## PENERAPAN METODE BAYESIAN NETWORK DALAM APLIKASI E-LEARNING BERBASIS WEB
Muhammad Hasbi, Muhammad Syarip
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta hasbi.mti@gmail.com

## Abstract
Information technology and its utilization for education has become a necessity that can not  be delayed further. Today, e-learning concept has widely accepted by community which is evident by  the  increasing  implementation  of  e-learning,  particularly  in  educational  institutions.  The purpose  of  this  study  is  to  develop  web-based  elearning  application  that  utilize  Bayesian Network method. The method is used to generate learning recomendation contained in student individual  report.  This  study  was  conducted  in  SMUN  1  Pulau  Laut  Tengah  Kabupaten Kotabaru  Kalimantan  Selatan.  Subject  of  study  are  students  of  class  X  and  two  chemistry teachers.  System  was  modeled  using  Unified  Modeling  Language  (UML).  Database  design created  by  Entity  Relationship  Diagram  (ERD).  Application  design  created  by  HIPO  diagram and  flowchart.  The  application  written  in  a  programming  language  PHP  and  use  MySQL database. Result of this study showed that Bayesian Network method can be used to generate a learning  recomendation.  Students  can  view  the  suggested  learning  recomendation  in  their individual report. Teachers can also view the individual report of theis students who joined in e- learning  session.  In  conclusion,  the  Bayesian  Network  method  successfully  implemented  in web-based e-learning application to generate learning recomendation based on learning material difficulty level, student cognitive level, and student grade.
Keywords : E-learning, Bayesian Network

## Abstrak
Teknologi  informasi  dan  pemanfaatannya  untuk  pendidikan  sudah  menjadi  keharusan  yang tidak  dapat  ditunda-tunda  lagi.  Saat  ini,  konsep  e-learning  sudah  banyak  diterima  oleh masyarakat  yang  terbukti  dengan  maraknya  implementasi  e-learning  khususnya  di  lembaga pendidikan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi e-learning berbasis  web  dan memanfaatkan  metode Bayesian  Network .  Metode  ini  digunakan  untuk  menghasilkan rekomendasi  pembelajaran  yang  termuat  dalam  laporan  individual  siswa.  Penelitian  ini dilakukan  di  SMUN  1  Pulau  Laut  Tengah  Kabupaten  Kotabaru  Kalimantan  Selatan.  Subyek dalam  penelitian  ini  adalah  siswa  kelas  X  dan  guru  kimia  di  sekolah  tersebut.  Sistem dimodelkan  dengan  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML).  Rancangan  basis  data dibuat dengan Entity Relationship Diagram (ERD). Rancangan aplikasi dibuat dengan bantuan diagram  HIPO  dan flowchart .  Aplikasi  ditulis  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan menggunakan  basis  data  MySQL.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Bayesian Network dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi pembelajaran. Siswa dapat melihat rekomendasi pembelajaran yang disarankan dalam laporan individual mereka. Guru juga dapat melihat  laporan  individual  siswa  yang  tergabung  dalam  sesi  yang  mereka  buat.  Sebagai penutup,  metode Bayesian  Network berhasil  diimplementasikan  dalam  aplikasi e-learning berbasis  web  untuk  menghasilkan  rekomendasi  pembelajaran  berdasarkan  berdasarkan  tingkat kesulitan materi, tingkat kognitif, dan grade siswa.
Kata kunci : E-learning , Bayesian Network

## 1. Pendahuluan
Sistem  pembelajaran  elektronik  atau  e- learning  merupakan  dasar  dan  konsekuensi logis  dari  perkembangan  teknologi  informasi dan  komunikasi.  Dengan e-learning ,  peserta ajar  tidak  perlu  duduk  di  ruang  kelas  untuk menyimak  setiap  ucapan  dari  seorang  guru secara langsung. E-learning juga mempersingkat jadwal target waktu pembelajaran,  dan  tentu  saja  menghemat biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh  sebuah program studi atau program pendidikan.
Kecenderungan  untuk  mengembangkan e-learning sebagai  salah  satu  alternatif pembelajaran di berbagai lembaga pendidikan dan pelatihan semakin meningkat sejalan  dengan  perkembangan  di  bidang teknologi komunikasi dan informasi. Infrastruktur  dalam  bidang  telekomunikasi yang  menunjang  penyelenggaraan e-learning tidak lagi hanya  menjadi monopoli kota-kota besar,  tetapi  secara  bertahap  sudah  mulai dapat  dinikmati  oleh  mereka  yang  berada  di kota-kota  di  tingkat  kabupaten.  Artinya, masyarakat  yang  berada  di  kabupaten  telah dapat menggunakan fasilitas internet. Seiring dengan  perkembangan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  (TIK)  yang  semakin  pesat, kebutuhan akan suatu konsep dan mekanisme belajar mengajar berbasis teknologi informasi menjadi  tidak  terelakkan  lagi.  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  untuk pendidikan  membawa  manfaat  yang  sangat memudahkan.
Penyertaan  metode  yang  digunakan untuk  menganalisis  profil  siswa  dalam aplikasi e-learning dimungkinkan  untuk memonitor
pencapaian siswa dan
memberikan  saran  pendidikan  yang  sesuai berdasarkan  profil  siswa.  Salah  satu  metode yang  banyak  digunakan  adalah Bayesian Network . Penelitian ini membahas penerapan metode Bayesian  Network dalam  aplikasi e- learning berbasis  web  yang  ditujukan  untuk para siswa  kelas  X  SMU Pulau  Laut  Tengah Kabupaten  Kotabaru  Provinsi  Kalimantan Selatan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## E-Learning
E-learning adalah  pembelajaran  jarak jauh  ( distance  learning )  yang  memanfaatkan teknologi komputer,  jaringan komputer dan/atau  Internet. E-learning memungkinkan pembelajar untuk belajar melalui komputer di tempat  mereka  masing-masing  tanpa  harus secara  fisik  pergi  mengikuti  pelajaran  / perkuliahan  di  kelas. E-learning sering  pula dipahami  sebagai  suatu  bentuk  pembelajaran berbasis  web  yang  bisa  diakses  dari  intranet di  jaringan  lokal  atau  internet.  Sebenarnya materi e-learning tidak  harus  didistribusikan secara on-line baik  melalui  jaringan  lokal maupun  internet,  distribusi  secara off-line menggunakan  media  CD/DVD  pun termasuk pola e-learning .  Dalam  hal  ini  aplikasi  dan materi belajar dikembangkan sesuai
kebutuhan  dan  didistribusikan  melalui  media CD/DVD,  selanjutnya  pembelajar  dapat memanfatkan  CD/DVD  tersebut  dan  belajar di tempatnya berada.
Menurut  Michael  (2013), e-learning adalah  pembelajaran  yang  disusun  dengan tujuan  menggunakan  suatu  sistem  elektronik atau  juga  komputer  sehingga  mampu  untuk mendukung  suatu  proses  pembelajaran. Chandrawati (2010) mendefinisikan e-
learning sebagai  suatu  proses  pembelajaran jarak  jauh  dengan  cara  menggabungkan prinsip-prinsip didalam proses suatu pembelajaran  dengan  teknologi.  Selanjutnya, Ardiansyah (2013) memberikan pengertian e- learning sebagai  suatu  sistem  pembelajaran yang  digunakan  ialah  sebagai  sarana  ialah sebagai  proses  belajar  mengajar  yang dilaksanakan  tanpa  harus  bertatap  muka dengan  secara  langsung  antara  pendidik dengan siswa/i. Dari beberapa pengertian dari para ahli di atas  dapat disimpulkan bahwa e- learning adalah  sistem  pembelajaran  jarak jauh  dengan  bantuan  teknologi  informasi yang dilaksanakan tanpa harus bertatap muka secara langsung.
E-learning sendiri  memiliki  beberapa kelebihan  dan  kekurangan.  Kelebihan e- learning ialah  memberikan  fleksibilitas, interaktivitas,  kecepatan,  visualisasi  melalui berbagai  kelebihan  dari  masing-masing
media.  Disamping  itu, e-learning memiliki beberapa kelebihan antara lain (Chandrawati, 2010) :
1. Lebih mudah untuk diserap, artinya ialah menggunakan  fasilitas  multimedia  yang berupa  suatu  gambar,  teks,  animasi, suara, dan juga video.
2. Jauh  lebih  efektif  didalam  biaya,  artinya ialah  tidak  perlu  instruktur,  tidak  perlu juga  minimum  audiensi,  dapat  dimana saja, dan lain sebagainya.
3. Jauh  lebih  ringkas,  artinya  ialah  tidak banyak  mengandung  formalitas  kelas, langsung  kedalam  suatu  pokok  bahasan, mata pelajaran yang sesuai kebutuhan.
4. Tersedia  dalam  24  jam  per  hari,  artinya ialah penguaasaan dalam materi tergantung pada semangat dan juga daya serap  siswa,  bisa  dimonitor,  bisa  diuji dengan e-test .
Selain  memiliki  kelebihan, e-learning juga  memiliki  beberapa  kekurangan,  antara lain (Chandrawati, 2010) :
1. Pembelajaran dengan menggunakan model e-learning tersebut  membutuhkan peralatan  tambahan  yang  lebih  (seperti contohnya  komputer,  monitor,  keyboard, dan lain sebagainya).
2. Kurangnya suatu interaksi antara pengajar  serta  juga  pelajar  atau  juga bahkan antar pelajar itu sendiri.
3. Proses belajar mengajar tersebut
cenderung  ke  arah  suatu  pelatihan  dari pada pendidikan itu sendiri.
4. Berubahnya  suatu  peran  pengajar  dari yang semula menguasai mengenai teknik pembelajaran yang konvensional, sekarang  juga  dituntut  untuk  dapat mengetahui teknik pembelajaran menggunakan ICT ( information , communication , technology ).
5. Tidak  pada  semua  tempat  tersedia fasilitas internet.
6. Peserta didik tersebut mungkin dapat bisa frustasi  apabila  tidak  dapat  mengakses grafik,  gambar,  serta  video  karena peralatan  (software  dan  hardware)  yang tidak memadai.
7. Peserta  didik  tersebut  dapat  merasa terisolasi.

## Bayesian Network
Teori  Bayesian  diadopsi  dari  nama penemunya yaitu Thomas Bayes sekitar tahun 1950, yang sering ditemukan pada studi-studi ilmu  statistika  yang  berbasis  pada  teorema atau aturan Bayes. Teori Bayesian merupakan sebuah  teori  kondisi  probabilitas  yang memperhitungkan probabilitas suatu kejadian (hipotesis)  bergantung  pada  kejadian  lain (bukti).  Pada  dasarnya,  teorema  tersebut mengatakan  bahwa  kejadian  di  masa  depan dapat  diprediksi  dengan  syarat  kejadian sebelumnya telah terjadi (Sugandi, 2008). Pemikiran Bayesian menyediakan sebuah pendekatan probabilistik untuk mendapatkan suatu inferensi atau kesimpulan. Inferensi dalam sebuah Bayesian Network didapat  dari  hubungan setiap node yang  ada  pada  struktur Bayesian tersebut. Untuk  setiap  perubahan yang  terjadi  dari sebuah node maka  juga  akan  mempengaruhi nilai  probabilitas  dari node-node yang  lain, yang secara langsung maupun tidak langsung berhubungan dengan node tersebut.
Bayesian  Networks merupakan  suatu metode  pemodelan  data  berbasis  probabilitas yang  merepresentasikan  suatu  himpunan variabel  dan  ketergantungan  bersyaratnya melalui  suatu  DAG  ( Directed Acyclic
Graph ). Setiap node yang terbentuk di dalam graf  mempunyai
Conditional Probability Table (CPT).  Disamping  CPT, model Bayesian Network juga memiliki
Joint  Probability  Distribution (JPD)  yaitu probabilitas  kemunculan  bersama  untuk semua  kemungkinan  nilai  yang  terdapat dalam  variabel.  Formula  yang  digunakan dalam teori bayes adalah sebagai berikut:
( | ) ( )    (    )    (  |  ) ( ) (1) dimana P(A|B) adalah probabilitas  gabungan kejadian  A  dan  B.  Membagi  kedua  sisi dengan P(B), didapat: (  |  )       (  |  ) ( )    ( ) (2)
Secara umum teorema Bayes dapat dituliskan dalam bentuk:
( | ) ( |  ) (  ) ∑  ( |  ) (  ) (3) Jika  {Ai}  membentuk  partisi  dari  ruang kejadian, untuk setiap Ai dalam partisi.
Dengan memanfaatkan kemampuan inferensi Bayesian  Network ,  aplikasi e- learning dapat  membuat  suatu  kesimpulan tentang karakteristik pengguna secara individu, dengan cara menerima data informasi  berupa  input  dari  pengguna tersebut. Dengan mendapatkan input kuantitatif  dari  pengguna,  maka  perhitungan dengan  menggunakan  metode Bayesian Network dapat dilakukan. Dan pada akhirnya aplikasi akan mendapatkan nilai-nilai kuantitatif  yang  mewakili  karakteristik  dari pengguna secara individu.

## 3. Rancangan Sistem
Analisis  terhadap  sistem  yang  berjalan bertujuan  untuk  mengetahui  permasalahan yang  ditimbulkan  oleh  sistem  yang  berjalan saat ini. Permasalahan tersebut dapat digunakan  untuk  menganalisis  kebutuhan pengguna  terhadap  sistem  baru.  Setelah permasalahan dan kebutuhan sistem dianalisis  dengan  baik,  hasil analisis  tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk perancangan  sistem  yang  baru,  sehingga dapat  dihasilkan  sistem  baru  yang  dapat memenuhi kebutuhan pengguna.
Prosedur-prosedur  yang  berlaku  pada sistem  berjalan  yang  dianalisis  dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut:
a. Guru menjelaskan materi pelajaran. Guru menjelaskan  materi  kepada  siswa  dan siswa  menyimak  penjelasan  dari  guru secara seksama.
b. Guru  melakukan  tanya  jawab  dengan siswa.  Di  tahap  ini,  guru  memberikan beberapa pertanyaan yang  terkait dengan materi yang diajarkan dan meminta siswa untuk  menjawab  pertanyaan  tersebut. Murid juga dapat mengajukan pertanyaan untuk  hal-hal  yang  mereka  belum mengerti  dan  guru  menjawab  pertanyaan murid.
c. Guru  memberikan  latihan  soal.  Guru memberikan  latihan  soal  kepada  murid untuk  dikerjakan  di  dalam  kelas.  Murid menjawab latihan soal tersebut.
d. Guru memberikan tugas. Guru memberikan  tugas  untuk  dikerjakan  di rumah. Murid mengerjakan tugas tersebut di rumah dan mengumpulkannya pada hari yang ditentukan. e. Guru  memeriksa  tugas.  Guru  memeriksa tugas  yang  dikumpulkan  oleh  murid  dan memberikan penilaian untuk tugas tersebut.
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Pembelajaran Kimia di SMA Negeri 1 Pulau Laut Tengah
Use  case  diagram digunakan  untuk menggambarkan interaksi antara aktor-akator dalam sebuah sistem. Gambar 1
memperlihatkan  interaksi  antar  aktor  dalam sistem berjalan.
Gambar 2. Activity Diagram Sistem Pembelajaran Kimia di SMA Negeri 1 Pulau Laut Tengah
Dalam  gambar  di  atas,  terlihat  bahwa ada interaksi antara dua aktor yaitu guru dan murid.  Urutan  aktivitas  yang  ada  dalam sistem  berjalan  dapat  diuraikan  sebagai berikut:
a. Guru  menjelaskan  materi  pembelajaran kepada  murid  dan  murid  menyimak
penjelasan  guru  secara  seksama.  Guru memberikan  menjelaskan  materi  dengan bantuan papan tulis.
b. Setelah menjelaskan materi, guru kemudian melakukan tanya jawab terkait materi  yang  disampaikan  kepada  siswa dan  siswa  menanggapi  tanya  jawab tersebut.
d. Apabila  guru  menganggap  bahwa  siswa telah  memahami  materi  yang  diberikan, guru  memberikan  latihan  soal  kepada siswa  untuk  dikerjakan  di  dalam  kelas. Siswa menjawab soal-soal yang diberikan.  Di  akhir  pelajaran,  guru memberikan  tugas  kepada  siswa  untuk dikerjakan di rumah.  Siswa  mengerjakan tugas tersebut di rumah dan mengumpulkannya pada hari yang ditentukan.
e. Guru  kemudian  memeriksa  tugas  yang dikumpulkan  dan  memberikan  hasil penilaian kepada siswa. Siswa menerima hasil penilaian dari guru.
Dari  hasil  analisis  terhadap  sistem  yang sedang berjalan ditemukan beberapa permasalahan  yang  dapat  mempengaruhi efektivitas  belajar  siswa.  Permasalahan- permasalahan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Guru  mengajar  dengan  gaya  yang  sama untuk setiap siswa dan tidak mempertimbangkan karakteristik individual  siswa.  Hal  ini  memungkinkan munculnya  kebosanan  dalam  diri  siswa sehingga siswa
tidak dapat berkonsentrasi  penuh  pada  materi  yang diajarkan  dan  dapat  menyebabkan  siswa tidak  dapat  mengeluarkan  kemampuan terbaiknya.
2. Tidak ada media pembelajaran lain selain tatap muka di kelas.
3. Belum ada aplikasi e-learning yang dapat memperkuat  proses  belajar  mengajar  di kelas.
Dari    hasil    analisis    terhadap    sistem berjalan,  sistem  yang  diusulkan  sebagai solusi  terhadap  permasalahan  yang  ada adalah aplikasi e-learning berbasis web yang dapat  menghasilkan  laporan  individu  siswa. Dalam  menghasilkan  laporan  individu  siswa, aplikasi  ini  menerapkan  metode Bayesian
Network .  Metode Bayesian  Network dan rancangan sistem diuraikan di bawah.
Metode Bayesian Network

## a. Membentuk Model Bayesian Network
Dalam  menggunakan Bayesian Network , model Bayesian  Network harus  dibentuk terlebih dahulu. Adapun model yang dibentuk dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  dalam Gambar 3 di bawah.
Gambar 3 Struktur Bayesian Network
Dalam  model  ini,  terdapat  empat node yaitu Tingkat  Kesulitan  Materi,  Tingkat  Kognitif, Grade Siswa, dan Rekomendasi.
b. Menentukan Parameter
Setelah struktur Bayesian Network
terbentuk, langkah selanjutnya adalah menentukan parameter dari tiap-tiap node dan menentukan  nilai prior  probability dan condition  probability -nya.  Dari  struktur  atas, parameter-parameter  yang  ada  untuk  setiap node ditentukan sebagai berikut:
1. Tingkat  Kesulitan  Materi  (M),  yang memiliki  dua  parameter  yaitu  Sulit  (M1) dan  Mudah  (M2).  Nilai prior probability dua parameter ini ditentukan oleh 2 orang guru  kimia  sekolah  tempat  penelitian.
