http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penerapan K-Means Clustering dari Log Data Moodle untuk Menentukan Perilaku Peserta pada Pembelajaran Daring

## Easbi Ikhsan
Pusat Pendidikan dan Pelatihan Badan Pusat Statistik Jalan Jagakarasa No.70, Jakarta Selatan e-mail: easbi@bps.go.id
( received : 10 Februari 2021, revised : 14 Maret 2021, accepted : 14 Maret 2021)

## Abstrak
Pembelajaran berbasis daring atau e-learning mulai semakin banyak digunakan oleh para pengampu pelajaran melalui Learning Management System (LMS). Moodle sebagai LMS popular mulai banyak digunakan  karena  fiturnya  yang  lengkap.  Selain  itu  moodle  juga  mampu  merekam  aktivitas pembelajaran  para  peserta  melalui  ketersediaan log  data .  Berbagai log  data yang  tersimpan  dalam Moodle belum  banyak  dimanfaatkan  oleh  pengelola  pendidikan  ataupun  para  pengajar  untuk mengevaluasi  proses  pendidikan  dan  pelatihan.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  analisis  perilaku peserta  pelatihan  kursus  Visualisasi  Data  dengan Tableau pada  LMS moodle di  situs  Warung Kompetensi Pegawai Badan Pusat Statistik (Warkop BPS). Metode analisis yang digunakan ialah k- means  clustering .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  perilaku  peserta  pelatihan  dari  kursus  ini dapat  dibagi  menjadi  3  kelompok  atau  cluster  berdasarkan  aktivitas  peserta  pelatihan.  Penelitian  ini memberikan  kesimpulan  bahwa k-means  clustering mampu  memberikan  informasi  pengelompokan perilaku peserta kursus dari log data LMS sehingga kedepannya mampu melihat intervensi apa untuk meningkatkan semangat belajar para peserta pelatihan.
Kata kunci: Educational Data Mining, Log Data, Moodle

## Abstract
Online-based  learning  or  e-learning  is  increasingly  being  used  by instructors  through  the  Learning Management  System  (LMS).  Moodle  as  a  popular  LMS  is  starting  to  be  widely  used  because  of  its complete features. In addition, Moodle is also able to record the learning activities of the participants through the availability of log data. Various log data stored in Moodle have not been widely used by education managers or teachers to evaluate education and training progress. This study discusses the behavioral  analysis  of  training  participants  in  the  data  visualization  course  with  Tableau  on  the Moodle  LMS  on  the  website  of  the  Warung  Kompetensi  of  Statistics  Indonesia  (Warkop  BPS).  The analytical  methods  used  is  k-means clustering.  The  results  showed  that the  behavior of  the  trainees from  this  course  could  be  divided  into  3  groups  or  clusters  based  on  the  activities  of  the  training participants.  This  study  concludes  that  k-means  clustering  is  able  to  provide  information  on  the grouping  of  course  participants'  behavior  from  the  LMS  log  data  so  that  in  the  future  they  can  see what interventions to increase the learning enthusiasm of the training participants..
Keywords: Educational Data Mining, Log Data, Moodle

## 1 Pendahuluan
Pembelajaran  secara  daring  mulai  berkembang  pesat  terutama  sejak  pandemi Corona  Virus Infection Disease -19 atau Covid-19 yang telah melanda hampir di seluruh negara di dunia. Berbagai pencegahan  dilakukan  untuk  mengurangi  penyebaran  dari  penyakit  ini,  salah  satunya  menerapkan aturan  jaga  jarak  ( physical  distancing ).    Pola physical  distancing juga  mulai  diterapkan  pada  dunia kerja yang sekarang dikenal dengan adanya fleksibilitas tempat kerja melalui kerja dari rumah ( Work From  Home ).  Akibatnya  beberapa  sektor  mulai  berpengaruh  dan  memulai  untuk  mengadaptasi kebiasaan  baru  ini.  Salah  satu  yang  terdampak  dari  pandemi  ini  ialah  sektor  pendidikan.  Pola pembelajaran pada sektor pendidikan yang sebelumnya bersifat tatap muka ( classical ), saat ini mulai beralih ke pola pembelajaran secara daring atau e- learning .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
E-learning merupakan  suatu  pendekatan  ( approach )  dalam  proses  belajar  mengajar,  mewakili sebagian atau semua model pembelajaran klasik  berdasarkan pada penggunaan media elektronik dan perangkat  sebagai  alat  untuk  meningkatkan  akses  terhadap  pelatihan,  melakukan  komunikasi  dan interaksi  serta  fasilitas-fasilitas  lainnya  yang  diadopsi  dalam  rangka  mengembangkan  dan  untuk memahami  pembelajaran[1]. E-learning dianggap  sebagai  pembelajaran  jarak  jauh  yang menggunakan  penerapan  teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Pada  konsepnya, E-learning menggunakan  bantuan  teknologi  komputer  dan  jaringan  internet  yang  saling  mendukung  satu  sama lain  sehingga  terbentuklah  pola  pembelajaran  secara  maya.  Berbagai  macam platform yang mendukung  pola  pembelajaran  melalui E-learning sudah  banyak  digunakan  dan  salah  satunya  yang cukup banyak penggunanya adalah platform moodle .
