Analisis Proses E-Learning untuk Menentukan Pola Belajar Mahasiswa Menggunakan Pendekatan Process Mining Studi Kasus Universitas Telkom
Abstract
Abstrak- Untuk mendukung pembelajaran jarak jauh, pembelajaran daring, dan blended learning, dibutuhkan suatu Learning Management System (LMS). Dalam pengembangan nya terdapat tiga komponen utama dalam LMS yang dibuat menggunakan model yaitu: pengguna, mata kuliah, dan enrollment. Proses pembelajaran yang tepat dapat memastikan berjalan nya LMS secara normal. Untuk mengetahui pola belajar mahasiswa, dibutuhkan sebuah event log yang didapatkan melalui LMS. Log ini berisi informasi mengenai berbagai proses pembelajaran. Teknik Process Mining diterapkan untuk menganalisis pembelajaran mandiri selama perkuliahan, dengan menganalisis pembelajaran secara mandiri yang digambarkan dalam sebuah model proses, bertujuan agar dosen dapat mengetahui perkembangan mahasiswa, dan kedepannya dapat menentukan metode belajar apa yang cocok untuk mahasiswa – mahasiswa yang diajarkan oleh dosen bersangkutan. Process Mining juga dapat membantu dalam mengidentifikasi efektivitas pembelajaran dan kurikulum dengan cara memonitoring dan mengevaluasi kinerja Mahasiswa. Algoritma heuristic mining dapat memodelkan pola belajar mahasiswa pada mata kuliah Pemrograman Berorientasi Objek dan Struktur Data pada LMS dengan baik berdasarkan nilai conformance yang dihasilkan.
Kata kunci- event log, process mining, algoritma heuristic mining
References
Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, “Surat Edaran No 15 Tahun 2020 Tentang Pedoman Pelaksanaan Belajar Dari Rumah Selama Darurat Bencana COVID-19 di Indonesia,” Sekr. Nas. SPAB (Satuan Pendidik. Aman Bencana), no. 15, pp. 1–16, 2020, [Online]. Available: https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2020/05/kemendikbud-terbitkan-pedoman-penyelenggaraan-belajar-dari-rumah
D. Adidrana, D. Haryadi, and S. A. Rozano, “Integrasi Learning Management System dan Database Eksternal Menggunakan Oracle Studi Kasus: IT Telkom Jakarta,” J. Informatics Commun. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 22–32, 2021, doi: 10.52661/j_ict.v3i2.80.
P. Berking and S. Gallagher, “Choosing a Learning Management System Advanced Distributed Learning (ADL) Initiative,” 2016. [Online]. Available: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
R. K. Ravikiran and K. R. Anil Kumar, “Experimental performance analysis of confidence-based online assessment portal in e-learning using data mining,” Mater. Today Proc., vol. 47, pp. 5912–5917, 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.04.456.
A. P. Kurniati, G. Agung, and A. Wisudiawan, “ANALISIS KESIAPAN PENERAPAN PROCESS MINING PADA SISTEM MANAJEMEN PEMBELAJARAN UNIVERSITAS TELKOM,” vol. 8, no. 6, pp. 1227–1236, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183637.
A. J. M. M. Weijters, W. M. P. van der Aalst, and A. K. A. de Medeiros;, “Process Mining with the HeuristicsMiner Algorithm,” Beta Work. Pap., 2006.
Y. Li, “A remodeling method of automatic learning process based on LMS in E-learning,” in 2009 International Conference on Web Information Systems and Mining, WISM 2009, 2009, pp. 565–569. doi: 10.1109/WISM.2009.120.
C. dos S. Garcia et al., “Process mining techniques and applications – A systematic mapping study,” Expert Systems with Applications, vol. 133. Elsevier Ltd, pp. 260–295, Nov. 01, 2019. doi: 10.1016/j.eswa.2019.05.003.
P. Chandrasekar and K. Qian, “The Impact of Data Preprocessing on the Performance of a Naïve Bayes Classifier,” in Proceedings - International Computer Software and Applications Conference, Aug. 2016, vol. 2, pp. 618–619. doi: 10.1109/COMPSAC.2016.205.
M. Bozkaya, J. Gabriels, and J. M. Van Der Werf, “Process diagnostics: A method based on process mining,” in Proceedings - International Conference on Information, Process, and Knowledge Management, eKNOW 2009, 2009, pp. 22–27. doi: 10.1109/eKNOW.2009.29.
S. J. J. Leemans, E. Poppe, and M. T. Wynn, “Directly follows-based process mining: Exploration & a case study,” in Proceedings - 2019 International Conference on Process Mining, ICPM 2019, Jun. 2019, pp. 25–32. doi: 10.1109/ICPM.2019.00015.
R. Sarno and Y. A. Effendi, “Hierarchy process mining from multi-source logs,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 15, no. 4, pp. 1960–1975, Dec. 2017, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v15i4.6326.
D. Rahmawati, M. Ainul Yaqin, and R. Sarno, “Fraud detection on event logs of goods and services procurement business process using Heuristics Miner algorithm,” Proc. 2016 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Syst. ICTS 2016, no. November 2017, pp. 249–254, 2017, doi: 10.1109/ICTS.2016.7910307.
N. M. Lohmann, “BPM 2012 Demonstration Track,” Prceedings, no. September, 2012.
W. Van Der Aalst, “Process mining: Overview and opportunities,” ACM Trans. Manag. Inf. Syst., vol. 3, no. 2, pp. 1–17, 2012, doi: 10.1145/2229156.2229157.
