Perilaku siswa ketika mengikuti ujianonline sangat menarik untuk dibahas. Salah satu tujuannnyaadalah untuk menganalisis interaksi antara siswa dan e-learning pada saat ujian berlangsung secara online, terutama preferensi siswa dalam memutuskan urutan dan jenis pertanyaan yang akan dijawab. Metode process mining digunakan untuk menganalisis interaksi siswa, memungkinkan pemetaan dan pemodelan proses dari soal ujian yang diselesaikan oleh siswa. Pemilihan metode process mining diharapkan dapat mendeteksi pola tertentu dalam perilaku siswa saat mereka mengerjakan ujian kemudian diidentifikasi cluster pola pengerjaan ujian menggunakan Algoritma Clustering K-Means.
Data pola perilaku yang digunakan berasal dari pola perilaku mahasiswa saat mengikuti ujian pada mata kuliahRekayasa Perangkat Lunak. Pertanyaan-pertanyaan disajikan saat ujian dan ditampilkan secara berurutan. Ujian dilakukan di laboratorium komputer. Batas waktu yang diberikan saat ujian hanya 60 menit.Data dikumpulkan menggunakan sistem logging e-learning. Kumpulan data berisi variabel-variabel berikut: ID Ujian, ID Mahasiswa, Nama Kegiatan dan Waktu. Kegiatan dimulai dengan instruksi dan informasi tentang ujian (qv). Information_number (saq) dicatat ketika siswa mengetik kata pertama di kolom dan berakhir ketika mereka mengklik tombol halaman berikutnya. Jika siswa memutuskan untuk kembali ke nomor sebelumnya, catatan waktu berlanjut sampai mereka berhenti membuat perubahan dan itu disebut finish_attempt_question_number (faq). Setiap nomor memiliki saq dan faq sendiri, yang dicatat dalam database. Setelah semua pertanyaan selesai dijawab, maka siswa mengklik tombol kirim-dan-selesai sebagai proses quiz_attempt_submitted (qasub).
Ada tujuh jenis pertanyaan yang diberikan yaitu pertanyaan yang membandingkan berbagai konsep; pertanyaan yang membutuhkan pandangan keseluruhan tentang hubungan antara semua topik yang dipelajari; pertanyaan pengetahuan terkait tugas membaca; pertanyaan yang membutuhkan analisis ilmiah; pertanyaan yang membutuhkan pemecahan masalah; pertanyaan yang membutuhkan pemikiran kritis; pertanyaan yang membutuhkan contoh. Tujuan utama studi ini adalah untuk menemukan polainteraksi dan kemudian untuk mencari kesamaan antara berbagai interaksi dan untuk mengelompokkan interaksi dengan pola yang sama. Pola perilaku siswa berfokus pada jenis pertanyaan yang dijawab terlebih dahulu.
Metode yang digunakan adalah Algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan interaksinya menjadi beberapa cluster. Software yang digunakan adalah RapidMiner. Dalam studi kasus ini, pengelompokan siswa berdasarkan waktu dan nilai hasil ujian. Sedangkan peta proses digambarkan dengan Software DiscoMiner. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar tersebutmenampilkanpola interaksipengerjaan ujian dalam bentuk peta proses, yang mencakup seluruh proses mulai dari ketika siswa memilih urutan pertanyaan yang dikerjakan terlebih dahulu.Setiap aktivitas dan jalur dilengkapi dengan angka yang menunjukkan jumlah mahasiswa dengan pola yang sama. Input yang diperlukan untuk peta proses dalam kasus ini hanya CaseID dan Timestamp. CaseID adalah nomor induk mahasiswa dan Timestamp adalah waktu ketika aktivitas dimulai dan berakhir.
Terlepas dari keterbatasannya, studi ini dapat digunakan sebagai ilustrasi bahwa process mining dapat digunakan untuk mengidentifikasi perilaku preferensi siswa saat ujian yang dapat membantu dosen mengevaluasi proses pembelajaran. Algoritma K-Means Clustering berhasil mengidentifikasi jenis siswa berdasarkan nilai mereka dan waktu penyelesaian ujian mereka. Visualisasi process mining menggunakan software tertentu memiliki keunggulan, salah satunya yaitu mudah dipahami oleh dosen.
Penulis: Nasa Zata Dina, S.Kom., M.Kom., M.Sc
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://www.ajhtl.com/uploads/7/1/6/3/7163688/article_12_vol_9_2__2020_indonesia.pdf
