Adaptive quiz system berbasis web (studi kasus: mata pelajaran Biologi SMU)
ADAPTIVE QUIZ SYSTEM BERBASIS WEB
(STUDI KASUS: MATA PELAJARAN BIOLOGI SMU)
Oleh :
ZANUAR DIDIK BINTORO
G64101065
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2008
RINGKASAN
ZANUAR DIDIK BINTORO. Adaptive Quiz System Berbasis Web(Studi Kasus: Mata Pelajaran
Biologi SMU). Dibimbing oleh MEUTHIA RACHMANIAH dan WISNU ANANTA KUSUMA.
Penggunaan perangkat komputer dalam metode pembelajaran dapat meningkatkan pemahaman
siswa dalam mempelajari materi. Salah satu sistem yang dikembangkan adalah modul quiz
berbasis komputer. Adaptive quiz ini dikembangkan sebagai salah satu alternatif media
pembelajaran bagi siswa SMU. Aplikasi ini akan memberikan latihan soal Biologi SMU dengan
tingkat kesulitan tertentu yang disesuaikan dengan hasil pembelajaran siswa, yaitu soal akan
bertambah sukar jika jawaban sebelumnya benar dan soal akan bertambah mudah jika jawaban
sebelumnya salah. Aplikasi ini juga memberikan umpan balik yang sesuai dengan hasil pekerjaan
siswa.
Hasil dari penelitian ini adalah suatu aplikasi quiz berbasis web yang memadukan logika fuzzy
untuk menentukan tingkatan kesukaran soal Biologi. Penalaran fuzzy yang digunakan adalah
metode penalaran Mamdani dengan proses defuzzifikasi centroid. Parameter fuzzy yang digunakan
adalah tingkat kesukaran awal soal, tingkat kesukaran akhir soal dan persentase kebenaran.
Rentang nilai dalam penentuan fungsi keanggotaan fuzzy ditentukan berdasarkan hasil wawancara
dengan pengajar Biologi sebagai pakar. Dalam proses pembelajaran, tingkat kesukaran soal akan
terus berubah ketika siswa telah berinteraksi dengan sistem. Parameter yang mempengaruhi
perubahan tingkat kesukaran soal adalah persentase kebenaran siswa dalam menjawab soal dan
tingkat kesukaran awal soal. Hasil penghitungan nilai keluaran fuzzy pada aplikasi ini telah diuji
dengan membandingkan hasil keluaran dari perangkat lunak Matlab. Hasil pengujian menunjukkan
bahwa hasil penghitungan fuzzy pada aplikasi ini telah sesuai dengan hasil penghitungan keluaran
fuzzy pada Matlab.
Kata Kunci : Adaptive Quiz, Mamdani, metode centroid, Biologi
ADAPTIVE QUIZ SYSTEM BERBASIS WEB
(STUDI KASUS MATA PELAJARAN BIOLOGI SMU)
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer
pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Oleh :
ZANUAR DIDIK BINTORO
G64101065
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2008
Judul Skripsi
Nama
NRP
: Adaptive Quiz System Berbasis Web (Studi Kasus: Mata Pelajaran Biologi SMU)
: Zanuar Didik Bintoro
: G64101065
Menyetujui,
Pembimbing I
Pembimbing II
Ir. Meuthia Rachmaniah, M.Sc.
NIP 131 414 854
Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT.
NIP 132 312 485
Mengetahui,
Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. drh. Hasim, DEA.
NIP 131 578 806
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Alhamdulillahirobbil’alamin,
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan hidayahnya
telah memberikan kekuatan dan kelancaran kepada penulis selama menyelesaikan studi hingga
tersusunnya skripsi ini.
Penelitian Tugas Akhir yang berjudul Adaptive Quiz System Berbasis Web (Studi Kasus:
Mata Pelajaran Biologi SMU) ini, merupakan syarat penulis untuk menyelesaikan studi di
Departemen Ilmu Komputer IPB.
Penyelesaian tulisan ini tidak terlepas dari keterlibatan berbagai pihak yang turut andil demi
kelancaran penelitian ini. Sebagai penghargaan terhadap pihak-pihak yang telah berjasa tersebut,
penulis menyampaikan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Kedua orangtua serta kedua adik penulis, Iwan dan Ginanjar yang telah memberikan
semangat, do’a, dan dukungan demi kelancaran penulis dalam menyelesaikan tugas
akhir ini.
Ir. Meuthia Rachmaniah, M.Sc. dan Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT. selaku
pembimbing skripsi, serta Panji Wasmana, S.Kom, M.Si. selaku penguji. Terima kasih
atas bimbingan, waktu, pikiran, dan perhatian yang telah diberikan kepada penulis.
Seluruh dosen dan staf departemen Ilmu Komputer atas segala bantuannya.
Teman-teman seperjuangan Bagus, Cepi, Holan, Erwin, dan Liesca atas bantuan
semangat, kebersamaan, dan dukungannya. Tetap semangat...... We can do this !!
Teman-teman di Wisma Galih, Khamam, Voltak ’Adi Sukma’, Ranggo, dan Giyanto
terima kasih atas bantuan dan dukungannya.
Toto Haryanto, S.Kom. terima kasih atas segala bantuan dan dukungan semangatnya.
Seluruh teman-teman Ilkomerz 38, 39, 40 dan 41 terima kasih atas segala bantuan dan
kebersamaannya.
Teman-teman Statsitik 38, May ’Hendra’, Asep, terima kasih atas semangat dan
kebersamaannya.
Para punggawa COP, Mas Hardi, Mba’ Yoen, Mba’ Nia, Hery, Novi, terima kasih atas
semangat dan dukungannya.
Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu.
Semoga penelitian ini dapat bermanfaat, amin.
Bogor, Mei 2008
Penulis
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Purworejo pada tanggal 24 Januari 1984 sebagai anak pertama dari
tiga bersaudara, putra dari pasangan Muhari dan Sri Hartuti.
Penulis menempuh pendidikan di SDN Kemiri Kidul lulus pada tahun 1995, SMP Negeri 1
Kemiri lulus tahun 1998, SMU Negeri 1 Kutoarjo lulus tahun 2001. Penulis diterima di Jurusan
Ilmu Komputer FMIPA IPB pada tahun 2001 melalui jalur UMPTN.
Pada bulan Februari-Mei 2005, penulis melaksanakan praktek lapang di SEAMEO
BIOTROP Bogor. Pada tahun 2006, penulis menjadi asisten dosen untuk mata kuliah Sistem
Informasi Manajemen Pangan di Magister Manajemen Ketahanan Pangan IPB.
Selain menjalani kewajiban sebagai mahasiswa, penulis juga pernah terlibat dalam
beberapa project pembuatan perangkat lunak dan website diantaranya adalah website BKSNTPontianak, software pembelajaran bioteknologi (BMPI), website STEI Hamfara Jogjakarta,
website ICSD Jakarta, website Jakarta Islamic Centre, website PSP3 IPB, dan website COP
(Centre for Orangutan Protection)
vii
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR GAMBAR .................................................................................................................... viii
DAFTAR LAMPIRAN................................................................................................................. viii
PENDAHULUAN.............................................................................................................................1
Latar Belakang .............................................................................................................................1
Tujuan...........................................................................................................................................1
Ruang Lingkup .............................................................................................................................1
Manfaat Penelitian........................................................................................................................1
TINJAUAN PUSTAKA....................................................................................................................1
Sistem Adaptif (Adaptive System) ................................................................................................1
Penggunaan Komputer dalam Pendidikan....................................................................................1
Computer Assisted Instruction (CAI) ...........................................................................................2
Standar Kompetensi Lintas Kurikulum ........................................................................................2
Feedback atau Umpan Balik ........................................................................................................2
Normalisasi...................................................................................................................................2
Logika Fuzzy ...............................................................................................................................2
Defuzzifikasi ................................................................................................................................3
METODE PENELITIAN..................................................................................................................3
1.
2.
3.
4.
5.
Tahap perencanaan .............................................................................................................3
Tahap Analisis ....................................................................................................................4
Tahap Desain ......................................................................................................................4
Tahap Implementasi............................................................................................................4
Tahap Pengujian .................................................................................................................4
HASIL DAN PEMBAHASAN.........................................................................................................4
1.
2.
Tahap Perencanaan .............................................................................................................4
Tahap Analisis ....................................................................................................................5
2.1
Analisis Kebutuhan.....................................................................................................5
2.2
Analisis Fungsi Perangkat Lunak ...............................................................................5
2.3
Akuisisi Pengetahuan..................................................................................................5
2.4
Analisis Sistem Inferensi Fuzzy ..................................................................................6
3.