Moodle merupakan sebuah sistem manajemen kursus ( Learning Management System /LMS) yang membawakan  kursus  dalam  bentuk  daring  secara  dinamis. moodle adalah  singkatan  dari Modular Object Oriented Dynamic Learning Environment . Moodle merupakan LMS yang popular dari aspek fitur pengembangan, fitur administrasi, fitur kolaborasi, dan metode instruksi[2]. Moodle juga sangat mudah digunakan dan diintegrasikan dengan berbagai jenis file dari Google Docs, Dropbox, Youtube dan  lainnya[3]. Moodle mendukung  berbagai  aktivitas  pembelajaran  seperti  modul  pembelajaran, penugasan  secara  daring,  fitur  obrolan  ( chat ),  forum  diskusi  untuk  aktivitas  tanya  jawab,  dan  kuis. Hingga  saat  ini  jumlah  pengguna  moodle  sudah  mencapai  238  juta  pengguna  di  lebih  dari  235 negara[4]. Di Indonesia sendiri penggunaan LMS moodle ada sekitar 5048 situs yang teregistrasi dan termasuk dalam 10 teratas sebagai negara yang memiliki situs dengan framework moodle [5].
Sebagai  LMS  yang  memiliki  banyak  fitur  dan  fungsi  yang  mutakhir,  berbagai  transaksi  dari penggunaan fitur ini terekam dan terdata oleh moodle yang kemudian disimpan dalam log data . Log data atau  bahkan log  file adalah  kumpulan  atau  daftar-daftar  yang  berbagai actions (aksi  kegiatan) yang  telah  dilakukan  oleh  pengguna[6].  Pada moodle , log  data merupakan  informasi  yang  berharga yang berisi aktivitas-aktivitas dari pengguna kursus maupun pengajar kursus. Data-data yang direkam pada log data moodle dapat berupa data aktivitas, waktu pengumpulan tugas ( assignment timestamp ), dan nilai ranking atau nilai akhir ( grade )[7]. Log  data merupakan  sumber  data  yang  bisa  diolah  menjadi  informasi.  Hal  ini  dapat  juga dimanfaatkan untuk tujuan pendidikan dan pelatihan. Log data merupakan sumber data terbaru yang dapat  digunakan  selain  data  dari  kuesioner  yang  biasa  digunakan  dalam  Penelitian  Tindakan  Kelas (PTK). Proses pengolahan log data sangat berbeda dengan data dari kuesioner. Salah satu cara untuk menemukan informasi dari data log data bidang pendidikan ialah menggunakan data mining terhadap log data atau dikenal dengan mining log data . Mining log data terhadap data pendidikan atau educational data mining dapat digunakan untuk memudahkan monitoring dan  melihat  aktivitas  apa  yang  sering  dilakukan  oleh  para  peserta  kursus dalam  platform moodle . Log  data merekam  berbagai  aktivitas  peserta  dan  menyimpannya  di  dalam database sistem.  Selain  itu  hasil  dari  analisis mining  log  data dapat  digunakan  untuk  menentukan strategi pembelajaran apa yang dapat digunakan untuk meningkatkan partisipasi dan keaktifan peserta kursus.
Salah  satu  teknik  yang  digunakan  pada  analisis  data  mining log  data adalah  analisis  klaster. Analisis  klaster  adalah  proses  pengelompokan  data  ke  dalam  grup  yang  anggotanya  memiliki kesamaan  karakteristik[8].  Analisis  klaster  bertujuan  agar  objek-objek  di  dalam  satu  kelompok memiliki kesamaan satu sama lain sedangkan dengan objek-objek yang berbeda kelompok  memiliki perbedaan[9]. Analisis klaster memiliki beberapa kelebihan yaitu dapat mengelompokkan data dalam jumlah  besar  dan  variabel  yang  banyak  serta  dapat  digunakan  pada  skala  data  ordinal,  interval  dan rasio[9].    K -means  Clustering merupakan  salah  satu  algoritma  dari  analisis  klaster  yang  sering digunakan [10]. Hal ini dikarenakan metode ini cukup mudah digunakan dan diinterpretasikan[8].
