## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan

## Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
Irawan Dwi Wahyono 1
1. Universitas Negeri Malang, Indonesia | irawan.dwi.ft@um.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  pembelajaran  di  industri  4.0  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini  berkembang pesat salah satunya adalah aplikasi virtual. Salah satu aplikasi pembelajaran virtual yang dikembangkan saat  ini  adalah  laboratorium  virtual.  Penggunaan  laboratorium  virtual  dalam  Revolution  4.0  sangat berguna  terutama  lembaga  pendidikan  yang  tidak  memiliki  cukup  ruang  dan  peralatan.  Penelitian laboratorium  virtual  telah  dilakukan  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Pengembangan  laboratorium  virtual yang  dikembangkan  adalah  media,  model  dan  bahan  di  laboratorium  virtual.  Laboratorium  virtual  yang ada  adalah  pembelajaran  satu  arah.  Laboratorium  virtual  tidak  memiliki  umpan  balik  dengan  pengguna terutama  keinginan  dan  kemampuan  pengguna  di  laboratorium  virtual.  Diperlukan  pembelajaran laboratorium berdasarkan keinginan dan kemampuan pengguna. Model pembelajaran ini dikenal sebagai personalisasi.  Penelitian  ini  mengembangkan  laboratorium  virtual  yang  dipersonalisasi  dengan memanfaatkan  kecerdasan  buatan.  Kemampuan  dan  kemauan  pengguna  diproses  oleh  kecerdasan buatan  untuk  menentukan  model,  media  dan  bahan  yang  cocok  untuk  pengguna.  Hasil  uji  coba  di laboratorium virtual ini memperoleh nilai akurasi menurut pengguna berdasarkan hasil personalisasi yang diperoleh sebesar 90,8%

## Kata Kunci
virtual laboratorium, artificial intelligent, personalized, website

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan

## 1.  Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  di  Revolusi  industri  4.0  menyebabkan  banyaknya aplikasi-aplikasi  dalam  dunia  industri  maupun  pendidikan.  Beberapa  aplikasi  digunakan  untuk memudahkan  manusia  dalam  mengelola  sumber  daya  yang  dimilikinya  begitu  juga  didalam dunia  industri  maupun  dunia  pendidikan.  Aplikasi  dalam  bidang  riset  dalam  dunia  industri maupun dunia pendidikan terus berkembang salah satunya adalah aplikasi laboratoritum yang digunakan  sebagai  media  riset  dan  media  pendidikan  untuk  kebutuhan  manusia. Perkembangan  aplikasi  laboratorium  telah  banyak  dikembangkan  beberapa  tahun  terakhir  ini. Aplikasi  laboratorium  yang  dijalankan  secara  online  maupun  offline.  Ada  beberapa  aplikasi laboratorium  yang  memerlukan  resource  besar  maupun  kecil  tergantung  fitur-fitur  yang dimilikinya.  Pengguna  apilikasi  mobile  membutuhkan  aplikasi  laboraoritum  yang  bisa  diakses dimana saja dan kapan saja.
Beberapa penelitian telah melakukan pengembangan aplikasi laborarium. Beberapa memiliki kelebihan  maupun  kekurangan  masing-masing  baik  itu  dari  segi  konten,  resource  dan  media yang  digunakan.  Beberapa  penelitian  juga  mengembangankan  aplikasi  laboratorium  cerdas yang  mana  memiliki  kecerdasaan  buatan  dalam  fitur-fitur  penggunaaanya.  Aplikasi  laboritum cerdas  membutuhkan  reosurce  yang besar  sehingga  tidak  cocok untuk  diaplikasi pada  device mobile  untuk  digunakan  dimana  saja  dan  kapan  saja.  Beberapa  kekurangan  dari  aplikasi laboratorium cerdas yaitu belum adanya interaksi antara pengguna dengan aplikasi itu sendiri. Interaksi  itu  dalam  bentuk:  pengguna  dapat  menggunakan  aplikasi  laboratorium  sesuai keinginannnya  dan  kemampuan  yang  dimiliki  pengguna  dan  bisa  digunakan  kapan  saja  dan dimana saja.
Kecerdasaan  buatan  yang  dibutuhkan  dalam  aplikasi  labortaorium  adalah  algoritma  yang memiliki computasi handal dan membutuhkan resource yang kecil yang bisa digunakan kapan saja  dan  dimana  saja.  Salah  satu  algoritma  itu  adalah  Expert  System.    Expert  System  dalam aplikasi  laboratorium  adalah  untuk  mengklasifikasi  kemampuan  pengguna  dalam  aplikkasi. Klasifikasi  itu  dalam  3  kategori  yaitu  Tinggi,  sedang  dan  rendah.  Setelah  itu  pengguna berinteraksi  dengan  aplikasi  laboratorium  untuk  menentukan  lanjut  pada  modul-modul selanjutnya.  Untuk  itu  dibutuhkan  algoritma  cerdas  yaitu  Expert  System.  Keputusan  ini berdasarkan poin-poin yang dikumpulkan dan bonus-bonus yang dimiliki seperti aplikasi game yang bersifat interaktif.
Penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  laborarium  cerdas  yang  mana  pengguna menggunakan  aplikasi  sesuai  dengan  kemampuan  dan  kemauan  pengguna  dan  dapat digunakan  kapan  saja  dan  dimana  saja.  Sistem  cerdas  yang  terdapat  pada  laboratorium  ini menggunakan expert  system.  Expert  system    untuk  menklasfikasi  kemampuan  pengguna  dan kemauan pengguna. Klasifikasi ini dibagi dalam 3 kategori.  Sedangkan untuk intearksi dengan pengguna dan  untuk mennetukan kelanjutan pengguna dalam aplikasi seperti game aplikasi

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan

## 2.  Metode
Penelitian ini menggunakan model penelitian pengembangan pembelajaran Walter Dick and Lou  Carey  (2001).  Model  ini  mengarah  pada  upaya  pemecahan  masalah  belajar  dan ter¬program melalui prosedur atau langkah-langkah kegiatan yang sistematis. Langkah-langkah tersebut  adalah  (Gambar  1):  (1)  Identifying  Instructional  Goal,  (2)  Conducting  Instructional Analysis,  (3)  Analyze  Learner  and  Context,  (4)  Write  Performance  Objectives,  (5)  Develop Assesment  Instrumen,  (6)  Develop  Instructional  Strategy,  (7)  Develop  and  Select Instructional Material,  (8)  Design  and  Conduct  Formative  Evaluation  of  Instruction,  (9)  Revise  Instruction, (10) Design and Conduct Summative Evaluation [8].
Pada penelitian ini, tahapan yang digunakan hanya sampai pada tahapan ke-sembilan. Hal ini  dilakukan  dengan  pertimbangan  bahwa  pengembangan  model  pembelajaran  Virtual Laboratory yang dilakukan hanya sampai pada uji coba prototype produk.

## Gambar 1. Model Pengembangan Pembelajaran
Pada penelitian ini uji coba produk pengembangan dilakukan melalui tiga tahapan, yaitu uji perseorangan, uji kelompok kecil, dan uji lapangan. Tahap uji perseorangan ini, dilakukan oleh ahli  media  pembelajaran,  ahli  materi  dan  ahli  model  pembelajaran.  Uji  coba  perseorangan dilakukan untuk mengetahui kelayakan materi ajar, media pembelajaran dan rancangan model pembelajaran Virtual laboratory yang dikembangkan.
Uji  coba kelompok  kecil  bertujuan  untuk melihat  kelayakan  rancangan  model  pembelajaran Virtual  Laboratory  khususnya  kelayakan  media  pembelajaran  berbasis  web  dan  LMS  yang digunakan pada pembelajaran mata kuliah mesin listrik. Pada kegiatan uji coba kelompok kecil ini,  peneliti  menggali  informasi  tentang  segala  kendala  yang  dihadapi  peserta  didik  ketika mencoba  atau  menggunakan  media  pembelajaran  berbasis  web  dan  LMS,  selain  itu,  peneliti

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
juga  mengidentifikasi  kelemahan-kelemahan  yang  dimiliki  LMS  dari  berbagai  aspek  menurut sudut pandang sekelompok peserta didik tersebut.
Uji  lapangan  merupakan  tahap  lanjutan  setelah  dilakukan  uji  coba  kelompok  kecil.  Pada tahap ini, pengembang meminta informasi dari peserta didik yang berjumlah minimal 20 orang dalam satu  tempat  tertentu  secara bersamaan.  Produk  yang  di  uji  cobakan  pada uji  lapangan merupakan produk hasil revisi pada perseorangan (evaluasi ahli) dan tahap uji coba kelompok kecil.  Uji  lapangan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  layak  tidaknya  produk  yang  telah dikembangkan.
Intrumen penelitian yang digu¬na¬kan dalam penelitian ini adalah angket. Angket digunakan pada proses validasi ahli (ahli materi, media dan model pembelajaran Virtual Laboratory), dan juga  untuk  melihat  respon  siswa  terhadap  model  pembelajaran  dan  Learning  Management System yang telah dikembangkan. Angket yang digunakan dalam penelitian ini berupa angket tertutup  dimana  alternatif  jawaban  telah  disediakan  sehingga  responden  tinggal  memilih jawaban  yang  ada.  Penghitungan  skor  angket  dihitung  dari  skor  jawaban  untuk  tiap-tiap pertanyaan.  Jawaban  pada  angket  menggunakan  skala  Likert  yang  terdiri  dari  4  kategori pilihan.
Teknik analisis data dalam pene¬litian ini menggunakan rumus persentase, dimana hasil dari perhitungan  tersebut  digunakan  untuk  melihat  kelayakan  aspek-aspek  pembelajaran  yang dinilai.  Untuk  menen¬tu¬kan  persentase  kelayakan  indikator  yang  dinilai,  rumus  yang digunakan adalah rumus data per-item (Persamaan 1) [8]
  = i x x
P x 100%
Pers. (1)
Deskripsi:
P = Skor persentase  x = jumlah responden dalam satu item  i x = total of ideal value
Tabel 1. Kriteria Tingkat Kelayakan Persentase Kualifikasi Keterangan 80 % - 100% Valid Tidak Revisi 60 % - 79% Cukup valid Tidak Revisi 50 % - 59% Kurang valid Revisi 0% - 49% Tidak valid Diganti

## a) Arsitektur Virtul Lab
Virtual  lab  yang  dibuat  menggunakan  LMS  dengan  bantuan  moodle  sebagai  media pembelajaran  interaktif  seperti  diperlihatkan  dalam  gambar  2.  Siswa  bisa  menggunakan device  yang  terkoneksi  dengan  internet  untuk  mengakses  Virtual  Laboratorium,  kemudian

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
mendapatkan mendaftar sebagai anggota/dosen/pembimbing dengan fasilitas yang berbeda yang diatur oleh server dan disimpan dalam database.
INTERNET SISWA SERVER DATABASE
Gambar 2. Arsitektur Virtual Lab

## b) Model Virtual Lab
Dalam aplikasi virtual laboratorium digunakan pada mata kuliah mesin listrik yang  terdapat interaksi  antara  instruktur  dan  siswa  dengan  membedakan  interaksi  didalamnya  yaitu instruktur sebagai pemberi materi pembelajaran dan konsultasi secara online kepada siswa. Sedangkan  siswa  hanya  sebagai  user  yang  harus  terdaftar  dalam  virtual  lab  yang  bisa melakukan  interaksi  baik  online  dengan  intruktur  maupun  offline  dengan  instruktur.  Model virtual lab diperlihatkan dalam gambar 3.
Gambar 3. Model Virtual Lab
Langkah-langkah dalam aplikasi ini sebagai berikut:
1)  Pengguna  melakukan  test  awal  yang  dikenal  disebut  pre-test.  Ini  sebagai  parameter penentuan penggunaan virtual lab.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
2)  Parameter  yang  sudah  entri  kemudian  dilakukan  klasifikasi  pengguna  dengan menggunakan Expert System
3)  Hasil  klasifikasi  kemudian  dicocokan  pada  database  untuk  menentukan  klasifikasi  modul yang sesuai dengan pengguna.
4)  Pengguna menjalankan aplikasi laboratorium sesuai kemampuan pengguna dengan modul- modul yang sesuai.
5)  Pengguna  telah  menyelesaiakan  modul,  pengguna bisa  melanjutkan  ke modul  selanjutnya harus  sesuai  dengan  parameter  pada  tabel  2  kemudian  diolah  menggunakan  Expert System.
6)  Hasil  pengolahan  dari  parameter-paramter  yang  didapat  menggunakan  Expert  System menentukan modul selanjutkan yaitu : lanjut, ulang atau keluar

## 3.  Hasil
Tampilan Virtual Laboratorium diperlihatkan dalam gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Virtual Laboratorium
Virtual Laboratorium menyediakan juga menyediakan angket untuk dilakukan uji coba sesuai model penelitian pengembangan pembelajaran Walter Dick and Lou Carey yaitu angket untuk ahli media pembelajaran yang terdaftar pada Virtual Laboratorium sebagai dosen, angket untuk ahli  materi  yang  terdaftar  pada  Virtual  Laboratorium  sebagai  dosen,  angket  untuk  ahli  model pembelajaran yang terdaftar pada Virtual Laboratorium sebagai dosen, angket untuk kelompok kecil    yang  terdaftar  pada  Virtual  Laboratorium  sebagai  siswa,  dan  angket  untuk  uji  coba lapangan yang terdaftar pada Virtual Laboratorium sebagai siswa.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan

## a)  Hasil Uji Coba Ahli Media Pembelajaran
Data  validasi  ahli  media  diperoleh dari media Virtual  Laboratory yang  login  sebagai dosen atau  pembimbing  melalui  angket  web  pada  pengajar  mesin-mesin  listrik  sebanyak  2 pengajar. Data hasil validasi ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Uji Coba Ahli Media No. Aspek Penilaian Jumlah Persentase Rata-rata 1. Efektifitas media pembelajaran 8 aspek penilaian 100 % 2. Kemenarikan media pembelajaran 5 aspek penilaian 97,5 % 3. Efisiensi media pembelajaran 4 aspek penilaian 96,9 % Jumlah 17 aspek penilaian 98,5 %
Berdasarkan Tabel 1 tentang kriteria tingkat kelayakan, hasil yang diperoleh dari ahli media pembelajaran secara keseluruhan menyatakan bahwa media pembelajaran yang digunakan dalam  pembelajaran  sangat  baik.  Hasil  rata-rata  keseluruhan  aspek  penilaian  yang diperoleh  dari  kedua  ahli  media  adalah  sebesar  98,5%,  sehingga  dapat  dikatakan  media pembelajaran  yang  digunakan  pada  pembelajaran  pemrograman  web  dinamis  dasar menggunakan model Virtual Laboratory telah valid dan tidak perlu revisi.
b)  Hasil Uji Coba Ahli Materi Pembelajaran
Data  validasi  diperoleh  dari  media  web  Virtual  Laboratory  yang  login  sebagai  dosen  atau pembimbing dari angket web pada  pengguna mesin-mesin listrik yaitu  sebanyak 4 dosen pengajar.  Berdasarkan  Tabel  3  yang  mengacu  pada  Tabel  1  tentang  kriteria  tingkat kelayakan,  hasil  yang  diperoleh  dari  kedua  ahli  materi  secara  keseluruhan  menyatakan bahwa materi yang dikembangkan pada rancangan model pembelajaran Virtual Laboratory sangat  baik.  Rata-rata  persentase  keseluruhan  aspek  penilaian  dari  kedua  ahli  materi adalah 89,7%, sehingga dapat dikatakan bahwa materi pada standar kompetensi line follwer dasar yang dikembangkan telah valid dan tidak perlu revisi.
Tabel 3. Data Hasil Uji Coba Ahli Materi No Aspek Penilaian Jumlah Persentase Rata-rata 1 Materi media pembelajaran 10 aspek penilaian 83,75 % 2 Evaluasi media pembelajaran 3 aspek penilaian 91,7 % 3 Efisiensi dan Efektivitas media pembelajaran 7 aspek penilaian 93,75% Jumlah 20 aspek penilaian 89,7 %

## c)  Hasil Uji Coba Ahli Model Pembelajaran
Evaluasi ahli desain dan model pembelajaran dilakukan, bertujuan untuk menyempurnakan model pembelajaran  Virtual Laboratory  yang telah dikembangkan. Data validasi ahli model pembelajaran  diperoleh  dari  web  Virtual  Laboratory  dalam  bentuk  angket  sebanyak  3 dosen.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
Berdasarkan Tabel 4 yang mengacu pada Tabel 1 tentang kriteria tingkat kelayakan, hasil yang diperoleh dari ahli model pembelajaran secara keseluruhan menyatakan bahwa model pembelajaran  Virtual  Laboratory  yang  telah  dirancang  telah  memnuhi  kriteria  penilaian. Rata-rata  persentase  yang  diperoleh  adalah  sebesar  94,8%,  sehingga  dapat  dikatakan rancangan  bahwa  rancangan  model  pembelajaran  Virtual  Laboratory  telah  valid  dan  tidak perlu revisi.
Tabel 4. Data Hasil Validasi Ahli Model Pembelajaran Virtual Laboratory
Aspek Penilaian Tujuan (%) Isi (%) Teknologi (%) Desain pesan (%) Keefektifan 100 100 100 100 Kemenarikan 75 100 100 90 Efisiensi 100 100 83.3 94,3

## d)  Hasil Uji Coba Kelompok Kecil
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  hasil  uji  coba  kelompok  kecil  yang  diuji  cobakan  kepada mahasiswa  PTE  UM  yang  bergabung  dalam  mata  kuliah  mesin-mesin  listrik  Data  diambil dari 10 mahasiswa. Data hasil validasi kelompok kecil ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Hasil Uji Coba Kelompok Kecil No  Aspek Penilaian Jumlah Persentase Rata-rata 1 LMS 13 aspek penilaian 82,3% 2 Materi LMS 5 aspek penilaian 78,5 % Jumlah 18 aspek penilaian 80,4 %
Berdasarkan hasil analisis data didapatkan rata-rata skor total keseluruhan aspek penilaian sebesar 80,4 %  yang mengacu pada Tabel 5 tentang kriteria validitas, maka pada uji coba kelompok kecil ini, LMS yang dikembangkan dapat dinyatakan valid.