Tahap Desain ......................................................................................................................6
3.1
Desain Basis Data .......................................................................................................6
3.2
Desain Sistem Fuzzy ...................................................................................................7
3.3.
Desain Proses..............................................................................................................9
3.4 Desain Tampilan..............................................................................................................11
4
Tahap Implementasi..........................................................................................................11
4.1
Implementasi desain basis data .................................................................................11
4.2
Implementasi desain sistem fuzzy .............................................................................12
4.3
Implementasi proses aliran sistem ............................................................................14
4.4
Implementasi desain tampilan...................................................................................15
5.
Tahap Pengujian ...............................................................................................................15
Kelebihan Sistem........................................................................................................................15
Kekurangan Sistem.....................................................................................................................16
KESIMPULAN DAN SARAN.......................................................................................................16
Kesimpulan.................................................................................................................................16
Saran...........................................................................................................................................16
DAFTAR PUSTAKA .....................................................................................................................16
viii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1 Tiga komponen proses belajar..........................................................................................2
Gambar 2 Contoh gugus keanggotaan fuzzy......................................................................................3
Gambar 3 Alur penyelesaian masalah dengan metode fuzzy .............................................................3
Gambar 4 Diagram black box testing ................................................................................................4
Gambar 5 Representasi kurva trapesium...........................................................................................8
Gambar 6 Daerah hasil komposisi ....................................................................................................9
Gambar 7 Daerah solusi fuzzy. ..........................................................................................................9
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Tabel keterhubungan TKAwalSoal, PersentaseKebenaran terhadap TKAkhirSoal ...19
Lampiran 2. Diagram ER dengan kamus data.................................................................................20
Lampiran 3. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy ..........................................................................22
Lampiran 4. Kaidah-kaidah yang digunakan untuk inferensi fuzzy.................................................25
Lampiran 5. Modul Pengajar...........................................................................................................26
Lampiran 6. Modul quiz (1) ...........................................................................................................27
Lampiran 7. Modul Pembelajaran ..................................................................................................28
Lampiran 8. Modul Pretest (3.1) ....................................................................................................29
Lampiran 9. Modul quiz adaptif (3.2) ............................................................................................30
Lampiran 10. Desain tampilan sistem .............................................................................................31
Lampiran 11. Form masukan ..........................................................................................................33
Lampiran 12. Implementasi secara fisik basis data yang digunakan pada sistem ...........................34
Lampiran 13. Tampilan halaman administrator ..............................................................................40
Lampiran 14. Contoh tampilan sistem ............................................................................................41
Lampiran 15. Halaman rekap hasil belajar siswa ............................................................................46
Lampiran 16. Konfigurasi toolbox fuzzy pada Matlab.....................................................................47
Lampiran 17. Hasil uji perbandingan nilai defuzzifikasi ................................................................50
Lampiran 18. Hasil pengujian sistem menggunakan metode black box pada modul admin ...........51
Lampiran 19. Hasil pengujian sistem menggunakan metode black box pada modul pengguna......54
1
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Dalam dunia pendidikan dan pengajaran,
komputer memiliki peranan yang sangat
penting karena dengan komputer dapat
dibuat sebuah aplikasi pengajaran tertentu
yang dapat
mempermudah pemahaman
siswa dalam menyerap materi/soal yang
disampaikan. Dengan sebuah aplikasi, siswa
dapat berinteraksi dengan aplikasi tersebut
dan dapat memantau perkembangan
belajarnya sendiri.
Sebuah aplikasi pembelajaran akan lebih
interaktif dan efektif apabila dapat
memberikan umpan balik kepada siswa
ketika
siswa
tersebut
berinteraksi
dengannya. Aplikasi juga akan memiliki
nilai lebih apabila mampu beradaptasi
terhadap kemampuan siswa, yaitu dapat
memberikan soal yang memang sesuai
dengan kemampuan siswa. Salah satu contoh
aplikasi yang demikian adalah modul quiz
berbasis HTML dan SGML yang
dikembangkan oleh Lucio C. Tinoco yang
diberi nama QUIZIT (Tinoco, 2004).
Aplikasi ini mampu beradaptasi dengan
kegiatan siswa, namun aplikasi tersebut
masih memiliki beberapa kekurangan, antara
lain: soal yang akan keluar berikutnya telah
ditentukan dalam skrip dan tidak
menggunakan
basis
data
sehingga
pembaharuan soal tidak dapat dilakukan.
Penelitian ini berusaha memperbaiki
aplikasi yang dikembangkan oleh Tinoco
dengan menambahkan fasilitas yang mampu
memperbaharui soal dan mengintegrasikan
metode fuzzy untuk menentukan tingkat
kesukaran soal. Sistem yang akan
dikembangkan berupa sebuah modul PHP
dengan MySQL sebagai basis data untuk
menyimpan seluruh data. Diharapkan
aplikasi ini mampu mengatasi berbagai
kelemahan pada sistem quiz yang sudah ada.
Aplikasi ini diberi nama adaptive quiz
system berbasis web.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan membuat sebuah
aplikasi quiz dinamis yang mampu
beradaptasi dengan kemampuan siswa dalam
menjawab soal.
Ruang Lingkup
Ruang lingkup
adalah:
pada
penelitian
ini
2
Soal yang dapat dibuat adalah soal
bertipe pilihan ganda dan essay jawaban
singkat.
Setiap bab pada masing-masing
kategori harus dimasukkan secara
berurutan dari bab awal hingga bab
paling akhir.
Manfaat Penelitian
Penelitian
ini
diharapkan
dapat
membantu pengajar dalam memberikan soal
yang bersifat dinamis. Di sisi lain siswa
dapat mengetahui tingkatan kemampuannya
dalam hal penguasaan materi yang
ditentukan dengan menyelesaikan soal yang
ada pada sistem.
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Adaptif (Adaptive System)
Sebuah sistem adaptif adalah sebuah
sistem di mana sistem dapat mengalami
perubahan pada berbagai aspek dikarenakan
respon dari interaksi pengguna dengan
sistem tersebut. (Browne et al.,1987).
Browne et al. (1987) mengidentifikasi empat
persyaratan pada suatu sistem adaptif.
Persyaratan dimaksud, yaitu: tujuan,
identifikasi karakteristik pengguna, alasan
tentang
karakteristik
tersebut,
dan
mekanisme antar muka yang fleksibel yang
mendukung
perubahan
antar
muka
penggunaan.
Suatu sistem adaptif dibangun berdasar
pada teori dasar interaksi manusia dan
komputer. Sebagai contoh, pada awalnya
pengguna sistem dapat dikategorikan
sebagai pemula, menengah, dan ahli.
Dikarenakan
adanya
suatu
interaksi
pengguna dengan sistem, maka perubahan
kondisi tersebut dapat berubah sesuai
dengan aturan yang berlaku pada sistem
adaptif (Browne et al.,1987)
Penggunaan Komputer dalam Pendidikan
Menurut Ysewijn (1992) terdapat tiga
bentuk proses belajar mengajar yaitu:
1 Secara tradisional (belajar tanpa
komputer) yang melibatkan komponen
guru dan siswa.
2 Dengan bantuan komputer (mixed
teaching) yang melibatkan semua
komponen (guru, siswa, dan komputer).
3 Dengan mesin (automated teaching)
yang melibatkan siswa dan komputer.
2
1
guru
2
4
siswa
3
komputer
Gambar 1 Tiga komponen proses belajar
mengajar
Gambar 1 menggambarkan hubungan
yang terjadi antara tiga komponen terkait
yang ada dalam proses pengajaran. Nomor 1
menggambarkan
pengajaran
secara
tradisional yaitu pengajaran tanpa bantuan
komputer.
Nomor 2 menggambarkan
penggunaan komputer untuk hal-hal di luar
pengajaran, misalnya pengelolaan sekolah.
Nomor 3 menggambarkan penggunaan
komputer untuk pengajaran tanpa guru di
mana siswa langsung belajar melalui
komputer.
Nomor 4 menggambarkan
pengajaran dengan bantuan komputer yang
melibatkan semua komponen yaitu guru,
siswa dan komputer (mixed teaching)
Computer Assisted Instruction (CAI)
CAI atau Computer Assisted Instruction
atau Computer Aided Instruction atau dalam
bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi
Pengajaran Berbantuan Komputer (PBK)
adalah sebuah aplikasi dari Computer Based
Training (CBT) yang melibatkan proses
interaktif antara pelajar dengan sebuah
sistem yang terkomputerisasi. Pada CAI,
komputer
digunakan
sebagai
mesin
pengajaran yang akan memberikan pelatihan
individual.(http://www.auditmypc.com/acro
nym/CAI.asp)
Standar Kompetensi Lintas Kurikulum
Standar kompetensi lintas kurikulum
merupakan kecakapan hidup dan belajar
sepanjang hayat yang dibakukan dan harus
dicapai oleh peserta didik melalui
pengalaman belajar (Depdiknas, 2004).
Standar kompetensi dalam sistem ini
digunakan untuk memberikan fasilitas
umpan balik akan hasil belajar siswa.
Feedback atau Umpan Balik
Definisi umpan balik adalah suatu pesan
atau informasi yang memberikan respon
kepada pelajar dalam situasi pembelajaran
atau suatu peristiwa yang memberikan
informasi kepada pelajar tentang kebenaran
atas jawabannya (Bationo, 1992). Umpan
balik yang dimaksud pada sistem ini adalah
informasi yang diberikan kepada siswa
ketika siswa melakukan pembelajaran, siswa
dapat mengetahui apakah jawaban siswa
benar, level yang dicapai, berapa waktu yang
diperlukan untuk menjawab sebuah soal dan
fasilitas bantuan sesuai dengan soal tersebut.
Normalisasi
Normalisasi adalah pemrosesan relasirelasi menjadi bentuk normal lebih tinggi
yang memiliki tingkat redundansi lebih
rendah. Terdapat beragam tingkat bentuk
normal yaitu bentuk normal pertama (1NF),
bentuk normal kedua (2NF), bentuk normal
ketiga (3NF), bentuk Boyce-Codd (BCNF),
bentuk normal keempat (4NF), bentuk
normal kelima (5NF). Pada penelitian ini
proses normalisasi dilakukan hingga bentuk
normal ketiga (3NF) karena bentuk normal
tahap ini telah memenuhi kriteria basis data
yang baik.
Menurut Connolly (1996), tahapan dalam
normalisasi adalah sebagai berikut:
a
b
c
Bentuk normal tahap pertama (1NF)
terpenuhi jika suatu relasi pada setiap
perpotongan pada tiap baris dan
kolom hanya terdiri dari sebuah nilai.
Bentuk normal tahap kedua (2NF)
terpenuhi jika: telah memenuhi 1NF
dan jika semua atribut yang tidak
termasuk dalam kunci primer
memiliki ketergantungan fungsional
pada kunci primer secara utuh.
Bentuk normal tahap ketiga (3NF)
terpenuhi jika: telah memenuhi 1NF
dan 2NF serta jika atribut bukan
kunci (non-key attribute) tidak
memiliki ketergantungan fungsional
terhadap atribut bukan kunci lainnya.
Seluruh atribut bukan kunci pada
suatu
relasi
hanya
memiliki
ketergantungan fungsional terhadap
kunci primer di relasi itu saja.
Logika Fuzzy
Teori
himpunan
logika
fuzzy
dikembangkan oleh Prof. Lofti Zadeh pada
tahun 1965. Ia berpendapat bahwa logika
benar dan salah dari logika boolean/
konvensional tidak dapat mengatasi masalah
gradasi yang berada pada dunia nyata..
Tidak seperti logika boolean, logika fuzzy
mempunyai nilai yang kontinu. Fuzzy
dinyatakan dalam derajat dari suatu
keanggotaan dan derajat dari kebenaran.
3
Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan
sebagian benar dan sebagian salah pada
waktu yang sama.
Contoh
himpunan
fuzzy
yang
merepresentasikan konsep bahwa soal
Biologi bisa sukar, sedang, dan mudah
seperti ditunjukkan pada Gambar 2
Mudah
Sedang
Susah
sukar
sedang
mudah
1
0
40
55
70
Gambar 2 Contoh gugus keanggotaan fuzzy
Menurut Marimin (2002), alur penyelesaian
masalah dengan metode fuzzy disajikan pada
Gambar 3.
keluaran fuzzy ke keluaran yang bernilai
tunggal (crisp). Defuzzifikasi merupakan
suatu proses yang mengkombinasikan
seluruh keluaran fuzzy menjadi sebuah hasil
spesifik yang dapat digunakan untuk
masing-masing keluaran sistem. Jadi
defuzzifikasi dapat dilakukan dengan
mengambil satu keluaran fuzzy terkuat /
derajat keanggotaan terbesar sebagai hasil.
Terdapat beberapa metode yang biasa
digunakan yaitu metode centroid dan
maximum. Pada metode centroid, nilai
tunggal variabel keluaran dihitung dengan
menemukan nilai variabel dari center of
gravity suatu fungsi keanggotaan untuk nilai
fuzzy. Sedangkan dalam metode maximum,
satu dari nilai-nilai variabel yang merupakan
nilai kepercayaan maksimum gugus fuzzy
dipilih sebagai nilai tunggal untuk variabel
keluaran.
METODE PENELITIAN
Metode
yang
digunakan
untuk
pengembangan sistem ini adalah metode
System Development Live Cycle (SDLC) di
mana metode ini adalah sebuah proses
evolusioner dalam mengembangkan sistem
berbasis komputer (Kendall et al., 1998).
Adaptive quiz system ini dikembangkan
dengan menerapkan 5 (lima) langkah dalam
SDLC, yaitu:
1 Tahap perencanaan
Pada tahap ini direncanakan aplikasi
yang akan dikembangkan yaitu adaptive
quiz system berbasis web. Aktivitas yang
dapat dilakukan pada tahap ini adalah
mengidentifikasi masalah dan menentukan
tujuan sistem.
1.1 Identifikasi masalah
Dengan semakin banyaknya penerapan
penggunaan
komputer
dalam
dunia
pendidikan maka diperlukan sebuah aplikasi
quiz yang dapat beradapatasi dengan
penggunanya. Sebagian besar aplikasi quiz
yang sudah ada pada saat ini hanya bersifat
statis dan tidak memiliki kemampuan untuk
beradaptasi dengan kemampuan pengguna
aplikasi tersebut.
Gambar 3 Alur penyelesaian masalah
dengan metode fuzzy
Defuzzifikasi
Menurut Marimin (2002), defuzzifikasi
merupakan suatu proses pengubahan
1.2 Menentukan tujuan sistem
Dengan melihat permasalahan di atas,
maka
adaptive
quiz
system
ini
dikembangkan. Diharapkan pengajar dapat
menggunakan aplikasi ini sebagai sarana
untuk memberikan latihan soal kepada
4
siswa, sementara pada sisi siswa dapat
mengetahui hingga batas mana kemampuan
pemahaman siswa akan materi yang
diberikan.
2. Tahap Analisis
Hal yang paling mendasar dalam
pengembangan
aplikasi
ini
adalah
bagaimana menentukan tingkat kesukaran
soal. Tingkat kesukaran soal dalam aplikasi
ini terbagi menjadi dua, yaitu tingkat
kesukaran awal soal dan tingkat kesukaran
akhir soal. Tingkat kesukaran awal soal
merupakan sebuah nilai yang menjadi
standar (nilai tetap) kesukaran untuk soal
tertentu, sementara tingkat kesukaran akhir
soal merupakan nilai yang akan selalu
berubah-ubah dikarenakan akan selalu
diperbarui seiring kemampuan siswa
mengerjakan quiz dengan benar. Selain
penentuan kesukaran soal, hal lain yang
perlu ditentukan adalah metode apa yang
sesuai untuk menentukan perubahan nilai
tingkat kesukaran soal.
3. Tahap Desain
Pada tahap ini dilakukan desain secara
teknis untuk mengembangkan aplikasi.
Tahap ini terdiri dari beberapa macam
desain yaitu desain basis data, desain sistem
fuzzy, desain proses, dan desain tampilan.
Tahap desain basis data merupakan
proses pembuatan struktur basis data yang
akan digunakan pada aplikasi adaptive quiz
system. Tahap desain sistem fuzzy adalah
menentukan
parameter
fuzzy
dan
memodelkan fungsi keanggotaan yang
sesuai dengan kebutuhan. Desain proses
adalah menentukan proses aliran data yang
terjadi ketika aplikasi berjalan. Tahap desain
tampilan adalah tahap pembuatan tampilan
berupa halaman web yang menarik dan
mudah dimengerti oleh pengguna.
4. Tahap Implementasi
Pada tahap ini dilakukan seluruh kegiatan
dalam mengembangkan aplikasi ini, yaitu
memproses seluruh tahap desain hingga
menjadi sebuah aplikasi yang baru.