Terdapat  beberapa  penelitian  data  mining  dengan  analisis  klaster K-means  Clustering yaitu penelitian  [11]  yang  melakukan  analisis  profil  peserta  pengguna e-learning melalui  analisis  klaster berdasarkan  pendekatan  dalam  belajar.  Kemudian  juga  terdapat  penelitian  dari  [12]  yang mengaplikasikan k-means  clustering pada  data  capaian  Ujian  Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama pada tahun 2018/2019 yang diperoleh dari website resmi Pusat Penilaian Pendidikan dan Kebudayaan Kementrian Pendidikan danKebudayaan Republik Indonesia.
Penelitian ini berfokus pada analisis data mining menggunakan metode K-means Clustering pada log  data LMS moodle .  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  melihat  gambaran,  dan  pola  perilaku
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
peserta  pelatihan  per  aktivitas  pada  kelas  pelatihan  kursus  Visualisasi  Data  dengan Tableau di  situs Warung Kompetensi Pegawai Badan Pusat Statistik (WARKOP BPS).

## 2 Tinjauan Literatur

## Log Data
Menurut [11], log data merupakan merupakan rekaman mengenai aktivitas pengguna terhadap hal  yang  diakses  pada  suatu  web. Log  data  moodle merupakan  data  histori  yang  mencatat  aktivitas para  pengguna  pada  LMS Moodle . Log  data  Moodle dapat  di filter menurut  kursus  yang  diikuti, pengguna,  aktivitas  dan  waktu.  Pengajar  atau  Fasilitator  dapat  menggunakan log  data ini  untuk menentukan keaktifan peserta pelatihan dalam suatu kursus dan analisis lainnya.

## Kmeans Clustering
Analisis  klaster  dilakukan  untuk  melihat  pengelompokan  dari  data  dan  pola  aktivitas  peserta pelatihan  pada  kursus.  Analisis  klaster  pada  data  ini  menggunakan  metode k-means  clustering . K- means  clustering merupakan  metode  pengelompokan  data  tanpa  pelabelan  ( unsupervised  learning ) sehingga  nantinya  setiap  kelompok  atau  klaster  yang  terbentuk  memiliki  karakteristik  variabel  yang sama.  Metode  k-means  clustering  sangat  cocok  digunakan  pada  data  kuantitatif[13].  Langkah  awal dalam analisis klastering dengan k-means clustering ialah menentukan nilai k atau berapa klaster yang akan  dibentuk.  Pada  analisis k-means  clustering ini menggunakan  metode Elbow untuk  menentukan berapa klaster yang optimal dibentuk[14].
Menurut [15], K-means clustering bekerja dengan meminimalkan fungsi objektif Sum of squared Errors (SSE) yang dirumuskan sebagai berikut:
( )   ∑ ∑ || || (1)
Dimana pada k-means clustering diharapkan nilai SSE(C) seminimal mungkin melalui pencarian jumlah  klaster  dan  titik  pusat  klaster  ( centroid )  yang  tepat. K-means  clustering bekerja  dengan membangkitkan  k  titik  yang  berada  dalam  ruang  data.  Dan  melakukan  iterasi  untuk  menemukan yang dekat dengan rata-rata data sehingga nantinya masing-masing data berkelompok secara jelas.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk  melihat  gambaran  dari log  data dan melihat pola pengelompokan peserta pelatihan berdasarkan aktivitas pelatihan. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  berasal  dari  data  peserta  pelatihan  ( user  participants )  dan log  data kursus “Visualisasi Data dengan Tableau” yang diselenggarakan pada 29 Juni – 1 Juli 2020. Jumlah peserta yang mengikuti kursus ini sebanyak 313 peserta selain pengajar dan admin kursus yang diperoleh dari tabel user  participants pada  LMS Moodle . Log  data yang  diperoleh  dari LMS  Moodle berisi  13027 baris dan 9 kolom. Berikut adalah atribut yang terdapat pada log data yang digunakan:
Tabel 1. Deskripsi Dari Atribut Log Data Dari Moodle Nama Atribut Deskripsi Time Keterangan  mengenai  tanggal  dan  waktu  kapan  suatu action di lakukan User full name Nama lengkap peserta kursus Affected user User yang terpengaruh akibat action yang dilakukan Event context Konteks  dari event atau  sesuatu  yang  menggambarkan  di  mana  suatu event terjadi Component Komponen  dari  aktivitas  kursus  yang  terpengaruh  dari  aksi  yang menghasilkan log Event name Nama Event Description Penjelasan tentang event Origin Asal dari action dilakukan IP address Alamat  identitas  setiap  perangkat  yang  digunakan  untuk  mengakses platform kursus
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Data peserta pelatihan ( user participation ) yang terdiri dari 313 peserta berisi atribut mengenai nama, email , instansi, pendidikan, dan jenis kelamin. Data peserta ini nantinya akan dilakukan analisis deskritptif untuk  melihat gambaran dari peserta pelatihan kursus “Visualisasi Data dengan Tableau” secara  keseluruhan  dan  berdasarkan  karakteristik  tingkat  pendidikan  dan  asal  instansi.  Selain  itu, dilakukan  analisis  korelasi  antar  variabel  untuk  melihat  hubungan  antara  aktivitas-aktivitas  yang dilakukan peserta pada kursus. Analisis korelasi pada penelitian ini tidak dihubungkan sebagai asumsi dasar  dalam  penggunaan k-means  clustering karena log  data merupakan  data  rangkaian  aktivitas pengguna  LMS  dan  setiap  aktivitas  dengan  aktivitas  lainnya  selalu  terhubung[16].  Data log  event yang  digunakan  berisi  15402  baris  dan  9  kolom. Log  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini difokuskan  pada  aktivitas  peserta  kursus  sehingga  aktivitas  admin  maupun  pengajar  tidak  diikut sertakan  pada  baris log  data .  Selanjutnya  dari  data  yang  ada  dilakukan  proses preprocessing data dengan langkah berikut:
