Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Analisis Multidimensi Pada Perkuliahan Untuk Memperbaiki Pencapaian CLO Mahasiswa Tingkat 4
Nizur Adha 1 , Rachmadita Andreswari 2 , Taufik Nur Adi 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, email: adhanizur@student.telkomuniversity.ac.id
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, email: andreswari@telkomuniversity.ac.id
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, email: taufikna@telkomuniversity.ac.id
Submitted: 10-07-2023, Reviewed:09-08-2023, Accepted: 25-08-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i4.952

## Abstract
In this research, the learning process at the fourth level is the main focus because students at this level will be equipped with courses to achieve a broad range of competencies in the field of Information Systems (IS Breadth). Therefore, an analysis is needed  to  ensure  the  achievement  of  learning  outcomes  by  examining  the  learning  path  taken  during  the  fourth-level academic  process.  The  process  mining  method  is  utilized  to  analyze  fourth-level  students'  learning  processes. Multidimensional analysis is applied to gain a more comprehensive understanding of the data, and the process cube provides a depiction of data from various dimensions. Supported by Celonis tools, the research aims to discover the learning process model from different perspectives, such as time, courses, lecturers, Course Learning Outcomes (CLO), and CLO grades. Then,  conformance  checking  is  performed  to  assess  the  alignment  of  the  process  model  with  the  event  log.  The  best conformance for each process model will be transformed into BPMN for easier communication of information. This research recommends an ideal process flow, where students who pass most of the Course Learning Outcomes (CLO) engage in LMS activities such as assignments, quizzes, files, and H5P.
Keywords: Process Mining, Multidimensional Analysis, Process Cube, Event Log

## Abstrak
Pada penelitain ini, proses pembelajaran pada tingkat empat akan menjadi fokus utama dikarenakan mahasiswa pada tingkat ini  akan  dibekali  dengan  mata  kuliah  untuk  pencapaian  keluasan  kompetensi  di  bidang  Sistem  Informasi  ( IS  Breadth ). Sehingga, diperlukannya analisis untuk memastikan ketercapaian dari learning outcome dengan melihat learning path yang dijalankan  selama  proses  perkuliahan  di  tingkat  empat.  Metode process  mining dimanfaatkan  untuk  analisis  proses pembelajaran  mahasiswa  tingkat  empat.  Analisis  multidimensi  diterapkan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih komprehensif  tentang  data  dan process  cube memberikan  gambaran  data  dari  berbagai  dimensi.  Didukung  dengan tools Celonis untuk dapat menemukan model proses pembelajaran yang dilihat dari berbagai sudut pandang dimensi seperti waktu, mata  kuliah, dosen,  CLO  dan nilai  CLO.  Lalu, conformance  checking dilakukan untuk  melihat  kesesuaian  model  proses dengan event  log. Conformance terbaik  untuk  setiap  model  proses  akan  ditransformasikan  menjadi  BPMN  agar  dapat menyampaikan  informasi  dengan  lebih  mudah.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  rekomendasi  alur  model  proses  yang dianggap ideal, untuk mahasiswa yang lulus pada sebagian besar CLO melakukan aktivitas dalam LMS seperti assignment, quiz, file, dan H5P. Keywords: Penambangan Proses , Analisis Multidimensi, Process Cube, Event Log
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Penelitian ini dilakukan karena didasari belum adanya  penelitian  yang  membahas  mengenai analisis  multidimensi  terutama  pada  aspek  proses pembelajaran yang ada pada Learning Management System (LMS).  Proses  pembelajaran  mahasiswa sistem  informasi  pada  tingkat  empat  akan  menjadi fokus  utama  dari  penelitian  ini,  dikarenakan mahasiswa  pada  tingkat  ini  akan  dibekali  dengan mata kuliah untuk pencapaian keluasan kompetensi di bidang Sistem Informasi ( IS Breadth). Sehingga, diperlukannya analisis untuk memastikan ketercapaian dari learning outcome dengan melihat learning  path yang  dijalankan  selama  proses perkuliahan.    Dengan  pemetaan  mata  kuliah didasarkan  pada  kriteria  khusus Indonesian
Accreditation  Board  for  Engineering  Education (IABEE) yang dilihat pada area Information Systems Environment [1].  Pemilihan  mata  kuliah  pada  area Information  Systems  Environment ini  dikarenakan mata  kuliah  dalam  kategori  tersebut  berkontirbusi besar  terhadap  pembentukan  kompetensi  dalam program studi Sistem Informasi [1].
