## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 180~186 e-ISSN: 2548-6861

## Analisis Performa Akademik Mahasiswa Menggunakan Distributed Random Forest
Herman 1 *, Yefta Christian 2 * * Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam herman@uib.ac.id 1 , yefta@uib.ac.id 2 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2022-11-22 Revised 2022-12-06 Accepted 2022-12-08 Student  academic  performance  is  one  of  the  important  factors  for  graduation. Therefore,  many  studies  have  been  conducted  in  the  education  field  to  identify factors  that  affect  student  performance.  This  research  focuses  on  academic performance in online learning conditions by a case study at XYZ university. Data were collected using Machine Learning techniques with Distributed Random Forest model,  Naïve  Bayes,  Generalized  Linear  Model,  and  Gradient  Boosting  Machine algorithms. The results of this study indicate that the Distributed Random Forest and Gradient  Boosting  Machine  models  have  an  average  accuracy  of  99.83%. Researcher found variables that affect student learning performance especially in online  learning,  are  final  exam  scores,  midterm  scores,  attendance,  assignment scores, amount of material given, number of assignments given, and number of clicks on material. From these findings, Researcher recommends that in order to improve the next learning performance, it should focus on improving the implementation of the Final Exams and learning material on the platform.
Keyword: Academic Performance
Machine Learning, Online Learning, Algorithms.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Performa  akademik  mahasiswa  menjadi salah satu  faktor penting untuk kelulusan mahasiswa. Banyak penelitian yang dilakukan dibidang pendidikan untuk mengidentifikasi faktor yang  mempengaruhi  performa  pembelajaran  mahasiswa. Dengan  mengembangkan  metode  untuk  menganalisis, mendeteksi  pola  dan  menyimpulkan  perubahan  pada meningkatkan pembelajaran mahasiswa, dan dapat diterapkan untuk  memprediksi  mahasiswa  yang  berisiko  maupun pencegahan mahasiswa putus kuliah [1] dan pada penelitian [2]  peneliti  menggunakan  analisis  performa  pembelajaran mahasiswa  untuk  mendorong  mahasiswa  agar  mengubah perilaku  kearah  yang  lebih  baik  sehingga  performa pembelajaran  mahasiswa  dapat  meningkat.  Begitu  juga dengan  penelitian  [3],  yang  menganalisa  performa pembelajaran  siswa  untuk  membantu  siswa  sekolah menengah  atas  yang  berada  pada  tahun  ketiga  agar  dapat meningkatkan  nilai  setidaknya  cukup  untuk  minimal kelulusan, sehingga jalur akademik siswa berjalan tanpa ada gangguan  dan  pada  penelitian  [4],  peneliti  memprediksi performa  akademik  mahasiswa  setelah  terdaftar  pada
universita, sehingga dapat menentukan mahasiswa yang akan berhasil  begitu  juga  mahasiswa  yang  akan  menerima  skor buruk  dan  dari  hasil  prediksi  tersebut  dosen  dapat  memilih strategi pembelajaran yang cocok untuk mahasiswa.
Dalam melakukan pembelajaran di era modern, mayoritas Universitas  sudah  mengadopsi  sistem  informasi  dalam manajemen pembelajarannya. Sistem tersebut dikenal dengan istilah Learning  Management  System (LMS).  LMS  dapat digunakan  untuk  menyimpan  materi,  mengumpulkan  tugas dan  melakukan  asesmen  sesuai  dengan  rubrik  penilaian. Karena  banyaknya  penggunaan  LMS,  data  pembelajaran menjadi tersimpan dengan rapi dan terstruktur, karena tidak lagi diatur dengan sistem konvensional oleh bidang akademik [5].  Penelitian  pada  bidang  studi  ini  perlu  untuk mengumpulkan  data  pembelajaran  mahasiswa  pada universitas,  yang  menjadi  data  terbaik  untuk  dikumpulkan tanpa  hambatan.  Data  yang  telah  dikumpulkan,  dapat digunakan  untuk  beberapa  teknik  seperti  studi  statistik  atau teknik Machine Learning . Penggunaan  teknik Machine  Learning memungkinkan untuk  mempelajari  sampel  data  untuk  mengidentifikasi variable  yang  paling  mempengaruhi  performa  akademik
181
mahasiswa,  pada  penelitian  [6],  peneliti  menerapkan  teknik Machine  Learning untuk  mengidentifikasi  variable  yang mempengaruhi  perfoma  akademik  membantu  universitas untuk  menghilangkan  atau  meminimalkan  faktor-faktor negatif bagi mahasiswa.
Pada penelitian [6] telah ditemukan beberapa faktor-faktor yang  mempengaruhi  performa  akademik  mahasiswa  akan tetapi tidak melakukan analisis pada faktor jumlah tugas dan jumlah  materi  yang  diberikan,  dan  penelitian  hanya memberikan  nilai  akurasi  tidak  nilai  AUC  ( Area  Under Curve ).  Pada  Universitas  XYZ  mulai  aktif  melaksanakan pendidikan  daring  saat  konfirmasi  kasus  Covid-19  pada tanggal 2 Maret 2020, maka dari itu penting untuk Universitas XYZ  untuk  melakukan  analisis  pada  faktor  yang mempengaruhi  performa  akademik  mahasiswa,  sehingga Universitas  XYZ  dapat  meningkatkan  kualitas  dari pembelajaran  dimasa  depan.  Penelitian  ini  menerapkan penggunaan Distributed  Random  Forest , Naïve  Bayes, Generalized Linear Model , dan Gradient Boosting Machine untuk  mempelajari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi performa akademik mahasiswa pada Universitas XYZ dengan tambah  faktor  jumlah  tugas,  nilai  tugas,  dan  jumlah  materi yang diberikan, sehingga  jumlah lulusan dapat  ditingkatkan melalui peningkatan pada faktor-faktor yang mempengaruhi performa akademik mahasiswa.

## II. M ETODE P ELAKSANAAN
A. Knowledge Discovery in Databases
Dalam  studi  ini,  peneliti  menggunakan knowledge discovery  in  database untuk  mengidentifikasi  struktur pengetahuan  yang  valid,  baru,  berpotensi  bermanfaat,  dan pada  akhirnya  dapat  dipahami. Knowledge  Discovery  in Databases (KDD)  adalah  proses  mengidentifikasi  struktur pengetahuan  yang  valid,  baru,  berpotensi  bermanfaat  dan pada akhirnya dapat dipahami, sedangkan Knowledge Mining mengacu pada langkah-langkah spesifik dalam proses ini [7]. Metode  KDD  adalah  analisis  data  eksplorasi  otomatis  dari database besar [8].
Data mining adalah  aplikasi khusus  dari  algoritma  untuk mengekstraksi pola dari data [7]. Langkah-langkah tambahan dalam proses KDD  yang dijelaskan pada Gambar 1, seperti pemrosesan data, pemilihan data, transformasi, penambangan data,  dan  interpretasi  hasil  penambangan  data  yang  tepat, diperlukan untuk memastikan bahwa informasi yang berguna diekstraksi dari data.
Proses-proses KDD adalah sebagai berikut [7]:
1)  Data Selection : Berdasarkan penelitian [7], Data Selection didefinisikan  sebagai  proses  pemilihan  set  data, atau subset variabel  atau  sampel  data,  di  mana  penemuan  harus dilakukan,  sehingga  menghasilkan  target  data  yang  akan digunakan  pada  proses  selanjutnya.  Penelitian  [8] menyatakan bahwa data selection termasuk mencari tahu data apa  yang  tersedia,  memperoleh  data  tambahan  yang diperlukan dan kemudian mengintegrasikan semua data untuk penemuan  pengetahuan  ke  dalam  satu  dataset,  termasuk
atribut  yang  akan  dipertimbangkan  untuk  proses  tersebut. Data penelitian ini berasal dari data pembelajaran Universitas XYZ  selama  semester Genap 2019 / 2020 yang  mulai aktif pembelajaran  secara  daring  pada  tanggal  2  Maret  2020 menggunakan Sistem Moodle, delapan (8) matakuliah  yang dipilih merupakan matakuliah yang aktif dalam pembelajaran daring menggunakan Sistem Moodle .
Gambar 1. Fayyad's Knowledge Discovery in Databases [7].
Berikut  tabel  deskripsi  variable  yang  digunakan  pada penelitian ini:

## TABEL I
D ESKRIPSI V ARIABEL Tipe Variabel Variabel Kategori Deskripsi Demographic Jenis Kelamin Nominal Jenis kelamin pelajar (Pria = L, Wanita = P). Jurusan Nominal Jurusan / Program Studi pelajar. Umur Rasio Umur pelajar. Courses Jumlah Tugas Matakuliah Rasio Jumlah tugas yang diberikan pada mata pelajaran. Jumlah Materi Matakuliah Rasio Jumlah materi digital yang diberikan pada mata pelajaran. Activity Record Presensi Rasio Jumlah kehadiran pelajaran dalam pembelajaran. Jumlah Klik VLE Rasio Total jumlah klik materi digital pada
182 mata pelajaran yang diambil pelajar. Nilai Tugas Rasio Rata – rata nilai tugas pelajar. Nilai UTS Rasio Nilai ujian tengah semester pelajar. Nilai UAS Rasio Nilai ujian akhir semester pelajar. Academic Perfomance Hasil Akhir Nominal Hasil lulus atau tidak dalam mata pelajaran yang diambil pelajar (lulus = Pass, tidak lulus = Fail).
2) Data  Preprocessing: Berdasarkan  Penelitian  [7], Preprocessing didefinisikan  sebagai  proses  operasi  dasar termasuk  menghilangkan noise ,  mengumpulkan  informasi yang  diperlukan  untuk  memodelkan  atau  melakukan penghitungan,  memutuskan  strategi  untuk  menangani  data yang  hilang.  Begitu  juga  dengan  penelitian  [8],  yang menyatakan  bahwa preprocessing merupakan  tahap peningkatan keandalan data, yang meliputi pembersihan data, seperti menangani nilai yang hilang dan menghilangkan noise atau outlier . Proses  preprocessing  pada  penelitian  ini dilaksanakan menggunakan tools node Knime , berikut proses pada tahap preprocessing :
a. Menghitung jumlah klik pada VLE
b. Cek nilai kosong / missing value check
c. Penggabungan / Joiner
d. Penggantian nama kolom / Column Rename
3)  Data  Transformation: Berdasarkan  Penelitian  [7], Transformation  didefinisikan  sebagai  proses  menemukan fitur  yang  berguna  untuk  merepresentasikan  data  sesuai dengan  tujuan.  Menurut  penelitian  [8], data  transformation adalah proses generasi data yang lebih baik untuk data mining disiapkan dan dikembangkan. Salah satu metode yang dapat digunakan  pada  tahap transformation adalah  pengurangan dimensi, seperti pemilihan fitur dan ekstraksi serta pencatatan sampel.  Pada  penelitian  ini  tahapan transformation akan dimulai  dengan  data  dari  tahap Preprocessing  Data akan dipilih  kolom  yang  digunakan  dan  dinormalkan  nilai-nilai datasetnya,  dataset  yang  telah  selesai  diproses  akan dipisahkan menjadi 2 bagian yaitu training dataset dan testing dataset , pembagian training dataset dan testing dataset akan diproses  node H2O  Cross  Validation  Loop  Start dengan penerapan N-Fold Crossvalidation sebanyak 10-Fold , tujuan dari N-Fold adalah untuk meningkatkan performa dari Model Learning .
4) Data  Mining: Berdasarkan  Penelitian  [7], Data  Mining didefinisikan  sebagai  proses  untuk  metode data  mining tertentu. Misalnya, summarization , classification , regression , clustering ,  dll.  Menurut  penelitian  [8],  menyatakan  bahwa tahap  ini  merupakan  proses  pemilihan  metode  khusus  yang akan  digunakan  untuk  mencari  pola  dan  proses  pengujian algoritma hingga hasil yang memuaskan diperoleh. Tahapan Data  Mining pada  penelitian  ini,  dimulai  dengan training dataset yang telah tersedia akan diproses oleh masing-masing algoritma seperti model Distributed Random Forest dengan menggunakan  node H2O  Random  Forest  Learner ,  untuk model Naïve  Bayes menggunakan  node  H2O Naïve  Bayes Learner ,  untuk  model Generalized  Linear  Model menggunakan node H2O Generalized Linear Model Learner , dan untuk model Gradient Boosting Machine menggunakan node H2O Gradient Boosting Machine Learner . Hasil H2O classification digunakan  pada  tahap Model  Testing sebagai classification model dan node H2O Random Forest Learner juga  menghasilkan variable  importance  measures yang merupakan  hasil  perhitungan  variable  yang  menjadi  faktor penting dalam proses Model Learning .
5)  Evaluation: Tahap evaluation adalah proses mengevaluasi dan  menafsirkan  pola  yang  diekstraksi  (aturan,  keandalan, dll.) [8]. Tahap ini berfokus pada kelengkapan dan kegunaan dari  model  yang  diinduksi.  Pada  titik  ini,  perlunya mendokumentasikan  pengetahuan  yang  ditemukan  untuk penggunaan  lebih  lanjut. Evaluation pada  penelitian  ini dimulai dengan menginterpretasi hasil proses klasifikasi dari model Distributed Random Forest, Naïve Bayes, Generalized Linear  Model, dan Gradient  Boosting  Machine .  Evaluasi dilakukan  dengan  tujuan  agar  hasil  dari  tahap  modelling sesuai  dan  menjawab  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi performa  akademik  mahasiswa.  Hasil  proses  dievaluasi melalui  pendekatan Precision,  Recall, dan  perhitungan persentase  dari  AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating Characteristics  Curve )  merupakan  model  yang  digunakan untuk  mengukur  kinerja  pada  hasil  proses  klasifikasi  dari model Distributed Random Forest, Naive Bayes, Generalized Linear Model , dan Gradient Boosting Machine . Berdasarkan penelitian  [9],  [10]  AUC  menangkap  kemampuan  dari klasifikasi  biner  untuk  memisahkan  antara  kelas  sebagai ambang batas diskriminasi bervariasi.

## B. Metode Analisis Hasil Pemodelan Data
Metode-metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini bertujuan untuk menemukan indikator mahasiswa yang lulus atau  gagal  pada  mata  kuliah  dan  variabel  yang  paling mempengaruhi  lulus  atau  gagalnya  pelajar  dalam melaksanakan pembelajaran, metode preprocessing , tranformation , modeling , dan evaluation sudah tersedia pada analysis  tools yang  digunakan  yaitu  aplikasi Knime .  Untuk meningkatkan akurasi modeling penelitian ini menggunakan metode k-Fold  Cross  Validation dengan  tingkat  akurasi prediksi  yang diukur dari nilai Recall , Precision , Accuracy ,
JAIC
183
F-Measure dan  AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating Characteristics Curve ).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  model klasifikasi perfoma akademik mahasiswa pada pembelajaran khususnya  pembelajaran  secara  daring  dengan  penerapan model  klasifikasi Distributed  Random  Forest,  Naïve  Bayes, Generalized Linear Model, dan Gradient Boosting Machine . Data  yang  digunakan  berasal  dari  data  pembelajaran Universitas XYZ yang telah diperoleh dari log pembelajaran dengan  Sistem  Moodle  yang  berjumlah  1,792  data,  pada proses N-fold  Crossvalidation dataset  akan  dibagi  menjadi training  dataset sebanyak  1621  data  (90%)  dan testing dataset sebanyak 171 data (10%).

## A. Deskripsi Data
Data  dari  pembelajaran  Universitas  XYZ  terdiri  dari  3 dataset  yaitu: dataset matakuliah, dataset pembelajaran, dan dataset log pembelajaran. Data hasil akhir pada penelitian ini terbagi menjadi 2 (dua) yaitu: Lulus ( Pass ) dan Tidak Lulus ( Fail ), hasil pembelajaran dipengaruhi oleh beberapa  faktor dan  pada  penelitian  ini  terdapat  10  faktor  yang  digunakan, faktor-faktor  tersebut  adalah:  jenis  kelamin,  umur,  jurusan, jumlah tugas matakuliah, jumlah materi matakuliah, presensi, jumlah klik VLE, nilai tugas, nilai UTS, dan nilai UAS.

## B. Pengujian Model
Metode evaluasi pada penelitian ini menggunakan N-Fold Cross-validation [11]. Prosedur pada Crossvalidation adalah resampling yang dibagi menjadi N himpunan yang memiliki ukuran  yang  sama,  yang  disebut  sebagai  " folds ". N-Fold Cross-validation kemudian jalankan eksperimen N. Di setiap pengujiannya  salah  satu  himpunan  bagian  N  dihilangkan, sehingga  hanya  akan  digunakan  untuk  pengujian  (ini menjamin  bahwa,  dalam  setiap  menjalankan,  set  pengujian yang  digunakan  berbeda-beda). N-Fold  Cross-validation dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja machine learning dengan pembagian dataset menjadi training dataset dan testing  dataset ,  dengan  perbandingan  90%  training dataset dan 10% testing dataset. Jumlah data yang digunakan sebanyak  1792  dengan  10 folds .  Peneliti  menggunakan  10 folds karena berdasarkan penelitian [12], angka optimal pada jenis penelitian sejenis adalah 10 folds .
6) Model  Distributed  Random  Forest, pengujian  model Distributed  Random  Forest dimulai  dengan  node H2O Random Forest Learner memproses training dataset dengan algoritma Random  Forest . Berikut  node Knime pada  model Distributed Random Forest :
Gambar 2. Node Knime Distributed Random Forest Model
Berdasarkan  data  hasil  pengujian  model Distributed Random Forest , berikut nilai recall , precision , accuracy dan AUC dari N-Fold Crossvalidation sebanyak 10 folds , seperti yang di tunjukkan pada Tabel 2.

## TABEL II
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL D ISTRIBUTED R ANDOM F OREST Fold Accuracy  AUC f1- score Precision  Recall 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 7 0.995 1 0.899 0.978 0.834 8 0.989 1 0.914 0.994 0.857 9 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 Average 0.9983 1 0.981 0.997 0.969
Berdasarkan  Tabel  2.  model Distributed  Random  Forest mendapatkan  nilai  rata  –  rata Accuracy sebesar  99,8%  dan nilai  rata  –  rata  AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating Characteristics Curve ) sebesar 96,3%.
7) Model  Naïve  Bayes, pengujian  model Naïve  Bayes dimulai dengan node H2O Naïve Bayes Learner memproses training dataset dengan algoritma Naïve Bayes . Berikut node Knime pada model Naïve Bayes :
Gambar 3. Node Knime Naïve Bayes
Berdasarkan  data  hasil  pengujian  model Naïve  Bayes , berikut nilai recall, precision, accuracy dan AUC dari N-Fold Crossvalidation sebanyak 10 folds , seperti yang di tunjukkan pada Tabel 3.
184
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN M ODEL N AÏVE B AYES Fold Accuracy AUC f1- score Precisi on Recall 1 0.994 1 0.927 0.997 0.875 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 4 0.995 1 0.927 0.997 0.875 5 1 1 1 1 1 6 0.988 1 0.897 0.994 0.834 7 1 1 1 1 1 8 0.989 1 0.897 0.995 0.834 9 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 Aver age 0.997 1 0.965 0.998 0.942
Berdasarkan  Tabel  3.  model Naïve  Bayes mendapatkan nilai rata – rata Accuracy sebesar 99,7% dan nilai rata – rata AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating  Characteristics Curve ) sebesar 93%.
8) Model  Generalized  Linear  Model ,  pengujian  model Generalized  Linear  Model dimulai  dengan  node H2O Generalized  Linear  Model  Learner memproses training dataset dengan algoritma Generalized Linear Model . Berikut node Knime pada model Generalized Linear Model :
Gambar 4. Node Knime Generalized Linear Model
Berdasarkan  data  hasil  pengujian  model Generalized Linear  Model ,  berikut  nilai recall,  precision,  accuracy dan AUC dari N-Fold Crossvalidation sebanyak 10 folds , seperti yang di tunjukkan pada Tabel 4.
TABEL IV
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL G ENERALIZED L INEAR M ODEL Fold Accuracy  AUC f1- score Precision  Recall 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 4 0.995 1 0.927 0.997 0.875 5 0.994 1 0.960 0.997 0.929 6 0.988 1 0.897 0.994 0.834 7 1 1 1 1 1 8 0.983 1 0.829 0.992 0.750
9 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 Average 0.996 1 0.961 0.998 0.939
Berdasarkan  Tabel  4.  model Generalized  Linear  Model mendapatkan  nilai  rata  –  rata Accuracy sebesar  99,6%  dan nilai  rata  –  rata  AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating Characteristics Curve ) sebesar 92,3%.
9) Model  Gradient  Boosting  Machine, pengujian  model Gradient  Boosting  Machine dimulai  dengan  node H2O Gradient  Boosting  Machine  Learner memproses training dataset dengan  algoritma Gradient  Boosting  Machine . Berikut node Knime pada model Gradient Boosting Machine :
Gambar 5. Node Knime Gradient Boosting Machine
Berdasarkan data hasil pengujian model Gradient Boosting Machine , berikut nilai recall, precision, accuracy dan AUC dari N-Fold Crossvalidation sebanyak 10 folds , seperti yang di tunjukkan pada Tabel 5.