1. Mengeliminasi aktivitas Admin dan Pengajar
2. Mengeliminasi log yang berisi CLI
3. Melakukan konversi untuk atribut time
4. Mengeliminasi log yang duplikat.
Log data yang sudah tersedia kemudian dilakukan tahapan preprocessing menggunakan bantuan software R  melalui package dplyr .  Tahapan  ini  meliputi  proses  mutasi,  aggregasi  dan  transformasi data sehingga menghasilkan data turunan dengan atribut pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Deskripsi Dari Atribut Log Data Dari Moodle Setelah Preprocessing Data Atribut Deskripsi Username Nama dari peserta kursus Visits Jumlah kunjungan ke kursus Quizes Jumlah pengerjaan kuis ForumCreated Jumlah forum tanya jawab yang dibuat ForumRead Jumlah forum tanya jawab yang dibaca CourseViews Jumlah  aktivitas  kursus  yang  dilihat/dibaca peserta
Dari dataset dengan atribut variabel pada tabel 2 yang sudah siap dianalisis selanjutnya dilakukan Feature Scaling penyamaan skala atribut. Menurut [17] Feature Scaling merupakan proses membuat atribut-atribut  (variabel)  yang  digunakan  nantinya  memiliki  rentang  nilai  ( range )  yang  sama  atau dalam  satuan  yang  sama.  Tanpa  adanya feature  scaling ,  akan  menimbulkan  permasalahan  dalam pemodelan data  mining yang  bisa  berujung  bias.  Bias  ini  diakibatkan  adanya  beberapa  variabel  di dalam pemodelan yang cenderung mendominasi dibanding variabel yang lain. Hasil akhir dari Feature Scaling  ini  selanjutnya  digunakan  dalam  analisis  klaster  metode k-means  clustering menggunakan package stats pada software R.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Sebelum  memasuki  analisis data  mining menggunakan  metode k-means  clustering dilakukan terlebih  dahulu  analisis  eksplorasi  data  dalam  bentuk  statistik  deskriptif.  Hasil  analisis  melalui statistik  deskriptif  membahas  mengenai  ringkasan  statistik action yang  dilakukan  peserta  kursus, pembagian action berdasarkan  karakteristik  instansi,  pembagian action berdasarkan  karakteristik tingkat  pendidikan,  dan  ringkasan  statistik  berdasarkan  jenis  aktivitas. Action adalah  aksi  yang dilakukan pengguna ( user ) di LMS atau bisa dibilang juga jumlah klik yang dilakukan peserta kursus terhadap aktivitas-aktivitas pada kursus di LMS.
Tabel 3. Ringkasan Statistik Jumlah Action Peserta Kursus Ukuran Nilai Jumlah Peserta 313 Jumlah Log Action 13027 Rata - rata Action Per Peserta 47 SD 39
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Selanjutnya  hasil  statistik  deskriptif  pada  data  peserta  dan log  data yang  dihasilkan  dari  313 peserta pelatihan Kursus Visualisasi Data dengan Tableau dihasilkan pada tabel 1 hingga tabel 4. Pada tabel 3 pada rentang waktu 29 Juni hingga 1 Juli 2020 atau selama 3 hari telah terjadi 13027 aktivitas yang  dilakukan  oleh  313  peserta  kursus.  Rata-rata action yang  dilakukan  per  peserta  kursus  ialah sebanyak 47 action dengan ukuran persebaran yang dihitung melalui standar deviasi (SD) sebesar 39.