Di  lingkungan  Universitas  Telkom,  proses perkuliahan yang dilaksanakan saat ini bersifat tatap muka  terbatas  dengan  model Hybrid dan Blended Learning (HBL). Perkuliahan HBL ini dimulai pada Kamis  (12/5)  dengan  jumlah  lebih  dari  tujuh  ribu mahasiswa [2]. Universitas Telkom telah melakukan upaya untuk dapat melaksanakan proses pembelajaran berbasis e-learning sejak tahun 2017 hingga terciptanya Center for e-Learning and Open
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Education  Learning  Management  System (CeLOE LMS) yang disahkan pada tahun 2018 [3]. Platform ini  dimanfaatkan  sebagai  perantara  antara  dosen dengan mahasiswa untuk proses kegiatan pembelajaran. Mahasiswa dapat melakukan
berbagai  aktivitas,  mulai  dari  melakukan  akses materi perkuliahan, mengerjakan kuis, mengumpulkan tugas, dan berdiskusi. Pemanfaatan dari  CeLOE  LMS  mengalami  peningkatan  pada tahun  2019  ketika  terjadinya Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19)  yang  memaksa  perguruan  tinggi harus melakukan proses pembelajaran secara daring, sehingga  timbulnya  permasalahan  terhadap  proses pembelajaran yang secara tiba-tiba berubah tersebut dikarenakan belum adanya pola proses pembelajaran  yang  baik  untuk  ketercapaian  dari learning  outcome. Demi  tercapainya learning outcome, penerapan  dari  LMS  haruslah  sesuai dengan learning  path yang  akan  dijalankan. Learning  path akan  membantu  perguruan  tinggi untuk dapat menentukan pola pembelajaran dengan lebih terstruktur.
Pada  proses  pembelajaran  di  Universitas Telkom,  setiap  mahasiswa  mengambil  mata  kuliah yang berbeda pada setiap semesternya. Mata kuliah yang  diambil  berdasarkan  ketentuan  dari  masing- masing  fakultas  di  setiap  angkatan.  Fakultas Rekayasa Industri terutama jurusan Sistem Informasi menyusun mata kuliah berdasarkan logika keilmuannya  mulai  dari  yang  paling  dasar  sampai dengan  tahap  lanjut  ( advanced ),  dimana  untuk tingkat satu menekankan pada pencapaian kompetensi tingkat dasar atau IS Fundamental dan Basic  Science, tingkat  dua  pada  pencapaian kompetensi  utama  Sistem  Informasi  ( IS  Core ), tingkat tiga pada pencapaian kedalaman kompetensi di  bidang  Sistem  Informasi  ( IS  Depth )  dan  pada tingkat empat pada pencapaian keluasan kompetensi di bidang Sistem Informasi ( IS Breadth ) [1].
Untuk  dapat  memahami  pola  pembelajaran pada  tingkat  empat  ini,  diperlukannya  metode process mining untuk mengolah data menggunakan analisis multidimensi dengan process cube. Process mining merupakan  ide  yang  memanfaatkan event log untuk dapat dilakukannya ekstraksi pengetahuan di  dalam  suatu  sistem  informasi  yang  kompleks dengan tujuan untuk dilakukannya pemantauan dan melakukan  peningkatan  terhadap  operasionalnya [4]. Process mining memiliki tiga alur proses utama untuk  mengekstraksi  pengetahuan  dari event  log yakni discovery,  conformance  checking, dan enhancement [5]. Analisis  multidimensi  dilakukan karena
memungkinkan pengguna untuk mendapatkan  analisis  data  secara  lebih  luas.  Data cube merupakan representasi dari data multidimensional , yang dimana setiap sel pada data cube mewakili  fakta  agregat  yang  dijelaskan  oleh sumbu  analisis.  Ini  memiliki  kesesuaian  dengan
dimensi cube .  Fakta  diamati  dengan  ukuran  yang diasosiasikan  dengan  fungsi  agregasi  mulai  dari SUM, AVG, MAX, dan MIN. Suatu dimensi dapat diatur  dalam  hierarki,  dengan  begitu  fakta-fakta dapat dilihat dengan detail yang berbeda. Maka dari itu,  informasi  dikumpulkan  dalam cube sesuai dengan kebutuhan dari penggunanya [6]. Berdasarkan data cube kita dapat melakukan sebuah penerapan process cube . Process cube memungkinkan  untuk  secara  efektif  memilih  dan menganalisis  subset  data  yang  relevan  pada granularitas yang berbeda dan menyajikan pengetahuan yang ditemukan pada tingkat abstraksi yang  berbeda  seperti slice,  dice,  roll  up dan drill down [6] . Hal tersebut juga didukung dengan tools dari process mining yaitu Celonis yang menerapkan teknologi  dengan  sebutan X-ray untuk  dapat menemukan  dan  memperbaiki  ketidakefisienan yang  ada  pada  proses,  sehingga  memungkinkan untuk  melakukan  peningkatan  pada  proses  dengan mengurangi  hambatan  ( bottleneck) ,  menerapkan otomatisasi, serta melakukan rekayasa ulang proses untuk  meningkatkan  hasil.  Selain  itu,  Celonis mampu  melakukan  pengolahan event  log secara efisien  dengan  bantuan Process  Query  Language (PQL)  dan  kecerdasan  buatan  yang  mendukung kemampuan  analisis  [7],  [8].  Per  Januari  2023 Celonis  masuk  sebagai leaders untuk magic quadrant process mining tools [9]. Ini berarti tools Celonis mencerminkan kombinasi yang baik antara visi  strategis  yang  kuat  dan  kemampuan  eksekusi yang baik. Tools celonis dianggap sebagai layanan yang matang, inovatif dan dapat diandalkan [9].
Dari pemanfaatan data event log yang terekam di  dalam  sistem  LMS  Universitas  Telkom  pada mahasiswa  tingkat  empat,  yang  digambarkan  oleh process cube dengan pemetaan mata kuliah kriteria khusus Indonesian  Accreditation  Board  for Engineering  Education (IABEE)  yang  dilihat pada area Information  Systems  Environment, penelitian ini diharapkan dapat menggambarkan pola pembelajaran  yang  dijalankan  oleh  mahasiswa  di tingkat  empat.  Selain  itu,  dapat  menggambarkan pencapaian dari learning outcome pada pembelajaran  berdasarkan  pemetaan  mata  kuliah kriteria khusus Indonesian Accreditation Board for Engineering  Education (IABEE)  pada  area Information Systems Environment yang dilihat dari dimensi  waktu,  mata kuliah, dosen,  CLO  dan  nilai CLO. Sehingga, mampu dijadikan suatu rekomendasi  untuk  dapat  meningkatkan  kualitas dari  hasil  pembelajaran  khususnya  pada  tingkat empat.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  diterapkan adalah  PM2.  PM2  sendiri  merupakan  kepanjangan dari Process  Mining  Project  Methodology adalah
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
suatu metode yang dikembangkan untuk meningkatkan  kinerja  dari  suatu  proses  atau kepatuhan terhadap aturan dan regulasi.
2.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  memanfaatkan process  mining untuk mengolah event log. Event log yang berisikan informasi  aktivitas  yang  tercatat  pada e-learning Universitas Telkom untuk mata kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang diselenggarakan  pada  semester  ganjil  tahun  ajaran 2022/2023. Mata kuliah tersebut dipilih berdasarkan kriteria  khusus  IABEE  pada  area Information Systems  Environment yang  sudah  dijalankan  oleh Universitas  Telkom  untuk  jurusan  S1  Sistem Informasi  pada  tingkat  empat.  Berikut  merupakan data mata kuliah yang diambil.
Tabel 1. Pengumpulan Data Nama Mata Kuliah Program Studi Jumlah Log (rows) Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi S1 Sistem Informasi 134.251

## 2.2 Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan penulis pada penelitian ini terbagi menjadi dua tahap yakni tahap data processing dan tahap mining & analysis.
a. Tahap Data Processing
Dilakukannya preprocessing pada event  log mata kuliah  Tata  Kelola  dan  Manajemen  Teknologi Informasi  dengan  bantuan tools Jupyter  Notebook untuk  menghilangkan  atribut-atribut  yang  tidak dibutuhkan.  Berikut  merupakan flowchart tahap preprocessing.
Gambar 1. Flowchart Preprocessing
Pada  penelitian  ini, preprocessing yang dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  Jupyter Notebook. Tahap awal yang dilakukan oleh penulis adalah data integration, yaitu menggabungkan data
log CeLOE  seluruh  kelas  yang  mengambil  mata kuliah  Tata  Kelola  dan  Manajemen  Teknologi Informasi . Setelah  itu,  dilakukannya  penghapusan untuk  beberapa  kolom  yang  tidak  dibutuhkan, seperti Affected  user,  Description,  Origin, dan IP address. Kemudian,  membuat  kolom  baru  seperti Kelas,  Dosen,  KodeMK,  MK,  dan Role untuk keperluan analisis multidimensi. Selanjutnya adalah membuat label CLO untuk masing-masing aktivitas berdasarkan value dari  kolom Event  context untuk menghasilkan  kolom  CLO.  Pemberian  label  untuk masing-masing  CLO  ini  dilakukan  berdasarkan Rencana Pembelajaran Semester (RPS) mata kuliah Tata  Kelola  dan  Manajemen  Teknologi  Informasi. Setelah  itu,  membuat  kolom Activity yang menampung  isi  data  dari  gabungan  kolom Component dan Event name . Hal tersebut dilakukan karena  ingin  melihat  aktivitas  dengan  lebih  detail terkait  apa  saja  yang  dikerjakan  oleh  mahasiswa. Lalu, mengubah value kolom Time menjadi bentuk Timestamp yakni  DD-MM-YY  untuk  tanggal  dan HH:MM  untuk  waktu,  agar  dapat  dilakukan pengolahan  untuk  menentukan CaseID.  CaseID dibentuk  berdasarkan  akses user per-3  jam  dari jangka waktu RPS yang di kelompokan berdasarkan kolom  KodeMK, User  full  name ,  CLO,  dan Time.
