TEKNOLOGI PENDIDIKAN

 

ANALISIS PERILAKU PENGGUNA SISTEM E-LEARNING

UNIVERSITAS GUNADARMA 

Latar Belakang Masalah

Saat ini, E-Learning semakin menjadi pilihan karena dapat menghemat biaya penyelenggaraan pendidikan, waktu, dan lebih fleksibel dalam pelaksanaannya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan konten E-Learning adalah dengan menganalisis perilaku pengguna. Dalam tulisan ini, kami menggunakan log dari sistem E-Learning sebagai sumber untuk mencari pola perilaku pengguna, kemudian meng-clusternya (metode dari Data Mining) berdasarkan kriteria yang diinginkan.

Penelitian ini menunjukkan akses, analisis log, clustering, Data Mining, E-Learning

Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dalam penelitian ini adalah :

Apakah dalam penelitian ini konten E-Learning bisa dibuat secara menarik dan benar – benar sesuai dengan kebutuhan para pengguna ?

Tujuan Penelitian

untuk memberikan rekomendasi dan evaluasi dalam penyempurnaan konten ELearning yang dapat diterapkan oleh institusi. Seperti Universitas Gunadarma yang masih merintis penerapan E-Learning pada kegiatan pembelajarannya sehingga tahapan penyempurnaan merupakan hal yang mutlak.

Model Penelitian

Pendekatan Terkini Untuk Optimisasi E-Learning

Sebenarnya banyak sekali metode yang bisa digunakan dalam mengoptimalkan keefektifan proses belajar mengajar melalui E-Learning. Terbukti dengan banyaknya paper yang membahas metodologi yang digunakan untuk memecahkan masalah dalam E-Learning.

Pendekatan Clustering Log Data Mining

Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan konten E-Learning adalah dengan menganalisis perilaku pengguna. Dalam tulisan ini, kami melakukan clustering log pada sistem ELearning untuk mencari pola perilaku pengguna. Langkah awal yang dilakukan adalah menganalisis log untuk mengetahui semua kegiatan yang dilakukan saat mengakses sistem E-Learning V-Class Universitas Gunadarma.

Hasil

Hasil dari clustering pertama, yaitu kecenderungan waktu pengguna dalam mengakses V-Class dapat dilihat pada gambar 2. Didapat bahwa rerata akses VClass Universitas Gunadarma lebih banyak dilakukan pada waktu kuliah (antara pukul 07.30-17.30) dibandingkan pengaksesan diluar waktu tersebut. Hal menarik lain yang didapat dari hasil clustering pertama ini adalah jumlah akses terbanyak di setiap minggunya selalu terjadi pada hari Sabtu. Hasil dari clustering kedua, yaitu tingkat aktivitas mahasiswa per-jurusan pada angkatan 2007. Clustering kedua ini dilakukan untuk mengetahui jurusan mana yang paling banyak mengakses V-Class. dilihat bahwa jurusan yang paling banyak mengakses VClass adalah mahasiswa dari jurusan Sistem Informasi. Mahasiswa jurusan tersebut tercatat telah mengakses 104 mata kuliah dan merupakan jumlah mahasiswa yang paling banyak mengakses pada 46 mata kuliah. Kembali kami menemukan fakta yang menarik dari hasil clustering ini.kami menemukan ada beberapa mahasiswa yang tercatat mengakses mata kuliah yang bukan untuk angkatannya.

Kesimpulan

Penerapan Data Mining dengan metode clustering dapat melihat pola perilaku pengguna sistem E-Learning V-Class Universitas Gunadarma. Hasil yang didapat diharapkan mampu memberikan sebuah rekomendasi untuk perbaikan sistem ELearning yang telah ada, seperti sosialisasi penerapan, peningkatan materi dan mutu bahan ajar, serta perbaikan infrastruktur sistem E-Learning. Selain itu, hasil dari analisis ini juga diharapkan mampu memberikan evaluasi dini terhadap penerapan sistem E-Learning Universitas Gunadarma agar bisa menjadi lebih baik lagi.Banyaknya akses dari luar lingkungan kampus namun masih di dalam jam kuliah dapat berarti dua hal. Pertama, mahasiswa merasa fasilitas yang ada di dalam kampus untuk mengakses V-Class dirasakan masih kurang. Sehingga perlu diadakan perbaikan infrastruktur, agar mahasiswa merasa nyaman untuk mengakses V-Class dari dalam kampus. Kedua, banyaknya akses dari luar membutuhkan penyediaan dan manajemen bandwidth yang cukup baik agar dapat menangani akses yang banyak terjadi pada hari Sabtu.

SARAN

diharapkan analisis ini akan lebih mewakili keadaan yang sebenarnya dengan data yang lebih banyak. Setelah sistem V-Class ini telah benar-benar mature, metode Data Mining yang lain yaitu basket analysis diharapkan dapat digunakan untuk menampilkan personalisasi halaman yang berbeda bagi masing-masing pengguna, sesuai dengan minat dan kebutuhan pembelajarannya masing-masing.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s