Judul: Student Learning Behavior Modeling with Educational Process Mining Technique
Abstrak: Dalam proses belajar-mengajar analisis terhadap perilaku belajar bagi peserta didik sangat penting untuk diteliti, dengan mengetahui hal tersebut maka pengajar dapat memformulasikan model pembelajaran yang dapat meningkatkan performa akademik peserta didik. Namun untuk dapat melakukan analisis diperlukan variabel-variabel tertentu yang dapat diamati dan berkaitan langsung dengan jalannya proses pembelajaran siswa didik. Learning Management System (LMS) merupakan istilah global untuk sistem komputer yang dikembangan secara khusus untuk mengelola kursus online, mendistribusikan materi pelajaran dan memungkinkan kolaborasi antara siswa dan guru. Penggunaan LMS sudah banyak dimanfaatkan dalam dunia pendidikan. Dalam LMS tersimpan semua data aktifitas dan interaksi siswa dalam bentuk file dan database yang sangat terperinci. Untuk dapat melakukan analisis mengenai perilaku mahasiswa, maka diperlukan ekstraksi informasi dari data yang didapat pada LMS. Ekstraksi informasi dapat dimungkinkan untuk dilakukan dengan menggunakan teknik data mining. Penggunaan data mining dalam pengaturan dunia pendidikan disebut Educational Data Mining (EDM). Salah satu teknik dalam EDM adalah process mining (PM), PM dapat mengekstrak pengetahuan dari event log yang pada umumnya disediakan oleh LMS. Educational Process Mining (EPM) melibatkan analisis dan penemuan proses serta alur dari event logs yang dihasilkan dari lingkungan edukasi. EPM bertujuan untuk membangun educational process model yang lengkap dan padat sehingga dapat menghasilkan lagi semua perilaku yang diamati, mengecek untuk melihat apakah perilaku pemodelan sesuai dengan perilakukan yang diamati, dan mengekstrak informasi dari suatu pola menjadi pengetahuan yang lebih eksplisit dan memfasilitasi pemahaman yang lebih baik dari suatu proses. Ada beberapa permasalahan yang sebelumnya pernah ditemukan dalam penggunaan EPM, contohnya model yang didapat tidak mewakili seluruh perilaku belajar dari siswa yang diamati, serta model yang dihasilkan dapat terlalu besar dan kompleks bagi pengajar maupun siswa untuk dapat dianalisis, sehingga untuk dapat menangani masalah tersebut adalah dengan mengusulkan penggunaan clustering dalam praproses sebelum data diaplikaslikan dalam process mining. Clustering secara otomatis membagi model yang besar dan kompleks menjadi lebih kecil dan simple, dengan demikian model akan lebih mudah dipahami dan memungkinkan dalam kontrol sehingga dapat lebih baik dalam memahami suatu informasi. Penelitian ini merekomendasikan metode hierarchical clustering untuk pengelompokan data. Hierarchical clustering digunakan apabila tidak ditentukan sejak awal berapa kelompok yang akan dibentuk, selain itu dengan menggunakan hierarchical clustering memungkinkan kita dapat memahami data pada tiap level granularitas yang berbeda. Tahapan selanjutnya setelah mendapatkan model proses sebanyak N cluster, model proses tersebut dianalisis dan dilakukan validasi serta evaluasi untuk memastikan apakah model yang terbentuk sudah benar secara matematis. Penelitian ini telah berhasil mengektraksi data event log dan menvisualisasikannya ke dalam model-model proses yang menggambarkan kelompok-kelompok perilaku belajar mahasiswa secara online. Penelitian ini juga telah berhasil meningkatkan performa dari EPM, hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan rata-rata nilai fitness model-model yang dihasilkan, dan penurunan kompleksitas dari model-model tersebut. Diharapkan dengan peningkatan nilai fitness dan penurunan kompleksitas dari model-model yang dihasilkan tersebut dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pola perilaku siswa dalam metode pembelajaran secara online. Sehingga pengajar dapat memberikan arahan serta antisipasi terhadap berbagai kemungkinan terburuk dari performa akademik siswa.
Keyword: data mining, educational process mining, hierarchical clustering, learning management system, student learning behavior

Judul: Model Prediksi Kinerja Siswa Berdasarkan Analisis Log Aktivitas pada Social Network dan E-learning.
Abstrak: Kinerja siswa adalah gambaran seorang siswa sebagai hasil dari kerja yang dapat diukur dari berbagai aspek. Programme for International Student Assessment (PISA) pada tahun 2015 mempublikasikan bahwa kinerja siswa Indonesia pada bidang sains, matematika dan keterampilan membaca masih jauh di bawah rata-rata yaitu pada posisi 62 dari 70 negara. Padahal, kinerja siswa merupakan bagian terpenting dari berkembangnya institusi pendidikan. Di sisi lain, 99% institusi pendidikan tinggi di beberapa negara termasuk Amerika Serikat telah menerapkan e-learning. Mereka tidak hanya mengimplementasikan e-learning tetapi juga melibatkan social network atau SN-Learning. Faktanya, SN-learning (social network dan e-learning) telah digunakan oleh institusi pendidikan di Indonesia. Namun, social network hanya dimanfaatkan sebatas menyampaikan informasi atau pengumuman. Sedangkan e-learning telah dimanfaatkan namun belum masif. Padahal, log aktivitas dalam SN-learning dapat dimanfaatkan untuk memperoleh pengetahuan strategis dalam rangka memahami kinerja siswa. Memahami kinerja siswa dapat dilakukan dengan analisis data, analisis social network, dan analisis log aktivitas. Analisis social network adalah analisis struktural yang menggunakan teori grafik dan bertujuan mempelajari pola kolaborasi sosial antaraktor dalam konteks pendidikan seperti siswa, guru, atau lembaga melalui analisis struktural yang mencerminkan sebuah jaringan. Sedangkan, e-learning adalah alat untuk melakukan pendidikan jarak jauh. Analisis log aktivitas dalam e-learning adalah salah satu proses transformasi data mentah menjadi pengetahuan strategis. Pemanfaatan SN-learning dalam kegiatan pembelajaran memiliki keterbatasan yang dapat menimbulkan masalah. Masalah yang sering muncul pada grup social network adalah siswa tidak memiliki kesempatan yang sama untuk berkontribusi. Sedangkan dalam e-learning memiliki log aktivitas sebagai gambaran kondisi nyata siswa yang beraktivitas namun memiliki volume yang sangat besar sehingga dibutuhkan teknik khusus untuk memperoleh pengetahuan tentang kinerja siswa. Penelitian ini memiliki tiga tujuan (1) mengidentifikasi masalah kolaborasi siswa pada grup social network berdasarkan derajat sentralitas (2) menganalisis kinerja siswa dalam e-learning menggunakan teknik process mining (3) membuat model prediksi kinerja siswa dengan algoritme Random Forest atau RF. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aktivitas siswa pada social network dan elearning berkontribusi atau berkorelasi positif terhadap nilai akhir siswa. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan agar pengelola institusi pendidikan menggunakan social network dan e-learning secara masif.
Keyword: e-learning, log aktivitas, kinerja siswa, random forest, social network

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: