Promosi Doktor Fasilkom UI: Kaji Model Prediksi Predikat Prestasi Akademik Mahasiswa

Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia > Announcement > Promosi Doktor Fasilkom UI: Kaji Model Prediksi Predikat Prestasi Akademik Mahasiswa

Program Doktor Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia (Fasilkom UI) menyelenggarakan sidang terbuka promosi doktor dengan promovendus Sdri. Tuti Purwoningsih secara daring pada Rabu (20/07/2022) pukul 15.30 WIB. Ia memaparkan bahwa kontribusi utama penelitiannya yang berjudul “Model E-Learning berbasis Konteks Pembelajaran Mahasiswa pada Pendidikan Jarak Jauh“ tersebut adalah sebagai model prediksi predikat prestasi akademik mahasiswa yang semi terotomatisasi sebagai dasar rekomendasi atau preskripsi strategi instruksional e-learning yang relevan dengan karakteristik atau personalisasi mahasiswa.

Dalam sidang terbuka promosi doktor tersebut dipimpin oleh Dekan Fasilkom UI, Dr. Petrus Mursanto selaku Ketua Pimpinan Sidang dengan promotor Prof. Dr. Eng. Wisnu Jatmiko dan ko-promotor Prof. Dr. Zainal Arifin Hasibuan beserta Dr. Harry Budi Santoso. Tim penguji yang diketuai oleh Dr. Indra Budi beserta empat penguji lainnya yakni, Dr. Yaya Heryadi; Bapak Bob Hardian, Ph.D; Dr. Rizal Fathoni; dan Dr. Kasiyah.

Penyelenggaraan e-learning telah meningkatkan akses dan pemerataan pendidikan. Berbagai format penyelenggaraan e-learning telah dilakukan, termasuk pada konteks Pendidikan Jarak Jauh (PJJ). Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan variasi implementasinya, penyelenggaraan e-learning menghasilkan data aktivitas pembelajaran yang volumenya semakin besar dalam waktu yang relatif cepat. Kendati demikian, data-data tersebut belum dapat memberikan informasi dan pengetahuan yang berarti tanpa ada proses eksplorasi dan analisis data yang dikenal dengan learning analytics (LA).

Sdri. Tuti mengonfirmasi jika penelitian LA tentang konteks pembelajaran e-learning pada PJJ yang menggunakan data besar belum banyak dilakukan. “Penelitian ini telah mengidentifikasi fitur-fitur yang mempengaruhi prediksi prestasi akademik mahasiswa e-Learning pada Pendidikan Jarak Jauh (PJJ), dan menggunakan hasil tersebut untuk bahan rekomendasi atau preskripsi strategi instruksional/pembelajaran online,” kata Tuti saat dihubungi oleh Humas Fasilkom UI. Perlu diketahui, data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari logs Learning Management System dan Sistem Informasi Akademik Universitas Terbuka (SIA-UT). Sdri. Tuti dinyatakan lulus dengan predikat sangat memuaskan usai dilakukan sidang tertutup oleh Ketua Pimpinan Sidang sebagai lulusan Doktor Ilmu Komputer ke-102 Fasilkom UI.