5. Tahap Pengujian
Pada tahap ini, dilakukan pengujian yang
berfungsi untuk mengetahui seberapa jauh
aplikasi dapat digunakan oleh pengguna.
Pengujian akan dilakukan dengan metode
black box testing di mana pengujian terfokus
pada keluaran yang dihasilkan oleh eksekusi
masukan (Williams, 2004). Diagram black
box testing ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Diagram black box testing
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan metode penelitian yang
telah diterapkan maka telah dihasilkan
sebuah aplikasi adaptive quiz system
berbasis
web.
Adapun
tahapan
pengembangan aplikasi ini adalah sebagai
berikut:
1. Tahap Perencanaan
Sebuah aplikasi pembelajaran berbasis
web telah banyak dikembangkan, baik itu
quiz adaptive seperti QUIZIT ataupun
modul quiz lainnya seperti PHPQuest yang
dikembangkan oleh Max Kaplan yang dapat
diunduh di http://www.dynamicdeeds.com,
PHPTest yang dikembangkan oleh Brandon
Tallent
yang
dapat
diunduh
di
http://www.resynthesize.com/code/phptest.p
hp atau modul quiz pada MOODLE. Dari
sekian banyak modul quiz yang ada, penulis
menitik beratkan penelitian pada aplikasi
quiz adaptive.
QUIZIT merupakan sebuah modul quiz
adaptive. Pada aplikasi ini, masih memiliki
berbagai kekurangan seperti tidak adanya
fasilitas untuk memperbarui soal, tidak
adanya fasilitas basis data, serta soal yang
akan diberikan selanjutnya telah ditentukan
di dalam kode programnya. Dengan melihat
berbagai kekurangan yang ada tersebut,
maka dikembangkan aplikasi adaptive quiz
system.
Adapun tujuan pengembangan aplikasi
ini adalah untuk:
•
•
•
•
Membantu pengajar dalam menyusun
materi/soal.
Sebagai bahan belajar untuk siswa
setelah materi/soal diberikan oleh
pengajar.
Menilai kemampuan siswa dalam
memahami soal berdasarkan tingkat
kesukaran yang diberikan.
Siswa memperoleh soal yang benarbenar
sesuai
dengan
tingkat
kemampuannya, karena aplikasi mampu
5
•
menentukan
soal
selanjutnya
berdasarkan soal yang telah dijawab
sebelumnya.
Memberikan umpan balik berdasarkan
hasil pembelajaran siswa.
2. Tahap Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis
terhadap beberapa aplikasi quiz yaitu
QUIZIT, PHPQuest, PHPTest dan modul
quiz pada MOODLE. Analisis untuk aplikasi
quiz non adaptive (PHPQuest, PHPTest dan
modul quiz pada MOODLE) dilakukan
untuk mengetahui proses masukan dan
keluaran serta hubungan timbal balik antara
pengguna dengan aplikasi. Hal ini dilakukan
sebagai dasar pengembangan untuk modul
quiz. Sedangkan analisis untuk aplikasi quiz
adaptive (QUIZIT) adalah untuk mengetahui
bagaimana proses adaptasi terhadap
penggunanya.
Dari analisis yang dilakukan, diketahui
bahwa penentuan level adaptasi terhadap
kemampuan penggunanya yaitu dalam hal
menjawab soal adalah dengan memberikan
tingkat kesukaran untuk tiap soal. Tingkat
kesukaran soal telah ditentukan sebelumnya
dan
terintegrasi
dalam
skrip
pemrogramannya
sehingga
tingkat
kesukaran soal tidak dapat berubah seiring
dengan jawaban pengguna. Sementara itu
soal selanjutnya yang akan diberikan jika
pengguna menjawab benar/salah juga telah
ditentukan dalam skrip pemrogramannya.
Selain itu, aplikasi juga tidak memberikan
fasilitas administrasi yang digunakan untuk
melakukan proses pembaharuan pada soal.
2.1 Analisis Kebutuhan
Menindaklanjuti permasalahan yang
ditemukan pada saat identifikasi, maka hasil
yang diperoleh pada tahap ini adalah :
•
Tingkat kesukaran awal soal diperoleh
dengan mengujikan soal yang akan
digunakan kepada beberapa siswa
SMU. Rumus untuk menentukan tingkat
kesukaran soal sebagai berikut:
TK = JB/n
di mana:
TK =
JB
=
n
=
Tingkat
kesukaran
soal
Banyaknya
siswa
yang
menjawab
benar
Banyaknya siswa
Jadi semakin mendekati nilai 1 (satu)
maka soal dinyatakan semakin mudah,
sebaliknya jika mendekati nilai 0 (nol)
maka soal dinyatakan semakin sukar
(Zulaiha, 2007). TK pada aplikasi ini
akan menggunakan skala 0-100.
Perlu dibuat halaman administrasi untuk
fasilitas insert/update dan delete untuk
soal dan kategori soal.
Untuk menentukan perubahan nilai
tingkat kesukaran soal akan digunakan
metode fuzzy. Tingkat kesukaran soal
yang
dimaksud
adalah
tingkat
kesukaran akhir soal.
•
•
2.2 Analisis Fungsi Perangkat Lunak
Berdasarkan hasil analisis dari beberapa
modul quiz yang ada maka dapat
disimpulkan beberapa fungsi yang umum
digunakan untuk mengembangkan sebuah
modul quiz. Adapun fungsi-fungsi yang
terdapat pada aplikasi adaptive quiz system
ini adalah sebagai berikut:
•
•
•
•
Menyediakan fasilitas pendaftaran
bagi pengguna.
Menyediakan
fasilitas
insert/update/delete
data
yang
berhubungan dengan manajemen soal
yaitu soal pilihan ganda atau essay
jawaban singkat, kategori/bab soal,
waktu pengerjaan, soal harus
dikerjakan, kategori soal, nilai benar,
dan nilai salah.
Menyediakan fasilitas penilaian yang
memberikan umpan balik kepada
pengguna tentang hasil belajarnya.
Menyediakan
fasilitas
insert
/update/delete parameter fuzzy.
2.3 Akuisisi Pengetahuan
Pada aplikasi ini, nilai tingkat kesukaran
akhir soal akan selalu diperbaharui seiring
aktivitas pengguna berinteraksi dengan
sistem. Metode fuzzy akan digunakan pada
aplikasi ini untuk menentukan tingkat
kesukaran akhir soal. Tingkat kesukaran
akhir soal akan dipengaruhi oleh tingkat
kesukaran awal soal dan persentase
kebenaran. Variabel tingkat kesukaran awal
soal dan tingkat kesukaran akhir soal dapat
dikategorikan menjadi tiga yaitu sukar,
sedang, dan mudah. Untuk variabel
persentase kebenaran dikategorikan menjadi
tiga yaitu sedikit, sedang, dan banyak.
Pengumpulan data tentang kriteria ketika
tingkat kesukaran soal dikategorikan sebagai
sukar, sedang, dan mudah maupun kriteria
6
persentase kebenaran dikategorikan sebagai
sedikit, sedang, dan banyak dilakukan
dengan proses akuisisi pengetahuan terhadap
pakar. Pakar, dalam hal ini dipilih dari latar
belakang
pendidikan
yang
berbeda,
pengalaman yang berbeda, namun kompeten
dalam bidang Biologi. Proses akuisisi
pengetahuan
dilakukan
dengan
cara
mengumpulkan informasi yang dibutuhkan.
Informasi tersebut berasal dari literatur, arsip
hasil pembelajaran siswa terhadap mata
pelajaran Biologi yang relevan, serta
keahlian pakarnya itu sendiri.
Proses
akuisisi
dimulai
dengan
mengumpulkan materi soal Biologi khusus
untuk bab bioteknologi, standar kompetensi
untuk mata pelajaran Biologi sesuai dengan
kurikulum yang berlaku serta arsip hasil
pembelajaran siswa untuk materi Biologi.
Tahap selanjutnya adalah melakukan
wawancara dengan pakar untuk bertukar
pengetahuan dan pengalaman. Wawancara
dilakukan dengan memberikan gambaran
yang jelas tentang aplikasi adaptive quiz
system, sehingga pakar dapat memahami
garis besar sistem. Tahap wawancara dengan
pakar dilakukan beberapa kali sehingga ada
titik temu antara pewawancara dengan
pakar. Setelah dilakukan beberapa kali
pertemuan, diperoleh rentang nilai ketika
soal itu dianggap sukar, sedang atau mudah.
Dari hasil wawancara dengan pakar,
diperoleh rentang nilai tingkat kesukaran
sebagai berikut:
TK < =30 Æsoal sukar
20
(STUDI KASUS: MATA PELAJARAN BIOLOGI SMU)
Oleh :
ZANUAR DIDIK BINTORO
G64101065
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2008
RINGKASAN
ZANUAR DIDIK BINTORO. Adaptive Quiz System Berbasis Web(Studi Kasus: Mata Pelajaran
Biologi SMU). Dibimbing oleh MEUTHIA RACHMANIAH dan WISNU ANANTA KUSUMA.
Penggunaan perangkat komputer dalam metode pembelajaran dapat meningkatkan pemahaman
siswa dalam mempelajari materi. Salah satu sistem yang dikembangkan adalah modul quiz
berbasis komputer. Adaptive quiz ini dikembangkan sebagai salah satu alternatif media
pembelajaran bagi siswa SMU. Aplikasi ini akan memberikan latihan soal Biologi SMU dengan
tingkat kesulitan tertentu yang disesuaikan dengan hasil pembelajaran siswa, yaitu soal akan
bertambah sukar jika jawaban sebelumnya benar dan soal akan bertambah mudah jika jawaban
sebelumnya salah. Aplikasi ini juga memberikan umpan balik yang sesuai dengan hasil pekerjaan
siswa.
Hasil dari penelitian ini adalah suatu aplikasi quiz berbasis web yang memadukan logika fuzzy
untuk menentukan tingkatan kesukaran soal Biologi. Penalaran fuzzy yang digunakan adalah
metode penalaran Mamdani dengan proses defuzzifikasi centroid. Parameter fuzzy yang digunakan
adalah tingkat kesukaran awal soal, tingkat kesukaran akhir soal dan persentase kebenaran.
Rentang nilai dalam penentuan fungsi keanggotaan fuzzy ditentukan berdasarkan hasil wawancara
dengan pengajar Biologi sebagai pakar. Dalam proses pembelajaran, tingkat kesukaran soal akan
terus berubah ketika siswa telah berinteraksi dengan sistem. Parameter yang mempengaruhi
perubahan tingkat kesukaran soal adalah persentase kebenaran siswa dalam menjawab soal dan
tingkat kesukaran awal soal. Hasil penghitungan nilai keluaran fuzzy pada aplikasi ini telah diuji
dengan membandingkan hasil keluaran dari perangkat lunak Matlab. Hasil pengujian menunjukkan
bahwa hasil penghitungan fuzzy pada aplikasi ini telah sesuai dengan hasil penghitungan keluaran
fuzzy pada Matlab.
Kata Kunci : Adaptive Quiz, Mamdani, metode centroid, Biologi
ADAPTIVE QUIZ SYSTEM BERBASIS WEB
(STUDI KASUS MATA PELAJARAN BIOLOGI SMU)
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer
pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Oleh :
ZANUAR DIDIK BINTORO
G64101065
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2008
Judul Skripsi
Nama
NRP
: Adaptive Quiz System Berbasis Web (Studi Kasus: Mata Pelajaran Biologi SMU)
: Zanuar Didik Bintoro
: G64101065
Menyetujui,
Pembimbing I
Pembimbing II
Ir. Meuthia Rachmaniah, M.Sc.
NIP 131 414 854
Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT.
NIP 132 312 485
Mengetahui,
Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. drh. Hasim, DEA.
NIP 131 578 806
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Alhamdulillahirobbil’alamin,
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan hidayahnya
telah memberikan kekuatan dan kelancaran kepada penulis selama menyelesaikan studi hingga
tersusunnya skripsi ini.
Penelitian Tugas Akhir yang berjudul Adaptive Quiz System Berbasis Web (Studi Kasus:
Mata Pelajaran Biologi SMU) ini, merupakan syarat penulis untuk menyelesaikan studi di
Departemen Ilmu Komputer IPB.
Penyelesaian tulisan ini tidak terlepas dari keterlibatan berbagai pihak yang turut andil demi
kelancaran penelitian ini. Sebagai penghargaan terhadap pihak-pihak yang telah berjasa tersebut,
penulis menyampaikan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Kedua orangtua serta kedua adik penulis, Iwan dan Ginanjar yang telah memberikan
semangat, do’a, dan dukungan demi kelancaran penulis dalam menyelesaikan tugas
akhir ini.
Ir. Meuthia Rachmaniah, M.Sc. dan Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT. selaku
pembimbing skripsi, serta Panji Wasmana, S.Kom, M.Si. selaku penguji. Terima kasih
atas bimbingan, waktu, pikiran, dan perhatian yang telah diberikan kepada penulis.
Seluruh dosen dan staf departemen Ilmu Komputer atas segala bantuannya.
Teman-teman seperjuangan Bagus, Cepi, Holan, Erwin, dan Liesca atas bantuan
semangat, kebersamaan, dan dukungannya. Tetap semangat...... We can do this !!
Teman-teman di Wisma Galih, Khamam, Voltak ’Adi Sukma’, Ranggo, dan Giyanto
terima kasih atas bantuan dan dukungannya.
Toto Haryanto, S.Kom. terima kasih atas segala bantuan dan dukungan semangatnya.
Seluruh teman-teman Ilkomerz 38, 39, 40 dan 41 terima kasih atas segala bantuan dan
kebersamaannya.
Teman-teman Statsitik 38, May ’Hendra’, Asep, terima kasih atas semangat dan
kebersamaannya.
Para punggawa COP, Mas Hardi, Mba’ Yoen, Mba’ Nia, Hery, Novi, terima kasih atas
semangat dan dukungannya.
Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu.
Semoga penelitian ini dapat bermanfaat, amin.
Bogor, Mei 2008
Penulis
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Purworejo pada tanggal 24 Januari 1984 sebagai anak pertama dari
tiga bersaudara, putra dari pasangan Muhari dan Sri Hartuti.
Penulis menempuh pendidikan di SDN Kemiri Kidul lulus pada tahun 1995, SMP Negeri 1
Kemiri lulus tahun 1998, SMU Negeri 1 Kutoarjo lulus tahun 2001. Penulis diterima di Jurusan
Ilmu Komputer FMIPA IPB pada tahun 2001 melalui jalur UMPTN.
Pada bulan Februari-Mei 2005, penulis melaksanakan praktek lapang di SEAMEO
BIOTROP Bogor. Pada tahun 2006, penulis menjadi asisten dosen untuk mata kuliah Sistem
Informasi Manajemen Pangan di Magister Manajemen Ketahanan Pangan IPB.
Selain menjalani kewajiban sebagai mahasiswa, penulis juga pernah terlibat dalam
beberapa project pembuatan perangkat lunak dan website diantaranya adalah website BKSNTPontianak, software pembelajaran bioteknologi (BMPI), website STEI Hamfara Jogjakarta,
website ICSD Jakarta, website Jakarta Islamic Centre, website PSP3 IPB, dan website COP
(Centre for Orangutan Protection)
vii
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR GAMBAR .................................................................................................................... viii
DAFTAR LAMPIRAN................................................................................................................. viii
PENDAHULUAN.............................................................................................................................1
Latar Belakang .............................................................................................................................1
Tujuan...........................................................................................................................................1
Ruang Lingkup .............................................................................................................................1
Manfaat Penelitian........................................................................................................................1
TINJAUAN PUSTAKA....................................................................................................................1
Sistem Adaptif (Adaptive System) ................................................................................................1
Penggunaan Komputer dalam Pendidikan....................................................................................1
Computer Assisted Instruction (CAI) ...........................................................................................2
Standar Kompetensi Lintas Kurikulum ........................................................................................2
Feedback atau Umpan Balik ........................................................................................................2
Normalisasi...................................................................................................................................2
Logika Fuzzy ...............................................................................................................................2
Defuzzifikasi ................................................................................................................................3
METODE PENELITIAN..................................................................................................................3
1.
2.
3.
4.
5.
Tahap perencanaan .............................................................................................................3
Tahap Analisis ....................................................................................................................4
Tahap Desain ......................................................................................................................4
Tahap Implementasi............................................................................................................4
Tahap Pengujian .................................................................................................................4
HASIL DAN PEMBAHASAN.........................................................................................................4
1.
2.
Tahap Perencanaan .............................................................................................................4
Tahap Analisis ....................................................................................................................5
2.1
Analisis Kebutuhan.....................................................................................................5
2.2
Analisis Fungsi Perangkat Lunak ...............................................................................5
2.3
Akuisisi Pengetahuan..................................................................................................5
2.4
Analisis Sistem Inferensi Fuzzy ..................................................................................6
3.
