Model Analisis Aktivitas Tutor Dalam Learning Management System Berdasarkan Data Log Menggunakan K-Means Dan Deteksi Outlier - Agusriandi Agusriandi; Elihami Elihami; Irman Syarif; Ita Sarmita Samad (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Pembelajaran tutor di LMS menyimpan data berupa log yang dapat dimanfaatkan menjadi pengetahuan tentang kinerja tutor. Kinerja tutor yang lemah akan berdampak pada kinerja mahasiswa, dan kinerja institusi secara keseluruhan. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini untuk (1) mendeskripsikan dan memantau kinerja tutor yang lemah pada aplikasi LMS berbasis moodle berdasarkan data log, (2) mendeteksi tutor yang termasuk dalam kategori outlier berdasarkan aktivitas yang dilakukan di LMS. Tahapan penelitian ini terdiri atas 4 tahap, yaitu melakukan pengambilan data log aktivitas tutor selama satu semester (n =25), melakukan analisis deskriptif, dan analisis clustering dengan k-means dan deteksi outlier. Hasil temuan penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar tutor memanfaatkan LMS hanya untuk mengumpulkan tugas, menampilkan materi dan sedikit yang disertai dengan aktivitas-aktivitas lain seperti forum, diskusi, quiz dan lainnya. Tutor dalam menampilkan standar isi atau konten hanya memberikan instruksi pengumpulan tugas dan menampilkan materi dengan menyertakan link atau video dari sumber lain. Fakta lain menunjukkan bahwa tutor jarang memberikan feedback (umpan balik) baik secara narasi maupun penilaian ketika memberikan tugas sehingga totur dalam melakukan pembelajaran online belum memenuhi standar proses pada pembelajaran online. Oleh karena itu, sebagian besar tutor underperformed karena isi dan proses pembelajaran onlinenya belum sesuai standar.