## e)  Hasil Uji Coba Lapangan
Uji  lapangan  merupakan  tahap  lanjutan  setelah  dilakukan  uji  coba  kelompok  kecil.  Pada bagian ini akan diuraikan hasil uji coba lapangan yang diuji cobakan kepada peserta mata kuliah mesin-mesin listrik sebanyak 24 siswa. Data hasil validasi ditunjukkan pada Tabel 6. Setelah dilakukan  perbaikan pada  LMS yang  beracuan pada  data  hasil  uji  coba kelompok kecil  (Tabel  5),  maka  beberapa  aspek  penilaian  yang  sebelumnya  bernilai  cukup  valid (rentangan  60-79%),  pada  uji  coba  lapangan  persentase  dari  beberapa  aspek  penilaian yang  disajikan  pada  Tabel  6.  mengalami  peningkatan  dan  dapat  dikatakan  bahwa  semua aspek penilaian telah valid (rentangan 80-100%).
Tabel 6. Data Hasil Uji Coba Lapangan No  Aspek Penilaian Jumlah Persentase Rata-rata 1 LMS 13 aspek penilaian 84,6% 2 Materi LMS 5 aspek penilaian 84,2 % Jumlah 18 aspek penilaian 84,4 %
.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
Hasil  uji  coba  pada  ahli  materi,  ahli  media,  ahli  model,  kelompok  kecil  dan  lapangan dilakukan analisa data dengan perbandingan pada pilot project Virtual Laboratorium sebagai berikut:
1.  Ahli  media,  aspek  penilaian  pada  kemenarikan  media  dengan  persentase  97,5  % disebabkan  kurangnya  animasi,  sedangkan  untuk  efisiensi  media  dengan  persentase 96,9%  disebabkan  kurang  pada  kelengkapan,  ada  kenaikan  2,5%  setelah  dilakukan perbaikan.
2.  Ahli materi, aspek penilaian materi dengan persentase 83,75% disebabkan kekurangan dalam  penggunaan  bahasa,  aspek  evaluasi  dengan  persentase  91,7%  disebabkan proses umpan balik, sedangkan aspek efisiensi  dengan persentase 93,75% disebabkan pada motivasi, ada kenaikan 3% setelah dilakukan perbaikan.
3.  Ahli  model,  aspek  kemenarikan  dengan  persentase  75%    pada  tujuan  disebabkan kurang dari segi sasaran dan aspek efisiensi dengan persentase 83,3% pada teknologi disebabkan kurang fleksibelitas, ada kenaikan 7% setelah dilakukan perbaikan.
4.  Kelompok  kecil,  LMS  dengan  nilai  82,3%  disebabkan  kesedianan  tutorial  sedangkan materi  LMS  dengan  presentase  78,5%  kurangnya  penggunaan  gambar.  Setelah dilakukan perbaikan ada kenaikan sebesar 6%. Hasil perbaikan diperlihatkan dalam uji lapangan dalam Tabel 7.
Secara  keseluruhan  data  hasil  uji  coba  validasi  ahli  media,  ahli  materi,  uji  coba  kelompok kecil,  dan  uji  coba  lapangan  (Gambar  6),  didapatkan  data  akhir  sebesar  98,5%  untuk  ahli media, 89,7% untuk ahli materi, 94,8% untuk ahli model pembelajaran, 80,4% untuk uji coba kelompok  kecil,  dan  84,4%  untuk  uji  coba  lapangan.  Hasil  rata-rata  yang  diperoleh  dari semua uji coba yang dilakukan adalah sebesar 90,8%. Berdasarkan Tabel 1 tentang kriteria validitas, maka secara keseluruhan rancangan model pembelajaran Virtual Laboratory dan juga komponen model pembelajaran berupa Learning Management System dan perangkat pembelajaran yang telah dikembangkan dinyatakan valid dan tidak perlu revisi.
Gambar 5. Diagram Hasil Uji Coba

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan

## 4.  Kesimpulan
Virtual  Laboratory  merupakan  gabungan  dari  pembelajaran  tatap  muka  dan  pembelajaran online  yang  memiliki  seting  pembelajaran  yang  beragam.  Rancangan  Virtual  Laboratory  yang dirancang mengacu pada seting pembelajaran  yang  mengklasifikasi¬kan seting pembelajaran kedalam  empat  kuadran,  yaitu  (1)  Live  Synchronous,  (2)  Virtual  Synchronous,  (3)  Self-paced asynchronous, dan (4) Collaborative asynchronous
Berdasarkan  proses  pengembangan  dan  analisis  data  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan:
1)  LMS  sebagai  komponen  utama  pada  model  pembelajaran  Virtual  Laboratory  ini  telah memenuhi kriteria sebagai media pembelajaran yang efektif dan efisien dengan rata-rata persentase validitas dari ahli media sebesar 98,5%.
2)  Materi  yang  telah  dikembangkan  pada  model  pembelajaran  Virtual  Laboratory  ini  telah memenuhi  standar  kompetensi  dengan  rata-rata  persentase  validitas  dari  ahli  materi sebesar 89,7%
3)  Rancangan model pembelajaran Virtual Laboratory ini telah dikembangkan dengan baik dengan persentase validitas dari ahli desain dan model pembelajaran Virtual Laboratory sebesar 94,8%.
4)  Rancangan model pembelajaran Virtual Laboratory dan komponen model pembelajaran berupa  LMS  serta  perangkat  pembelajaran,  telah  dikembangkan  dengan  baik  dengan rata-rata persentase dari semua uji coba yang dilakukan sebesar 82,4%.
5)  Rancangan  model  pembelajaran  Virtual  Laboratory  ini  telah  layak  digunakan  dan diimplementasikan  dengan  rata-rata  persentase  dari  semua  uji  coba  yang  dilakukan sebesar 90,8%..

