Analisis Event Log Mahasiswa pada Course LMS Telkom University Menggunakan Inductive Miner Infrequent untuk Meningkatkan Proses Pembelajaran - Dalam bentuk buku karya ilmiah

VIEGO NAUFAL SALSABIL

Informasi Dasar

61 kali
25.04.6554
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Pembelajaran daring melalui Learning Management System (LMS) CeLOE Telkom University dirancang mengikuti Rencana Pembelajaran Semester (RPS), namun dalam praktiknya banyak mahasiswa tidak mengikuti urutan yang telah ditetapkan. Alur per-minggu yang tidak teratur, lompatan materi, dan pengulangan tugas menyebabkan alur pembelajaran aktual berbeda dari rencana, menurunkan efektivitas belajar serta menyulitkan pemantauan capaian. Permasalahan ini penting dikaji karena efektivitas LMS sebagai penunjang pembelajaran sangat bergantung pada keselarasan antara rencana dan pelaksanaan, terutama dalam konteks pembelajaran jarak jauh yang semakin dominan. Penelitian ini menawarkan solusi dengan menganalisis event log LMS menggunakan metodologi PM² dan algoritma Inductive Miner Infrequent (IMf) untuk membangun process model, memisahkan mahasiswa non-remedial dan remedial, serta mengevaluasinya melalui self-log conformance checking menggunakan metrik fitness, precision, dan generalization pada tiga threshold. Hasil menunjukkan bahwa pada threshold optimal 0,4, mahasiswa non-remedial memiliki precision (0.9260) dan generalization (0.8368), menandakan pola belajar yang terstruktur, sedangkan mahasiswa remedial memiliki fitness lebih tinggi (0.8737) dengan proses bercabang dan repetitif. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini merekomendasikan beberapa perbaikan pada RPS, di antaranya: memasukkan materi minggu 1–3 ke dalam minggu 4 sebagai review sebelum kuis 1; mewajibkan seluruh anggota kelompok untuk mengumpulkan tugas agar tidak terjadi percabangan; mengatur ulang urutan minggu 14–16 dengan memindahkan kuis 2 ke minggu 14 dan menjadikan minggu 15 sebagai minggu tenang; serta mendorong dosen untuk melakukan diskusi lintas fakultas guna menyusun RPS yang lebih efisien. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya membuktikan bahwa Inductive Miner Infrequent efektif dalam menganalisis pola belajar mahasiswa secara objektif, tetapi juga memberikan rekomendasi praktis untuk meningkatkan efektivitas RPS dan mendukung proses pembelajaran yang lebih terstruktur.

Subjek

DATA ANALYSIS
 

Katalog

Analisis Event Log Mahasiswa pada Course LMS Telkom University Menggunakan Inductive Miner Infrequent untuk Meningkatkan Proses Pembelajaran - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
x, 47p.: il,; pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

VIEGO NAUFAL SALSABIL
Perorangan
Gede Agung Ary Wisudiawan, Indra Lukmana Sardi
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2025

Koleksi

Kompetensi

  • CAK4FAA4 - Tugas Akhir

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini