Ekstraksi Informasi Dengan Metode Rule Based Evaluasi Pemahaman Fisika Kinematika

Tempat, Tanggal Lahir Jakarta, 17 January 1988

Agama Islam

Status Mahasiswa

Alamat Jalan Cibeunying Hegar 1 no 4 Rt 03 / Rw 04, Cigadung Bandung Jawa Barat

No.Telp 082128641428

E-mail habibitaqwim@gmail.com

PENDIDIKAN FORMAL

1992 – 1993 TK Diniyah, Kota Padang Panjang 1993 - 1999 SD Fransiscus, Kota Padang Panjang 1999 - 2002 MTsN Ganting, Kota Bandung 2002 - 2005 SMAN 1, Kota Padang Panjang

SKRIPSI

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

MUHAMMAD HABIBI TAQWIM

10111944

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

2016

iii

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, atas rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul

“Implementasi Ekstraksi Informasi dengan Metode Rule – Based Untuk Membantu Penyelesaian Soal Cerita Fisika Kinematika” sebagai syarat untuk menyelesaikan program studi Strata I Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer pada Universitas Komputer Indonesia.

Penyusunan tugas akhir ini tidak akan terwujud tanpa mendapat dukungan, bantuan dan masukan dari berbagai pihak. Untuk itu, penulis ingin menyampaikan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Allah SWT yang telah memberikan kemudahan dan kesehatan bagi penulis dalam penyusunan skripsi ini.

2. Ayah, Ibu, serta keluarga besar yang senantiasa memberikan doa, semangat, motivasi dan kasih sayang seumur hidupnya.

3. Ibu Ken Kinanti Purnamasari, S.Kom., M.T. selaku dosen pembimbing yang telah membimbing, memotivasi dan memberikan pengarahan selama penelitian tugas akhir.

4. Bapak Alif Finandhita, S.Kom, M.T. selaku dosen wali IF-17K angkatan 2011 yang selalu memberikan motivasi dalam menyelesaikan studi kuliah. 5. Ibu Ednawati Rainarli, S.Si., M.Si selaku reviewer yang telah memberikan

masukan dan arahan selama penelitian tugas akhir berlangsung.

6. Bapak Irawan Afrianto, S.T., M.T. selaku ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

7. Seluruh Dosen dan Staff pengajar jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia.

8. Teman – teman bimbingan tugas akhir Ibu Ken sebagai tempat tukar pikiran selama penelitian berlangsung.

9. Teman-teman kelas IF-17K angkatan 2011 yang telah bersama-sama melewati masa-masa perkuliahan.

iv

Basketball yang turut serta memberikan tawa, dukungan dan motivasi untuk lebih maju.

11.Semua pihak yang terlibat dan ikut membantu dalam tugas akhir ini baik secara langsung maupun tidak langsung.

Sangat disadari bahwa dalam pelaksanaan dan penyusunan karya tulis tugas akhir ini masih banyak kekurangan dan jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan untuk pengembangan ke arah yang lebih baik. Akhir kata, semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat.

Bandung, Agustus 2016

iv

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... iv

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR SIMBOL ... xiii

DAFTAR LAMPIRAN ... xvi

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 2

1.3 Tujuan Penelitian ... 3

1.4 Batasan Masalah ... 3

1.5 Metodologi Penelitian ... 4

1.5.1 Metode Pengumpulan Data ... 4

1.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak ... 4

1.6 Sistematika Penulisan ... 6

BAB II LANDASAN TEORI ... 9

2.1 Soal Cerita ... 9

2.1.1 Pengertian Soal Cerita... 9

2.1.2 Penyelesaian Soal Cerita ... 9

2.2 Fisika Kinematika ... 10

v

2.2.2.3 Gerak Parabola ... 11

2.2.2.4 Gerak Melingkar ... 12

2.3 Kecerdasan Buatan... 13

2.3.1 Pengertian Kecerdasan Buatan ... 14

2.3.2 Aplikasi Kecerdasan Buatan ... 15

2.3.3 Tujuan Kecerdasan Buatan ... 16

2.4 Bahasa Alami (Natural Language) ... 16

2.4.1 Pengertian Natural Language Processing ... 17

2.5 Ekstraksi Informasi ... 17

2.6 Sistem Berbasis Aturan ... 18

2.7 Python ... 19

2.8 Flowchart Program ... 19

2.9 DataFlowDiagram ... 20

2.10 Pengujian Sistem ... 21

BAB IIIANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 25

3.1 Analisis Masalah ... 25

3.2 Analisis Sistem... 26

3.2.1 Analisis Proses Penanganan Soal Cerita dan Evaluasi Jawaban ... 27

3.2.1.1 Analisis Preporcessing Soal Cerita ... 28

3.2.1.2 Penyelesaian Soal Cerita ... 28

3.2.1.5 Preprocessing Jawaban Input ... 54

vi

3.2.2.3 Analisis Kebutuhan Pengguna ... 64

3.2.3 Analisis Kebutuhan Fungsional ... 65

3.2.3.1 Deskripsi Global Sistem ... 65

3.2.3.2 Diagram Konteks ... 65

3.2.3.3 Diagram Alir Data... 66

3.2.3.4 Spesifikasi Proses... 74

3.2.3.5 Kamus Data ... 81

3.3 Perancangan Sistem ... 84

3.3.1 Perancangan Basis Data ... 84

3.3.2 Perancangan Struktur Menu ... 84

3.3.3 Perancangan Antarmuka ... 85

3.3.4 Jaringan Semantik Sistem ... 97

3.3.5 Perancangan Rencana Pengujian ... 98

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 105

4.1 Implementasi ... 105

4.1.1 Implementasi Perangkat Keras ... 105

4.1.2 Implementasi Perangkat Lunak ... 106

4.1.3 Implementasi Basis Data... 106

4.1.4 Implementasi Antarmuka ... 107

4.2 Pengujian Sistem ... 116

4.2.1 Pengujian Kotak Hitam (Black Box Testing) ... 116

vii

4.2.3 Pengujian Akurasi ... 132

4.2.4 Kesimpulan Pengujian ... 136

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 141

5.1 Kesimpulan ... 141

5.2 Saran ... 141

143

A Review of the Waterfall Model dan Object Oriented Approach”. International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 7, July-2013 ISSN 2229-5518

[2] E. Sujarwanto, A. Hidayat, dan Wartono “Kemampuan Pemecahan Masalah Fisika pada Modeling Instruction pada Siswa Sma Kelas Xi” Malang : Program Studi Pendidikan Fisika Pascasarjana Universitas Negeri Malang Indonesia, 2014

[3] M. Kanginan, “Seribu Pena Fisika untuk SMA/MA Kelas X”. Jakarta : Penerbit Erlangga, 2008

[4] B. Foster dan Johnson “Kumpulan Soal Pembahasan Fisika”. Bdanung : Ganesha Operation, 2004

[5] R.K. Pustaka, “Rangkuman Rumus Matematika, Fisika, Kimia SMA”. Jakarta : Redaksi Kawan Pustaka, 2005

[6] B.S.B. Rindyana dan T.D. Chdanra “Analisis Kesalahan Siswa dalam Menyelesaikan Soal Cerita Matematika Materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel Berdasarkan Analisis Newman”. Malang : Universitas Negeri Malang, 2013

[7] A. Ismaya, “Algoritma Ekstraksi Informasi Berbasis Aturan”. Yogyakarta : Universitas Gajah Mada, 2014

[8] M.L. Khodra, “Ekstraksi Informasi Transaksi Online pada Twitter”. Bdanung : Institut Teknologi Bdanung, 2013

[9] L. Marlina, “Penerapan Langkah Polya dalam Menyelesaikan Soal Cerita Keliling dan Luas Persegipanjang” Palu, 2013

[10] N. Hadinata, “Perangkat Lunak Ajar Kinematika Gerak Lurus, Gerak Melingkar

Beraturan dan Gerak Parabola” Palembang : Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sriwijaya, 2010

[11] A. Insanudin, “Ekstraksi Informasi Kemacetan pada Media Digital” Bdanung: Universitas Komputer Indonesia, 2013

[12] B. Santoso, “Bahasa Pemrograman Python di Platform GNU/Linux” Tanggerang : Universitas Multimedia Nusantara, 2010

[13] M. Dahria, “Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)” Depok : Universitas Gunadarma, 2008

[14] S. Entin,”Kecerdasan Buatan” 28 September 2011

http://entin.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan%20Buatan/Buku/ (diakses pada 20 April 2016)

[15] A. Burhan, W. Riri, dan F. Sari, "Teknik Ekstraksi Informasi di Web," Juli 2011

[16] Sulindawati dan M. Fathoni, “Pengantar Analisa Perancangan Sistem” Depok : Universitas Gunadharma, 2010.

[17] A.S. Rosa dan M. Shalahuddin, “Rekayasa Perangkat Lunak” Bdanung : Penerbit Informatika, 2013

[18] Widarti, “Pengaruh Frekuensi Pemberian Latihan Soal Terhadap Hasil Belajar Kimia Siswa Kelas X Semester Gasal SMA Muhammadiyah Bantul Tahun Pelajaran 2010/2011” Yogyakarta, Universitas Negeri Yogyakarta, 2011 [19] Siswanto, “Penggunaan Tes Essay dalam Evaluasi Pembelajaran” Yogyakarta,

Jurnal Pendidikan Akutansi Indonesia Vol – V No. 1 – Tahun 2006. Hal 55 – 61, 2006

[20] D. Hardianto, “Mendesain Komputer Sebagai Media Alternatif Belajar Mdaniri” Yogyakarta, Universitas Negeri Yogyakarta, 2007

[21] H. Ruwdanar, R. Arum SP. Dan H. Fitriawan, “Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik Menggunakan Php Dan Mysql” Bandar Lampung, Universitas Negeri Lampung, 2012

1 1.1 Latar Belakang Masalah

Evaluasi merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui kemajuan dan perkembangan serta keberhasilan pelajar setelah mengalami atau melakukan kegiatan belajar selama jangka waktu tertentu. Hasil evaluasi yang diperoleh selanjutnya dapat digunakan untuk menentukan langkah – langkah yang harus dilakukan pengajar untuk memperbaiki pelaksanaan proses pembelajaran berikutnya. Bentuk evaluasi yang lazim digunakan pada saat sekarang ini adalah evaluasi tes. Evaluasi tes biasanya berbentuk tes soal atau ujian. Salah satu bentuk soal yang diujikan pada evaluasi adalah ujian essay soal cerita. Soal cerita mengandung informasi – informasi yang berkaitan dengan pertanyaan sesuai dengan topik pembelajaran yang sedang dibahas.

Latihan soal mempunyai peranan penting dalam peningkatan hasil evaluasi siswa. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Widarti, kelompok siswa yang diberikan latihan soal secara teratur mengalami peningkatan hasil evaluasi sebesar 16,8 % dibandingkan dengan kelompok siswa yang tidak diberikan latihan soal sama sekali[18]. Menurut Wijaya dalam Chilmiyah salah satu penyebab kesulitan siswa dalam mengerjakan latihan soal cerita adalah sebesar 29,3 % siswa mengalami kesulitan dalam melihat (mengecek) kembali hasil yang telah diperoleh dikarenakan latihan soal tidak disertai dengan langkah – langkah penyelesaian[19]. Berdasarkan observasi yang dilakukan pada beberapa sampel buku pegangan siswa, sebagian besar latihan soal yang ada pada buku tersebut hanya berupa kunci jawaban saja tanpa disertai dengan langkah – langkah penyelesaian soal.

Evaluasi latihan soal kepada siswa merupakan salah satu metode ajar pendidikan dengan sistem belajar mandiri[20]. Pembelajaran Berbasis Komputer (PBK) menjadi salah satu alternatif sistem belajar mandiri dikarenakan interaksi siswa dan komputer terjadi secara individual sehingga apa yang dialami oleh siswa yang satu berbeda dengan apa yang dialami siswa lainnya[20]. Salah satu

karakteristik PBK yang baik adalah mengandung komponen kunci jawaban dan penilaian pascates. Hal ini dilakukan agar siswa dapat mengetahui ukuran hasil belajar mereka dengan melihat nilai jawaban yang mereka jawab pada lembar latihan/soal. Tetapi kenyataannya siswa masih mengalami kesulitan dalam menilai jawaban latihan soal cerita untuk mengukur evaluasi pembelajaran dalam sistem belajar mandiri dikarenakan tidak terlibatnya pengajar untuk mengevaluasi hasil jawaban latihan soal siswa dalam sistem belajar mandiri[20].

Salah satu faktor Pembelajaran Berbasis Komputer yang menangani pemecahan masalah soal dan jawaban adalah tingkat akurasi dari sistem dari PBK tersebut. Akurasi sistem diperlukan agar pengajar selaku pengawas sistem dapat mengetahui performa sistem dalam menangani masalah[20]. Jika nilai akurasi dari sistem tersebut tergolong baik, maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem PBK yang dibangun dapat menangani masalah yang ada. Sebaliknya sistem PBK yang dibangun tidak dapat menangani masalah dengan akurat jika nilai akurasi sistem tidak baik.

Pembangunan sistem Pembelajaran Berbasis Komputer latihan soal tidak luput dari penerapan metode – metode penganalisaan teks latihan soal itu sendiri. Salah satu metode untuk menganalisa teks latihan soal adalah dengan menerapkan ekstraksi informasi. Ekstraksi Informasi dapat diartikan sebagai sebuah proses untuk mendapatkan informasi inti dari dokumen tidak terstruktur ataupun dokumen semi terstruktur[7]. Untuk mendapatkan informasi terstruktur dari teks yang tidak terstruktur, hal pertama yang perlu didefinisikan adalah informasi target sebagai informasi terstruktur yang akan diekstrak[8]. Contoh target informasi dari soal cerita adalah berupa besaran fisika, rumus matematika, unsur kimia dan lain –lain.

Berdasarkan uraian diatas perlu diadakan penelitian untuk membangun sebuah sistem yang dapat menganalisis soal cerita dan jawabannya dengan menerapkan metode – metode pemrosesan bahasa alami khususnya ekstraksi informasi agar dapat menghasilkan langkah – langkah penyelesaian soal cerita untuk mempermudah siswa mengecek kembali jawaban latihan soal yang ada.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya, maka rumusan masalah pada penelitian ini adalah

1. Siswa mengalami kesulitan dalam mengecek kembali jawaban latihan soal cerita karena latihan soal tidak disertai dengan langkah - langkah penyelesaian sebagai acuan kunci jawaban.

2. Siswa mengalami kesulitan dalam menilai jawaban latihan soal cerita untuk mengukur evaluasi pembelajaran dalam sistem belajar mandiri. 3. Diperlukannya nilai akurasi dari sistem yang akan dibangun untuk

mengetahui apakah sistem dapat menangani masalah yang ada. 1.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah

1. Mempermudah siswa dalam mengecek jawaban soal cerita dengan memberikan langkah – langkah penyelesaian berdasarkan latihan soal yang ada.

2. Menyediakan sistem yang dapat mempermudah siswa untuk melakukan penilaian evaluasi latihan soal yang ada.

3. Menghitung akurasi sistem yang akan dibangun untuk mengetahui apakah sistem dapat menyelesaikan latihan soal dan memberikan nilai yang relevan terhadap jawaban latihan soal siswa.

1.4 Batasan Masalah

Batasan Masalah yang ada pada penelitian ini adalah : 1. Aplikasi dibangun untuk desktop platform.

2. Input berupa :

a. Teks soal cerita fisika dasar kinematika SMA/MA kelas X berbahasa Indonesia yang baik dan benar

b. Teks soal tidak disertai gambar

c. File input soal dan jawaban berekstensi text (.txt) 3. Penulisan Operator matematis pada input:

b. Operator pembagian ditandai oleh simbol garis miring( / ) c. Operator akar kuadrat ditandai oleh simbol (sqrt())

4. Output berupa tampilan teks dan nilai jawaban

5. Pertanyaan soal cerita dibatasi hanya untuk pertanyaan hitungan dan memiliki satu objek pertanyaan

6. Satuan jawaban adalah Sistem Satuan Internasional (SSI). 1.5 Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metodologi penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif termasuk dalam penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan suatu karakter atau fungsi dari sesuatu hal[13]. Hasil akhir dari penelitian ini adalah berupa deskripsi jawaban berdasarkan pertanyaan soal cerita yang ada.

Metode yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini menggunakan dua metode, yaitu metode pengumpulan data dan pembangunan perangkat lunak. 1.5.1 Metode Pengumpulan Data

Metode yang digunakan dalam penulisan karya ilmiah ini adalah berupa studi Literatur. Penulisan penelitian ini dilakukan dengan pembelajaran literatur dari sejumlah buku, artikel, paper, jurnal, makalah, maupun situs internet mengenai information extraction, natural language processing, Bahasa Pemrograman Python, Kumpulan Soal dan Pembahasan Fisika Kinematika[3][4][5]. 1.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak

Metode yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak ini menggunakan metode Modified Waterfall Model. Model Modified Waterfall[1] adalah sebuah metode pengembangan perangkat lunak yang bersifat sekuensial dan terdiri atas 6 tahap yang saling terkait dan saling mempengaruhi. Model ini memodifikasi fase identik dengan model Waterfall tetapi memperbolehkan untuk overlapping pada beberapa fasenya jika diperlukan. Alur dari metode Modified Waterfall Model dapat dilihat pada gambar berikut ini.

Gambar 1.1 Modified Waterfall Model[21] 1. Requirements

Langkah ini merupakan analisa terhadap kebutuhan sistem. Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah berupa studi literatur berupa kumpulan soal – soal fisika, literatur mengenai pemrosesan bahasa alami dan bahasa pemrograman python.

2. Analysis

Analisa yang dilakukan pada penelitian ini adalah analisa soal cerita fisika agar dapat menjawab pertanyaan yang ada pada soal yang dimodelkan melalui alur diagram (flowchart), analisa kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak sistem dan analisa kebutuhan pengguna sistem.

3. Design

Tahapan dimana dilakukan penuangan pikiran dan perancangan sistem terhadap solusi dari permasalahan yang ada dengan menggunakan perangkat pemodelan sistem seperti diagram alir data (Data Flow Diagram), perancangan struktur menu, perancangan antarmuka dan perancangan jaringan semantik.

Penulisan kode program atau coding merupakan penerjemahan design dalam bahasa yang bisa dikenali oleh komputer. Pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman python 3.4. Pemograman yang dilakukan bersifat prosedural. Setiap yang telah dirancang pada DFD akan diimplementasikan pada coding sehingga dapat menyelesaikan pertanyaan yang terdapat pada soal fisika dan melakukan penilaian berdasarkan jawaban yang ada.

5. Testing

Pada tahap ini sistem penyelesaian soal cerita dan penilaian jawaban akan diujikan apakah dapat menjawab pertanyaan yang terdapat pada soal dan menilai jawaban yang dimasukkan ke dalam sistem. Jika belum maka tahap design akan dilakukan kembali agar dapat menyelesaikan pertanyaan dan menilai jawaban yang ada pada soal cerita tersebut.

6. Acceptence

Perangkat lunak dikatakan berhasil apabila dinilai sudah dapat memenuhi tujuan penelitian yaitu dengan dapat membuat kunci jawaban dari mayoritas soal – soal cerita fisika masukan.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan penelitian ini disusun untuk memberikan gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan laporan penelitian ini adalah sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi penjelasan tentang latar belakang, identifikasi masalah, maksud dan tujuan, metodologi penelitian dan sistematika penulisan penelitian Implementasi Ekstraksi Informasi dengan Metode Rule-Based Untuk Membantu Penyelesaian Soal Cerita Fisika Kinematika.

BAB II LANDASAN TEORI

Membahas berbagai konsep dasar pemrosessan bahasa alami, teori-teori yang berkaitan soal cerita, pokok bahasan fisika kinematika, kecerdasan buatan, bahasa pemrograman python, kajian metode rule-based yang menjadi pendekatan

penelitian ini, uraian singkat DFD, Flowchart , jaringan semantik,basis data dan pengujian yang ada penelitian ini.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Membahas mengenai analisis masalah, analisis proses penyelesaian soal cerita dan penilaian jawaban, analisis fungsional dan non fungsional dan membahas perancangan sistem berupa data flow diagram, perancangan antar muka dan jaringan semantik.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Bab ini menjelaskan implementasi perangkat keras, perangkat lunak,dan antar muka. Disamping itu bab ini juga membahas mengenai pengujian sistem berupa pengujian blackbox berupa pengujian fungsionalitas sistem dan pengujian varian soal cerita yang dimasukkan ke dalam sistem, pengujian ke akuratan penilaian jawaban yang dimasukkan.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi mengenai kesimpulan dari hasil penelitian Implementasi Ekstraksi Informasi dengan Metode Rule–Based Untuk Membantu Penyelesaian Soal Cerita Fisika Kinematika yang telah dilakukan dan saran-saran yang diberikan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

9 2.1 Soal Cerita

Salah satu bentuk soal yang diujikan pada evaluasi adalah ujian essay soal cerita. Soal cerita mengandung informasi – informasi yang berkaitan dengan pertanyaan sesuai dengan topik pembelajaran yang sedang dibahas.

2.1.1 Pengertian Soal Cerita

Pemecahan masalah merupakan bagian yang sangat penting dalam pelajaran hitungan seperti matematika , fisika dan kimia. Seperti yang tercantum dalam kurikulum tingkat satuan pendidikan (KTSP) bahwa salah satu tujuan mata pelajaran matematika adalah siswa dituntut memiliki kemampuan memecahkan masalah yang meliputi kemampuan memahami masalah, merancang model, menyelesaikan model, dan menafsirkan solusi yang diperoleh[9].

Salah satu pembelajaran yang memenuhi tuntutan tersebut adalah pembelajaran soal cerita. Pembelajaran soal cerita yaitu pembelajaran yang mengaitkan masalah dengan kehidupan sehari-hari[9]. Dalam pembelajaran soal cerita ini siswa dituntut untuk memecahkan masalah melalui kemampuannya dalam memahami, merancang, dan menyelesaikan soal cerita tersebut.

2.1.2 Penyelesaian Soal Cerita

Young dan Freedman (2012)[2] mengajukan pemecahan masalah soal cerita dengan menggunakan metode I SEE. Langkah-langkah pemecahan I-SEE[2] yaitu :

1) Mengidentifikasi Konsep Yang Relevan (Identify).

Pada langkah ini, siswa menggunakan kondisi yang dinyatakan dalam masalah untuk menentukan konsep fisika yang relevan dan mengidentifikasi variabel yang dicari.

2) Set Up Masalah.

Siswa pada langkah ini menentukan persamaan yang sesuai untuk memecahkan masalah, membuat sketsa yang mendeskripsikan masalah, dan memilih sistem koordinat.

3) Eksekusi Solusi (Execute).

Siswa pada langkah ini menggunakan persamaan, mensubstitusi nilai yang diketahui ke persamaan, dan melakukan operasi matematis untuk menemukan solusi.

4) Evaluasi (Evaluation) Jawaban.

Siswa mengecek satuan dan mengecek kesesuaian dengan konsep. 2.2 Fisika Kinematika

Fisika merupakan ilmu fundamental yang menjadi dasar perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Di dalam ilmu fisika terdapat bidang yang membahas mengenai gerak yang disebut dengan fisika mekanika. Pada bidang fisika mekanika pun dapat dibagi menjadi dua bagian yaitu fisika kinematika dan fisika dinamika.

2.2.1 Pengertian Fisika Kinematika

Fisika merupakan cabang ilmu yang mempelajari gejala alam dan benda-benda mati. Kinematika merupakan bagian dari ilmu fisika. Kinematika berisi pembahasan tentang gerakan benda tanpa mempertimbangkan penyebab gerakan benda tersebut[10].

Besaran adalah sesuatu yang dapat diukur dan dinyatakan dengan angka. Misalnya panjang, massa, waktu, suhu dan sebagainya[3]. Warna benda, kejujuran, kesetiaan, dan sebagainya tidak termasuk ke dalam besaran karena tidak dapat diukur dan dinyatakan dengan angka.

Menurut KBBI satuan adalah standar atau dasar ukuran (takaran, sukatan, uang, dan sebagainya). Satuan Sistem Internasional (SSI) adalah sistem yang diadopsi dari sistem metrik untuk digunakan di seluruh dunia.

2.2.2 Pokok Bahasan Fisika Kinematika

Dalam pokok bahasan fisika kinematika SMA terdapat empat kategori pokok bahasan yaitu pokok bahasan gerak lurus pada lintasan horizontal, gerak lurus pada lintasan vertikal, gerak parabola dan gerak melingkar.

2.2.2.1 Gerak Lurus Pada Lintasan Horizontal

Suatu benda dikatakan bergerak jika posisinya selalu berubah terhadap suatu acuan. Misalnya, bus yang sedang bergerak meninggalkan terminal (acuan). Kita batasi pembahasan kita hanya pada benda-benda yang bergerak lurus pada lintasan horizontal[3]. Misalnya, mobil yang bergerak lurus pada jalan horizontal.

Gambar 2.1 Gambar Ilustrasi Gerak Lurus Pada Lintasan Horizontal Dari gambar 2.1 dapat dilihat bahwa gerak lurus pada lintasan horizontal mempunyai ciri – ciri perpindahan dari titik A ke titik B.

2.2.2.2 Gerak Lurus Pada Lintasan Vertikal

Suatu gerak benda yang menempuh lintasan vertikal terhadap tanah di mana selama geraknya benda tersebut hanya mengalami percepatan gravitasi ( hambatan dan gesekan udara diabaikan) disebut gerak vertikal[3]. Contohnya adalah jatuhnya kelapa ke permukaan tanah, melempar benda tegak lurus dengan bumi dan lain – lain.

Gambar 2.2 Gambar Ilustrasi Gerak Lurus Pada Lintasan Vertikal

Dari gambar 2.2 dapat dilihat bahwa salah satu ciri – ciri gerak lurus pada lintasan vertikal adalah mempunyai tinggi (h) sebagai salah satu variabel perpindahan geraknya.

2.2.2.3 Gerak Parabola

Gerak parabola adalah gerak yang dipengaruhi oleh gerak pada lintasan horizontal dan gerak pada lintasan vertikal[3]. Gerak ini dipengaruhi oleh percepatan gravitasi dan mempunyai sudut elevasi terhadap permukaan tanah. Gerak ini mempunyai tidak percepatan terhadap sumbu horizontal.

Gambar 2.3 Gambar Ilustrasi Gerak Parabola

Dari Gambar 2.3 dapat dilihat bahwa pada gerak parabola terdapat sudut

(θ) terhadap sumbu horizontal dan terdapat ketinggian maksimum (Hmaks) pada setiap gerakannya.

2.2.2.4 Gerak Melingkar

Gerak Melingkar adalah gerak suatu benda dalam suatu lintasan melingkar dengan kecepatan tertentu[3]. Gerak melingkar merupakan gerak suatu benda yang membentuk lintasan berupa lingkaran mengelilingi suatu titik tetap. Agar suatu benda dapat bergerak melingkar ia membutuhkan adanya gaya yang selalu membelokkan-nya menuju pusat lintasan lingkaran. Gaya ini dinamakan gaya sentripetal. Suatu gerak melingkar beraturan dapat dikatakan sebagai suatu gerak dipercepat beraturan, mengingat perlu adanya suatu percepatan yang besarnya tetap dengan arah yang berubah, yang selalu mengubah arah gerak benda agar menempuh lintasan berbentuk lingkaran[3].

Gambar 2.4 Gambar Ilustrasi Gerak Melingkar

Pada Gambar 2.2 dapat dilihat bahwa ciri utama dari gerak melingkar adalah lintasan gerakan berupa lingkaran. Gerak dipengaruhi oleh kecepatan linear gerak ( v ) dan kecepatan sudut gerak (ω).

2.3 Kecerdasan Buatan

Kemampuan untuk membuat mesin yang cerdas telah dilakukan sejak jaman dahulu. Sekarang dengan kecanggihan komputer dan dalam kurun waktu 50 tahun, penelitian telah memasuki teknik-teknik pemrograman kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), sehingga impian tentang mesin yang pintar sekarang telah menjadi kenyataan. Para peneliti membuat suatu sistem yang dapat meniru manusia, berbicara, mengalahkan pemain terbaik, dan hal lain yang tidak dapat dibayangkan sebelumnya.

2.3.1 Pengertian Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah salah satu cabang Ilmu pengetahuan berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan mengikutI atau mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan atau Inteligensia manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer. Dengan suatu pendekatan yang kurang lebih fleksibel dan efisien dapat diambil tergantung dari keperluan, yang mempengaruhi bagaimana wujud dari perilaku kecerdasan buatan. AI biasanya dihubungkan dengan Ilmu Komputer, akan tetapi juga terkait erat dengan bidang lain seperti Matematika, Psikologi, Pengamatan, Biologi, Filosofi, dan yang lainnya. Kemampuan untuk mengkombinasikan pengetahuan dari semua bidang ini pada akhirnya akan bermanfaat bagi kemajuan dalam upaya menciptakan suatu kecerdasan buatan.

Pengertian lain dari kecerdasan buatan adalah bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia[13]. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan jaman, maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan manusia. Komputer tidak lagi hanya digunakan sebagai alat hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan untuk dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia.

Menurut beberapa ahli kecerdasan buatan didefinisikan sebagai berikut : 1. Menurut Rich and knight [1991] [13] : ”Kecerdasan buatan (artificial

Intelligence) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih

baik oleh manusia”.

2. Menurut Andri Kristanto (2003) : Kecerdasan buatan merupakan bagian dari ilmu pengetahuan komputer yang khusus ditujukan dalam perancangan otomatisasi tingah laku cerdas dalam sistem kecerdasan komputer.

Kecerdasan buatan dilihat dari berbagai sudut pandang adalah sebagai berikut :

1. Sudut Pandang Kecerdasan (Intelligence)

Kecerdasan buatan adalah bagaimana membuat mesin yang ”cerdas”

dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia.

2. Sudut Pandang Penelitian

Studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan oleh manusia.

2.3.2 Aplikasi Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan berupa aplikasi-aplikasi yang dapat diterapkan pada komputer besar (main frame), komputer mikro, atau personal computer (PC). Beberapa aplikasi kecerdasan buatan diantaranya sebagai berikut :

1. General Problem Solving

Adalah suatu tahapan proses atau langkah-langkah yang berurutan untuk mencapai suatu tujuan, dengan cara melacak dan mengkombinasikan berbagai cara atau metode sehingga menghasilkan solusi terbaik.

2. Expert System atau Sistem Pakar

Adalah suatu program yang bertindak sebagai penasehat atau konsultan pintar dengan mengambil pengetahuan yang disimpan dalam domain tertentu. Seorang pemakai yang belum berpengalaman dalam mendiagnosa suatu masalah dapat memecahkan masalah yang sulit dan mengambil keputusan dengan benar.

3. Computer Vision

Merupakan aplikasi yang dapat mengenali gambar yang diterimanya dari kamera, scanner, dan alat input lainnya dengan cara mencocokan dan melacak gambar apa yang diterimanya melalui kamera atau scanner sebagai masukan.

Merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang berhubungan dengan pemrosesan bahasa alami oleh komputer yangmencakup metode-metode speech recognition, speech synthesizer (text-tospeech), parsing, penterjemahan bahasa, QA system, dan kemampuan bahasa alami lainnya pada sebuah mesin atau komputer. 5. Robotics

Pada aplikasi robotics kecerdasan buatan bertindak seolah-olah melakukan pekerjaan fisik yang biasa dikerjakan manusia, bahkan robot dapat melakuakn pekerjaan yang tidak dapat dilakukan oleh manusia atau berbahaya bagi manusia. Semua tindakan dirancang dan disusun dalam satu urutan atau algoritma tertentu. Dengan bantuan robot, pekerjaan yang berulang kali dan rumit dapat dilakukan dengan baik.

6. Education

Merupakan aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan yang bertindak sebagai partner bagi pelajar atau mahasiswa dalam mempelajari suatu bidang.

2.3.3 Tujuan Kecerdasan Buatan

Tujuan dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast[13] : 1. Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)

2. Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)

3. Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial) 2.4 Bahasa Alami (Natural Language)

Pada prinsipnya bahasa alami adalah suatu bentuk representasi dari suatu pesan yang ingin dikomunikasikan antar manusia. Bentuk utama representasinya adalah berupa suara/ucapan (spoken language), tetapi sering pula dinyatakan dalam bentuk tulisan. Bahasa dapat dibedakan menjadi (1) Bahasa Alami, dan (2) Bahasa Buatan. Bahasa alami adalah bahasa yang biasa digunakan untuk berkomunikasi antar manusia, misalnya bahasa Indonesia, Sunda, Jawa, Inggris, Jepang, dan sebagainya. Bahasa buatan adalah bahasa yang dibuat secara khusus

untuk memenuhi kebutuhan tertentu, misalnya bahasa pemodelan atau bahasa pemrograman komputer.

Chomsky adalah orang yang pertama kali merepresentasikan bahasa sebagai rangkaian simbol[14]. Chomsky berhasil memperlihatkan bahwa bahasa apapun dapat direpresentasikan dengan suatu cara yang universal. Pemikiran Chomsky yang merepresentasikan bahasa sebagai kumpulan simbol-simbol dan aturan yang mengatur susunan simbol-simbol tersebut telah membuka peluang untuk melakukan pemrosesan bahasa secara simbolik dengan teknologi komputer, sehingga melahirkan bidang ilmu Natural Language Processing (NLP).

2.4.1 Pengertian Natural Language Processing

Pengolahan bahasa alami (NLP) adalah bidang ilmu komputer dan linguistik berkaitan dengan interaksi antara komputer dan manusia. Seluler generasi bahasa sistem komputer yang mengubah informasi dari database ke dalam bahasa manusia yang dapat dibaca[14]. Natural language processing, biasanya disingkat dengan NLP, mencoba membuat komputer mampu memahami suatu perintah yang dituliskan dalam bentuk bahasa sehari-hari dan diharapkan komputer juga merespon dalam bahasa yang mirip dengan bahasa natural. Setelah komputer bisa memahami perintah dalam bahasa natural, maka diharapakan sistem komputer juga dapat memberikan respon dalam bahasa natural pula.

Pada proses NLP terdapat proses dimana teks masukan akan dipotong berdasarkan setiap kata ataupun karakter penyusunnya. Proses ini dinamakan proses tokenizing. Hasil setiap pemotongan ini dinamakan token.

2.5 Ekstraksi Informasi

Untuk mendapatkan informasi terstruktur dari teks yang tidak terstruktur, hal pertama yang perlu didefinisikan adalah informasi target sebagai informasi terstruktur yang akan diekstrak[8]. Ekstraksi Informasi adalah pengambilan fakta dan informasi terstruktur dari isi koleksi teks yang besar. Pengertian fakta disini adalah beragam entitas yang diperhitungkan. Secara singkat ekstraksi informasi adalah sebuah proses mendapatkan fakta-fakta terstruktur dari data yang tersedia[11]. Berdasarkan penjelasan dari kutipan di atas, penulis berpendapat

bahwa ekstraksi informasi adalah proses penyaringan parameter-parameter informasi fakta dari data yang telah tersedia.

2.6 Sistem Berbasis Aturan

Sistem Berbasis Aturan (Rule-based System) adalah jalan untuk menyimpan atau memanipulasi pengetahuan untuk menintrepentasikan informasi yang berguna[7]. Biasanya sistem ini diimplementasikan dengan aplikasi Artificial Intelligence. Suatu Aturan terdiri dari 2 bagian, yaitu:

1. Antacedent, yaitu bagian yang mengekspresikan situasi atau premis (Pernyataan berawalan IF)

2. Consequent, yaitu bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang diterapkan jika situasi atau premis bernilai benar (Pernyataan berawalan THEN).

Umumnya, sebuah aturan dapat mempunyai gabungan beberapa antecedent dengan kata kunci AND (konjungsi), OR (disjungsi), atau kombinasi keduanya. Metode Aturan dapat dilihat pada ilustrasi berikut.

IF <antecedent 1> AND <antecedent 2>

. . .

AND <antecedent n> THEN <consequent> IF <antecedent 1> OR <antecedent 2>

. . .

OR <antecedent n> THEN <consequent>

2.7 Python

Python adalah bahasa pemrograman simpel bagi yang mulai belajar programming[12]. Banyak alasan untuk menjadikan python patut dipelajari, tapi penjelasan singkat yaitu mudah dibaca dan mudah ditulis. Hal ini karena python memiliki code/script yang tidak terlalu panjang. Python memiliki syntax yang user-friendly dan memungkinkan menulis dengan cepat. Python memiliki script yang simpel dan mudah diingat, dan banyaknya library yang bisa digunakan untuk berbagai macam aplikasi.

Python adalah bahasa pemrograman berdasarkan interpreter. Interpreter adalah program sistem yang berfungsi sebagai penterjemah kode program yang dibuat oleh programmer ke dalam bahasa mesin[12]. Interpreter mengeksesusi perintah baris demi baris dengan mengikuti logika yang ada. Jadi code akan akan selalu dieksekusi, dan akan terhenti jika terjadi error.

Beberapa keunggulan python, antara lain : 1. Syntax yang simpel.

2. Memiliki library yang sangat banyak. 3. Mendukung OOP.

4. Syntax dicek perbaris, sehingga memudahkan pembacaan kembali dan penulisan ulang.

5. Memiliki banyak fasilitas pendukung, sehingga mudah mengoperasikan.

6. Open source.

2.8 Flowchart Program

Flowchart adalah bagan-bagan yang mempunyai arus yang menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah[16]. Flowchart program merupakan langkah-langkah (instruksi-instruksi) program yang menceritakan kejadian suatu proses satu dengan proses lainya dalam suatu program secara mendetail yang di wakilkan dalam bentuk simbol atau bagan.

Flowchart memiliki kriteria sebagai berikut 1. Tidak ada kaidah yang baku.

2. Flowchart = gambaran hasil analisa suatu masalah

3. Flowchart dapat bervariasi antara satu pemrogram dengan pemrogram lainnya.

4. Secara garis besar ada 3 bagian utama yaitu input, proses dan output 5. Hindari pengulangan proses yang tidak perlu dan logika yang berbelit

sehingga jalannya proses menjadi singkat.

6. Jalannya proses digambarkan dari atas ke bawah dan diberikan tanda panah untuk memperjelas.

Contoh Flowchart Program:

Mulai

Masukan A dan B

C= A + B

Tampilkan C

Selesai

Gambar 2.6 Contoh Flowchart Program

2.9 Data Flow Diagram

Data Flow Diagram (DFD) adalah alat pembuatan model yang memungkinkan profesional sistem untuk menggambarkan sistem sebagai suatu jaringan proses fungsional yang dihubungkan satu sama lain dengan alur data,

baik secara manual maupun komputerisasi[17]. DFD ini sering disebut juga dengan nama Bubble chart, Bubble diagram, model proses, diagram alur kerja, atau model fungsi.

DFD ini adalah salah satu alat pembuatan model yang sering digunakan, khususnya bila fungsi-fungsi sistem merupakan bagian yang lebih penting dan kompleks dari pada data yang dimanipulasi oleh sistem. Dengan kata lain, DFD adalah alat pembuatan model yang memberikan penekanan hanya pada fungsi sistem. DFD ini merupakan alat perancangan sistem yang berorientasi pada alur data dengan konsep dekomposisi dapat digunakan untuk penggambaran analisa maupun rancangan sistem yang mudah dikomunikasikan oleh profesional sistem kepada pemakai maupun pembuat program.

Penelitian ini menggunakan acuan simbol DFD yang dikembangkan oleh Tom Demarco dan Edward Yourdon[17].

Gambar 2.7 Contoh DFD Demarco dan Yourdon 2.10 Pengujian Sistem

Pengujian menyajikan anomali yang menarik bagi perekayasa perangkat lunak. Pada proses perangkat lunak, perekayasa pertama–tama berusaha membangun perangkat lunak dari konsep abstrak ke implementasi yang dapat dilihat, baru kemudian dilakukan pengujian. Pengujian diperlukan tidak hanya untuk meminimalisasi kesalahan secara teknis tapi juga kesalahan non teknis[17]. 2.9.1 Sasaran – Sasaran Pengujian

Terdapat sejumlah aturan yang berfungsi sebagai sasaran pengujian : 1. Pengujian adalah proses eksekusi suatu program dengan maksud

2. Test case yang baik adalah test case yang memiliki probabilitas tinggi untuk menemukan kesalahan yang belum pernah ditemukan sebelumnya.

3. Pengujian yang sukses adalah pengujian yang mengungkap semua kesalahan yang belum pernah ditemukan sebelumnya.

2.9.2 Pola Pengujian

Secara umum pola pengujian pada perangkat lunak adalah sebagai berikut[17].

1. Pengujian dimulai dari level komponen hingga integrasi antar komponen menjadi sebuah sistem

2. Teknik pengujian berbeda –beda sesuai dengan berbagai sisi sesuai kebutuhan

3. Pengujian dilakukan oleh pengembang perangkat lunak atau tim uji perangkat lunak

4. Pengujian dan debugging merupakan aktifitas yang berbeda tetapi saling melengkapi satu sama lain.

2.9.3 Pengujian Black – Box

Pengujian black-box berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Dengan demikian, pengujian black-box memungkinkan perekayasa perangkat lunak mendapatkan serangkaian kondisi input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungsional untuk suatu program[17].

Pengujian black-box berusaha menemukan kesalahan dalam kategori sebagai berikut :

1. Fungsi – fungsi yang tidak benar atau hilang, 2. Kesalahan antarmuka

3. Kesalahan dalam struktur data atau akses eksternal 4. Kesalahan kinerja

2.9.4 Pengujian Unit

Strategi pengujian perangkat lunak dimulai dengan unit testing, integration testing, validation testing, dan sistem testing. Salah satu strategi pengujian perangkat lunak adalah pengujian unit, yaitu berfokus pada usaha verifikasi pada inti terkecil dari desain perangkat lunak yang disebut modul[17]. Modul diuji untuk memastikan bahwa informasi secara tepat mengalir masuk dan keluar dari inti program yang diuji. Pengujian modul didesain untuk mengungkap kesalahan sehubungan dengan komputasi yang salah. Kesalahan umum dalam komputasi adalah:

1. Kesalahpahaman atau preseden aritmatik yang tidak benar 2. Operasi mode yang tercampur

3. Inisialisasi yang tidak benar 4. Akurasi ketelitian

5. Representasi simbolis yang tidak benar dari sebuah persamaan

Dalam pengujian unit juga harus mengungkap kesalahan kesalahankesalahanyang terjadi seperti:

1. Perbandingan tipe data yang berbeda

2. Preseden atau operator logika yang tidak benar

3. Pengharapan akan persamaan bila precision error membuat persamaan yang tidak mungkin

4. Perbandingan atau variabel yang tidak benar 5. Penghentian loop yang tidak ada atau tidak teratur 6. Kegagalan untuk keluar saat terjadi iterasi divergen 7. Variabel loop yang dimodifikasi secara tidak teratur

Pengujian unit ini berkonsentrasi pada verifikasi fungsional dari sebuah modul dan gabungan modul-modul ke dalam struktur program. Setelah melakukan pengujian unit diharapkan secara modul tidak menemukan lagi kesalahan.

2.9.5 Pengujian F - Measure

F - Measure adalah representasi ukuran keakuratan dari sebuah tes dengan menggunakan nilai precision dan recall dari tes tersebut[21]. Precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Sedangkan recall adalah tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Precision dan recall memanfaatkan tabel confusion tes untuk mengetahui nilainya. Hubungan tabel confusion, precision, recall dan F – Measure dapat dilihat pada gambar berikut.

25 BAB III

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Masalah

Permasalahan yang terdapat pada penelitian ini adalah

1. Siswa mengalami kesulitan dalam mengecek kembali jawaban latihan soal cerita karena latihan soal tidak disertai dengan langkah - langkah penyelesaian sebagai acuan kunci jawaban.

2. Siswa mengalami kesulitan dalam menilai jawaban latihan soal cerita untuk mengukur evaluasi pembelajaran dalam sistem belajar mandiri. 3. Diperlukannya nilai akurasi dari sistem yang akan dibangun untuk

mengetahui apakah sistem dapat menangani masalah yang ada.

Langkah – langkah penyelesaian soal cerita fisika bergantung kepada objek pertanyaan dan informasi yang terdapat pada soal cerita. Objek pertanyaan dan informasi soal cerita biasanya berupa kata – kata yang menjadi indikator besaran fisika berdasarkan pokok bahasan soal. Besaran – besaran tersebut digunakan untuk menentukan rumus penyelesaian dari soal yang ada. Jika suatu rumus dipengaruhi oleh tiga variabel besaran, maka minimal terdapat tiga varian soal. Menurut Marthen Kanginan[3], pada pokok bahasan fisika Gerak Lurus Pada Lintasan Horizontal terdapat tujuh rumus hitungan fisika yang terdiri atas tiga rumus empat variabel dan empat rumus tiga variabel. Jadi pada pokok bahasan ini terdapat minimal 24 jenis latihan soal berdasarkan besaran variabel objek pertanyaan dan informasi.

Kata – kata atau huruf yang menjadi indikator besaran pada soal cerita beranekaragam pula jenisnya. Contohnya pada kata – kata lama, selama, waktu dan (t) dapat menjadi indikator besaran waktu pada soal cerita fisika kinematika. Semakin banyak ragam kata yang dapat mengindikasikan suatu besaran pada soal cerita fisika semakin banyak pula latihan soal yang dapat diselesaikan.

Penilaian hasil evaluasi latihan soal fisika harus memenuhi kriteria sebagai berikut[2]:

1. Siswa mampu mengenali masalah pada soal cerita

2. Siswa mampu merencanakan strategi pemecahan masalah soal cerita 3. Siswa mampu menerapkan strategi pemecahan masalah soal cerita 4. Siswa mampu mengevaluasi solusi soal cerita

Apabila jawaban essay siswa terdapat seluruh kriteria tersebut, maka penilaian jawaban siswa terhadap soal cerita yang diberikan telah memenuhi syarat penilaian yang baik terhadap jawaban evaluasi siswa.

Akurasi sistem diperlukan agar pengajar selaku pengawas sistem dapat mengetahui performa sistem dalam menangani masalah. Nilai akurasi dari sistem yang akan dibangun ini nantinya didapatkan dengan cara membandingkan kunci jawaban hasil keluaran dari sistem dengan kunci jawaban hasil pengerjaan soal secara manual. Jika nilai akurasi dari sistem tersebut tergolong baik, maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem PBK yang dibangun dapat menangani masalah yang ada. Sebaliknya sistem PBK yang dibangun tidak dapat menangani masalah dengan akurat jika nilai akurasi sistem tidak baik.

3.2 Analisis Sistem

Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan dan hambatan yang ada sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya dalam membantu proses perancangan sistem tersebut. Analisis sistem Pengimplementasi Ekstraksi Informasi dengan Metode Rule – Based untuk membantu penyelesaian soal cerita Fisika Kinematika meliputi beberapa bagian, yaitu :

1. Analisis Proses Penanganan Soal Cerita dan Evaluasi Jawaban 2. Analisis Kebutuhan Non Fungsional

3.2.1 Analisis Proses Penanganan Soal Cerita dan Evaluasi Jawaban

Pada proses penanganan soal cerita dan evaluasi jawaban terdapat empat bagian utama proses yaitu preprocessing soal, penyelesaian soal cerita, preprocessing kunci jawaban dan penilaian jawaban.

Mulai

Preprocessing Soal (Tokenizing

Soal)

Identifikasi Pertanyaan dan Perintah

Identifikasi Kata Kunci

Identifikasi Diketahui

Penentuan Rumus

Penyesuaian Satuan Besaran

Perhitungan Jawaban

Preprocessing Jawaban Input

(Tokenizing Jawaban)

Identifikasi Langkah Penyelesaian

Pemberian Nilai

Selesai Proses Penyelesaian Soal

Cerita

Proses Penilaian Jawaban

Gambar 3.1 Gambar Blok Diagram Proses Penanganan Soal Cerita dan Evaluasi Jawaban

3.2.1.1 Analisis Preprocessing Soal Cerita

Tahapan preprocessing ini bertujuan untuk mempermudah penerapan metode rule based dalam penyelesaian soal cerita. Pada tahap preprocessing hanya menggunakan tahap tokenizing sebelum masuk ke tahapan selanjutnya. Pada tahap tokenizing ini dilakukan pemotongan string berdasarkan setiap kata penyusunnya. Berikut adalah diagram alur preprocessing soal cerita.

Mulai

Masukan Soal Cerita

Pemotongan String Berdasarkan White

Space

Hasil Tokenizing

Selesai

Gambar 3.2 Gambar Alur Diagram Proses Preprocessing Soal (Tokenizing)

Pemotongan tersebut dilakukan ketika masukan memiliki white space. Karakter khusus selain huruf dan angka akan dianggap sebagai kata penyusun string apabila karakter tersebut berdiri sendiri dan dipisahkan oleh spasi. Karakter tersebut dapat dilihat pada lampiran. Tabel 3.1 adalah contoh penerapan tahap tokenizing pada soal cerita masukan.

Tabel 3.1 Tabel Penerapan Tokenizing

Nama Objek

Input Soal Sebuah benda bergerak lurus horizontal dengan kecepatan awal 20 m/s. Benda berhenti setelah menempuh jarak 40 meter . Berapakah waktu yang dibutuhkan sampai berhenti?

Output Token 1 : Sebuah Token 2 : benda Token 3 : bergerak Token 4 : lurus Token 5 : horizontal Token 6 : dengan Token 7 : kecepatan Token 8 : awal Token 9 : 20 Token 10 : m/s Token 11 : . Token 12 : Benda Token 13 : berhenti

Token 14 : setelah Token 15 : menempuh Token 16 : jarak Token 17 : 40 Token 18 : meter Token 19 : .

Token 20: Berapakah Token 21 : waktu Token 22 : yang Token 23 : dibutuhkan Token 24 : sampai Token 25 : berhenti Token 26 : ?

Pada tabel 3.1 di atas dapat diamati bahwa setiap kata dan karakter penyusun teks input yang dipisahkan oleh spasi (white space) akan dikategorikan sebagai token oleh sistem. Hal ini juga berlaku apabila sebuah karakter khusus berada pada akhir kata maka karakter tersebut dinyatakan sebagai sebuah token tersendiri.

3.2.1.2 Penyelesaian Soal Cerita

Hasil dari tahap preprocessing soal berupa list token siap diolah pada tahap penyelesaian soal cerita. Berikut adalah blok diagram penyelesaian soal cerita.

Identifikasi Pertanyaan dan perintah

Identifikasi Kata Kunci

Identifikasi Diketahui

Penentuan Rumus

Penyesuaian Satuan Besaran

Perhitungan Jawaban Mulai

Selesai

Gambar 3.3 Gambar Blok Diagram Tahapan Penyelesaian Soal Cerita

Tahap ini menerapkan rule based system demi mendapatkan informasi dari hasil preprocessing dan mengolahnya sedemikian rupa sehingga dapat menjawab pertanyaan dan perintah yang tedapat pada soal cerita tersebut. Pada tahap penyelesaian soal cerita menerapkan aturan rule based ini terdapat beberapa proses yang dilalui sebelum masuk ke tahapan selanjutnya.

3.2.1.2.1 Identifikasi Pertanyaan dan Perintah

Kata – kata yang mengindikasikan kata tanya dan kata perintah dicari dalam list hasil preprocessing pada proses ini. Pada penelitian implementasi ekstraksi informasi menerapkan aturan rule based untuk menyelesaikan soal cerita ini pertanyaan soal hanya dibatasi untuk pertanyaan yang menghasilkan jawaban berupa angka (pertanyaan hitungan). Berikut adalah diagram alur proses identifikasi pertanyaan dan perintah.

Mulai

Identifikasi Posisi Token

Hasil Preprocessing

Bukan Token Terakhir?

Selesai Identifikasi Kata

Tanya dan Perintah

Ada Kata Tanya atau Perintah? Tidak

Identifikasi Objek Pertanyaan

Ada Objek Pertanyaan?

Tidak Tidak

Ya

Ya

Ya Objek

Pertanyaan

Gambar 3.4 Diagram Alur Identifikasi Pertanyaan dan Perintah

Identifikasi kata tanya dan perintah dilakukan pada setiap token hasil preprocessing. Jika teridentifikasi maka kemudian akan dilakukan identifikasi objek pertanyaan pada token setelah token yang teridentifikasi sebagai kata tanya atau perintah tersebut. Beberapa aturan proses agar identifikasi pertanyaan soal

cerita dapat berjalan sesuai dengan yang diinginkan. Beberapa aturan proses itu adalah :

Tabel 3.2 Tabel Aturan Identifikasi Pertanyaan dan Perintah

No Kondisi Aksi

1 Kata tanya atau perintah + bukan besaran

Mencari token berikutnya sampai ditemukan token kata tanya atau perintah diikuti oleh token besaran 2 Kata tanya atau perintah + besaran +

bukan angka

Menyimpan token besaran sebagai objek pertanyaan

3 Indikator Isian di akhir data Mencari besaran yang tidak diiringi oleh angka pada kalimat terakhir input.

4 Kata tanya atau perintah tidak teridentifikasi

Menyimpulkan bahwa soal cerita tidak valid atau tidak termasuk jenis soal pertanyaan hitungan. Pada tabel 3.2 dapat dilihat bahwa jika input memiliki token kata tanya atau perintah tanpa diikuti besaran maka sistem akan mencari token berikutnya sampai ditemukan token kata tanya atau perintah diikuti oleh token besaran. Jika input memiliki token kata tanya atau perintah diikuti besaran tanpa diikuti angka maka sistem akan menyimpan token indikasi besaran sebagai objek pertanyaan. Jika input terdapat indikator isian maka sistem akan mencari besaran yang tidak diiringi oleh angka pada kalimat terakhir. Jika tidak terdapat indikator pertanyaan atau besaran yang menjadi objek pertanyaan pada input maka menyimpulkan bahwa sistem belum dapat mengidentifikasi pertanyaan pada soal.

Setelah besaran yang menjadi objek pertanyaan ditemukan, objek tersebut disimpan ke dalam variabel pertanyaan pada sistem, yang nantinya akan digunakan untuk menentukan rumus dan penyelesaian soal kata tanya dan perintah yang mengindikasikan pertanyaan hitungan pada soal cerita adalah sebagai berikut.

Tabel 3.3 Tabel Daftar Kata Tanya dan Perintah

No Nama Kata Daftar Kata

1 Kata Tanya berapa, berapakah

2 Kata Perintah

hitung, hitunglah, cari, carilah, tentukan, tentukanlah

Setelah kata tanya atau perintah berhasil ditemukan di soal cerita masukan, tahapan selanjutnya pada proses ini adalah mengidentifikasi token atau gabungan token yang mengindikasikan besaran objek pertanyaan hitungan pada soal cerita. Token atau gabungan token ini berdasarkan pokok bahasan fisika kinematika adalah :

Tabel 3.4 Tabel Daftar Nama Token dan Indikasi Besaran

No Nama Token Indikasi Jenis Besaran

1 Kelajuan Kelajuan

2 Kelajuannya Kelajuan

3 Kelajuan+Rata+-+Rata Kelajuan Rata -Rata 4 Kelajuan+Rata+-+Ratanya Kelajuan Rata -Rata

5 Kecepatan Kecepatan

6 Kecepatannya Kecepatan

No Nama Token Indikasi Jenis Besaran 8 Kecepatan+Rata+-+Ratanya Kecepatan Rata – Rata

9 Kecepatan+Sesaat Kecepatan Sesaat

10 Kecepatannya+Sesaat Kecepatan Sesaat

11 Kecepatan+akhir Kecepatan akhir

12 Kecepatan+saat Kecepatan Akhir

13 Percepatan Percepatan

14 Percepatannya Percepatan

15 Perlambatan Percepatan

16 Jarak Jarak

17 Jaraknya Jarak

18 Jauh Jarak

19 Jauh+Jarak Jarak

20 Jauhkah Jarak

21 Perpindahan Perpindahan

22 Perpindahannya Perpindahan

23 Waktu Waktu

24 Lama Waktu

25 Lamanya Waktu

26 Selama Waktu

27 Lama+Waktu Waktu

28 Tinggi Tinggi

29 Tingginya Tinggi

30 Periode Periode

31 Periodenya Periode

32 Frekuensi Frekuensi

33 Frekuensinya Frekuensi

34 RPM Frekuensi

35 Banyak+Putaran Frekuensi

36 Kecepatan+Sudut Kecepatan Sudut

37 Kecepatan+Sudutnya Kecepatan Sudut

No Nama Token Indikasi Jenis Besaran

39 Kelajuan+Linear Kelajuan Linear

40 Percepatan+Sentripetal Percepatan Sentripetal

41 Kecepatan+awal+arah+horizontal Kecepatan awal arah horizontal 42 Kecepatan+awal+arah+vertikal Kecepatan awal arah vertikal

Berikut ini merupakan contoh analisis identifikasi pertanyaan pada soal. Tabel 3.5 Tabel Identifikasi Pertanyaan dan Perintah

Nama Objek Token Objek

Token – token Pada Soal Sebuah benda bergerak lurus horizontal dengan kecepatan awal 20 m/s . Benda berhenti setelah menempuh jarak 40 meter . Berapakah waktu yang dibutuhkan sampai berhenti ?

Token Kata Tanya yang Teridentifikasi

Berapakah Token Objek Pertanyaan yang

Teridentifikasi

3.2.1.2.2 Identifikasi Kata Kunci

Soal cerita mempunyai karakteristik yang mencerminkan pokok bahasan yang terkait dengan soal cerita tersebut. Karakteristik soal cerita pada setiap pokok bahasan biasanya ditandai dengan ditemukannya beberapa kata kunci yang mengindikasikan pokok bahasan itu sendiri. Alur prosesnya dapat dilihat pada gambar 3.5 Diagram Alur Identifikasi Kata Kunci.

Mulai

Hasil Preprocessing

Pencarian Kata Kunci

Kata kunci ditemukan? Ya

Kata Kunci

Selesai

Tidak

Proses identifikasi kata kunci ini adalah dengan cara mencari setiap kemungkinan gabungan kata yang terindikasi sebagai kata kunci pokok bahasan. Hasil pencarian ini yang menjadi dasar pada tahapan identifikasi diketahui dan penentuan rumus. Pada pencarian kata kunci ini menerapkan beberapa aturan. Aturan yang ada pun berbeda – beda sesuai dengan varian soal cerita masukan.

Kata kunci terbagi menjadi dua jenis yaitu : 1. Kata Kunci Utama

Kata Kunci yang pasti ditemukan dalam sebuah soal cerita yang menjadi indikator pokok bahasan. Kata kunci ini biasanya tidak ditemukan pada pokok bahasan lain.

2. Kata Kunci Tambahan

Kata kunci yang biasanya ditemukan pada soal cerita tetapi tidak mengidentifikasikan secara khusus suatu pokok bahasan karena kata kunci ini juga ditemukan pada pokok bahasan lainya.

Pada implementasi ekstraksi informasi dengan metode rule based untuk membantu penyelesaian soal cerita ini, soal cerita hanya dibatasi pada soal fisika kinematika. Kata – kata yang mengindikasikan karakterisktik soal cerita fisika kinematika berdasarkan pokok bahasannya adalah sebagai berikut :

a. Gerak Lurus Pada Lintasan Horizontal

Kata – kata kunci yang terkait dengan pokok bahasan Gerak Lurus Pada Lintasan Horizontal ini adalah sebagai berikut :

Tabel 3.6 Tabel Kata Kunci Utama dan Tambahan Gerak Lurus Pada Lintasan Horizontal

Kata Kunci Utama Kata Kunci Tambahan bergerak lurus, garis lurus,

horizontal,

kelajuan, kecepatan, kecepatan rata – rata, kecepatan awal, kecepatan sesaat, percepatan, percepataan sesaat, percepatan rata –rata, jarak, sejauh, selama, waktu

b. Gerak Lurus Pada Lintasan Vertikal

Kata – kata kunci yang terkait dengan pokok Gerak Lurus Pada Lintasan Vertikal ini adalah sebagai berikut.

Tabel 3.7 Tabel Kata Kunci Utama dan Tambahan Gerak Lurus Pada Lintasan Vertikal

Kata Kunci Utama Kata Kunci Tambahan jatuh, jatuh bebas, terjatuh,

menjatuhkan, terjun, vertikal, ke bawah, ke atas, gravitasi

kelajuan, kecepatan, kecepatan rata – rata, kecepatan sesaat, jarak, sejauh, tinggi, ketinggian, selama, waktu

c. Gerak Parabola

Kata – kata kunci yang terkait dengan pokok bahasan Gerak Parabola ini adalah sebagai berikut.

Tabel 3.8 Tabel Kata Kunci Utama dan Tambahan Gerak Parabola

Kata Kunci Utama Kata Kunci Tambahan sudut, elevasi, gravitasi kelajuan, kecepatan,

kecepatan rata – rata, kecepatan sesaat, gravitasi, jarak, sejauh, tinggi, ketinggian, selama, waktu

d. Gerak Melingkar

Kata – kata kunci yang terkait dengan pokok bahasan Gerak Melingkar ini adalah sebagai berikut.

Tabel 3.9 Tabel Kata Kunci Utama dan Tambahan Gerak Melingkar

Kata Kunci Utama Kata Kunci Tambahan berputar, putaran, kecepatan

sudut, kelajuan linear, sentrifugal

sudut, elevasi, jari – jari kelajuan, kecepatan, kecepatan rata – rata, kecepatan sesaat, gravitasi, jarak, sejauh, ketinggian, selama, waktu

Pada tahap identifikasi kata kunci ini setiap soal dikelompokkan berdasarkan kata kunci pokok bahasan. Hal ini bertujuan untuk membedakan cara penyelesaian soal apabila ditemukannya satu jenis objek pertanyaan yang terdapat pada pokok bahasan yang berbeda.

Berikut ini merupakan contoh analisis identifikasi Kata kunci pada soal. Tabel 3.10 Tabel Identifikasi Kata Kunci

Nama Objek Token Objek

Contoh Soal Sebuah, benda, bergerak, lurus, horizontal, dengan, kecepatan, awal, 20, m/s, ., Benda, berhenti, setelah, menempuh, jarak, 40, meter, ., Berapakah, waktu, yang, dibutuhkan, sampai, berhenti, ?

Kata Kunci Utama Pokok Bahasan Teridentifikasi

bergerak+lurus+horizontal Kata Kunci Tambahan

Teridentifikasi

Pada table 3.10 diatas dapat diamati bahwa setelah sistem melakukan pencarian kata kunci pada data hasil preprocessing, ditemukan gabungan kata yang terdidentifikasi sebagai kata kunci utama pokok bahasan gerak lurus pada lintasan horizontal. Gabungan kata tersebut adalah bergerak lurus horizontal. Kemudian sistem mengambil kesimpulan bahwa soal termasuk kategori soal gerak lurus pada lintasan horizontal.

3.2.1.2.3 Identifikasi Diketahui

Setelah mengelompokkan soal berdasarkan pokok bahasannya, tahapan berikutnya adalah mengidentifikasi besaran – besaran yang menjadi informasi soal (identifikasi diketahui).

Tahapan pertama pada proses ini adalah dengan cara mencari token atau gabungan token yang menjadi indikasi besaran informasi. Indikasi token atau gabungan token ini tidak jauh berbeda dengan indikasi token objek pertanyaan yang dapat dilihat pada Tabel Daftar Nama Token dan Indikasi Besaran. Biasanya token ini diikuti oleh token angka dan token satuan besaran. Kemudian angka – angka inilah yang menjadi informasi besaran dari soal dan disimpan ke dalam variabel yang nantinya akan digunakan untuk menyelesaikan soal sesuai dengan pertanyaan yang ada.

Tetapi tidak semua token yang menjadi indikasi besaran ini diikuti oleh token angka. Hal ini terjadi pada sebagian varian soal cerita fisika. Selain menggunakan cara tesebut, identifikasi juga dapat dilakukan dengan cara mencari token yang mengindikasikan sebagai satuan besaran. Token - token ini biasanya mengikuti angka – angka yang merupakan besaran informasi diketahui.

Mulai

Identifikasi Posisi Token

Hasil Preprocessing

Bukan Token Terakhir?

Identifikasi besaran

Besaran Ditemukan? Tidak

Identifikasi Angka Dan Satuan Besaran

Angka dan Satuan Ditemukan?

Tidak Ya

Ya

Ya

Diketahui

Selesai

Berdasarkan besaran yang diperoleh pada tabel 3.4, token – token tersebut adalah sebagai berikut.

Tabel 3.11 Tabel Jenis Besaran dan Token Satuannya

No Jenis Besaran Nama Token Satuan

1 Perpindahan, jarak, tinggi m km hm dam m dm cm mm kilometer hektameter dekameter meter desimeter centimeter milimeter

2 Waktu s

detik

sekon jam 3 Kelajuan, kelajuan

rata-rata, Kecepatan, kecepatan rata-rata, kecepatan awal, kecepatan akhir, kelajuan linear, kecepatan linear m/s km/jam cm/s meter+per+detik meter+per+sekon kilometer+per+jam centimeter+per+detik

4 Percepatan, gravitasi, percepatan sentripetal

m/s2 meter+per+sekon+kuadrat

5 Periode putaran

radian

rad

6 Frekuensi hz

hertz

rpm

Setelah angka setiap besaran informasi didapatkan, langkah selanjutnya adalah dengan menyimpan angka – angka tersebut ke dalam variabel yang sesuai dengan indikasi besarannya. Variabel besaran dapat dilihat pada tabel 3.13.

Tabel 3.12 Tabel Jenis Besaran dan Variabel Besarannya

No Besaran Variabel Besaran

1 Kecepatan v

2 Kelajuan v

3 Kecepatan rata –rata ̅

4 Kecepatan awal v0

5 Kecepatan akhir vt

6 Jarak s

7 Tinggi h

8 Percepatan a

9 Gravitasi g

10 Waktu t

11 Periode T

12 Frekuensi f

13 Kecepatan Sudut ω

14 Sudut θ

15 Percepatan Sentripetal a

16 Kelajuan Linear v

17 Jarak s

Berikut ini merupakan contoh analisis identifikasi diketahui pada soal. Tabel 3.13 Tabel Identifikasi Diketahui

Nama Objek Identifikasi Objek

Contoh Soal Sebuah, benda, bergerak, lurus, horizontal, dengan, kecepatan, awal, 20, m/s, ., Benda, berhenti, setelah, menempuh, jarak, 40, meter, ., Berapakah, waktu, yang, dibutuhkan, sampai, berhenti, ?

Kata Tanya yang Teridentifikasi berapakah Objek Pertanyaan yang

Teridentifikasi:

waktu Kata Kunci Pokok Bahasan

Teridentifikasi

bergerak+lurus+horizontal Besaran Teridentifikasi kecepatan+awal, jarak Angka Teridentifikasi 20, 40

3.2.1.2.4 Penentuan Rumus

Untuk menjawab objek pertanyaan hitungan yang telah teridentifikasi diperlukan rumus – rumus yang sesuai pokok bahasan. Berikut adalah diagram alur proses penentuan rumus berdasarkan data objek pertanyaan, kata kunci dan diketahui.

Mulai

Objek Pertanyaan, Kata

Kunci dan Diketahui

Pencarian Variabel Objek Pertanyaan Pada

Daftar Rumus

Ditemukan?

Pencarian Kata Kunci Pada Daftar Rumus

Ya

Pencarian Variabel Diketahui Pada Daftar

Rumus

Ditemukan?

Ditemukan? Ya

Rumus

Ya

Selesai Tidak

Tidak Tidak

Rumus – rumus ini dipilih berdasarkan besaran diketahui dan objek pertanyaan yang telah teridentifikasi sebelumnya. Rumus ditentukan berdasarkan pencarian objek pertanyaan pada daftar rumus yang ada. Jika ditemukan, kemudian sistem melakukan lagi pencarian daftar rumus yang sesuai dengan data kata kunci yang ada. Apabila daftar rumus ditemukan, sistem akan menyeleksi rumus berdasarkan data diketahui yang telah diidentifikasi sebelumnya. Rumus yang ditentukan pun nantinya akan digunakan pada proses perhitungan sistem.

Rumus yang dipilih harus memenuhi syarat yaitu besaran objek pertanyaan harus tepat mengisi variabel berada di sebelah kiri tanda sama dengan (=) dan besaran diketahui tepat mengisi variabel yang terdapat di kanan tanda sama dengan (=). Berikut ini merupakan contoh analisis identifikasi penentuan rumus pada soal.

Tabel 3.14 Tabel Contoh Penentuan Rumus

Nama Objek Identifikasi Objek

Contoh Soal Sebuah, benda, bergerak, lurus, horizontal, dengan, kecepatan, awal, 20, m/s, ., Benda, berhenti, setelah, menempuh, jarak, 40, meter, ., Berapakah, waktu, yang, dibutuhkan, sampai, berhenti, ?

Nama Objek Identifikasi Objek Kata Tanya yang Teridentifikasi berapakah

Objek Pertanyaan yang Teridentifikasi:

waktu Gabungan Token Kata Kunci

Pokok Bahasan Teridentifikasi

bergerak+lurus+horizontal Besaran Teridentifikasi kecepatan+awal (v0)

Jarak (s) Rumus yang Teridentifikasi

Berdasarkan Objek pertanyaan dan Kata Kunci

1.

2.

√

3.

Rumus yang Dipilih Sebagai

Rumus Penyelesaian Soal

Keterangan:

Rumus 1 dan 2 tidak dipilih karena variabel (a) yang terdapat pada sebelah kanan tanda sama dengan (=) rumus tidak terdapat pada besaran yang teridentifikasi yaitu (v0) dan (s). Rumus 3 dipilih karena variabel (v0) dan (s) tepat mengisi

3.2.1.2.5 Penyesuaian Satuan Besaran

Satuan Besaran Pokok yang dipakai mengikuti Satuan Sistem Internasional ( International System of Units )[3] .

Mulai

Data Diketahui

Pencarian Satuan Bukan SI Pada

Variabel Data Diketahui

Ditemukan? Perkalian atau Pembagian

Angka Variabel Diketahui Satuan Bukan SI

Ya

Data Diketahui Diperbaharui

Selesai Tidak Subtitusi Variabel

Diketahui Bukan SI dengan Variabel Baru

Semua satuan yang tidak sesuai dengan Satuan Sistem Internasional akan diubah dahulu ke dalam Satuan Sistem Internasional. Caranya yaitu mengalikan atau membagi angka satuan yang tidak sesuai dengan sejumlah angka yang telah ditetapkan Satuan Sistem Internasional. Penyesuaian satuan juga mengacu kepada pertanyaan soal. Tabel pengubahan satuan dapat dilihat pada lampiran.

Tabel 3.15 Tabel Contoh Penyesuaian Satuan Besaran

Nama Objek Identifikasi Objek

Contoh Soal Sebuah, benda, bergerak, lurus, horizontal, dengan, kecepatan, awal, 20, m/s, ., Benda, berhenti, setelah, menempuh, jarak, 4000, cm, ., Berapakah, waktu, yang, dibutuhkan, sampai, berhenti, ?

Variabel Diketahui v0 = 20 m/s s = 4000 cm Variabel Diketahui Besaran

Bukan SI

4000 cm Keterangan

 4000 merupakan angka satuan

 cm erupakan satuan bukan SSI Pengalian Angka Satuan Bukan

SI

(Angka satuan / 100) m (4000 / 100) m = 40 m Subtitusi Variabel Diketahui

Besaran Bukan SI dengan Variabel Baru

s = 40 m

Variabel Diketahui

Diperbaharui

v0 = 20 m/s s = 40 m

Berdasarkan identifikasi diketahui pada soal di atas terdapat satuan yang tidak sesuai dengan Satuan Sistem Internasional yaitu cm (centimeter) sedangkan satuan yang sesuai dengan SSI adalah m (meter). Berdasarkan tabel penyesuaian satuan yang terdapat pada lampiran penyesuaian satuan cm ke dalam m adalah dengan cara membagi 100 angka satuan. Variabel tersebut kemudian disubtitusikan ke dalam variabel lama pada data diketahui.

4000 cm = 40 m

Non SI

SI

Penyesuaian Non SI ke SI

3.2.1.2.6 Perhitungan Jawaban

Data objek pertanyaan, diketahui dan rumus akan diolah para proses perhitungan variabel ini.

Data Objek Pertanyaan, Rumus

dan Diketahui Mulai

Subtitusi Data Objek Pertanyaan dan Diketahui ke dalam Rumus

Perhitungan Matematika dan Penyimpanan Data Kunci

Jawaban

Tampilan Kunci Jawaban

Selesai

Filekuncijawaban.txt

Data objek pertanyaan dan diketahui yang berupa variabel akan disubtitusikan ke dalam rumus yang telah ditentukan pada proses penentuan rumus. Setelah mensubtitusikan variabel tersebut dilakukan perhitungan matematika sesuai dengan rumus. Hasil perhitungan tersebut berupa jawaban yang sesuai dengan objek pertanyaan yang terdapat pada soal cerita. Data rumus penyelesaian, data subtitusi besaran dan data hasil jawaban akhir disimpan ke dalam variabel – variabel data kunci jawaban. Variabel - variabel ini akan ditampilkan ke pengguna dan akan digunakan pada proses penilaian jawaban.

Berikut ini merupakan contoh analisis perhitungan variabel berdasarkan diketahui dan ditanya pada soal.

Tabel 3.16 Tabel Contoh Perhitungan Variabel

Nama Objek Identifikasi Objek

Contoh Soal Sebuah, benda, bergerak, lurus, horizontal, dengan, kecepatan, awal, 20, m/s, ., Benda, berhenti, setelah, menempuh, jarak, 40, meter, ., Berapakah, waktu, yang, dibutuhkan, sampai, berhenti, ?

Token Kata Tanya yang berapakah Token Data Objek Pertanyaan waktu (t)

Token Data Diketahui kecepatan+awal (v0) 20 m/s,

Jarak (s) 40 m

Data Rumus t = s / v0

Subtitusi Data Objek Pertanyaan dan Diketahi ke rumus

s = 40 m v0 = 20 m/s

t = 40 / 20 Perhitungan Matematika t = 40 / 20

t = 2 Penyimpanan Data Kunci

Jawban

Variabel Rumus t = s / v0

Variabel Subtitusi Besaran t = 40 m / 20 m/s Variabel Nilai Jawaban t = 2 s

Nama Objek Identifikasi Objek Tampilan Kunci Jawaban Diketahui:

Kecepatan awal 20 m/s Jarak 40 m

Ditanya : Waktu Jawab: t = s / v0

t = 40 meter / 20 m/s t = 2.0 sekon

Berikut adalah langkah – langkah proses perhitungan variabel sistem 1. Data objek pertanyaan yang terdapat pada soal adalah waktu (t) 2. Data diketahui v0 = 20 m/s dan s = 40 m

3. Rumus yang dipilih berdasarkan data objek pertanyaan dan diketahui adalah t = s / v0

4. Data diketahuidisubtitusi ke dalam rumus menjadi t = 40 / 20 5. Sistem melakukan perhitungan matematika berdasarkan rumus

menghasilkan t = 2

6. t = 2 merupakan jawaban akhir

7. Penyimpanan data kunci jawaban berupa a. Variabel Rumus t = s / v0

b. Variabel Subtitusi Besaran t = t = 40 m / 20 m/s c. Variabel Nilai Jawaban t = 2 s

8. Sistem akan menampilkan tampilan kunci jawaban berdasarkan data kunci jawaban

3.2.1.3 Preprocessing Jawaban Input

Tahapan Preprocessing ini bertujuan untuk mempermudah penerapan metode rule based dalam identifikasi langkah – langkah jawaban pada proses penilaian jawaban. Pada preprocessing hanya menggunakan tahap tokenizing sebelum masuk ke tahapan selanjutnya. Pada tahap tokenizing ini dilakukan pemotongan string berdasarkan setiap kata penyusunnya.

