHADAP  DISIPLIN  KERJA  (Studi  Kasus
pada  BMT  Sejahtera  Trucuk),” MANDAR Manag. Dev. Appl. Res. J. , vol. 4, no. 2, pp. 71– 86, 2022, doi: 10.31605/mandar.v4i2.1692.
[10]  V.  H.  Pranatawijaya,  W.  Widiatry,  R.  Priskila, and P. B. A. A. Putra, “Penerapan Skala Likert dan Skala Dikotomi Pada Kuesioner Online,” J. Sains  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  128–137,
2019, doi: 10.34128/jsi.v5i2.185.