Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan

Abstract

Salah satu kelebihan dari pemanfaatan teknologi pada masa pandemi di dunia pendidikan adalah meningkatnya digital footprint. Digital footprint dapat berupa data mengenai diskusi antara pendidik dan peserta didik, nilai diskusi, nilai tugas, nilai ujian, kehadiran, frekuensi mengakses materi, dan sebagainya. Dengan bertambahnya digital footprint, semakin banyak hal yang dapat diketahui dan digali. Penggalian data pendidikan (educational data mining) telah dilakukan beberapa negara untuk menganalisis dan menyelesaikan isu-isu dalam bidang pendidikan. Educational Data Mining telah secara luas dipergunakan untuk berbagai keperluan seperti analisa gaya belajar siswa, kajian efektivitas bahan ajar, prediksi tren kinerja peserta didik, simulasi pengambilan keputusan, dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan pengertian, penggunaan, dan dampak Learning Analytics dan Educational Data Mining pada data pendidikan. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur dengan pendekatan kualitatif. Sumber-sumber pada penulisan artikel ini berasal dari jurnal dan buku. Teknik analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah teknik analis isi. Learning Analytics dan Educational Data Mining menggabungkan beberapa ilmu seperti statistika, data mining, machine learning. Learning Analytics dan Educational Data Mining memiliki potensi untuk dikembangkan pada data pendidikan di Indonesia. Learning Analytics dan Educational Data Mining dapat memberikan informasi kepada institusi, pendidik, dan peserta didik sehingga mendukung analisis prediksi dan pada akhirnya dapat meningkatkan motivasi, kinerja dan hasil dari suatu proses pembelajaran. Dengan melacak, menggabungkan, dan menganalisis digital footprint peserta didik, jalur baru untuk kebijakan pendidikan hadir secara lebih terbuka sesuai dengan pertumbuhan database peserta didik