Tahap
selanjutnya adalah melakukan
penggabungkan  data log CeLOE  dan  data  CLO untuk  membuat  kolom  NILAI_CLO  berdasarkan kolom User  full  name, CLO,  dan  MK.  Melakukan penghapusan  duplikasi  data  dan  memilih  kolom final yang diperlukan untuk analisis seperti CaseID, Time, User full name, Role, Activity, Dosen, Kelas, CLO, MK, dan NILAI_CLO. Selanjutnya dilakukan export data  kedalam  format CSV agar  dapat digunakan  sebagai input dari  proses discovery dan conformance menggunakan tools  process  mining
yakni Celonis.
b. Tahap Mining & Analysis
Gambar 2. Flowchart Discovery
Tahapan  awal  yang  dilakukan  pada discovery adalah melakukan input file CSV hasil preprocessing ke tools Celonis, kemudian mengatur parameter  untuk  masing-masing  kolom  yang meliputi CaseID,  Timestamp,  Activity  name dan Sorting.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 3. Pengaturan Paramater Tools Celonis
Setelah  dilakukannya  pengaturan  parameter pada tools, selanjutnya menggunakan filter process explorer untuk  mengatur rasio dan connections untuk model proses. Model proses yang dihasilkan
disebut  sebagai initial  common  process  model dengan event  class yang  ditemukan  pada log dikonversi menjadi variants aktivitas.

## Gambar 4. Initial Common Process Model
Hasil  dari initial  common  process  model menggunakan  filter process  explorer dengan rasio activities sebesar  100%  dan connections sebesar 100%,  penggunaan  dari  filter  tersebut  akan menghasilkan  model  proses  pada event  log secara keseluruhan.  Model  proses  yang  dihasilkan  masih perlu  dilakukannya process  mining lebih  lanjut dikarenakan  model  yang  ada  masih  sangat  rumit ( spaghetti ) dan tidak  bisa didapatkannya informasi maupun knowledg e dari model tersebut.

## 2.3 Metode Evaluasi
Conformance  checking adalah  tahap  validasi untuk  model  proses  yang  sudah  dihasilkan sebelumnya, sesuai atau tidak dengan event log yang sudah  ada,  dan event  log yang  ada  sudah  sesuai dengan proses modelnya ataukah tidak. Pada tahap ini dilakukannya perubahan dari model proses yang berbentuk initial  common  process  model menjadi BPMN  menggunakan tools Celonis.  Setelah  itu, akan dilakukannya analisis dengan melihat overview hasil conformance. Hasil conformance nantinya berupa  nilai conforming  cases untuk  melihat
kecocokan  dari event  log dengan  model  proses maupun  sebaliknya.  Penelitian  ini  menerapkan beberapa  skenario  dan  analisis  nilai conformance yang dihasilkan untuk melihat kecocokan event log dengan model proses initial common process model dari skenario.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat tiga skenario yang dilakukan dengan tujuan  agar  mempermudah  dalam  melakukan analisis untuk dapat menghasilkan happy path atau learning path berdasarkan data event log.
3.1 Hasil Penerapan Skenario Satu
Pada  skenario  satu,  setelah  data event  log dimasukan  kedalam tools Celonis,  data  akan dilakukan proses analisis mulditimensi. Dilakukannya  analisis  multidimensi  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang data dari berbagai dimensi yang relevan.  Analisis  multidimensi  diterapkan  dengan operasi process  cube yaitu dice. Operasi dice digunakan  untuk  melakukan  filterisasi  pada  nilai- nilai dalam dimensi.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Gambar 5. Operasi Dice
Berdasarkan  gambar  di  atas  dilakukan penerapan  dari  operasi dice kepada  data  yang  ada pada hypercube dengan  memilih  dimensi  untuk dilakukannya  filterisasi  terhadap  suatu  nilai  yang diterapkan  pada  dimensi  Dosen,  CLO  dan  Nilai CLO.  Dengan  hasil  sub-kubus  dari  operasi dice, yakni  dimensi  dosen  untuk  melihat  status  dosen tetap  dan  tidak  tetap,  dimensi  CLO  untuk  melihat CLO1  atau  CLO2  atau  CLO3  atau  CLO4,  serta dimensi  Nilai  CLO  dengan  status  lulus  atau  tidak lulus.  Operasi dice diterapkan  untuk memenuhi  16 objektif,  yang  mana  disini  ditampilkan  hanya sebagian saja, seperti yang terlihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Objektif Objective Cube Operation Untuk mengetahui dan menganalisa mahasiswa pada  Mata  Kuliah  TKMTI yang  diajar  oleh  Dosen Tetap  dengan  status  lulus pada CLO1 (Nilai lebih dari 50.01) Dice, fil ( Role ) = {Mahasiswa}, fil (MK) =  TKMTI, fil (Dosen) = {FLH, PDA, RUA},
fil (CLO) = {CLO1},
fil (NILAI_CLO) = {>= 50.01} Untuk mengetahui dan menganalisa mahasiswa pada  Mata  Kuliah  TKMTI yang  diajar  oleh  Dosen
Tetap  dengan  status  tidak lulus  pada  CLO1  (Nilai kurang dari 50.01)
Dice,
fil ( Role ) = {Mahasiswa}, fil (MK) =  TKMTI, fil (Dosen) = {FLH, PDA, RUA},
fil (CLO) = {CLO1}, fil (NILAI_CLO) = {< 50.01} ….. …..