Tabel 4. Action Berdasarkan Asal Instansi Instansi Jumlah Peserta Jumlah Action Rata-rata Action BPS 293 8129 27,74 Non BPS 17 690 40,58
Pada  LMS Moodle Warkop  BPS  pengkategorian  dilakukan  menjadi  dua  bagian  yaitu  BPS  dan non-BPS.  Hal  ini  dilakukan  pada  awal  pengembangan  LMS  ini  dikhususkan  untuk  meningkatkan Kompetensi Internal BPS, namun pada perkembangannya juga ada partisipasi keikutsertaan SDM di luar  BPS.  Pada  tabel  4  berisi  mengenai action berdasarkan  karakteritik  instansi.  Rata-rata  jumlah action yang dilakukan oleh peserta dari BPS ialah sebanyak 27 hingga 29 action sedangkan rata-rata jumlah action dari non-BPS sebanyak 40 hingga 41 action .
Tabel 5. Action Berdasarkan Tingkat Pendidikan Pendidikan Jumlah Peserta Jumlah Action Rata-rata SMA Sederajat 5 66 13,20 Diploma I/III 6 452 75,33 Diploma IV/S1 193 4921 25,49 S2 107 3328 31,10 S3 2 71 35,50
Selanjutnya berdasarkan kategori pendidikan pada tabel 5 terlihat peserta kursus dengan tingkat pendidikan dalam melakukan action di kursus visualisasi data dengan Tableau . Tabel 5 menunjukkan bahwa  secara  rata-rata,  peserta  kursus  yang  paling  banyak  melakukan action terdapat  pada  tingkat pendidikan Diploma I/III sebanyak 75,33, kemudian diikuti oleh S3 sebanyak 35 hingga 36 action , S2 sebanyak  31  hingga  32 action ,  Diploma  IV/SI  sebanyak  25  hingga  26 action .  Peserta  kursus  yang paling sedikit melakukan action terdapat pada tingkat pendidikan SMA sederajat sebanyak 13 hingga 14 action .
Berdasarkan  ringkasan  statistik  aktivitas  pada log data kursus  viualisasi  data  dengan Tableau pada  tabel  3,  terlihat  frekuensi action berdasarkan  jenis  aktivitas Visits , Quizes , ForumCreated , ForumRead , dan CourseViews . Secara rata-rata ( mean ) telihat pada tabel 6, action yang frekuensinya paling sering dikunjungi ialah mengunjungi kursus ( Visits ) dengan  rata-rata 49,25, kemudian diikuti dengan  membuka  modul-modul/aktivitas  didalam  kursus  ( CourseViews )  dengan  rata-rata  12,94, diikuti dengan kuis ( Quizes ) dengan rata-rata 1,71, membaca diskusi ( ForumCreated ) dengan rata-rata 1.09.  Rata-rata  aktivitas  yang  paling  sedikit  ialah  pada  membuat  forum  diskusi  tanya  jawab ( ForumRead ) sebesar 0,13.
Tabel 6. Ringkasan Statistik Action Berdasarkan Jenis Aktivitas Yang Dilakukan Statistik Visits Quizes Forum Created Forum Read Course Views Min 1 0 0 0 0 Kuartil 1 4 0 0 0 1,75 Median 38,50 2 0 0 15 Mean 31,26 1,71 0.13 1.09 12,94 Kuartil 3 49,25 3 0 1 21 Max 125 7 4 11 58
Selain  EDA  yang  disajikan  melalui  ringkasan  statistik  dalam  bentuk  tabel  pada  tabel  3  hingga tabel  6  juga  disajikan  EDA  melalui  gambar  korelasi pearson (r)  antara  jenis  aktivitas  yang  dapat dilihat pada gambar 1. Berdasarkan  gambar 1, korelasi pearson (r) antar  semua action tiap aktivitas tergolong  kuat.  Nilai  korelasi  yang  paling  besar  antar  aktivitas  berada  pada  korelasi Visit dengan CourseViews yaitu  sebesar  0.98,  dan  korelasi  yang  paling  kecil  yaitu  korelasi  pada Quizes dengan ForumCreated yaitu  sebesar  0.25.  Berdasarkan  uji  signifikansi  korelasi pearson variabel-variabel aktivitas  kursus  ini  semuanya  signifikan  untuk  selanjutnya  digunakan  dalam  analisis  klastering menggunakan metode k-means clustering .
Gambar 1.  Visualisasi Analisis Korelasi Pearson Aktivitas Peserta Kursus
Analisis data mining menggunakan k-means clustering dimulai dengan penentuan jumlah klaster yang optimal dengan menggunakan 3 metode penentuan jumlah klaster (k).  Gambar 2 menunjukkan jumlah  klaster  yang  optimal  dibentuk  ialah  3  klaster  sehingga  nantinya  dengan  metode kmeans clustering akan terbentuk 3 klaster peserta kursus Visualisasi Data dengan Tableau berdasarkan jenis aktivitas action yang mereka lakukan.
