Learning Analytics dan Predictive Modeling: AI untuk Identifikasi Dini Kesulitan Belajar - Gaul, Mariani Meri; Ginting, Abdiel; Wahyuni, Ayu (Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM), 2026)
Revolusi digital dalam ekosistem kependidikan menghadirkan momentum implementasi analitik pembelajaran dan pemodelan prediktif berdasarkan kecerdasan artifisial untuk mengoptimalkan deteksi prekursor kompleksitas pembelajaran siswa. Riset ini menerapkan metodologi Tinjauan Literatur Sistematis mengikuti protokol PRISMA untuk menganalisis sepuluh studi berkaliber tinggi yang dipublikasikan pada kurun waktu 2022-2025. Eksplorasi literatur dijalankan secara komprehensif melalui lima repositori database elektronik utama menggunakan kombinasi string Boolean yang telah divalidasi. Temuan analisis menunjukkan bahwa metodologi ensemble dan classifier berlapis mencapai akurasi prediksi superior hingga 80.23% dalam mengidentifikasi siswa berisiko mengalami hambatan akademik. Integrasi data multidimensional yang melingkupi aspek keterlibatan, performa historis, dan aktivitas digital terbukti meningkatkan akurasi sistem prediktif secara signifikan. Implementasi sistem peringatan prekursor berbasis AI memungkinkan intervensi pembelajaran yang dipersonalisasi dan tepat waktu untuk mengoptimalkan luaran pendidikan. Kendati demikian, tantangan implementasi mencakup dimensi etika, privasi data, dan limitasi kompetensi teknis pendidik yang memerlukan pendekatan holistik dalam pengembangan kerangka analitik pembelajaran terintegrasi.