## 3.2 Hasil Penerapan Skenario Dua
Pengujian  yang  dilakukan  pada  skenario  dua ialah  menerapkan  filter variant dengan  50% cases yang terwakili dari jumlah case keseluruhan.
Penerapan  dari  skenario  dua  ini  tebentuknya pola pembelajaran yang dihasilkan dari mahasiswa tingkat  empat  berdasarkan  CLO  yang  dijalankan untuk  masing-masing  status  dosen  yang  mengajar yaitu tetap dan tidak tetap. Seperti yang terlihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Pola Pembelajaran Mahasiswa CLO Dosen Status Nilai
Pola Pembelajaran
CLO1 Tetap Lulus Mengerjakan assignment, mengakses materi
pembelajaran
CLO Dosen
Status
Nilai Pola Pembelajaran
berupa file, mengakses forum, mengakses H5P dan mengakses URL CLO1 Tidak Tetap Lulus
Mengerjakan assignment, mengakses materi pembelajaran berupa file, mengakses forum, mengakses H5P
dan mengakses URL CLO1 Tetap Tidak Lulus Mengakses materi pembelajaran  berupa file dan mengakses forum CLO1 Tidak Tetap Tidak Lulus - CLO2 Tetap Lulus
Mengerjakan assignment, mengakses
materi
pembelajaran berupa file, mengerjakan quiz, mengakses forum dan mengakses H5P
CLO2 Tidak Tetap
Lulus Mengerjakan assignment, mengakses materi pembelajaran berupa file, mengakses forum, mengerjakan quiz, dan mengakses H5P CLO2 Tetap Tidak Lulus Mengerjakan
assignment, mengakses materi pembelajaran berupa file, mengakses forum dan  mengerjakan
quiz
CLO2
Tidak Tetap Tidak
Lulus Mengerjakan assignment, mengakses
materi pembelajaran
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
CLO Dosen Status Nilai Pola Pembelajaran berupa file, mengerjakan
quiz dan mengakses forum CLO3 Tetap Lulus
Mengerjakan assignment, mengakses
materi pembelajaran
berupa file, mengakses forum, mengerjakan quiz dan mengakses H5P CLO3 Tidak Tetap Lulus Mengerjakan assignment, mengakses materi pembelajan
berupa file, mengakses H5P  dan  mengerjakan quiz CLO3 Tetap Tidak Lulus Mengerjakan assignment dan  mengakses  materi pembelajaran berupa file CLO3 Tidak Tetap Tidak Lulus Mengerjakan assignment dan mengerjakan quiz CLO4 Tetap Lulus Mengerjakan assignment, mengakses materi pembelajaran berupa file dan mengakses H5P CLO4 Tidak Tetap Lulus Mengerjakan assignment dan mengakses H5P CLO4 Tetap Tidak Lulus System CLO4 Tidak Tetap Tidak Lulus Mengerjakan assignment

## 3.3 Hasil Penerapan Skenario Tiga
Pada skenario ini, setelah mendapatkan happy path pada  model  proses  maka  akan  dilakukannya evaluasi menggunakan conformance checking yang hasilnya akan berupa perbandingan terhadap model proses yang dihasilkan.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Conformance MK Dosen CLO Status Nilai CLO Conforming Cases (%) TKMTI Tetap CLO1 Lulus 87% TKMTI Tidak Tetap CLO1 Lulus 87% TKMTI Tetap CLO1 Tidak Lulus 16% TKMTI Tidak Tetap CLO1 Tidak Lulus - TKMTI Tetap CLO2 Lulus 92%
TKMTI Tidak Tetap CLO2 Lulus 85% TKMTI Tetap CLO2 Tidak Lulus 62% TKMTI Tidak Tetap CLO2 Tidak Lulus 80% TKMTI Tetap CLO3 Lulus 89% TKMTI Tidak Tetap CLO3 Lulus 79% TKMTI Tetap CLO3 Tidak Lulus 56% TKMTI Tidak Tetap CLO3 Tidak Lulus 44% TKMTI Tetap CLO4 Lulus 69% TKMTI Tidak Tetap CLO4 Lulus 50% TKMTI Tetap CLO4 Tidak Lulus 8% TKMTI Tidak Tetap CLO4 Tidak Lulus 43% Diatas, merupakan perbandingan hasil conformance untuk  masing-masing  model  proses. Persentase  yang  terdapat  pada  kolom conforming cases menjelaskan  bahwa  persentase  kesesuaian kasus  dengan  model  proses  yang  menunjukkan sejauh  mana  kasus-kasus  yang  ada  mengikuti  pola proses  yang  diharapkan.  Sehingga  semakin  besar persentase,  maka  akan  semakin  baik.  Berdasarkan hal tersebut, baris label bewarna kuning menandakan  nilai conforming  cases terbaik  yang ada disetiap CLO dengan status nilai yaitu lulus dan tidak lulus baik dari status dosen tetap maupun tidak tetap.  Model  proses  dengan  hasil conformance terbaik untuk setiap status nilai lulus dan tidak lulus dari  masing-masing  CLO  akan  dilakukannya transformasi kedalam bentuk BPMN, yang bertujuan  untuk  dapat  menjabarkan  informasi dengan lebih mudah.