Gambar 2. Visualisasi Metode Penentuan Jumlah Klaster Optimal dengan Metode Elbow
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Visualisasi Klaster yang Terbentuk
Selanjutnya  hasil  analisis  menggunakan  metode k-means  clustering disajikan  pada  gambar  5. Berdasarkan  gambar  3  terlihat  terdapat  3  kelompok  (klaster)  yang  dibentuk.  Pemberian  warna  tiap klaster  pada  gambar  3  dilakukan  agar  mempermudah  visualisasi  hasil  analisis  klaster.  Pada  tabel  4 disajikan jumlah kelompok tiap klaster atau kelompok dan nilai centroid tiap aktivitas ( Visits , Quizes , ForumCeated , ForumRead , dan CourseViews ). Kelompok klaster 1 sebanyak 156 peserta, kelompok klaster 2 sebanyak 127, dan kelompok klaster 3 sebanyak 30 peserta.
Suatu  klaster  ini akan  dibilang  bagus  jika  nilai  varians  dalam  klaster ( variances within  cluster ) bernilai kecil dan varians antar klister ( variances between cluster )  bernilai besar.  Berdasarkan hasil analisis dengan software R, nilai varians dalam klaster sebesar 27,64 pada klaster 1, klaster 2 sebesar 115,39 dan klaster 3 sebesar 194,99. Persentase perbedaan antar klaster sebesar 75,40 persen sehingga perbedaan antar klaster ini cukup besar.
Tabel 7. Rata-Rata Action Aktivitas Tiap Klaster Aktivitas Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Visits -0,91844 0,786272 1,447322 Quizes -0,93861 0,887919 1,121907 ForumCeated -0,26358 -0,24218 2,39584 ForumRead -0,4606 0,006796 2,366367 CourseViews -0,88259 0,729993 1,499152
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menerapkan  analisis  deskriptif  dan analisis data  mining menggunakan  metode k-means  clustering .  Pada  tabel  3  diperoleh  informasi bahwa dalam periode pelaksanaan kursus visualisasi data dengan Tableau yang dilaksanakan pada 29 juni hingga 1 juli 2020 rata-rata action yang dilakukan tiap peserta adalah sebanyak 47 action . Hal ini menunjukkan  secara  rata-rata  partisipasi  peserta  terhadap  kursus  ini  cukup  tinggi  karena  minimal action yang harus dilakukan pada kursus ini adalah sebanyak 23. Kemudian  pada  tabel  4,  rata-rata action berdasarkan  karakteristik  asal  instansi  Non  BPS  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  yang  BPS.  Jika  dilihat  berdasarkan  jumlah  peserta  berdasarkan  asal instansi,  jumlah  peserta  non  BPS  lebih  sedikit  dibandingkan  peserta  BPS.  Ini  menunjukkan  bahwa adanya ketertarikan dan antusias yang tinggi peserta dari luar BPS terhadap materi terkait visualisasi data.
Pada tabel terlihat 5 rata-rata action yang dilakukan peserta kursus berdasarkan karakteristik tingkat pendidikan Diploma  I  - Diploma  III lebih tinggi  dibandingkan tingkat pendidikan lainnya. Rata-rata action terendah  terdapat  pada  peserta  kursus  berdasarkan  karakteristik  tingkat  pendidikan  SMA  dan sederajat.  Ini  menunjukkan  dari  lima  tingkat  pendidikan  peserta  kursus  berdasarkan  rata-rata action
hanya mereka yang tingkat pendidikan SMA dan sederajat yang secara rata-rata tidak menyelesaikan kursus karena target action minimal untuk kursus ialah sebanyak 23. Pada  tabel  6  terlihat  rata-rata action yang  sering  dilakukan  oleh  peserta  kursus  adalah Visits dan yang  paling  terendah  adalah ForumCreated .  Ini  menunjukkan  bahwa  peserta  kursus  sering  melihat modul  aktivitas  di  kursus  namun  dalam  aktivitas  tanya  jawab  melalui  fitur  forum  ( ForumCreated ) masih sangat rendah.
Tiap  jenis action berdasarkan  pada  tabel  2  dibentuk  analisis  korelasi pearson (r)  untuk  melihat apakah  ada  hubungan  antar  jenis action .  Pada  gambar  1  terlihat  hubungan  yang  tinggi  terjadi  pada peserta  yang  mengunjungi  kursus  ( Visits )  dan  melihat  materi  dan  aktivitas  di  kursus  ( CourseViews ) yakni  dengan  nilai  korelasi  pearson  sebesar  0,98.  Nilai  korelasi  yang  tergolong  tinggi  ini  terjadi karena peserta kursus yang membuka kursus cenderung untuk melihat materi dan aktivitas di kursus. Selanjutnya  diikuti  oleh  korelasi  antara Visits dengan Quizes dengan  nilai  korelasi pearson sebesar 0,91. Korelasi pearson hubungan antar action terendah terdapat pada ForumCrated dan Quizes yaitu sebesar  0,25.  Nilai  korelasi  yang  rendah  ini  berarti  bahwa  hubungan  antara  membuka  diskusi  tanya jawab  ( ForumCreated ) dengan melaksanakan kuis harian ( Quizes ) sangat rendah. Secara keseluruhan berdasarkan  uji  signifikansi pearson untuk  tiap  korelasi  antar action bernilai  signifikan  dan  saling berhubungan.
Selanjutnya,  ke  5  jenis  aktivitas  ini  dilakukan  analisis  klaster  menggunakan k-means  clustering . Sebelum dilakukan analisis klaster dilakukan standarisasi data ( scale ). Kemudian melalui penentuan jumlah klaster optimal ditemukan 3 klaster menurut metode Elbow . Hal ini sesuai dengan penelitian [7]  yang  juga  membagi  keaktifan  peserta  suatu  kursus  menjadi  3  kelompok  dan  profilnya.  Pada gambar 3, melalui metode k-means clustering terdapat tiga kelompok ( cluster ) yang berarti terdapat 3 kelompok  dengan  kecenderungan  aktivitas-aktivitas  yang  berbeda-beda  pada  peserta  kursus Visualisasi Data dengan Tableau.
Karakteristik  kecenderungan action dapat  dilihat  lebih  lanjut  pada  tabel  5  yang  merupakan  nilai pemusatan ( center point ) cluster untuk setiap variabel action pada tiap aktivitas (dalam bentuk nilai yang  terstandarisasi)  untuk  tiap cluster .  Nilai  pemusatan cluster ini  merupakan  nilai  dimana  semua elemen divariabel tersebut cenderung berkumpul disekitar titik pusat ( center point ) tersebut [18]. Pada  kelompok  (cluster  pertama)  terdiri  dari  156  peserta.  Pada  kelompok  ini  dapat  dilihat  untuk Titik  pusat  klaster  ( center point )  untuk  variabel Visits , Quizes , ForumCreated , ForumRead ,  dan CourseViews yang  bernilai  negatif  (dibawah  0).  Ini  menandakan  bahwa  pada  kelompok  (klaster) pertama  memiliki  aktivitas  yang  paling  rendah  dibandingkan  dengan  kelompok  lainnya  sehingga dapat disebut sebagai klaster dengan performa belajar yang rendah dan kurang aktif ( low ). Pada kelompok klaster kedua terdiri dari 127 peserta. Titik pusat klaster ( center point ) kedua untuk variabel Visit , Quizes , dan CourseViews masing-masing bernilai 0,64, 0,79, dan 0,63 yang ketiganya bernilai  positif  dan  berada  pada  rentang  0  hingga  1.  Nilai  rata-rata  klaster  untuk  variabel ForumCreated , ForumRead pada  kelompok  kedua  masing-masing  bernilai  -0,26  dan  -0,05  yang bernilai  negatif  namun  masih  lebih  besar  dibanding  nilai  variabel  pada cluster kelompok  1.  Ini menjukkan kelompok klaster kedua ini cukup aktif pada sebagian aktivitas kursus, namun tidak begitu aktif  forum  diskusi  tanya  jawab  ( ForumCreated dan ForumRead yang  bernilai  negatif).  Klaster kelompok kedua ini dapat disebut dengan kelompok dengan performa belajar yang sedang dan tidak terlalu aktif ( medium ).
Terakhir pada kelompok ke tiga dengan jumlah peserta 30 orang. Titik pusat klaster ( center point ) ketiga  untuk  semua  variabel  bernilai  positif  seperti Visits bernilai  1,48, Quizes sebesar  1,02, ForumCreated sebesar  2,23, ForumRead sebesar  2,20,  dan CourseViews sebesar  1,40.  Semua variabel  aktivitasnya  bernilai  positif  daan  rata-rata  tiap  variabel action tiap  aktivitasnya  tertinggi dibanding dua kelompok lainnya. Kelompok klaster ketiga memiliki peserta yang mempunyai action yang  tinggi  pada  semua  aktivitas  di  kursus.  Kelompok  klaster  ketiga  dapat  dikatakan  sebagai kelompok dengan performa belajar yang tinggi dan aktif ( high ).

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  melalui  analisis Data  Mining menggunakan metode k-means  clustering ,  maka  dapat  disampaikan  beberapa  kesimpulan.  Berdasarkan  statistik deskriptif, terlihat baik dari ringkasan statistik action secara keseluruhan dan per karakteristik action
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
yang  dilakukan  para  peserta  cukup  aktif.  Selanjutnya  dari  hasil  analisis  klaster  melalui  metode k- means  clustering terhadap  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  peserta  kursus  Visualisasi  data  dengan Tableau menghasilkan 3 kelompok yaitu kelompok dengan aktivitas yang rendah, kelompok aktivitas yang sedang, dan kelompok aktivitas yang tinggi. Kelompok dengan aktivitas yang rendah memiliki kaarakteristik  melakukan  semua  jenis  aktivitas  di  kursus  dengan  frekuensi  yang  rendah.  Pada kelompok dengan aktivitas yang sedang memiliki karakteristik aktif disemua kursus namun cenderung tidak aktif pada forum tanya jawab. Pada kelompok  klaster dengan aktivitas tinggi. Cenderung aktif dan memiliki frekuensi tinggi di semua aktivitas dalam kursus. Saran untuk penelitian ke depan ialah dapat mengembangkan lagi hasil analisis log data ini melalui eksplorasi variabel-variabel di dalam log data moodle yang bisa untuk dihasilkan indikator performa belajar peserta.

## Referensi
[1]  A. Sangrà, D. Vlachopoulos, and N. Cabrera, “Building an inclusive definition of e ­ learning : An  approach  to  the  conceptual  framework  |  Sangrà  |  The  International  Review  of  Research  in Open  an  …  Building  an  inclusive  definition  of  e  ­  learning :  An  approach  to  the  conceptual framework,” Int.  Rev.  Res.  Open  Distrib.  Learn. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  145–159,  2012,  [Online]. Available: https://doi.org/10.19173/irrodl.v13i2.1161.
[2]  M. R. Elabnody, “A Survey Of Top 10 Open Source Learning Management Systems,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 4, no. 8, pp. 7–11, 2015.
[3]  A. Büchner, Moodle 3 Administration , Third. PACKT Publishing, 2016.
[4]  Moodle, “Moodle,” 2020. https://moodle.com/ (accessed Oct. 23, 2020).
[5]  Moodle, “Moodle Statistics.” https://stats.moodle.org/ (accessed Oct. 23, 2020).
[6]  Á. Herrero et al. , “Preface,” in Advances in Intelligent Systems and Computing , vol. 239, 2014, pp. v–vi.
[7]  E. Młynarska, D. Greene, and P. Cunningham, “Time series clustering of Moodle activity data,” CEUR Workshop Proc. , vol. 1751, pp. 104–115, 2016.
[8]  B. Liu, Web Data Mining : Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data . Leipzig: Springer.
[9]  D.  Rachmatin,  “Aplikasi  Metode-Metode  Agglomerative  Dalam  Analisis  Klaster  Pada  Data Tingkat Polusi Udara,” Infin. J. , vol. 3, no. 2, p. 133, 2014, doi: 10.22460/infinity.v3i2.59.
[10]  R.  Silvi,  “Analisis  Cluster  dengan  Data  Outlier  Menggunakan  Centroid  Linkage  dan  K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Indikator HIV/AIDS di Indonesia,” J. Mat. “MANTIK,” vol. 4, no. 1, pp. 22–31, 2018, doi: 10.15642/mantik.2018.4.1.22-31.
[11]  A. Bovo, S. Sanchez, O. Heguy, and Y. Duthen, “Clustering moodle data as a tool for profiling students,” 2013 2nd Int. Conf. E-Learning E-Technologies Educ. ICEEE 2013 , vol. 4, no. 3, pp. 121–126, 2013, doi: 10.1109/ICeLeTE.2013.6644359.
[12]  A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[13]  C. Pradana, S. S. Kusumawardani, and A. E. Permanasari, “Comparison Clustering Performance Based on Moodle Log Mining,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Jan. 2020, vol. 722, no. 1, doi: 10.1088/1757-899X/722/1/012012.
[14]  S.  Misra,  H.  Li,  and  J.  He, Machine  Learning  for  Subsurface  Characterization .  Cambridge: Elsevier Inc, 2020.
[15]  P.  Giordani,  F.  M.  Brigida,  and  F.  Martella, An  Introduction  to  Clustering ,  1st  ed.,  vol.  1. Springers, 2020.
[16]  H.  Singh  and  K.  Kaur,  “New  Method  for  Finding  Initial  Cluster  Centroids  in  K-means Algorithm,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 74, no. 6, pp. 27–30, 2013, doi: 10.5120/12890-9837.
[17]  M. J. Zaki and W. Meira, “Fundamental concepts and Algorithms,” 2014.
[18]  F.  Gorunescu, Data  Mining :  Concepts,  Models  and  Techniques .  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springers, 2011.