## Daftar Rujukan
Callaghan,  M.  J.,  Eguíluz,  A.  G.,  McLaughlin,  G.,  &  McShane,  N.  2015.  Opportunities  and challenges in virtual reality for remote and virtual laboratories. In Proceedings of 2015 12th International  Conference  on  Remote  Engineering  and  Virtual  Instrumentation  (REV) (pp. 235-237). IEEE.
dela Cruz, D. R., & Mendoza, D. M. M. 2018. Design and Development of Virtual Laboratory: A Solution  to  the  Problem  of  Laboratory  Setup  and  Management  of  Pneumatic  Courses  in Bulacan  State  University  College  of  Engineering.  In 2018  IEEE  Games,  Entertainment, Media Conference (GEM) (pp. 1-23). IEEE.
Rodriguez-Gil,  L.,  García-Zubia,  J.,  &  Orduña,  P.  2016.  An  architecture  for  new  models  of Online  Laboratories:  educative  multi-user  gamified  hybrid  laboratories  based  on  Virtual Environments.  In 2016  13th  International  Conference  on  Remote  Engineering  and  Virtual Instrumentation  (REV) (pp.  202-203).  IEEE. Technology,  Computer,  and  Electrical Engineering (ICITACEE) (pp. 230-234). IEEE.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | ISSN 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 1, p86-96 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | Maret 2019 I. D. Wahyono | Personalisasi virtual laboratory menggunakan kecerdasan buatan
Rokhmawati,  A.,  Kusumo,  G.  R.,  Wahyoho,  I.  D.,  &  Irawati,  R.  2018.  Ultranus:  A  novel Indonesian  cultural  game  using  artificial  intelligence.  In 2018  International  seminar  on application for technology of information and communication (pp. 361-366). IEEE.
Suwasono,  S.,  Prihanto,  D.,  Wahyono,  I.  D.,  &  Nafalski,  A.  2017.  Virtual  Laboratory  for  Line Follower Robot Competition. International Journal of Electrical and Computer Engineering , 7 (4), 2253.
Wahyono, I. D. 2019. Open online course adaptif berbasis framework. TEKNO , 28 (2), 103-115.
Wahyono,  I.  D.,  Fadlika,  I.,  Taufani,  A.  R.,  &  Elmunsyah,  H.  2018.  Research  in  Ubiquitous Network:  Communication  Optimization  using  Publish-Subscribe.  In 2018  Electrical  Power, Electronics,  Communications,  Controls  and  Informatics  Seminar  (EECCIS) (pp.  202-206). IEEE.
Wahyono,  I.  D.,  Fadlika,  I.,  Afandi,  A.  N.,  &  Faiz,  M.  R.  2019.  Preliminary  study  of  wireless balloon  network  using  adaptive  position  tracking  technology  for  post  disaster event. Telkomnika , 17 (4).
Wirawan,  I.  M.,  Herwanto,  H.  W.,  &  Wahyono,  I.  D.  2017.  Virtual  programming  laboratory  UM (VLPUM) for programming competition. In 2017 5th International Conference on Electrical,
Electronics and Information Engineering (ICEEIE) (pp. 158-162). IEEE.
Wirawan,  I.  M.,  Taufani,  A.  R.,  Wahyono,  I.  D.,  &  Fadlika,  I.  2017.  Online  judging  system  for programming  contest  using  UM  framework.  In 2017  4th  International  Conference  on Information
Wirawan,  I.  M.,  Wahyono,  I.  D.,  &  Idfi,  G.  2018.  Research  in  Wireless  Sensor  Networks: Optimization  Service  Discovery  using  Attenuated  Bloom  Filter.  In 2018  Electrical  Power, Electronics,  Communications,  Controls  and  Informatics  Seminar  (EECCIS) (pp.  342-347). IEEE.
Wirawan,  I.  M.,  Wahyono,  I.  D.,  Idfi,  G.,  &  Kusumo,  G.  R.  2018.  IoT  Communication  System Using  Publish-Subscribe.  In 2018  International  Seminar  on  Application  for  Technology  of Information and Communication (pp. 61-65). IEEE.