Analitik Pendidikan 4.0: Penerapan Data Mining dalam Mengungkap Karakteristik Siswa - Tommy Jonathan Sinaga (Yayasan Darus Soleh Parung, 2025)
Salah satu tantangan paling menarik dan kompleks dalam Penambangan Data Pendidikan (EDM) adalah menganalisis kinerja siswa. Peneliti sangat tertarik pada bidang ini karena berbagai faktor yang memengaruhi hasil belajar, serta banyaknya data yang tersedia, terutama dalam konteks pembelajaran yang ditingkatkan teknologi. Meskipun banyak penelitian ada dalam EDM, hanya sedikit yang berfokus secara khusus pada evaluasi dan prediksi prestasi siswa. Sebagian besar survei bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau faktor yang dapat memprediksi kinerja siswa. Studi ini mengusulkan penggunaan algoritma penambangan data untuk mengekstrak data yang relevan dan akurat untuk analisis lebih lanjut. Dalam tinjauan pustaka ini, penulis mengkaji pendekatan yang ada di bidang ini dan menyoroti bagaimana interaksi siswa dengan sistem manajemen pembelajaran dan data tugas penilaian dapat memberikan wawasan berharga untuk prediksi kinerja awal. Penulis juga mengidentifikasi peran penting yang dimainkan oleh jenis sistem pendidikan dalam membentuk proyeksi awal prestasi siswa.