Analisis Penerapan Machine Learning Untuk Optimalisasi Sistem Pembelajaran Daring Di Perguruan Tinggi

Abstract

Penelitian ini menganalisis penerapan machine learning untuk optimalisasi sistem pembelajaran daring di perguruan tinggi menggunakan pendekatan mixed method. Data dikumpulkan melalui survei terhadap 500 mahasiswa dan 100 dosen dari lima perguruan tinggi, analisis log data pembelajaran selama dua semester, serta wawancara mendalam dengan 20 stakeholder kunci. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam efektivitas pembelajaran, dengan 78.5% responden melaporkan peningkatan setelah penerapan sistem berbasis machine learning. Implementasi sistem menghasilkan peningkatan engagement mahasiswa sebesar 35.8% dan peningkatan rata-rata nilai akademik sebesar 9.5%. Personalized Learning Path menjadi fitur paling efektif dengan tingkat adopsi 82.5% dan kepuasan 85.3%. Tantangan utama implementasi meliputi infrastruktur teknologi (65%), masalah integrasi sistem (42.3%), dan adaptasi pengguna (47.2%). Analisis korelasi menunjukkan hubungan kuat antara kesiapan infrastruktur dengan keberhasilan implementasi (r = 0.82, p < 0.01). Penelitian merekomendasikan pengembangan roadmap implementasi bertahap, program pelatihan komprehensif, dan framework evaluasi berkelanjutan untuk optimalisasi sistem pembelajaran berbasis machine learning di perguruan tinggi