Model Prediksi Kinerja Siswa Berdasarkan Analisis Log Aktivitas pada Social Network dan E-learning.

Abstract

Kinerja siswa adalah gambaran seorang siswa sebagai hasil dari kerja yang dapat diukur dari berbagai aspek. Programme for International Student Assessment (PISA) pada tahun 2015 mempublikasikan bahwa kinerja siswa Indonesia pada bidang sains, matematika dan keterampilan membaca masih jauh di bawah rata-rata yaitu pada posisi 62 dari 70 negara. Padahal, kinerja siswa merupakan bagian terpenting dari berkembangnya institusi pendidikan. Di sisi lain, 99% institusi pendidikan tinggi di beberapa negara termasuk Amerika Serikat telah menerapkan e-learning. Mereka tidak hanya mengimplementasikan e-learning tetapi juga melibatkan social network atau SN-Learning. Faktanya, SN-learning (social network dan e-learning) telah digunakan oleh institusi pendidikan di Indonesia. Namun, social network hanya dimanfaatkan sebatas menyampaikan informasi atau pengumuman. Sedangkan e-learning telah dimanfaatkan namun belum masif. Padahal, log aktivitas dalam SN-learning dapat dimanfaatkan untuk memperoleh pengetahuan strategis dalam rangka memahami kinerja siswa. Memahami kinerja siswa dapat dilakukan dengan analisis data, analisis social network, dan analisis log aktivitas. Analisis social network adalah analisis struktural yang menggunakan teori grafik dan bertujuan mempelajari pola kolaborasi sosial antaraktor dalam konteks pendidikan seperti siswa, guru, atau lembaga melalui analisis struktural yang mencerminkan sebuah jaringan. Sedangkan, e-learning adalah alat untuk melakukan pendidikan jarak jauh. Analisis log aktivitas dalam e-learning adalah salah satu proses transformasi data mentah menjadi pengetahuan strategis. Pemanfaatan SN-learning dalam kegiatan pembelajaran memiliki keterbatasan yang dapat menimbulkan masalah. Masalah yang sering muncul pada grup social network adalah siswa tidak memiliki kesempatan yang sama untuk berkontribusi. Sedangkan dalam e-learning memiliki log aktivitas sebagai gambaran kondisi nyata siswa yang beraktivitas namun memiliki volume yang sangat besar sehingga dibutuhkan teknik khusus untuk memperoleh pengetahuan tentang kinerja siswa. Penelitian ini memiliki tiga tujuan (1) mengidentifikasi masalah kolaborasi siswa pada grup social network berdasarkan derajat sentralitas (2) menganalisis kinerja siswa dalam e-learning menggunakan teknik process mining (3) membuat model prediksi kinerja siswa dengan algoritme Random Forest atau RF. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aktivitas siswa pada social network dan elearning berkontribusi atau berkorelasi positif terhadap nilai akhir siswa. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan agar pengelola institusi pendidikan menggunakan social network dan e-learning secara masif.