a. BPMN  Mata  Kuliah  Tata  Kelola  dan Manejemen  Teknologi  Informasi  yang Diajar  oleh  Dosen  Status  Tetap  dengan Status  Lulus  pada  CLO1  (Nilai  lebih  dari 50.01)
Gambar 6. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tetap untuk Mahasiswa dengan Status Lulus pada CLO1
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen tetap dengan status lulus pada CLO1 aktif dan dapat  melakukan  penyelesaian  terhadap  beberapa komponen  aktivitas  di  LMS  selama  satu  kali pertemuan,  mulai  dari  mengerjakan  komponen aktivitas assignment, atau  melakukan  akses
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
terhadap materi pembelajaran berupa file,
mengakses komponen forum, mengakses komponen H5P, serta mengakses URL.
b. BPMN  Mata  Kuliah  Tata  Kelola  dan Manejemen  Teknologi  Informasi  yang  Diajar oleh Dosen Status Tetap dengan Status Tidak Lulus pada CLO1 (Nilai kurang dari 50.01)
Gambar 7. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tetap untuk Mahasiswa dengan Status Tidak Lulus pada CLO1
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen  tetap  dengan  status  tidak  lulus  pada  CLO1, mahasiswa  cenderung  tidak  aktif  selama  satu  kali pertemuan  menggunakan  LMS,  aktivitas  yang dijalankan  hanya  sebatas  mengakses  materi pembelajaran berupa file dan mengakses komponen forum, hal  ini  sangat  berbanding  terbalik  dengan mahasiswa  status  lulus  yang  mengerjakan  lebih banyak komponen aktivitas pada LMS.
c. BPMN  Mata  Kuliah  Tata  Kelola  dan Manejemen  Teknologi  Informasi  yang  Diajar oleh Dosen Status Tetap dengan Status Lulus pada CLO2 (Nilai lebih dari 50.01)
Gambar 8. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tetap untuk

## Mahasiswa dengan Status Lulus pada CLO2
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen tetap dengan status lulus pada CLO2 aktif dan dapat  melakukan  penyelesaian  terhadap  beberapa komponen  aktivitas  di  LMS  selama  satu  kali pertemuan,  mulai  dari  mengerjakan  komponen aktivitas assignment, melakukan  akses  terhadap komponen  aktivitas forum, melakukan  akses terhadap materi pembelajaran berupa file,
melakukan  pengerjaan quiz, serta  mengakses komponen aktivitas H5P.
d. BPMN  Mata  Kuliah  Tata  Kelola  dan Manejemen  Teknologi  Informasi  yang  Diajar oleh Dosen Status Tidak Tetap dengan Status Tidak  Lulus  pada  CLO2  (Nilai  kurang  dari 50.01)
Gambar 9. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tidak Tetap untuk Mahasiswa dengan Status Tidak Lulus pada CLO2
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen  tidak  tetap  dengan  status  tidak  lulus  pada CLO2,  mahasiswa  cukup  aktif  selama  satu  kali pertemuan  menggunakan  LMS,  sebagian  besar mengerjakan  komponen  aktivitas assignment, mengakses  materi  pembelejaran  berupa file, mengakses  komponen  aktivitas forum, sampai mengerjakan quiz. Tetapi  tidak  melakukan  akses terhadap  komponen  aktivitas H5P yang  ada  pada LMS.
e. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manejemen Teknologi  Informasi  yang  Diajar  oleh  Dosen Status  Tetap  dengan  Status  Lulus  pada  CLO3 (Nilai lebih dari 50.01)
Gambar 10. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tetap untuk

## Mahasiswa Status Lulus pada CLO3
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen tetap dengan status lulus pada CLO3 aktif dan dapat  melakukan  penyelesaian  terhadap  beberapa komponen  aktivitas  di  LMS  selama  satu  kali pertemuan,  mulai  dari  mengerjakan  komponen aktivitas assignment, mengakses komponen aktivitas forum, mengerjakan quiz, mengakses
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
materi  pembelajaran  berupa file, serta  mengakses komponen aktivitas H5P.
f. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manejemen Teknologi  Informasi  yang  Diajar  oleh  Dosen Status  Tetap  dengan  Status  Tidak  Lulus  pada CLO3(Nilai kurang dari 50.01)
Gambar 11. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tetap untuk Mahasiswa dengan Status Tidak Lulus pada CLO3
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen  tetap  dengan  status  tidak  lulus  pada  CLO3, cenderung  tidak  aktif  selama  satu  kali  pertemuan menggunakan  LMS,  aktivitas  yang  dikerjakan hanya  sebatas  mengerjakan  komponen  aktivitas assignment dan  mengakses  materi  pembelajaran berupa file saja.  Tetapi  tidak  melakukan  akses terhadap komponen aktivitas forum dan mengerjakan quiz yang  ada  pada  LMS.  Hal  ini berbanding  terbalik dengan  mahasiswa  status  lulus yang mengerjakan aktivitas cenderung lebih banyak.
g. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manejemen Teknologi  Informasi  yang  Diajar  oleh  Dosen Status  Tetap  dengan  Status  Lulus  pada  CLO4 (Nilai lebih dari 50.01)
Gambar 12. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tetap untuk

## Mahasiswa dengan Status Lulus pada CLO4
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen  tetap  dengan  status  lulus  pada  CLO4,  aktif dan  dapat  melakukan  penyelesaian  terhadap beberapa  komponen  aktivitas  di  LMS  selama  satu kali pertemuan, mulai dari mengerjakan komponen aktivitas assignment, mengakses materi
pembelajaran  berupa file, hingga  mengakses komponen aktivitas H5P.
h. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manejemen Teknologi  Informasi  yang  Diajar  oleh  Dosen Status  Tidak  Tetap  dengan  Status  Tidak  Lulus pada CLO4 (Nilai kurang dari 50.01)
Gambar 13. BPMN Mata Kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi yang Diajar oleh Dosen Status Tidak Tetap untuk Mahasiswa dengan Status Tidak Lulus pada CLO4
Berdasarkan  gambar  diatas  terlihat  bahwa mahasiswa  pada  mata  kuliah  Tata  Kelola  dan Manajemen  Teknologi  Informasi  yang  diajar  oleh dosen  tidak  tetap  dengan  status  tidak  lulus  pada CLO4,  mahasiswa  tidak  terlalu  aktif  selama  satu kali pertemuan menggunakan LMS, terlihat bahwa aktivitas yang dijalankan hanya sebatas mengerjakan  komponen  aktivitas assignment saja, tetapi  tidak  melakukan  akses  terhadap  materi pembelajaran berupa file dan mengakses komponen aktivitas forum yang  ada  pada  LMS.  Hal  ini berbanding terbalik dengan mahasiswa status lulus yang mengerjakan aktivitas cenderung lebih banyak.

## SIMPULAN
Penerapan dari setiap skenario dapat memodelkan event  log ke  dalam  model  proses dengan baik, disimpulkan bahwa pola pembelajaran yang dihasilkan untuk mata kuliah Tata Kelola dan Manajeman  Teknologi  Informasi  aktivitas  yang mempengaruhi  tingkat  keberhasilan  mahasiswa adalah komponen Assignment, Quiz, File dan H5P.
Perbedaan  secara  umum  untuk  mahasiswa  yang gagal pada CLO mayoritas terletak pada komponen aktivitas H5P yang  tidak  dijalankan  sehingga kurang  optimalnya  penggunaan  LMS.  Komponen H5P ini merupakan komponen yang cukup penting karena memuat model pembelajaran yang diadakan dengan  interaktif.  Model  proses  yang  dihasilkan sudah  mencerminkan  aktivitas  yang  ditentukan pada RPS, terbukti dengan adanya aktivitas seperti Assignment dan Quiz untuk setiap CLO nya. Selain itu, hasil conformance checking untuk mata kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi, sebagian besar dosen dengan status tetap dominan memiliki  model  proses  pembelajaran  dengan ketercapaian dari learning outcome yang baik untuk disetiap CLO nya.  Sedangkan untuk model proses terbaik  yang  tidak  berhasil  mencapai learning outcome di mata kuliah Tata Kelola dan Manajemen Teknologi Informasi didominasi oleh dosen dengan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 4 Oktober 2023 Hal. 431-439 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
status  tidak  tetap  yang  terdapat  pada  CLO2  dan CLO4.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  mayoritas  dari dosen  status  tetap yang  lebih banyak  menjalankan komponen  aktivitas  pada  LMS  untuk  proses perkuliahan dibandingkan dari dosen dengan status tidak tetap.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fakultas  Rekayasa  Industri, Buku  Kurikulum  2020 Program Studi : S1 Sistem Informasi . Bandung , 2020.
[2] Telkom  University,  “Telkom  University  Laksanakan Perkuliahan Hybrid Blended Learning,” May 19, 2022. https://telkomuniversity.ac.id/telkom-university- laksanakan-perkuliahan-hybrid-blended-learning/ (accessed Nov. 10, 2022).
[3] Telkom University, “CeLOE LMS,” 2018.
[4] G.  Feng,  M.  Fan,  and  C.  Ao,  “Exploration  and Visualization of Learning Behavior Patterns From the Perspective  of  Educational  Process  Mining,” IEEE Access ,  vol.  10.  Institute of  Electrical and  Electronics Engineers  Inc.,  pp.  65271–65283,  2022.  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3184111.
[5] P.  Zerbino,  A.  Stefanini,  and  D.  Aloini,  “Process science in action: A literature review on process mining in  business  management,” Technol  Forecast  Soc Change , vol. 172, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.techfore.2021.121021.