Tahap Desain ......................................................................................................................6
3.1
Desain Basis Data .......................................................................................................6
3.2
Desain Sistem Fuzzy ...................................................................................................7
3.3.
Desain Proses..............................................................................................................9
3.4 Desain Tampilan..............................................................................................................11
4
Tahap Implementasi..........................................................................................................11
4.1
Implementasi desain basis data .................................................................................11
4.2
Implementasi desain sistem fuzzy .............................................................................12
4.3
Implementasi proses aliran sistem ............................................................................14
4.4
Implementasi desain tampilan...................................................................................15
5.
Tahap Pengujian ...............................................................................................................15
Kelebihan Sistem........................................................................................................................15
Kekurangan Sistem.....................................................................................................................16
KESIMPULAN DAN SARAN.......................................................................................................16
Kesimpulan.................................................................................................................................16
Saran...........................................................................................................................................16
DAFTAR PUSTAKA .....................................................................................................................16
viii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1 Tiga komponen proses belajar..........................................................................................2
Gambar 2 Contoh gugus keanggotaan fuzzy......................................................................................3
Gambar 3 Alur penyelesaian masalah dengan metode fuzzy .............................................................3
Gambar 4 Diagram black box testing ................................................................................................4
Gambar 5 Representasi kurva trapesium...........................................................................................8
Gambar 6 Daerah hasil komposisi ....................................................................................................9
Gambar 7 Daerah solusi fuzzy. ..........................................................................................................9
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Tabel keterhubungan TKAwalSoal, PersentaseKebenaran terhadap TKAkhirSoal ...19
Lampiran 2. Diagram ER dengan kamus data.................................................................................20
Lampiran 3. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy ..........................................................................22
Lampiran 4. Kaidah-kaidah yang digunakan untuk inferensi fuzzy.................................................25
Lampiran 5. Modul Pengajar...........................................................................................................26
Lampiran 6. Modul quiz (1) ...........................................................................................................27
Lampiran 7. Modul Pembelajaran ..................................................................................................28
Lampiran 8. Modul Pretest (3.1) ....................................................................................................29
Lampiran 9. Modul quiz adaptif (3.2) ............................................................................................30
Lampiran 10. Desain tampilan sistem .............................................................................................31
Lampiran 11. Form masukan ..........................................................................................................33
Lampiran 12. Implementasi secara fisik basis data yang digunakan pada sistem ...........................34
Lampiran 13. Tampilan halaman administrator ..............................................................................40
Lampiran 14. Contoh tampilan sistem ............................................................................................41
Lampiran 15. Halaman rekap hasil belajar siswa ............................................................................46
Lampiran 16. Konfigurasi toolbox fuzzy pada Matlab.....................................................................47
Lampiran 17. Hasil uji perbandingan nilai defuzzifikasi ................................................................50
Lampiran 18. Hasil pengujian sistem menggunakan metode black box pada modul admin ...........51
Lampiran 19. Hasil pengujian sistem menggunakan metode black box pada modul pengguna......54
1
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Dalam dunia pendidikan dan pengajaran,
komputer memiliki peranan yang sangat
penting karena dengan komputer dapat
dibuat sebuah aplikasi pengajaran tertentu
yang dapat
mempermudah pemahaman
siswa dalam menyerap materi/soal yang
disampaikan. Dengan sebuah aplikasi, siswa
dapat berinteraksi dengan aplikasi tersebut
dan dapat memantau perkembangan
belajarnya sendiri.
Sebuah aplikasi pembelajaran akan lebih
interaktif dan efektif apabila dapat
memberikan umpan balik kepada siswa
ketika
siswa
tersebut
berinteraksi
dengannya. Aplikasi juga akan memiliki
nilai lebih apabila mampu beradaptasi
terhadap kemampuan siswa, yaitu dapat
memberikan soal yang memang sesuai
dengan kemampuan siswa. Salah satu contoh
aplikasi yang demikian adalah modul quiz
berbasis HTML dan SGML yang
dikembangkan oleh Lucio C. Tinoco yang
diberi nama QUIZIT (Tinoco, 2004).
Aplikasi ini mampu beradaptasi dengan
kegiatan siswa, namun aplikasi tersebut
masih memiliki beberapa kekurangan, antara
lain: soal yang akan keluar berikutnya telah
ditentukan dalam skrip dan tidak
menggunakan
basis
data
sehingga
pembaharuan soal tidak dapat dilakukan.
Penelitian ini berusaha memperbaiki
aplikasi yang dikembangkan oleh Tinoco
dengan menambahkan fasilitas yang mampu
memperbaharui soal dan mengintegrasikan
metode fuzzy untuk menentukan tingkat
kesukaran soal. Sistem yang akan
dikembangkan berupa sebuah modul PHP
dengan MySQL sebagai basis data untuk
menyimpan seluruh data. Diharapkan
aplikasi ini mampu mengatasi berbagai
kelemahan pada sistem quiz yang sudah ada.
Aplikasi ini diberi nama adaptive quiz
system berbasis web.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan membuat sebuah
aplikasi quiz dinamis yang mampu
beradaptasi dengan kemampuan siswa dalam
menjawab soal.
Ruang Lingkup
Ruang lingkup
adalah:
pada
penelitian
ini
2
Soal yang dapat dibuat adalah soal
bertipe pilihan ganda dan essay jawaban
singkat.
Setiap bab pada masing-masing
kategori harus dimasukkan secara
berurutan dari bab awal hingga bab
paling akhir.
Manfaat Penelitian
Penelitian
ini
diharapkan
dapat
membantu pengajar dalam memberikan soal
yang bersifat dinamis. Di sisi lain siswa
dapat mengetahui tingkatan kemampuannya
dalam hal penguasaan materi yang
ditentukan dengan menyelesaikan soal yang
ada pada sistem.
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Adaptif (Adaptive System)
Sebuah sistem adaptif adalah sebuah
sistem di mana sistem dapat mengalami
perubahan pada berbagai aspek dikarenakan
respon dari interaksi pengguna dengan
sistem tersebut. (Browne et al.,1987).
Browne et al. (1987) mengidentifikasi empat
persyaratan pada suatu sistem adaptif.
Persyaratan dimaksud, yaitu: tujuan,
identifikasi karakteristik pengguna, alasan
tentang
karakteristik
tersebut,
dan
mekanisme antar muka yang fleksibel yang
mendukung
perubahan
antar
muka
penggunaan.
Suatu sistem adaptif dibangun berdasar
pada teori dasar interaksi manusia dan
komputer. Sebagai contoh, pada awalnya
pengguna sistem dapat dikategorikan
sebagai pemula, menengah, dan ahli.
Dikarenakan
adanya
suatu
interaksi
pengguna dengan sistem, maka perubahan
kondisi tersebut dapat berubah sesuai
dengan aturan yang berlaku pada sistem
adaptif (Browne et al.,1987)
Penggunaan Komputer dalam Pendidikan
Menurut Ysewijn (1992) terdapat tiga
bentuk proses belajar mengajar yaitu:
1 Secara tradisional (belajar tanpa
komputer) yang melibatkan komponen
guru dan siswa.
2 Dengan bantuan komputer (mixed
teaching) yang melibatkan semua
komponen (guru, siswa, dan komputer).
3 Dengan mesin (automated teaching)
yang melibatkan siswa dan komputer.
2
1
guru
2
4
siswa
3
komputer
Gambar 1 Tiga komponen proses belajar
mengajar
Gambar 1 menggambarkan hubungan
yang terjadi antara tiga komponen terkait
yang ada dalam proses pengajaran. Nomor 1
menggambarkan
pengajaran
secara
tradisional yaitu pengajaran tanpa bantuan
komputer.
Nomor 2 menggambarkan
penggunaan komputer untuk hal-hal di luar
pengajaran, misalnya pengelolaan sekolah.
Nomor 3 menggambarkan penggunaan
komputer untuk pengajaran tanpa guru di
mana siswa langsung belajar melalui
komputer.
Nomor 4 menggambarkan
pengajaran dengan bantuan komputer yang
melibatkan semua komponen yaitu guru,
siswa dan komputer (mixed teaching)
Computer Assisted Instruction (CAI)
CAI atau Computer Assisted Instruction
atau Computer Aided Instruction atau dalam
bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi
Pengajaran Berbantuan Komputer (PBK)
adalah sebuah aplikasi dari Computer Based
Training (CBT) yang melibatkan proses
interaktif antara pelajar dengan sebuah
sistem yang terkomputerisasi. Pada CAI,
komputer
digunakan
sebagai
mesin
pengajaran yang akan memberikan pelatihan
individual.(http://www.auditmypc.com/acro
nym/CAI.asp)
Standar Kompetensi Lintas Kurikulum
Standar kompetensi lintas kurikulum
merupakan kecakapan hidup dan belajar
sepanjang hayat yang dibakukan dan harus
dicapai oleh peserta didik melalui
pengalaman belajar (Depdiknas, 2004).
Standar kompetensi dalam sistem ini
digunakan untuk memberikan fasilitas
umpan balik akan hasil belajar siswa.
Feedback atau Umpan Balik
Definisi umpan balik adalah suatu pesan
atau informasi yang memberikan respon
kepada pelajar dalam situasi pembelajaran
atau suatu peristiwa yang memberikan
informasi kepada pelajar tentang kebenaran
atas jawabannya (Bationo, 1992). Umpan
balik yang dimaksud pada sistem ini adalah
informasi yang diberikan kepada siswa
ketika siswa melakukan pembelajaran, siswa
dapat mengetahui apakah jawaban siswa
benar, level yang dicapai, berapa waktu yang
diperlukan untuk menjawab sebuah soal dan
fasilitas bantuan sesuai dengan soal tersebut.
Normalisasi
Normalisasi adalah pemrosesan relasirelasi menjadi bentuk normal lebih tinggi
yang memiliki tingkat redundansi lebih
rendah. Terdapat beragam tingkat bentuk
normal yaitu bentuk normal pertama (1NF),
bentuk normal kedua (2NF), bentuk normal
ketiga (3NF), bentuk Boyce-Codd (BCNF),
bentuk normal keempat (4NF), bentuk
normal kelima (5NF). Pada penelitian ini
proses normalisasi dilakukan hingga bentuk
normal ketiga (3NF) karena bentuk normal
tahap ini telah memenuhi kriteria basis data
yang baik.
Menurut Connolly (1996), tahapan dalam
normalisasi adalah sebagai berikut:
a
b
c
Bentuk normal tahap pertama (1NF)
terpenuhi jika suatu relasi pada setiap
perpotongan pada tiap baris dan
kolom hanya terdiri dari sebuah nilai.
Bentuk normal tahap kedua (2NF)
terpenuhi jika: telah memenuhi 1NF
dan jika semua atribut yang tidak
termasuk dalam kunci primer
memiliki ketergantungan fungsional
pada kunci primer secara utuh.
Bentuk normal tahap ketiga (3NF)
terpenuhi jika: telah memenuhi 1NF
dan 2NF serta jika atribut bukan
kunci (non-key attribute) tidak
memiliki ketergantungan fungsional
terhadap atribut bukan kunci lainnya.
Seluruh atribut bukan kunci pada
suatu
relasi
hanya
memiliki
ketergantungan fungsional terhadap
kunci primer di relasi itu saja.
Logika Fuzzy
Teori
himpunan
logika
fuzzy
dikembangkan oleh Prof. Lofti Zadeh pada
tahun 1965. Ia berpendapat bahwa logika
benar dan salah dari logika boolean/
konvensional tidak dapat mengatasi masalah
gradasi yang berada pada dunia nyata..
Tidak seperti logika boolean, logika fuzzy
mempunyai nilai yang kontinu. Fuzzy
dinyatakan dalam derajat dari suatu
keanggotaan dan derajat dari kebenaran.
3
Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan
sebagian benar dan sebagian salah pada
waktu yang sama.
Contoh
himpunan
fuzzy
yang
merepresentasikan konsep bahwa soal
Biologi bisa sukar, sedang, dan mudah
seperti ditunjukkan pada Gambar 2
Mudah
Sedang
Susah
sukar
sedang
mudah
1
0
40
55
70
Gambar 2 Contoh gugus keanggotaan fuzzy
Menurut Marimin (2002), alur penyelesaian
masalah dengan metode fuzzy disajikan pada
Gambar 3.
keluaran fuzzy ke keluaran yang bernilai
tunggal (crisp). Defuzzifikasi merupakan
suatu proses yang mengkombinasikan
seluruh keluaran fuzzy menjadi sebuah hasil
spesifik yang dapat digunakan untuk
masing-masing keluaran sistem. Jadi
defuzzifikasi dapat dilakukan dengan
mengambil satu keluaran fuzzy terkuat /
derajat keanggotaan terbesar sebagai hasil.
Terdapat beberapa metode yang biasa
digunakan yaitu metode centroid dan
maximum. Pada metode centroid, nilai
tunggal variabel keluaran dihitung dengan
menemukan nilai variabel dari center of
gravity suatu fungsi keanggotaan untuk nilai
fuzzy. Sedangkan dalam metode maximum,
satu dari nilai-nilai variabel yang merupakan
nilai kepercayaan maksimum gugus fuzzy
dipilih sebagai nilai tunggal untuk variabel
keluaran.
METODE PENELITIAN
Metode
yang
digunakan
untuk
pengembangan sistem ini adalah metode
System Development Live Cycle (SDLC) di
mana metode ini adalah sebuah proses
evolusioner dalam mengembangkan sistem
berbasis komputer (Kendall et al., 1998).
Adaptive quiz system ini dikembangkan
dengan menerapkan 5 (lima) langkah dalam
SDLC, yaitu:
1 Tahap perencanaan
Pada tahap ini direncanakan aplikasi
yang akan dikembangkan yaitu adaptive
quiz system berbasis web. Aktivitas yang
dapat dilakukan pada tahap ini adalah
mengidentifikasi masalah dan menentukan
tujuan sistem.
1.1 Identifikasi masalah
Dengan semakin banyaknya penerapan
penggunaan
komputer
dalam
dunia
pendidikan maka diperlukan sebuah aplikasi
quiz yang dapat beradapatasi dengan
penggunanya. Sebagian besar aplikasi quiz
yang sudah ada pada saat ini hanya bersifat
statis dan tidak memiliki kemampuan untuk
beradaptasi dengan kemampuan pengguna
aplikasi tersebut.
Gambar 3 Alur penyelesaian masalah
dengan metode fuzzy
Defuzzifikasi
Menurut Marimin (2002), defuzzifikasi
merupakan suatu proses pengubahan
1.2 Menentukan tujuan sistem
Dengan melihat permasalahan di atas,
maka
adaptive
quiz
system
ini
dikembangkan. Diharapkan pengajar dapat
menggunakan aplikasi ini sebagai sarana
untuk memberikan latihan soal kepada
4
siswa, sementara pada sisi siswa dapat
mengetahui hingga batas mana kemampuan
pemahaman siswa akan materi yang
diberikan.
2. Tahap Analisis
Hal yang paling mendasar dalam
pengembangan
aplikasi
ini
adalah
bagaimana menentukan tingkat kesukaran
soal. Tingkat kesukaran soal dalam aplikasi
ini terbagi menjadi dua, yaitu tingkat
kesukaran awal soal dan tingkat kesukaran
akhir soal. Tingkat kesukaran awal soal
merupakan sebuah nilai yang menjadi
standar (nilai tetap) kesukaran untuk soal
tertentu, sementara tingkat kesukaran akhir
soal merupakan nilai yang akan selalu
berubah-ubah dikarenakan akan selalu
diperbarui seiring kemampuan siswa
mengerjakan quiz dengan benar. Selain
penentuan kesukaran soal, hal lain yang
perlu ditentukan adalah metode apa yang
sesuai untuk menentukan perubahan nilai
tingkat kesukaran soal.
3. Tahap Desain
Pada tahap ini dilakukan desain secara
teknis untuk mengembangkan aplikasi.
Tahap ini terdiri dari beberapa macam
desain yaitu desain basis data, desain sistem
fuzzy, desain proses, dan desain tampilan.
Tahap desain basis data merupakan
proses pembuatan struktur basis data yang
akan digunakan pada aplikasi adaptive quiz
system. Tahap desain sistem fuzzy adalah
menentukan
parameter
fuzzy
dan
memodelkan fungsi keanggotaan yang
sesuai dengan kebutuhan. Desain proses
adalah menentukan proses aliran data yang
terjadi ketika aplikasi berjalan. Tahap desain
tampilan adalah tahap pembuatan tampilan
berupa halaman web yang menarik dan
mudah dimengerti oleh pengguna.
4. Tahap Implementasi
Pada tahap ini dilakukan seluruh kegiatan
dalam mengembangkan aplikasi ini, yaitu
memproses seluruh tahap desain hingga
menjadi sebuah aplikasi yang baru.
5. Tahap Pengujian
Pada tahap ini, dilakukan pengujian yang
berfungsi untuk mengetahui seberapa jauh
aplikasi dapat digunakan oleh pengguna.
Pengujian akan dilakukan dengan metode
black box testing di mana pengujian terfokus
pada keluaran yang dihasilkan oleh eksekusi
masukan (Williams, 2004). Diagram black
box testing ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Diagram black box testing
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan metode penelitian yang
telah diterapkan maka telah dihasilkan
sebuah aplikasi adaptive quiz system
berbasis
web.
Adapun
tahapan
pengembangan aplikasi ini adalah sebagai
berikut:
1. Tahap Perencanaan
Sebuah aplikasi pembelajaran berbasis
web telah banyak dikembangkan, baik itu
quiz adaptive seperti QUIZIT ataupun
modul quiz lainnya seperti PHPQuest yang
dikembangkan oleh Max Kaplan yang dapat
diunduh di http://www.dynamicdeeds.com,
PHPTest yang dikembangkan oleh Brandon
Tallent
yang
dapat
diunduh
di
http://www.resynthesize.com/code/phptest.p
hp atau modul quiz pada MOODLE. Dari
sekian banyak modul quiz yang ada, penulis
menitik beratkan penelitian pada aplikasi
quiz adaptive.
QUIZIT merupakan sebuah modul quiz
adaptive. Pada aplikasi ini, masih memiliki
berbagai kekurangan seperti tidak adanya
fasilitas untuk memperbarui soal, tidak
adanya fasilitas basis data, serta soal yang
akan diberikan selanjutnya telah ditentukan
di dalam kode programnya. Dengan melihat
berbagai kekurangan yang ada tersebut,
maka dikembangkan aplikasi adaptive quiz
system.
Adapun tujuan pengembangan aplikasi
ini adalah untuk:
•
•
•
•
Membantu pengajar dalam menyusun
materi/soal.
Sebagai bahan belajar untuk siswa
setelah materi/soal diberikan oleh
pengajar.
Menilai kemampuan siswa dalam
memahami soal berdasarkan tingkat
kesukaran yang diberikan.
Siswa memperoleh soal yang benarbenar
sesuai
dengan
tingkat
kemampuannya, karena aplikasi mampu
5
•
menentukan
soal
selanjutnya
berdasarkan soal yang telah dijawab
sebelumnya.
Memberikan umpan balik berdasarkan
hasil pembelajaran siswa.
2. Tahap Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis
terhadap beberapa aplikasi quiz yaitu
QUIZIT, PHPQuest, PHPTest dan modul
quiz pada MOODLE. Analisis untuk aplikasi
quiz non adaptive (PHPQuest, PHPTest dan
modul quiz pada MOODLE) dilakukan
untuk mengetahui proses masukan dan
keluaran serta hubungan timbal balik antara
pengguna dengan aplikasi. Hal ini dilakukan
sebagai dasar pengembangan untuk modul
quiz. Sedangkan analisis untuk aplikasi quiz
adaptive (QUIZIT) adalah untuk mengetahui
bagaimana proses adaptasi terhadap
penggunanya.
Dari analisis yang dilakukan, diketahui
bahwa penentuan level adaptasi terhadap
kemampuan penggunanya yaitu dalam hal
menjawab soal adalah dengan memberikan
tingkat kesukaran untuk tiap soal. Tingkat
kesukaran soal telah ditentukan sebelumnya
dan
terintegrasi
dalam
skrip
pemrogramannya
sehingga
tingkat
kesukaran soal tidak dapat berubah seiring
dengan jawaban pengguna. Sementara itu
soal selanjutnya yang akan diberikan jika
pengguna menjawab benar/salah juga telah
ditentukan dalam skrip pemrogramannya.
Selain itu, aplikasi juga tidak memberikan
fasilitas administrasi yang digunakan untuk
melakukan proses pembaharuan pada soal.
2.1 Analisis Kebutuhan
Menindaklanjuti permasalahan yang
ditemukan pada saat identifikasi, maka hasil
yang diperoleh pada tahap ini adalah :
•
Tingkat kesukaran awal soal diperoleh
dengan mengujikan soal yang akan
digunakan kepada beberapa siswa
SMU. Rumus untuk menentukan tingkat
kesukaran soal sebagai berikut:
TK = JB/n
di mana:
TK =
JB
=
n
=
Tingkat
kesukaran
soal
Banyaknya
siswa
yang
menjawab
benar
Banyaknya siswa
Jadi semakin mendekati nilai 1 (satu)
maka soal dinyatakan semakin mudah,
sebaliknya jika mendekati nilai 0 (nol)
maka soal dinyatakan semakin sukar
(Zulaiha, 2007). TK pada aplikasi ini
akan menggunakan skala 0-100.
Perlu dibuat halaman administrasi untuk
fasilitas insert/update dan delete untuk
soal dan kategori soal.
Untuk menentukan perubahan nilai
tingkat kesukaran soal akan digunakan
metode fuzzy. Tingkat kesukaran soal
yang
dimaksud
adalah
tingkat
kesukaran akhir soal.
•
•
2.2 Analisis Fungsi Perangkat Lunak
Berdasarkan hasil analisis dari beberapa
modul quiz yang ada maka dapat
disimpulkan beberapa fungsi yang umum
digunakan untuk mengembangkan sebuah
modul quiz. Adapun fungsi-fungsi yang
terdapat pada aplikasi adaptive quiz system
ini adalah sebagai berikut:
•
•
•
•
Menyediakan fasilitas pendaftaran
bagi pengguna.
Menyediakan
fasilitas
insert/update/delete
data
yang
berhubungan dengan manajemen soal
yaitu soal pilihan ganda atau essay
jawaban singkat, kategori/bab soal,
waktu pengerjaan, soal harus
dikerjakan, kategori soal, nilai benar,
dan nilai salah.
Menyediakan fasilitas penilaian yang
memberikan umpan balik kepada
pengguna tentang hasil belajarnya.
Menyediakan
fasilitas
insert
/update/delete parameter fuzzy.
2.3 Akuisisi Pengetahuan
Pada aplikasi ini, nilai tingkat kesukaran
akhir soal akan selalu diperbaharui seiring
aktivitas pengguna berinteraksi dengan
sistem. Metode fuzzy akan digunakan pada
aplikasi ini untuk menentukan tingkat
kesukaran akhir soal. Tingkat kesukaran
akhir soal akan dipengaruhi oleh tingkat
kesukaran awal soal dan persentase
kebenaran. Variabel tingkat kesukaran awal
soal dan tingkat kesukaran akhir soal dapat
dikategorikan menjadi tiga yaitu sukar,
sedang, dan mudah. Untuk variabel
persentase kebenaran dikategorikan menjadi
tiga yaitu sedikit, sedang, dan banyak.
Pengumpulan data tentang kriteria ketika
tingkat kesukaran soal dikategorikan sebagai
sukar, sedang, dan mudah maupun kriteria
6
persentase kebenaran dikategorikan sebagai
sedikit, sedang, dan banyak dilakukan
dengan proses akuisisi pengetahuan terhadap
pakar. Pakar, dalam hal ini dipilih dari latar
belakang
pendidikan
yang
berbeda,
pengalaman yang berbeda, namun kompeten
dalam bidang Biologi. Proses akuisisi
pengetahuan
dilakukan
dengan
cara
mengumpulkan informasi yang dibutuhkan.
Informasi tersebut berasal dari literatur, arsip
hasil pembelajaran siswa terhadap mata
pelajaran Biologi yang relevan, serta
keahlian pakarnya itu sendiri.
Proses
akuisisi
dimulai
dengan
mengumpulkan materi soal Biologi khusus
untuk bab bioteknologi, standar kompetensi
untuk mata pelajaran Biologi sesuai dengan
kurikulum yang berlaku serta arsip hasil
pembelajaran siswa untuk materi Biologi.
Tahap selanjutnya adalah melakukan
wawancara dengan pakar untuk bertukar
pengetahuan dan pengalaman. Wawancara
dilakukan dengan memberikan gambaran
yang jelas tentang aplikasi adaptive quiz
system, sehingga pakar dapat memahami
garis besar sistem. Tahap wawancara dengan
pakar dilakukan beberapa kali sehingga ada
titik temu antara pewawancara dengan
pakar. Setelah dilakukan beberapa kali
pertemuan, diperoleh rentang nilai ketika
soal itu dianggap sukar, sedang atau mudah.
Dari hasil wawancara dengan pakar,
diperoleh rentang nilai tingkat kesukaran
sebagai berikut:
TK < =30 Æsoal sukar
20