TA DIGITAL
Aplikasi Cerdas Analisis Repositori Kode Berbasis Machine Learning untuk Evaluasi Kolaborasi Tim Pembelajaran Berbasis Proyek = An Intelligent Machine Learning-Based Application for Code Repository Analysis and Team Collaboration Evaluation in Project-Based Learning
Evaluasi kolaborasi tim dalam Pembelajaran Berbasis Proyek (PBL) di lingkungan akademik sering sulit dilakukan secara objektif karena evaluator tidak dapat memantau kontribusi setiap anggota secara langsung, ditambah kesulitan mengidentifikasi anggota akibat username GitHub/GitLab yang tidak selalu sesuai nama asli. Data aktivitas pada GitHub dan GitLab sebenarnya dapat dimanfaatkan sebagai indikator objektif kontribusi tim, namun belum banyak aplikasi cerdas yang mengolahnya khusus untuk kebutuhan evaluasi PBL. Penelitian ini mengembangkan aplikasi cerdas berbasis web yang menganalisis kontribusi anggota tim melalui repositori GitHub dan GitLab, dilengkapi sistem akses berbasis peran (Owner, Evaluator, Contributor), fitur Team space, serta penyelarasan identitas kontributor dengan nama asli anggota. Tiga model Machine Learning dikembangkan: klasifikasi produktivitas repositori (Random Forest), regresi health score (Gradient Boosting), dan klasifikasi status anggota (hybrid K-Means dan Random Forest). Metodologi Research and Development (R&D) diterapkan melalui dua kerangka kerja, yaitu model SDLC Waterfall untuk pengembangan sistem, serta CRISP-DM untuk pengembangan model Machine Learning secara sistematis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi cerdas ini berhasil menganalisis produktivitas dan kesehatan repositori secara otomatis serta menyelaraskan identitas kontributor dengan nama asli anggota tim, dengan tingkat kepuasan pengguna sebesar 91,48% dari 39 responden yang berasal dari peran Owner, Evaluator, dan Contributor.
Kata Kunci: Kolaborasi Tim, Pembelajaran Berbasis Proyek, GitHub, GitLab, Machine Learning
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah