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: Analysis of IPB Student’ Readiness to Participate in E-Learning with the Rasch Model’s Using Decision Tree and Ensemble Methods
Abstrak: Di abad ke-21 perkembangan teknologi semakin pesat. Perkembangan teknologi tersebut membuat perubahan dalam segala aspek yang salah satunya adalah bidang pendidikan. Pendidikan yang diajarkan secara konvensional mulai beradaptasi dengan adanya perkembangan digital menjadi pembelajaran e-learning. IPB merupakan salah satu universitas yang mempersiapkan diri dalam menghadapi tantangan perkembangan teknologi dan perubahan yang akan terjadi di masa mendatang dengan merancang kurikulum Pendidikan Milenial IPB 4.0. Terdapat lima karakter dan dimensi yang akan dilakukan, salah satunya adalah dimensi pembelajaran dengan tempat dan waktu bukan sebagai batasan. Hal ini menunjukkan IPB sudah mulai melihat tantangan ke depan dengan mengembangkan pembelajaran berbasis elektronik (e-learning) yang membuat tempat dan jarak bukan lagi menjadi penghalang dalam proses pembelajaran. Dalam penerapan pembelajaran e-learning diperlukan kesiapan dari mahasiswa dalam mengikuti kurikulum tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesiapan mahasiswa mengikuti pembelajaran e-learning dengan Model Rasch menggunakan metode decision tree dan ensemble. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan instrumen non tes berupa angket dengan menggunakan skala Likert. Skala Likert yang digunakan adalah skala dari angka 1 yang menyatakan mahasiswa sangat kurang siap hingga angka 5 yang menyatakan mahasiswa sangat siap. Sampel yang digunakan adalah mahasiswa IPB tahun 2021. Mahasiswa tersebut memiliki latar belakang daerah yang beragam serta terdampak pandemi sehingga masih beradaptasi dari pembelajaran yang sebelumnya adalah konvensional menjadi pembelajaran digital. Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan Model Rasch, decision tree, dan ensemble. Dengan menggunakan pendekatan ini, dianalisis kesiapan mahasiswa mengikuti pembelajaran e-learning dan diprediksi menggunakan machine learning kesiapan mahasiswa baru di luar responden dengan menggunakan prediktor yang jauh lebih sedikit. Prediktor yang digunakan adalah fakultas, jenis kelamin, asal SMA, domisili, dan pengalaman mahasiswa mengikuti pembelajaran e-learning pada jenjang sebelumnya. Hasil dari penelitian didapatkan nilai reliabilitas item sebesar 0,93, reliabilitas person sebesar 0,97, dan Cronbach Alpha sebesar 0,99. Nilai standar deviasi sebesar 2,34 dan rata-rata logit responden sebesar 1,9. Sebesar 34% mahasiswa memiliki kesiapan sangat memadai dengan nilai person measure > 2,34. Sebesar 4% mahasiswa memiliki kesiapan cukup memadai dengan nilai 1,9 < person measure < 2,34. Sebesar 62% mahasiswa memiliki kesiapan kurang memadai dengan nilai person measure < 1,9. Berdasarkan person measure dari Model Rasch dapat disimpulkan mahasiswa laki-laki dan yang memiliki pengalaman mengikuti pembelajaran e-learning memiliki kesiapan sangat memadai untuk mengikuti pembelajaran e-learning di tingkat universitas. Selain itu, metode machine learning mampu memprediksi kesiapan mahasiswa dalam mengikuti e-learning berdasarkan nilai person measure yang diukur dari Model Rasch. Hasil dari klasifikasi decision tree adalah mahasiswa fakultas FMIPA, mahasiswa berjenis kelamin laki-laki, mahasiswa berdomisili di JABODETABEK, mahasiswa berasal dari SMA di JABODETABEK, dan mahasiswa yang memiliki pengalaman pembelajaran e-learning pada jenjang sebelumnya cenderung memiliki kesiapan yang cukup hingga sangat memadai. Nilai akurasi metode decision tree mencapai 75,97%. Selanjutnya metode ensemble mampu meningkatkan akurasi dari metode decision tree. Selain itu, ditemukan bahwa metode ensemble dengan metode LogitBoost (regresi logisik adaptif) merupakan metode terbaik berdasarkan akurasi (82,17%) dan waktu eksekusi (1,11 detik)., In the 21st century technological developments are increasingly rapid. These technological developments have made changes in all aspects, one of which is the field of education. Education taught conventionally is starting to adapt to digital developments into e-learning.
Keyword: decision tree, e-learning, ensemble, machine learning, Rasch Model

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: