DESAIN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI E-LEARNING ADAPTIF BERDASARKAN GAYA BELAJAR SISWA

Transkripsi

1 DESAIN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI E-LEARNING ADAPTIF BERDASARKAN GAYA BELAJAR SISWA Andharini Dwi Cahyani 1), Rohmatul Islamiyah Safitri 2) Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura ABSTRAK Selama dekade terakhir aplikasi yang berorientasi pada pengguna (misalnya sistem recommendasi) telah menjadi sangat populer dan menjadikan suatu aplikasi menjadi adaptif sesuai dengan model pengguna. Tujuan dari pemodelan pengguna adalah bisa digunakan pada area yang luas, contohnya dibidang pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem e-learning adaptif mengenai gaya belajar Kolb dan tingkat pengetahuan siswa. Untuk mengetahui keafektifan pembelajaran dengan menggunakan sistem e-learning adaptif ini, maka kami membandingkan nilai post-test dari 116 siswa yang menggunakan sistem elearning adaptif dan 116 siswa menggunakan elearning non-adaptif. Hasilnya adalah nilai rata-rata postest siswa yang menggunakan sistem elearning adaptif adalah lebih tinggi daripada nilai rata-rata postest siswa yang menggunakan elearning nonadaptif. Kata kunci: e-learning Adaptif, Gaya Belajar, Kolb PENDAHULUAN Dewasa ini, sistem pembelajaran berbasis web (e-learning) menggunakan hyperlink dan teknologi multimedia. Selain itu pada sistem e-learning, siswa bisa mengakses bahan pelajaran yang sesuai dengan kebutuhan belajar dan preferensi siswa (Shute, 2003). Penelitian tentang e-learning adaptif telah banyak dikembangkan diantaranya oleh Mahnane (2013). Tujuan dari penelitiannya adalah untuk membuat Adaptive E-Learning Hypermedia System (AEHS) berbasis gaya belajar dan cara berpikir mahasiswa, dengan menggunakan angket dalam bentuk kuisioner berdasarkan gaya belajar Felder-Silverman. Percobaan dilakukan di Annaba University (Algeria), masing-masing ada empat puluh mahasiswa dari empat bidang study yang berbeda. Mahasiswa dapat menggunakan sistem komputer manapun yang terhubung ke jaringan internet universitas. Sistem ini dinilai dapat meningkatkan kualitas pendidikan berbasis web dan sangat efisien karena konten pembelajarannya bisa diakses dengan cepat. Sistem elearning adaptif juga digunakan oleh Mustafa (2011) untuk mengembangkan Adaptive E-Learning Hypermedia System (AEHS) yang diintegrasikan dengan gaya belajar mahasiswa. Gaya belajar yang digunakan adalah VARK questionnaire. Penelitian ini diimplementasikan untuk menganalisa gaya belajar pada sejumlah mahasiswa jurusan komputer, Sudan University for Sciences and Technology. Sejumlah mahasiswa tersebut dibagi menjadi dua kelompok. Kelompok pertama melakukan uji coba terhadap Adaptive E- Learning Hypermedia System, sedangkan kelompok kedua melakukan uji coba terhadap elearning yang bukan adaptif. Hasil dari perbandingan antara kedua kelompok tersebut menyatakan bahwa mahasiswa yang belajar menggunakan sistem elearning adaptasi hasil prestasi akademiknya lebih baik dari pada mahasiswa yang belajar dengan sistem elearning tanpa adaptif. C-2-1

2 METODE Rancangan Sistem Secara Umum Pada dasarnya sistem yang dibangun merupakan sebuah aplikasi sistem informasi yang memiliki fungsi untuk memberikan rekomendasi materi pembelajaran dengan menggunakan Kolb s learning style. Alur sistem secara umum dapat dilihat pada Gambar 1. Siswa sebagai user ketika masuk sistem pertama kali akan diminta mengisi kuisioner dan pretest. Tugas guru adalah membuat bank soal dan membuat materi pembelajaran. Setelah itu pada sistem, kuisioner digunakan untuk menentukan learning style dan pretest digunakan untuk menentukan knowledge level. Learning style dan knowledge level termasuk learner model digunakan untuk membangun sebuah sistem e-learning adaptif yang berupa adaptive contents selection. Atribut dan Rule Atribut yang digunakan ada dua yaitu atribut leaner yang terdiri dari kolb s learning style dan knowledge level. Kolb s learning style didapatkan dari kuisioner dengan 40 pertanyaan yang telah diisi siswa kelas sepuluh, dari kuisioner tersebut akan diketahui gaya belajar siswa sesuai dengan kolb s learning style. Untuk atribut knowledge level adalah tingkat kemampuan siswa yang didapatkan dari soal pretest yang disajikan dalam 16 soal yang muncul secara acak. Start Input data siswa Isi kuisioner Analisa Gaya Belajar Isi pretest Knowledge level Rule : 1. JIKA learner learning style = learning object type DAN knowledge level = learning object level KEMUDIAN itu disebut MATCH. 2. JIKA (learner learning style = learning object type DAN knowledge level < > learning object level) ATAU (learner learning style < > learning object type DAN knowledge level = learning object Rekomendasi Materi Pembelajaran End Gambar 1. Alur sistem C-2-2

3 Tabel 1. Learner Attributes dan Learning Object Attributes Learner attributes Kolb s Learning Style Knowledge Level 1. Divergen 1.Apprentice 2.Assimilasi 3.Konvergen 4.Akomodasi 2.Beginner 3.Intermediate 4.Expert Learning Object Attributes Learning Object Learning Object Type Level 1. Graphic (image, charts, 1. Initial symbol) 2. Video (audio, animation) 2. Introductory 3. Text (word, powerpoint, 3. Advance excel) 4. Professional 4. XML (web, SCORM, LOM) Atribut Learning Object adalah meteri pembelajaran yang nantinya akan disampaikan pada sistem rekomendasi materi pembelajaran. Learning Object memiliki dua atribut yaitu learning object type dan learning object level. Untuk mengetahui tingkat meteri pembelajaran (Learning Object Level), terlebih dahulu harus diketahui tingkat pengetahuan (Knowledge Level) siswa tersebut (Yang, 2009). Dari Tabel 1 dapat diketahui bahwa ada dua rule yaitu sesuai (MATCH) atau sebagian sesuai (PARTIALLY MATCH): 1. JIKA learner learning style = learning object type DAN knowledge level = learning object level KEMUDIAN itu disebut MATCH. 2. JIKA (learner learning style = learning object type DAN knowledge level < > learning object level) ATAU (learner learning style < > learning object type DAN knowledge level = learning object level ) KEMUDIAN itu disebut PARTIALLY MATCH. Dari rule yang sudah ditetapkan di atas, untuk lebih menjelaskan jalan rule tersebut bisa dicontohkan pada Gambar 2. Seorang siswa yang bernama Anis memiliki gaya belajar (learning style) Divergen dan Knowledge Level Beginner, maka materi yang sangat direkomendasikan untuk Anis adalah tipe Graphic dengan learning object level Introductory. Selain itu materi lain yang juga direkomendasikan untuk Anis tetapi termasuk materi PARTIALLY MATCH misalnya adalah materi dengan tipe video dan level Introductory atau bisa juga materi dengan tipe graphic dan level Initial. Name = Anis Learning style = Divergen Knowledge level = Beginner Learning object type = Graphic Learning object level = Introductory Learning object type = Video Learning object level = Introductory Learning object type = Video Learning object level = Advance Gambar 2. Contoh Rule C-2-3

4 HASIL DAN PEMBAHASAN Aplikasi yang dibangun sesuai dengan perancangan di atas dujicobakan di laboraturium sekolah Madrasah Aliyah Negeri Tuban. Dengan jumlah komputer sebanyak 20 unit. Di dalam komputer tersebut masing-masing terpasang perangkat lunak diantaranya: a) Windows7 b) Web browser yang dugunakan adalah Mozilla Firefox c) XAMPP d) MySQL Query Browser Uji coba keberhasilan sistem e-learning adaptif ini dilakukan terhadap dua kelompok, yaitu kelompok yang menggunakan pembelajaran e-learning dengan sistem adaptif dan nonadaptif. Analisa dilakukan pada nilai pre-test dan post-test pada kedua kelompok. Hasil perbandingan tersebut seperti tampak pada Gambar 3. Pada Gambar 3 dapat diketahui bahwa hasil pembelajaran dengan sistem e-learning adaptif berbasis rekomendasi pembelajaran lebih unggul bila dibandingkan dengan sistem e-learning non-adaptif Adaptif Non Adaptif 2 0 PreTest PostTest Gambar 3. Analisa Pembelajaran dengan Sistem e-learning Adaptif dan Non-adaptif KESIMPULAN DAN SARAN Setelah menyelesaikan perancangan dan pembuatan aplikasi sistem rekomendasi materi pembelajaran ini, maka dapat di tarik beberapa kesimpulan: 1. Sistem rekomendasi materi pembelajaran ini termasuk Adaptive E-Learning Hypermedia System yang jenisnya adalah content level adaptation atau adaptive presentation. Sistem ini diadaptasikan dangan gaya belajar dan tingkat pengetahuan siswa. 2. Terdapat peningkatan nilai ketika saat siswa pretest dan ketika saat siswa melakukan latihan postest. Selain itu terdapat perbedaan nilai rata-rata baik itu pretest dan postest antara siswa dengan sistem e-learning adaptif dan siswa dengan e-learning biasa. Nilai siswa dengan sistem e-learning adaptif lebih tinggi dibandingkan nilai siswa dengan e- learning biasa. DAFTAR PUSTAKA Shute, V., Towle, B. Adaptive e-learning. Educational Psychologist 38 (2), pp , 2003 C-2-4

5 Mahnane, L. dkk. A Model of Adaptive e-learning Hypermedia System based on Thinking and Learning Styles. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering Vol. 8, No. 3. May, Mustafa, Y.E.A. dan Sharif, S.M. An approach to Adaptive E-Learning Hypermedia System based on Learning Styles (AEHS-LS): Implementation and evaluation. International Journal of Library and Information Science Vol. 3(1), pp January Van Rosmalen, P. dkk. Authoring a Full Life Cycle Model in Standards-Based Adaptive E- Learning. Educational Technology & Society, 9 (1), Yang, Y. J. An Attribute-Based Ant Colony System For Adaptive Learning Object Recommendation. Expert Systems with Applications 36, Honey, P., & Mumford, A. The Manual of Learning Styles (3rd ed.). Maidenhead, UK: Peters Honey C-2-5