Implementasi Team-Based Learning Dalam Pengembangan Pembelajaran Online Berbasis Artificial Intelligence
Bens Pardamean 1 , Teddy Suparyanto 2 , Andri Anugrahana 3 , Indri Anugraheni 4 , Digdo Sudigyo 5 bpardamean@binus.edu 1 , teddysup@binus.ac.id 2 , andrianugrahana@usd.ac.id 3 , indri.anugraheni@uksw.edu 4 , digdo.sudigyo@binus.edu 5 Universitas Bina Nusantara Jakarta 1,2,5 , Universitas Sanata Dharma 3 , Universitas Kristen Satya Wacana 5
Implementation Of Team-Based Learning In The Development Of Online Learning Based On Artificial Intelligence

## ABSTRACT
Online learning is growing along with the development of today's technology. Online learning development will improve the quality of the learning process. The research goal is to improve an online learning portal based on Artificial Intelligence (AI) within the Team-Based Learning (TBL) framework. The benefits of AI in personalizing learning based on how students learn, and even the TBL usage as a learning method, are explored to improve student learning results.  The  method  used  in  this  research  is  a  method  for  conducting  research  development. MOODLE as a Learning Management System is being used to expand the online learning portal. In addition, AI technology is developing using algorithms based on collaborative filtering to predict  learning  styles  and  evolutionary  algorithms  to  analyze  student  group  growth.  There were 262 students from ten elementary schools (SD) in three provinces who participated in this study. The application of the R data analysis program used paired t-test to compare the pre-test and post-test. The findings of this study indicate that AI-based online learning within the TBL framework can significantly improve student learning outcomes.
Keywords : Online Learning, Artificial Intelligence, Team Based Learning, MOODLE,
Learning Management System, Personalize Learning
Article Info Received date: 12 April 2022 Revised date: 16 Mei 2022 Accepted date: 27 Mei 2022

## PENDAHULUAN
Indonesia  terus  berupaya  memperkuat  sistem  pendidikannya  guna  memberdayakan  seluruh warga  negara  Indonesia  agar  tumbuh  menjadi  manusia  unggul  yang  mampu  mengantisipasi  dan menjawab tantangan dunia yang terus berubah berdasarkan UU No. 20 Tahun 2003. Keberhasilan suatu sistem  pendidikan  diukur  dari  kualitas  pendidikannya.  Peningkatan  mutu  proses  pendidikan  juga ditujukan untuk optimalisasi pembentukan kepribadian yang bermoral, sesuai dengan misi pendidikan nasional berdasarkan UU No. 20 Tahun 2003. Banyak faktor yang harus dicermati untuk meningkatkan kualitas  pendidikan.  Bagaimana  menghasilkan  pembelajaran  yang  efektif  merupakan  salah  satu  hal yang dapat dilakukan. Menurut temuan penelitian kami sebelumnya, pembelajaran yang efektif hanya dapat dicapai jika siswa berpartisipasi aktif dalam proses pembelajaran (Pardamean et al., 2017). Guru sebagai  pengelola  pembelajaran  harus  mampu  memilih  pendekatan  pembelajaran  yang  tepat  secara kreatif agar siswa terlibat dalam proses pembelajaran dan meningkatkan hasil belajar. Metode Team Based  Learning  merupakan  salah  satu  strategi  pembelajaran  yang  mendorong  keterlibatan  siswa (Pardamean et al., 2017). Untuk mengatasi tantangan tersebut, metode Team-Based Learning (TBL) dapat digunakan.
Team-Based Learning memungkinkan siswa untuk meningkatkan kemampuan mereka untuk bekerja  dalam  kelompok  dan  mempromosikan  pembelajaran  yang  aktif  (Fink,  2004).  Proses pembelajaran  tim  berusaha  mengembangkan  perpaduan  pemahaman  proses  manajemen  umum  yang diterapkan pada topik perencanaan dan manajemen khusus untuk setiap kelompok sebagai bentuk hard skill  dan  soft  skill  yang  diharapkan  terkait  dengan  kolaborasi,  inisiatif,  presentasi  dan  komunikasi (Mayona  &  Irawati, 2010).  Sebelum  memulai  pembelajaran tatap  muka  di  kelas,  guru  menyediakan
beberapa  sumber  belajar  untuk  tahap  pembelajaran  mandiri  pada  metode  pembelajaran  TBL.  Video mata pelajaran, video animasi, slide , e-book , dan artikel internet hanyalah beberapa contoh dari jenis sumber belajar yang disebutkan. Sumber belajar ini dapat dikelompokan oleh guru pada portal Learning Management  System online  agar  lebih  tersedia  bagi  siswa,  sesuai  dengan  Pasal  35  ayat  1  Undang- undang  No.  20  Tahun  2003  tentang  pemanfaatan  perkembangan  teknologi  informasi  dalam pembelajaran.
Proses belajar mandiri TBL dapat berhasil jika setiap bahan ajar memiliki sumber belajar yang beragam  yang  disesuaikan  dengan  gaya  belajar  masing-masing  siswa.  Untuk  memastikan  proses  ini berjalan  dengan  baik,  diperlukan  pendekatan  prediksi  gaya  belajar  yang  akurat  untuk  setiap  siswa, sehingga siswa dapat dengan mudah memahami materi pembelajaran. Memprediksi gaya belajar juga dapat  membantu  dalam  pembentukan  kelompok  atau  tim.  Selain  itu,  menggunakan  metode pembelajaran yang berbeda membantu meningkatkan keaktifan siswa (Wibowo, 2016). Kemampuan mengontrol proses belajar siswa merupakan salah satu kompetensi pedagogik yang harus dimiliki guru, sesuai  dengan  Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  2005  tentang  Guru.  Guru  harus  terlebih  dahulu mengidentifikasi gaya belajar setiap siswa sebelum memutuskan strategi pembelajaran.
Berdasarkan ulasan di atas, salah satu strategi untuk meningkatkan kualitas pendidikan adalah dengan mengembangkan lingkungan belajar siswa yang aktif. Keterlibatan siswa ini dapat ditingkatkan dengan memperhatikan gaya belajar siswa dan memilih teknik belajar yang tepat. Penelitian dilakukan untuk  merancang  dan  mengukur  dampak  pendirian  situs  pembelajaran  online  berbasis Artificial Intelligence (AI),  dalam  kerangka team-based  learning ,  untuk  mendorong  keterlibatan  siswa  dan memanfaatkan kemajuan teknologi informasi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pembelajaran digital berbasis Artificial Intelligence (AI) yang dapat memecahkan masalah dalam proses pembelajaran mandiri metode TBL. Kemudian  dapat  membuat  sistem  rekomendasi  sumber  belajar  pada  portal  pembelajaran  online berdasarkan  gaya  belajar  dan  prestasi  masing-masing  siswa,  sesuai  dengan  konsep Personalized Learning . Selain itu, sistem pembelajaran digital berbasis Artificial Intelligence membentuk kelompok tergantung pada preferensi dan prestasi belajar masing-masing siswa.
Penelitian ini menghasilkan aplikasi pembelajaran digital berbasis TBL yang menggunakan AI untuk menawarkan sumber belajar dan mengantisipasi gaya belajar setiap siswa. Sasaran dari penelitian ini adalah adalah untuk meningkatkan kualitas pendidikan, keterlibatan siswa, dan hasil belajar dengan membantu  guru  dalam  mendeteksi  gaya  belajar  siswa.  Pengembangkan  dan  pengujian  sistem pembelajaran digital berbasis kecerdasan buatan (AI) di dalam kerangka TBL menjadi ruang lingkup penelitian ini.

## KAJIAN PUSTAKA

## 1) TEAM-BASED LEARNING
Team-Based  Learning (TBL)  adalah  jenis  pembelajaran  yang  melibatkan  menyatukan sekelompok siswa untuk membentuk tim belajar untuk  memperkuat hard dan soft skill setiap siswa. TBL  berbeda  dari  Project-Based  Learning  (PBL)  dan  teknik  kelompok  kecil  lainnya  karena  tidak memerlukan banyak ruangan, persiapan siswa di kelas, dan individu atau kelompok kecil siswa (tim) secara signifikan bertanggung jawab atas produktivitas tim. Untuk menjalankan sesi TBL yang sukses, instruktur  harus  ahli  dalam  penyampaian  materi  tetapi  tidak  perlu  memiliki  pengalaman  atau kompetensi dalam prosedur kelompok. Siswa tidak memerlukan pengajaran kolaborasi eksplisit karena mereka belajar bagaimana berkolaborasi dan menjadi produktif sebagai hasil dari proses tersebut. Mata kuliah atau kurikulum berbasis kuliah dapat diganti atau ditambah dengan TBL (Parmelee et al., 2012). Tujuan  pembelajaran  utama  TBL  adalah  melampaui  sekadar  mencakup  konten  dan  mengalihkan perhatian ke arah yang berbeda, memastikan bahwa siswa memiliki kesempatan untuk mempraktikkan topik  kursus  melalui  pemecahan  masalah  (Pardamean  et  al.,  2017).  TBL  dimaksudkan  untuk memberikan  pemahaman  konseptual  dan  prosedural  kepada  siswa  (Michaelsen  &  Sweet,  2008). Sementara beberapa waktu kelas masih dihabiskan untuk memastikan bahwa siswa memahami konten kursus,  sebagian  besar  waktu  kelas  dikhususkan  untuk  proyek  tim  yang  menekankan  pembelajaran berbasis  masalah  dengan  mensimulasikan  tantangan  rumit  yang  akan  dialami  siswa  selama  kursus penilaian perkembangan (Pardamean et al., 2017).
Implementasi Team-Based Learning Dalam Pengembangan Pembelajaran Online Berbasis... (Bens Pardamean, Teddy Suparyanto, Andri Anugrahana, Indri Anugraheni, Digdo Sudigyo)

## 2) E-LEARNING DAN LEARNING MANANGEMENT SYSTEM
E-learning lebih  erat  kaitannya  dengan  definisi  Pendidikan  Jarak  Jauh  (PJJ)  di  Indonesia, menurut Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2005. Sesuai ketentuan umum Undang-Undang Nomor 20 Tahun  2013,  PJJ  adalah  jenis  pendidikan  di  mana  peserta  didik  dipisahkan  dari  pengajar  dan pembelajaran  berlangsung  melalui  berbagai  materi  pembelajaran  seperti  teknologi  komunikasi, informasi, dan bentuk media lainnya.
Namun, e-learning sekarang  biasa  disebut  sebagai  pembelajaran  online  atau  pembelajaran melalui  internet.  Teknologi  informasi  berperan  sebagai  penghubung  antara  guru,  siswa,  dan  konten pembelajaran dalam e-learning .
Gambar 1. Interaksi Siswa ( Students ), Guru ( Teacher ), dan Konten Pembelajaran ( Content ) dalam e- Learning (Suparyanto & Pardamean, 2010)
Dalam  e-learning,  siswa  ( students ),  guru  ( teacher ),  dan  konten  pembelajaran  ( content ) berinteraksi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1. E-learning juga  berfungsi  sebagai  sarana komunikasi bagi siswa, guru, dan konten pembelajaran itu sendiri. E-learning memerlukan penggunaan aplikasi Learning Management System . Learning Management System mengacu pada "sistem manajemen pembelajaran yang mencatat kemajuan  siswa  dan  mengelola  kursus  online  yang  dipimpin  instruktur/guru  (pembelajaran online/pembelajaran online)" (Brown, A. & Johnson, 2003). MOODLE merupakan salah satu program yang  dapat  digunakan  sebagai  sistem  manajemen  pembelajaran.  MOODLE,  atau  Lingkungan Pembelajaran Dinamis Berorientasi Objek Modular, adalah Sistem Manajemen Kursus (CMS) sumber terbuka,  sering  dikenal  sebagai  Sistem  Manajemen  Pembelajaran    atau  Lingkungan  Pembelajaran Virtual (VLE) (Moodle, 2010).
Aplikasi open source MOODLE dikembangkan dalam bahasa pemograman PHP dan MySQL (Selvi,  Balasubramanian,&  Manohar,  2008).  MOODLE  dibuat  menggunakan  perangkat  lunak open source ,  termasuk  Linux  (www.linux.com)  sebagai  OS  ( operating  system ),  aplikasi  server  yang digunakan yaitu Zope (www.zope.org), bahasa pemograman dengan Python (www.python.org), server gateway berbasis web menggunakan Apache ( www.apache.org) dan sejumlah skrip shell Unix untuk mengontrol sistem saat pertama kali dibuat (Dougiamas & Taylor, 2000). MOODLE sekarang tersedia untuk Windows.
3) PERSONALIZED LEARNING
Personalized  Learning dapat  didefinisikan  sebagai  integrasi  menyeluruh  dari  ide-ide  ini  di seluruh  sekolah  dan  intensifikasi  ide-ide  ini  di  semua  kelas  dan  mata  pelajaran  studi.  Karena ketersediaan  dukungan  teknologi,  pendekatan  ini  baru-baru  ini  menjadi  lebih  praktis  (Pane,  2018). Siswa dapat memperoleh instruksi dan arahan yang mereka butuhkan saat mereka membutuhkannya berkat personalized learning (Kim, 2015).
Personalized  Learning juga  dapat  memberikan  pembahasan  topik  yang  lebih  mendalam  dan jalur  yang  lebih  mudah  beradaptasi  untuk  keberhasilan  siswa.  Oleh  karena  itu,  pengambilan  kursus dalam  kalkulus,  statistik,  atau  akuntansi,  sistem  berbasis  penguasaan  memungkinkan  siswa  untuk mempelajari bidang tertentu dari setiap mata pelajaran, disesuaikan dengan minat siswa atau agar sesuai dengan tuntutan jalur karir yang diinginkan (Pane, 2018).
Personalized  Learning, khususnya  pembelajaran  yang  dipersonalisasi  secara  digital  dengan kursus, ujian, dan pengumpulan data yang telah dikemas sebelumnya, kini menjadi area pertumbuhan pembelajaran  siswa  yang  pasti  (Boninger  et  al.,  2019).  AI  dapat  digunakan  untuk  membuat pembelajaran  yang  dipersonalisasi  ( personalized  learning )  dalam  platform  digital.  Salah  satunya digunakan untuk menentukan gaya belajar yang disukai siswa. Gaya belajar dapat didefinisikan sebagai kecenderungan atau metode siswa untuk memperoleh dan berbagi informasi secara efektif, yang dapat diekspresikan dalam pola bicara, gaya belajar, cara menyelesaikan tugas, cara berinteraksi dengan orang lain, dan kegiatan lain yang mereka sukai (Nugraheni & Pangaribuan, 2006).

## METODE PENELITIAN
Pendekatan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini didasarkan pada tahapan Research and  Development menurut Sugiyono  (2011).  Hanya  enam  fase  pertama  dari sepuluh langkah  proses Sugiyono yang digunakan dalam penelitian ini (Sugiono, 2011). Keenam langkah investigasi tersebut digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Langkah dalam Research and Development
Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  tiga  provinsi  yang  berbeda:  DKI Jakarta, Jawa Tengah, dan DI Yogyakarta. Penelitian ini melibatkan 262 siswa yang dibimbing oleh 11 instruktur  dari  sepuluh  sekolah  dasar.  Untuk  mengevaluasi  apakah  terjadi  peningkatan  hasil  belajar siswa,  dilakukan  uji  t-test antara pre-test  dan  post-test.  Dalam  karya  ini,  model AI  digunakan  untuk membangun personalized learning berdasarkan gaya belajar siswa. Pemodelan menggunakan AI juga diaplikasikan  untuk  menentukan  seberapa  efektif  gaya  belajar  didistribusikan  selama  proses pembentukan kelompok.
Implementasi Team-Based Learning Dalam Pengembangan Pembelajaran Online Berbasis... (Bens Pardamean, Teddy Suparyanto, Andri Anugrahana, Indri Anugraheni, Digdo Sudigyo)

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1) Proses Pengumpulan Data
Data tentang TBL, MOODLE, AI, aktivitas siswa, dan gaya belajar siswa dikumpulkan melalui wawancara dengan nara sumber dan studi pustaka. Auditory, Visual, and Kinesthetic learning styles were identified in this study. Berdasarkan pengamatan guru, ditentukan gaya belajar siswa yang berlaku. Materi  yang  dipilih  untuk  penelitian  ini  adalah  angka-angka  yang  termasuk  dalam  matematika, berdasarkan temuan wawancara dengan narasumber. Pilihan ini dibuat berdasarkan fakta bahwa konsep bilangan diajarkan pada tiga tingkat kelas yang terpisah, dan matematika sering dianggap sebagai mata pelajaran yang paling tidak disukai di kalangan siswa.
2) Desain Produk
Framework Moodle digunakan untuk membuat portal pembelajaran online untuk penelitian ini. Portal ini kemudian ditempatkan pada server dengan prosesor Intel Xeon E5-2620, unit pengolah grafis NVIDIA  Tesla  K40,  RAM  32GB,  dan  media  penyimpanan  4TB  dalam  konfigurasi  RAID  5.  Solusi berbasis cloud  computing berdasarkan  teknologi  virtualisasi Docker digunakan  untuk  melakukan instalasi.  Instalasi  dimulai  dengan  pengembangan container yang  berisi framework Moodle  versi terbaru. Seperti yang direkomendasikan dalam penelitian ini, modul perangkat lunak lain selanjutnya dimasukkan ke dalam container untuk membangun portal pembelajaran online.
Kami membuat modul perangkat lunak berbasis AI baru yang mampu memprediksi gaya belajar siswa  untuk  mengakomodasi  prosedur  otomatis  untuk  menentukan  gaya  belajar  siswa.  Modul  ini menggunakan  sistem  AI collaborative  filtering ,  yang  mampu  memprediksi  gaya  belajar  siswa berdasarkan  kesamaan  pola  belajar  di  antara  siswa.  Algoritme  evolusi  digunakan  dalam  modul perangkat  lunak  AI  untuk  membentuk  kelompok  belajar.  Gambar  3.  menggambarkan  keseluruhan desain  platform  pembelajaran  online  ini.  Gateway  dapat  diakses  di  http://bdsrc.binus.ac.id:7001. Gambar 4. menggambarkan contoh tampilan portal pembelajaran yang dikembangkan.
Gambar 3. Arsitektur Portal Pembelajaran Online yang Dikembangkan
Gambar 4. Contoh Tampilan Portal Pembelajaran Online yang Dikembangkan
Siswa Sistem Utama Portal Pembelajaran Online Modul Perangkat Lunak AI Prediksi Gaya Belajar Siswa Data Siswa Modul Perangkat Lunak AI Pembentukan Kelompok Belajar Modul Antarmuka Pembelajaran Sesuai Gaya Belajar

## a. Expert Validasi
Pada  tahap  expert  (ahli)  validasi  ,  dua  orang  ahli  pendidikan  dasar  dari  Universitas  Sanata Dhama Yogyakarta dan Universitas Satya Wacana Salatiga memvalidasi bahan ajar dan perangkat yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Bahan  ajar  yang  divalidasi  meliputi:  (1)  operasi  penjumlahan  dan pengurangan  bilangan  bulat  untuk  siswa  dengan  gaya  belajar  visual;  (2)  operasi  penjumlahan  dan pengurangan bilangan bulat untuk siswa dengan gaya belajar audio; dan (3) operasi penjumlahan dan pengurangan  bilangan  bulat  untuk  siswa  dengan  gaya  belajar  kinestetik.  Para  ahli  telah  menyatakan bahwa ketiga jenis bahan ajar tersebut memenuhi syarat validasi isi. Selanjutnya ahli mengevaluasi 10 pertanyaan dalam instrumen pre-test dan post-test. Kedua alat ukur tersebut telah dinyatakan memenuhi persyaratan dan kisi-kisi kemampuan pengukuran yang ditentukan.
b. Uji Coba Produk
Penelitian  ini  menganut  standar  pelaksanaan TBL,  dengan  penyesuaian  untuk  menggantikan diskusi  tatap  muka  dengan  teleconference.  Alur  percobaan  LMS  dengan  TBL  digambarkan  pada Gambar 5. Uji coba dilaksanakan pada 18 November 2020.
Gambar 5. Alur Uji Coba Penelitian
Gambar  5.  tampak  menunjukkan  bahwa  setiap  siswa  didorong  untuk  mempelajari  mata pelajaran secara mandiri berdasarkan gaya belajar mereka. Diyakini bahwa dengan menerapkan TBL ini,  siswa  akan  lebih  siap  untuk  berpartisipasi  dalam  diskusi  kelompok  maupun  kelas.  Tugas  guru hanyalah  sebagai  fasilitator  yang  meninjau  kesalahan  siswa.  Proses  evaluasi  dilakukan  oleh  sistem melalui platform LMS yang ditetapkan, sehingga guru dapat dibantu dalam mengidentifikasi  bagian- bagian yang masih belum dipahami oleh siswanya. Proses identifikasi terlihat oleh guru tidak hanya melalui hasil tes, tetapi juga melalui fitur laporan outline report pada sistem. Guru dapat melihat semua tindakan setiap individu dalam LMS menggunakan fungsi fitur ini. Guru dapat menentukan kapan dan berapa lama siswa mengabdikan diri untuk mempelajari suatu mata pelajaran.
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  yang  diambil  dari  3  provinsi  di  Indonesia,  yaitu  Jawa Tengah,  DI  Yogyakarta,  dan  DKI  Jakarta.  Adapun  sekolah  di  Jawa  Tengah  yang  terlibat  dalam penelitian ini adalah SD N Langensari 02, SD N Kupang 04, dan SD N Salatiga 05. SD N Sariharjo, SD  Kanisius  Sorowajan,  dan  SD  Marsudirini  merupakan  sekolah  yang  dipilih  sebagai  sampel  di  DI Yogyakarta. Sementara itu, empat sekolah DKI Jakarta terlibat: SD Tarakanita 5, SD Putra 1, SD N Cipinang Muara 4, dan SD N Menteng Dalam 01. Tabel 1. menggambarkan distribusi distribusi sampel.

## Tabel 1. Distribusi Sampel Penelitian
Asal Propinsi Jumlah Sampel (Siswa) Jumlah Sampel yang dapat Menggunakan Learning Management System (Siswa) DKI Jakarta 115 108 DI Yogyakarta 76 43 Jawa Tengah 71 53 Total 262 204
Implementasi Team-Based Learning Dalam Pengembangan Pembelajaran Online Berbasis... (Bens Pardamean, Teddy Suparyanto, Andri Anugrahana, Indri Anugraheni, Digdo Sudigyo)
Berdasarkan Tabel 1., ada 262 siswa yang berpartisipasi dalam pengambilan sampel. Namun, LMS yang dibangun hanya dapat diakses oleh 204 siswa. Tantangan yang umum dihadapi termasuk kurangnya  waktu  dan  peralatan  yang  tersedia  untuk  siswa.  Sebagaimana  terlihat  pada  laporan pelaks4anaan  uji  coba  yang  disampaikan  oleh  guru,  beberapa  siswa  masih  mengandalkan  perangkat yang dimiliki oleh orang tuanya. Hanya 138 dari 204 siswa yang dapat login ke sistem LMS yang dapat menggunakannya  sesuai  dengan  instruksi  guru.  Menurut  interaksi  dengan  beberapa  profesor,  tidak semua murid dapat mengikuti instruksi video atau instruksi portal web meeting . Beberapa siswa tidak terbiasa mengikuti instruksi dengan baik.
c. Analisa Data
Uji melakukan paired t-test pada temuan pre-test dan post-test digunakan dalam penelitian ini untuk mengevaluasi apakah ada peningkatan hasil belajar siswa yang signifikan. Tabel 2. menampilkan hasil paired t-test yang diolah menggunakan aplikasi R. Ada 138 siswa dalam sampel yang berhasil menyelesaikan kegiatan LMS.
Tabel 2. Hasil Uji Paired T-test terhadap Hasil Belajar
N Pre-Test (Mean) Post-Test (Mean) t p-value 138 7,49 7,97 3,92  0,0001409*
*terindikasi p-value < 0,05, perbedaan secara rata-rata signifikan
Berdasarkan Tabel 2, ada peningkatan rata-rata yang signifikan (nilai p-value kurang dari 0,05) antara temuan pre-test dan post-test . LMS yang disusun, dapat disimpulkan, dapat meningkatkan hasil belajar siswa. Karena keterbatasan waktu yang tersedia bagi siswa untuk mempelajari bahan ajar yang disiapkan di portal LMS, pertumbuhan rata-ratanya tampak kecil.

## d. Hasil Prediksi Gaya Belajar oleh AI
Data yang dihasilkan dari sistem LMS yang dibangun digunakan untuk melatih model AI. Jika dibandingkan  dengan  prediksi  instruktur,  model  AI  dapat  memprediksi  dengan  akurasi  14,42% menggunakan pendekatan collaborative filtering . Jika dibandingkan dengan proyeksi instruktur, model AI  membuat  prediksi  berdasarkan  data  dari  LMS,  sehingga  memberikan  kemampuan  untuk  lebih objektif dalam memberikan saran. Tabel 3 memiliki informasi lebih lanjut tentang perbandingan hasil prediksi. Seperti yang dapat ditunjukkan pada Tabel 3, prediksi instruktur tentang siswa dengan gaya belajar  visual  mengungkapkan  bahwa  banyak  yang  diproyeksikan  oleh  AI  memiliki  gaya  belajar auditori.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Prediksi Gaya Belajar
Prediksi Guru Visual Auditori Kinestetik Prediksi AI Visual 12% 3% 7% Auditori 36% 4% 11% Kinestetik 14% 9% 4%

## e. Hasil Pembentukan Kelompok oleh AI
Distribusi kepercayaan rata-rata dalam kelompok yang dibuat dengan evolutionary algorithm berbasis AI ditunjukkan pada Tabel 4. Sampel siswa dipisahkan menjadi lima kelompok, oleh karena itu kelompok dibentuk berdasarkan asumsi tersebut. Persebaran kepercayaan di setiap kelompok untuk setiap kategori metode pembelajaran terdistribusi secara merata, seperti yang dapat ditunjukkan. Dalam situasi ini, model AI yang digunakan untuk pembentukan kelompok memenuhi persyaratan TBL untuk pembagian kelompok, yang menetapkan bahwa anggota kelompok beragam dan seimbang.
Tabel 4. Persentase Gaya Belajar Siswa Berdasarkan Kelompok Visual Auditori Kinestetik Kelompok 1 34% 37% 29% Kelompok 2 30% 36% 34% Kelompok 3 32% 37% 31% Kelompok 4 31% 38% 31% Kelompok 5 31% 37% 32%

## SIMPULAN DAN SARAN
Dalam  konteks Team  Based  Learning ,  penggunaan  portal  pembelajaran  online  berbasis Artificial Intelligence dapat meningkatkan hasil belajar siswa. Tampaknya ada peningkatan substansial dalam nilai rata-rata berdasarkan temuan uji paired t-test antara pre - test dan post-test . Hanya 78% siswa yang memiliki perangkat atau perangkat untuk mengakses LMS yang baru dibangun, menurut temuan uji coba. Akibatnya, 22% siswa masih kesulitan dengan pembelajaran online.
Kapasitas  siswa  sekolah  dasar  untuk  memahami  instruksi  pemanfaatan  LMS  melalui  video, instruksi tertulis, dan arahan instruktur melalui web-meeting juga terbukti kurang dalam penelitian ini. Menurut hasil uji coba, hanya 68% peserta yang berhasil menyelesaikan pembelajaran online . Berdasarkan  temuan  penelitian  ini,  model  AI  yang  dibangun  menggunakan  algoritma collaborative filtering dapat memprediksi gaya belajar berdasarkan perilaku siswa di LMS. Selanjutnya, model  AI  yang  dihasilkan  menggunakan evolutionary  algorithm dapat  digunakan  dalam  proses pembentukan kelompok belajar TBL.
Penelitian  ini  diselesaikan  dalam  waktu  yang  singkat,  sehingga  tidak  ada  kesempatan  untuk mengkaji secara mendalam. Data demografi siswa, seperti jenis kelamin, usia, tingkat sosial ekonomi, dan kemampuan awal, dapat digunakan pada langkah penelitian selanjutnya.
Menurut hasil penelitian, faktor lain yang harus dipertimbangkan sekolah dalam menerapkan pembelajaran online adalah kesiapan perangkat dan kemampuan siswa untuk menggunakan LMS yang ada. Siswa harus menerima bimbingan yang lebih intensif pada awal pembelajaran online berbasis AI menggunakan TBL.
Hal ini dimaksudkan agar setelah siswa merasa nyaman dengan pembelajaran online, mereka tidak akan memiliki masalah teknis dengan gadget. Selanjutnya, dalam kerangka TBL, penelitian ini dapat lebih ditingkatkan dengan memeriksa perangkat yang digunakan oleh siswa untuk berpartisipasi dalam pembelajaran online berbasis AI. Model AI penelitian ini dibuat menggunakan ukuran sampel yang  kecil.  Lebih  banyak  sampel  data  diperlukan  untuk  meningkatkan  tingkat  kepercayaan  dalam prediksi model AI.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kepada Pusat Penelitian Kebijakan Badan Penelitian dan Pengembangan dan  Perbukuan  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang  telah  memberikan  hibah  untuk pelaksanaan  penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga  disampaikan  kepada  para  guru  yang  telah membantu  penelitian  ini:  Nadia  Astri  Pandanwangi,  S.Pd.;  Anastasia  Nandhita  Asriningtyas,  S.Pd.; Dewi Saraswati, S.Pd.; Maria Yosefa Desi Hermawati, S.Pd.; Bonifatius Sigit Yuniharto, S.Pd., Gr.; Agnes Ambar W., S.Pd.; FX Oktaf Laudensius, S.Si.; Magdalena Ariana Irmana, S.Pd.; Elsa Simamora, S.Pd.; Mukti Sari Putri, S.Pd.; Aji Hernawan, S.Pd.

## DAFTAR PUSTAKA
Boninger, F., Molnar, A., & Saldaña, C. M. (2019). Personalized learning and the digital privatization of curriculum and teaching . National Educational Policy Center.
Brown, A. & Johnson, J. (2003). Five Advantages of Using a Learning Management System . Microburst Learning. www.microburstlearning.com.
Dougiamas,  M.,  &  Taylor,  P.  C.  (2000).  Improving  the  effectiveness  of  tools  for  Internet-based education. Teaching and Learning Forum 2000: Flexible Futures in Tertiary Teaching , 1–33.
Implementasi Team-Based Learning Dalam Pengembangan Pembelajaran Online Berbasis... (Bens Pardamean, Teddy Suparyanto, Andri Anugrahana, Indri Anugraheni, Digdo Sudigyo)
Fink,  L.  (2004). Creating  Significant  Learning  Experiences:  an  Integrated  Approach  to  Designing College Courses . Jossey-Bass.
Kim,  A.  (2015).  Personalized  Learning  Playbook.  In Blurb;  1st  edition (1st  editio). https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2
Mayona,  E.  L.,  &  Irawati,  I.  (2010).  Penerapan  Model  Team  Based  Learning  Pada  Mata  Kuliah Pengantar Pengelolaan Pembangunan. Jurnal Universitas Negeri Solo .
Michaelsen, L. K., & Sweet, M. (2008). The essential elements of team-based learning. New Directions for Teaching and Learning . https://doi.org/10.1002/tl.330
Moodle. (2010). Moodle Doc . Moodle. http://docs.moodle.org/en
Nugraheni, E., & Pangaribuan, N. (2006). Gaya Belajar Dan Strategi Belajara Mahasiswa Jarak Jauh: Kasus Di Universitas Terbuka. Jurnal Pendidikan Terbuka Dan Jarak Jauh , 7 (1), 68–82.
Pane, J. (2018). Strategies for Implementing Personalized Learning While Evidence and Resources Are Underdeveloped. In Strategies for Implementing Personalized Learning While Evidence and Resources Are Underdeveloped . https://doi.org/10.7249/pe314
Pardamean, B., Prabowo, H., Muljo, H., Suparyanto, T., Masli, E., & Donovan, J. (2017). Team based learning  as  an  instructional  strategy:  A  comparative  study. New  Educational  Review . https://doi.org/10.15804/tner.2017.50.4.11
Parmelee, D., Michaelsen, L. K., Cook, S., & Hudes, P. D. (2012). Team-based learning: A practical guide: AMEE Guide No. 65. Medical Teacher . https://doi.org/10.3109/0142159X.2012.651179
Sugiono. (2011). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Alfabeta.
Suparyanto, T.,  &  Pardamean,  B.  (2010). The  Effects  of  Computer  Skill in  Student’s  Achievement through  the  Use  of  Learning  Management  System. Conference:  International  Seminar  on Integrating Technology into Education .
Wibowo, N. (2016). Upaya peningkatan keaktifan siswa melalui pembelajaran berdasarkan gaya belajar di SMK Negeri 1 Saptosari. Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) , 1 (2), 128–139.