Mulai

Masukan Jawaban

Pemotongan String Berdasarkan White Space

Hasil Tokenizing Jawaban

Selesai

Gambar 3.11 Gambar Diagram Alur Proses Tokenizing

Pemotongan tersebut dilakukan ketika masukan memiliki white space. Karakter khusus selain huruf dan angka akan dianggap sebagai kata penyusun string apabila karakter tersebut berdiri sendiri dan dipisahkan oleh white space. Karakter tersebut dapat dilihat pada lampiran. Berikut ini merupakan contoh Tokenizing Jawaban Input.

Tabel 3.17 Tabel Proses Tokenizing Jawaban Input

Jawaban Input Hasil Tokenizing

Diketahui:

Kecepatan awal 20 m/s Jarak 40 m

Ditanya : Waktu Jawab: t = s / v0

t = 40 meter / 20 m/s t = 2.0 sekon

String 1 : Diketahui String 2 : :

String 3 :Kecepatan String 4 : awal String 5 : 20 String 6 : m/s String 7 :Jarak String 8 : 40 String 9 : m

String 10 :Ditanya String 11 : :

String 12 : Waktu String 13 : Jawab String 14 : : String 15 : t String 16 : = String 17 : s String 18 : / String 19 : v0

String 20 : = String 21 : 40 String 22 : m String 23 :/ String 24 : 20 String 25 : m/s String 26 : t String 27 : = String 28 : 2 String 29 : sekon

Pada tabel 3.17 dapat dilihat bahwa sistem akan memotong teks jawaban masukan dari pengguna. Setiap karakter yang dipisahkan oleh white space pada jawaban masukan akan teridentifikasi sebagai token.

3.2.1.4 Proses Penilaian Jawaban

Pada proses penilaian jawaban ini terdapat dua bagian proses yaitu proses identifikasi langkah penyelesaian dan pemberian bobot nilai pada jawaban input.

Identifikasi Langkah Penyelesaian

Mulai Pemberian Nilai Selesai

Gambar 3.12 Gambar Blok Diagram Proses Penilaian Jawaban Selain data hasil preprocessing jawaban input, data – data kunci jawaban soal yang telah diproses sebelumnya juga dibutuhkan pada proses ini. Data tersebut adalah data rumus, besaran diketahui, dan data hasil akhir jawaban. 3.2.1.4.1 Identifikasi Langkah Penyelesaian

Setelah melakukan preprocessing jawaban, sistem akan masuk ke dala tahap untuk mengidentifikasi langkah – langkah penyelesaian pada jawaban. Proses penerapan identifikasi langkah penyelesaian pada data hasil tokenizing jawaban dapat dilihat pada gambar 3.13 Gambar Alur Diagram Identifikasi Langkah Penyelesaian.

Data – data kunci jawaban hasil proses penyelesaian soal cerita terkait akan digunakan kembali pada proses ini sebagai acuan identifikasi. Data – data tersebut adalah berupa data rumus, data subtitusi nilai, data nilai jawaban. Setiap data diubah menjadi gabungan token. Gabungan token ini akan dicari pada token hasil preprocessing jawaban.

Mulai

Hasil Preprocessing jawaban, Kunci

Jawaban

Identifikasi Rumus

Rumus Ditemukan? Identifikasi Subtitusi

Nilai Besaran Ke Rumus

Subtitusi Ditemukan?

Identifikasi Jawaban akhir

Ya

Ya

Tidak Tidak

Selesai Identifikasi Diketahui

dan Ditanya

Langkah penyelesaian

Gambar 3.13 Gambar Alur Diagram Identifikasi Langkah Penyelesaian

Penjelasan proses pencarian gabungan token pada token – token hasil preprocessing jawaban tersebut adalah sebagai berikut.

1. Proses pertama adalah mencari gabungan token rumus. Jika gabungan token ini ditemukan, maka lanjut ke proses kedua, jika tidak ditemukan maka lanjut ke proses pemberian bobot jawaban.

2. Proses kedua adalah mencari gabungan token subtitusi besaran. Jika gabungan token ini ditemukan, maka lanjut ke proses ketiga, jika tidak ditemukan maka lanjut ke proses pemberian bobot jawaban.

3. Proses ketiga adalah dengan mencari gabungan token nilai jawaban. Langkah – langkah penyelesaian pada jawaban harus mengandung minimal tiga jenis tahap pemecahan masalah penyelesaian soal cerita. Langkah – langkah tersebut dapat dilihat pada tabel 3.18 berikut.

Tabel 3.18 Tabel Tahap dan Indikator Pemecahan Masalah Soal Cerita

Tahap Indikator

Merencanakan strategi Membuat diagram benda bebas/sketsa yang menggambarkan permasalahan

Menentukan persamaan yang tepat untuk pemecahan masalah

Menerapkan strategi Mensubtitusi nilai besaran yang diketahui ke persamaan

Melakukan perhitungan dengan menggunakan persamaan yang dipilih

Mengevaluasi strategi Mengevaluasi kesesuaian konsep jawaban akhir Mengevaluasi satuan

Berdasarkan tahap dan indikator diatas identifikasi langkah penyelesaian yang diterapkan pada sistem yang akan dibangun adalah :

1. Identifikasi diketahui dan ditanya 2. Identifikasi rumus penyelesaian

3. Identifikasi subtitusi nilai besaran ke rumus penyelesaian

1. Dataset Diketahui

Total Dataset = 160 Total nilai correct = 145 Total nilai falsePositive = 12 Total nilai falseNegative = 3

Precision micro = Total nilai correct / (Total nilai correct + Total nilai falsePositive)

= 145 / (145 + 12) = 145 / 157 = 0.923

Recall micro = Total nilai correct / (Total nilai correct + Total nilai falseNegative)

= 145 / (145 + 3) = 145 / 148 = 0.979

F – Measure microaverage = 2 x (Precision micro) x (Recall micro) / (Precision micro) + (Recall micro)

= 2 x (0. 923) x (0. 979) / (0. 923) + (0. 979) x 100%

= 95.0 %

F – Measure macroaverage = ∑ x 100%

= ( 1 + 1 + 0 + 0 + … + 0 + 1 + 1) / 40 x 100%

= 145/ 160 x 100% = 90.6 %

2. Dataset Ditanya

Total Dataset = 160 Total nilai correct = 146 Total nilai falsePositive = 3 Total nilai falseNegative = 11

138

Total nilai falsePositive) = 146/ (146+ 3)

= 146/ 149 = 0.979

Recall micro = Total nilai correct / (Total nilai correct + Total nilai falseNegative)

= 146/ (146+ 11) = 146/ 157 = 0.929

F – Measure microaverage = 2 x (Precision micro) x (Recall micro) / (Precision micro) + (Recall micro)

= 2 x (0. 979) x (0. 929) / (0. 979) + (0. 929) x 100%

= 95.4 %

F – Measure macroaverage = ∑

= ( 1 + 1 + 0 + 0 + … + 0 + 1 + 1) / 160 x 100%

= 146/ 160 x 100% = 91.2 %

3. Dataset Jawab

Total Dataset = 160 Total nilai correct = 145 Total nilai falsePositive = 0 Total nilai falseNegative = 15

Precision micro = Total nilai correct / (Total nilai correct + Total nilai falsePositive)

= 145/ (145+ 0) = 145/ 145 = 1

Recall micro = Total nilai correct / (Total nilai correct + Total nilai falseNegative)

= 145/ (145+ 15) = 145/ 160 = 0.906

F – Measure microaverage = 2 x (Precision micro) x (Recall micro) / (Precision micro) + (Recall micro) x 100% = 2 x (1) x (0. 906) / (1) x (0. 906)

x 100% = 93.3 %

F – Measure macroaverage = ∑ x 100%

= ( 1 + 1 + 0 + 0 + … + 0 + 1 + 1) / 40

x 100% = 145/ 160 = 90.6 %

Jadi akurasi sistem berdasarkan setiap dataset pengujian diatas adalah: 1. Nilai keakuratan diketahui berkisar antara 90.6 % - 95.0 %. 2. Nilai keakuratan ditanya berkisar antara 91.2 % - 95.4 %. 3. Nilai keakuratan jawab berkisar antara 90.6 % - 93.3 %. 4.2.4 Kesimpulan Pengujian

Berdasarkan hasil pengujian black box, akurasi dan beta pada sistem yang telah dibangun maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.

1. Fungsionalitas sistem berjalan dengan baik, hal ini ditandai dengan suksesnya setiap fungsi yang berada pada sistem yang telah dibangun. 2. Akurasi diketahui pada kunci jawaban sistem berada pada interval cukup

akurat yaitu akurasinya berada pada interval 90.6 % - 95.0 %.Akurasi ditanya pada kunci jawaban sistem berada pada interval cukup akurat yaitu akurasinya berada pada interval 91.2 % - 95.4 %.Akurasi jawab pada kunci jawaban sistem berada pada interval cukup akurat yaitu akurasinya berada pada interval 90.6 % - 93.3 %. Nilai akurasi diketahui dan ditanya dapat ditingkatkan dengan cara menambah rule – based penyelesaian soal, menambah kosa kata kunci besaran dan penulisan teks soal tanpa

140

kesalahan pengetikan sedangkan nilai akurasi jawab dapat ditingkatkan dengan cara meningkatkan akurasi pada diketahui dan ditanya karena nilai akurasi jawab sangat bergantung pada akurasi diketahui dan ditanya. 3. Sistem yang telah dibangun dapat digunakan dengan baik oleh siswa

ditandai dengan semua skala likert responden kuisioner yang berada pada interval setuju dan sangat setuju.

141

Berdasarkan dari hasil penelitian, analisis, perancangan sistem, dan implementasi serta pengujian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.

1. Sistem dapat mempermudah siswa dalam mengecek kembali jawaban latihan soal cerita karena sistem disertai dengan langkah - langkah penyelesaian sebagai acuan kunci jawaban.

2. Sistem dapat mempermudah siswa dalam menilai jawaban latihan soal cerita untuk mengukur evaluasi pembelajaran dalam sistem belajar mandiri.

3. Hasil akurasi sistem yang telah dibangun tergolong cukup akurat ditandai dengan nilai akurasi diketahui , ditanya dan jawab sistem yang berkisar antar 90.6% - 95.4% berdasarkan F – Measure pengujian sistem.

5.2 Saran

Untuk pengembangan penelitian ke arah yang lebih baik, maka terdapat beberapa saran untuk meningkatkan kemampuan sistem dan menambahkan fitur-fitur lain sebagai berikut :

1. Penambahan rule penyelesaian soal agar dapat meningkatkan akurasi kunci jawaban sistem

2. Pengembangan sistem dengan cakupan yang lebih luas dan penambahan beberapa fitur seperti:

1) Penambahan pokok bahasan fisika sistem menjadi lebih banyak.

2) Pertanyaan soal cerita tidak dibatasi hanya untuk pertanyaan hitungan melainkan juga untuk pertanyaan analisis dan melibatkan banyak objek.

142

4) Soal inputan dapat disertai dengan gambar sebagai salah satu informasi soal.

5) Sistem juga dapat menyelesaikan mata pelajaran lain seperti kimia dan matematika.