[6] A. Lamani, B. Erraha, M. Elkyal, and A. Sair, “Data mining techniques application for prediction in OLAP cube,” International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  2094–2102,
Jun. 2019, doi: 10.11591/ijece.v9i3.pp2094-2102.
[7] Celonis,
“Celonis,” 2023. https://www.celonis.com/company/  (accessed  Jul.  03, 2023). [8]
L. Dignan, “What is Execution Management?,” Jun. 22, 22AD. https://www.celonis.com/blog/what-is- execution-management/ (accessed Jul. 03, 2023).
[9] M. Kerremans, K. Iijima, A. R. Sachelarescu, N. Duffy, and D. Sugden, “Magic Quadrant for Process Mining
Tools,” Mar. 20, 2023. https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-
2CZI8XWU&ct=230320&st=sb  (accessed  Jul.  03, 2023).
[10] E.  Fabiola,  R.  Ledesma,  E.  Moreno  Galván,  E.  A. Carmona  García,  and  L.  I.  Garay  Jiménez, “Educational  Tool  for  Generation  and  Analysis  of
Multidimensional  Modeling  on  Data  Warehouse,”
2020. [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[11] G. Li, E. G. L. de Murillas, R. M. de Carvalho, and W.
M.  P.  van  der  Aalst,  “Extracting  object-centric  event logs  to  support  process  mining  on  databases,”  in
Lecture  Notes  in  Business  Information  Processing , Springer Verlag, 2018, pp. 182–199. doi: 10.1007/978- 3-319-92901-9_16.
[12] W.  Ahmed,  E.  Zimányi,  A.  A.  Vaisman,  and  R. Wrembel, “A Temporal Multidimensional Model and
OLAP  Operators,” International  Journal  of  Data Warehousing and Mining , vol. 16, no. 4, pp. 112–143, Oct. 2020, doi: 10.4018/IJDWM.2020100107. [13] L.  Juhaňák,  J.  Zounek,  and  L.  Rohlíková,  “Using process  mining  to  analyze  students’  quiz-taking behavior patterns in  a  learning management  system,”
Comput  Human  Behav ,  vol.  92,  pp.  496–506,  Mar. 2019, doi: 10.1016/j.chb.2017.12.015.
[14] L.  Reinkemeyer  Editor,  “Process  Mining  in  Action Principles, Use Cases and Outlook.”
[15] N. N. Hasanah and A. S. Purnomo, “Implementasi Data Mining  Untuk  Pengelompokan  Buku  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus : Perpustakaan  Politeknik  LPP  Yogyakarta),” Jurnal
Teknologi  Dan Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  4,  no. 2, pp. 300–311, Jul. 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.499.
[16] A.  F.  Ghahfarokhi,  A.  Berti,  and  W.  M.  P.  van  der Aalst,  “Process  Comparison  Using  Object-Centric Process  Cubes,”  Mar.  2021,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2103.07184
[17] J.  Leprince,  C.  Miller,  and  W.  Zeiler,  “Data  mining cubes  for  buildings,  a  generic  framework  for multidimensional  analytics  of  building  performance data,” Energy  Build ,  vol.  248,  Oct.  2021,  doi: 10.1016/j.enbuild.2021.111195.
[18] A.  N.  Yulianty,  R.  Andreswari,  and  D.  Witarsyah, “ANALISIS  DAN  PENERAPAN  PROSES  MINING TERHADAP EVENT LOG DALAM MENENTUKAN  PENILAIAN  PEMBELAJARAN HYBRID MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY MINING (STUDI KASUS E-LEARNING
UNIVERSITAS TELKOM),” 2022.
[19] N.  F.  Fahrudin,  “PROSES  MINING  UNTUK OPTIMASI PROSES BISNIS,” 2020.
[20] S. Canifah, R. Andreswari, and R. Fauzi, “Analysis of Student  Learning  Pattern  in  Learning  Management System  (LMS)  using  Heuristic  Mining  a  Process Mining Approach,” 2021.
[21] W.  van  der  Aalst,  “Data  Requirements  —  Process Mining Book 3.0,” 2022. https://fluxicon.com/book/read/dataext/  (accessed  Jan. 01, 2023). [22] W.  M.  P.  van  der  Aalst,  “Object-Centric  Process Mining:  The  next  frontier  in  business  performance,” 2023.
[23] U. ÇELİK and E. AKÇETİN, “Process Mining Tools Comparison,” AJIT-e  Online  Academic  Journal  of Information  Technology ,  vol.  9,  no.  34,  pp.  97–104, Nov. 2018, doi: 10.5824/1309-1581.2018.4.007.x.
[24] P. Bhatia, “Data Mining and Data Warehousing,” 2019.
[25] W.  Hachicha,  L.  Ghorbel,  R.  Champagnat,  C.  A. Zayani,  and  I.  Amous,  “Using  process  mining  for learning  resource  recommendation:  A  Moodle  case study,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2021, pp. 853–862. doi: 10.1016/j.procs.2021.08.088.