Aplikasi web Streamlit untuk menganalisis keseimbangan antara ketergantungan AI dan kemampuan Self-Regulated Learning (SRL) pada mahasiswa. Proyek ini memetakan pola belajar di era AI generatif dan mengelompokkan mahasiswa ke dalam profil seperti AI-Dependent, Balanced, dan Traditional Learner.
Aplikasi ini dibuat menggunakan Streamlit, framework Python untuk membuat aplikasi web interaktif berbasis data.
Streamlit adalah framework open-source berbasis Python yang memungkinkan pengembang membuat web app data-science hanya dengan beberapa baris kode.
Tidak perlu HTML, CSS, atau JavaScript — cukup Python saja!
Ikuti panduan berikut untuk menjalankan proyek Streamlit di komputer lokal kamu. Jalankan command ini di terminal
Pertama, unduh repository proyek ini dari GitHub:
git clone https://github.com/username/nama-repo.gitLalu pindah ke directory repo
cd nama-repoLalu install requirements.txt
pip install -r requirements.txtLalu jalankan app.py
streamlit run app.pyAplikasi ini memiliki tiga fungsi utama:
- 📂 Input Dataset (CSV)
Pengguna dapat mengunggah file CSV berisi data numerik yang akan dianalisis. - 🔢 Menentukan Jumlah Klaster (K)
Pilih berapa banyak klaster yang ingin dibuat menggunakan slider atau input angka. - 📊 Melihat Analisis dan Visualisasi
- Menampilkan Elbow Method atau Silhouette Score untuk menemukan K optimal.
- Menampilkan hasil klasterisasi pada grafik interaktif (scatter plot).
- Menunjukkan analisis per klaster seperti jumlah anggota tiap klaster dan nilai rata-rata variabel.
| No | Nama Lengkap | NPM |
|---|---|---|
| 1 | Jovianie Felisia Suryadi | 140810240010 |
| 2 | Katrina Grace Kwok | 140810240011 |
| 3 | Tubagus Achmad Danial | 140810240030 |
| 4 | Muhammad Faris Muhtarom | 140810240038 |
| 5 | Dzikri Fakhry | 140810240056 |