## TABEL V
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL G RADIENT B OOSTING M ACHINE Fold Accuracy  AUC f1- score Precision  Recall 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 6 0.994 1 0.953 0.997 0.917 7 1 1 1 1 1 8 0.989 1 0.897 0.995 0.834 9 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 Average 0.9983 1 0.985 0.999 0.975
Berdasarkan  Tabel  5.  model Gradient  Boosting  Machine mendapatkan nilai rata – rata Accuracy sebesar 99,83% dan nilai  rata  –  rata  AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating Characteristics Curve ) sebesar 97%.

## C. Variable Importance Measures
Dari hasil pengujian yang dilakukan weight of parameters atau variable importance measures yang ditemukan sebagai berikut:
JAIC e-ISSN: 2548-6861
185 1. Nilai UAS 2. Nilai UTS
3. Presensi
4. Nilai Tugas
5. Jumlah Materi Matakuliah
6. Jumlah Tugas Matakuliah
7. Jumlah Klik VLE
8. Jurusan
9. Umur
10. Jenis Kelamin
Pada Gambar 6 menggambarkan hasil variable importance measures dalam bentuk bar chart dari hasil pengujian model.
Gambar 6. Variable Importance Measures Chart

## IV. S IMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Hasil  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  performa pembelajaran  menurut  analisis  data  yang  diperoleh  secara signifikan berasal dari nilai UAS dan oleh karena itu dalam kondisi  daring,  sangat  perlu  diperhatikan  pelaksanaan  UAS itu  sendiri.  Perlu  adanya  strategi  untuk  menghindari kecurangan dalam pelaksanaan UAS agar hasil belajar yang didapatkan  sungguh-sungguh  menggambarkan  kondisi  hasil pembelajaran  yang telah dilakukan. Selain itu juga  presensi juga menjadi faktor yang cukup mempengaruhi performa, hal ini seperti yang didapatkan pada hasil penelitian [1].
Hasil berikutnya  adalah  ketika  variabel  Nilai UAS,  Nilai UTS,  Presensi,  dan  Nilai  Tugas  dihapus,  maka  ditemukan variable  signifikan  pada  keaktifan  mahasiswa  dalam berinteraksi  dengan  kegiatan  pembelajaran.  Pembelajaran dengan kondisi daring membuat kegiatan pembelajaran oleh mahasiswa tidak dapat dipantau oleh dosen secara langsung, sehingga  tingkat  kemandirian  dalam  belajar  menjadi  faktor yang  sangat  penting  dalam  pembelajaran  secara  daring  [6]. Melihat  faktor  Jumlah  Klik  VLE  yang  sangat  dominan menunjukkan bahwa keaktifan mahasiswa dalam berinteraksi dengan  platform  pembelajaran  online  melalui  materi  dan kegiatan  yang  tersedia  menjadi  sangat  penting  dalam
membangun  perfoma  akademik  yang  baik.  Student engagement  memang  menjadi  salah  satu  faktor  kunci keberhasilan  pembelajaran  secara  online  menurut  beberapa ahli [6], [13], [14]. namun dalam hal ini tingkat ketertarikan mahasiswa terhadap platform menjadi lebih dominan.
Hasil  pengujian AUC dan Accuracy pada  model Distributed Random Forest, Naïve Bayes, Generalized Linear Model ,  dan Gradient  Boosting  Machine terbukti  dapat mengklasifikasikan  performa  pembelajaran  berdasarkan  10 variabel  yang  telah  di  uji  dan  mendapatkan  tingkat  akurasi dan  nilai  AUC  ( Area  under  the  Receiver  Operating Characteristics  Curve )  yang  tinggi  pada  model Distributed Random  Forest dan Gradient  Boosting  Machine ,  yaitu accuracy dengan nilai 99,83% dan AUC dengan nilai 100%. Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  model Distributed Random Forest memberikan hasil yang baik untuk Machine
Learning
terhadap dataset performa pembelajaran sebagaimana penelitian yang dilakukan pada penelitian [10]. Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  Jumlah  Klik  VLE menjadi variabel yang sangat berpengaruh apabila Nilai UAS, Nilai  UTS,  Presensi,  dan  Nilai  Tugas  dihilangkan  dari Learner node , sejalan dengan penelitian sebelumnya [6].
Ada beberapa saran untuk penelitian lebih lanjut, yaitu: 1. Model Distributed  Random  Forest dan Gradient Boosting Machine dapat digunakan pada dataset hasil performa pembelajaran lainnya, terutama pada dataset performa  pembelajaran  pada  SPADA  (Sistem Pembelajaran Daring Indonesia)
2. Penerapan  platform Hadoop untuk  penyimpanan dataset  dan  penambahan  secara  real  time,  sehingga implementasi machine  learning dapat  dijalankan secara periodik tanpa kendala pada server.
3. Rekomenasi  untuk  pelaksanaan  pembelajaran  secara dari yang akan datang adalah  memperhatikan proses pelaksanaan  Ujian  Akhir  Semester  dan  pengaturan materi  didalam  platform  yang  lebih  menarik  bagi mahasiswa.
4. Untuk  Strategi  pelaksanaan  UAS  dan  pengaturan materi yang optimal diperlukan studi lebih lanjut.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  K. Sunday, P. Ocheja, S. Hussain, S. S. Oyelere, B. O. Samson, and F. J. Agbo, “Analyzing Student Performance in Programming Education Using Classification Techniques,” International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) , vol. 15, no. 02, p. 127, 2020, doi: 10.3991/ijet.v15i02.11527.
[2]  S. Sinche et al. , “Analysis of Student Academic Performance Using Human-in-the-Loop Cyber-Physical Systems,” Telecom 2020, Vol. 1, Pages 18-31 , vol. 1, no. 1, pp. 18–31, 2020, doi: 10.3390/TELECOM1010003.
[3]  E. Fernandes, M. Holanda, M. Victorino, V. Borges, R. Carvalho, and G. van Erven, “Educational data mining: Predictive analysis of academic performance of public school students in the capital of Brazil,” J Bus Res , vol. 94, no. August 2017, pp. 335–343, 2019, doi: 10.1016/j.jbusres.2018.02.012.
186
[4]  L. H. Son and H. Fujita, “Neural-fuzzy with representative sets for prediction of student performance,” Applied Intelligence , vol. 49, no. 1, pp. 172–187, 2019, doi: 10.1007/s10489-018-1262-7.
[5]  M. Norouzi et al. , “Model of Learning Management System for Self- Directed Learning,” ISSN International Journal of Information Dissemination and Technology International Journal of Information Dissemination and Technology , vol. 4, no. 4, pp. 2229–5984, 2014.
[6]  A. Rivas, J. M. Fraile, P. Chamoso, A. González-Briones, S. Rodríguez, and J. M. Corchado, “Students Performance Analysis Based on Machine Learning Techniques,” in Learning Technology for Education Challenges , 2019, pp. 428–438.
[7]  U. Fayyad, “Knowledge Discovery In Databases : An Overview,” in Relational Data Mining , Springer, 2001, pp. 28–47.
[8]  R. Lior and O. Maimon, Data mining with decision trees: theory and applications , 2nd ed., vol. 81. Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd, 2014.
[9]  A. J. Bowers and X. Zhou, “Receiver Operating Characteristic (ROC) Area Under the Curve (AUC): A Diagnostic Measure for Evaluating the Accuracy of Predictors of Education Outcomes,” J Educ Stud Placed Risk , vol. 24, no. 1, pp. 20–46, 2019, doi: 10.1080/10824669.2018.1523734.
[10]  N. I. Jha, I. Ghergulescu, and A. N. Moldovan, “OULAD MOOC dropout and result prediction using ensemble, deep learning and regression techniques,” CSEDU 2019 - Proceedings of the 11th International Conference on Computer Supported Education , vol. 2, no. Csedu, pp. 154–164, 2019, doi: 10.5220/0007767901540164.
[11]  M. Kubat, An Introduction to Machine Learning Second Edition . 2017.
[12]  B. G. Marcot and A. M. Hanea, “What is an optimal value of k in k- fold cross-validation in discrete Bayesian network analysis?,” Comput Stat , no. 0123456789, 2020, doi: 10.1007/s00180-020-00999-9.
[13]  D. C. Duygu, N. Alkiş, and S. Ozkan-Yildirim, “A structural model for students’ adoption of Learning Management Systems: An empirical investigation in the higher education context,” Educational Technology and Society , vol. 21, no. 2, pp. 13–27, 2018.
[14]  M. A. López Garrido, E. Y. Morales Mateos, J. A. Hernández Aguilar, C. A. Ochoa Ortíz, C. González Constantino, and O. A. González González, “Patterns of Motivational Orientation and its Relationship with Academic Performance in University Students,” Research in Computing Science , vol. 148, no. 6, pp. 197–203, 2019, doi: 10.13053/rcs-148-6-14.