Parameter  M1  diberi  nilai  0,6  dan parameter  M2  diberi  nilai  0,4.  Gambar  4 di bawah memperlihat nilai prior probability untuk node Tingkat  Kesulitan Materi (M).
Gambar 4. Prior Probability Tingkat Kesulitan Materi
2. Tingkat  Kognitif  (K),  yang  memiliki  dua parameter  yaitu  Tinggi  (K1)  dan  Rendah (K2). Nilai prior probability parameter ini ditentukan  oleh  dua  orang  guru  kimia. Parameter  K1  diberi  nilai  0,7  dan parameter K2 diberi nilai 0,3. Nilai tinggi adalah apabila skor tes siswa sama dengan atau  lebih  dari  70  dan  rendah  apabila kurang  dari  Gambar  5  di  bawah memperlihat  nilai prior  probability untuk node Tingkat Kognitif (K).
Gambar 5. Prior Probability Tingkat Kognitif
3. Grade Siswa (G), yang memiliki parameter  Sangat  Baik  (G1),  Baik  (G2), dan  Cukup  (G3).  Karena  node  ini dipengaruhi oleh Tingkat Kesulitan Materi  (M)  dan  Tingkat  Kognitif  (K), maka  parameter  ini  memiliki  nilai conditional probability .  Adapun  nilai conditional  probability untuk parameter ini  diambil  dari  model  siswa  Koller (Koller & Friedman, 2009).
Gambar 6. Conditional Probability Grade Siswa (G)
4. Rekomendasi (R), yang memiliki parameter  Bagus  (R1)  dan  Cukup  (R2). Nilai conditional  probability parameter ini juga  diambil  dari  model  siswa Koller (Koller  &  Friedman,  2009).  Gambar  7 memperlihatkan nilai CPT yang ditentukan untuk node Rekomendasi (R).

## Gambar 7 Conditional Probability Rekomendasi
Menghitung Joint  Probability Distribution

## (JPD)
Joint  Probability  Distribution (JPD) adalah  probabilitas  kemunculan  bersama untuk  semua  kemungkinan  nilai  yang terdapat  dalam  variabel  dan  dihitung  dengan persamaan: (    )       ( | )  ( ) (4) Dimana: P(X,Y) = Joint ProbabilityDistribution X
P(X|Y) = Conditional probability X P(Y) = Prior probability Y Sebagai  contoh,  apabila  siswa  telah mengikuti suatu sesi e-learning yang
dikategorikan  sebagai  Tingkat  Kesulitan Materi  Sulit  (M1)  dan  mendapatkan  hasil post-test sebesar  50  yang  masuk  dalam kategori Tingkat Kognitif Rendah (K2) maka probabilitas rekomendari untuk siswa tersebut adalah P(G1 | K2, M1) = 0,05 P(G2 | K2, M1) = 0,25 P(G3 | K2, M1) = 0,70
P(R1) = P(R1,G1) + P(R2,G2) + P(R3,G3) = (0,9 x 0,05) + (0,6 x 0,25) + (0,01 x 0,70) = 0,202 P(R2) = 1 – 0,202 = 0,798 Sehingga  dapat  diinferensikan  bahwa karena probabilitas mendapatkan Rekomendasi Baik (R1) hanya sebesar 20,2% dan  Rekomendasi  Kurang  (R2)  sebesar 79,8%, maka siswa tersebut dianggap kurang cakap  dalam  sesi e-learning terkait.  Lebih jelasnya, nilai perhitungan JPD node Rekomendasi  untuk  setiap  kondisi  yang mungkin terjadi dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Joint Probability Distribution ( JPD) node Rekomendasi (R) untuk setiap kondisi yang mungkin terjadi
Dari  analisis  yang  dilakukan  terhadap sistem berjalan, e-learning diusulkan sebagai solusi  dari  permasalahan  yang  ada.  Sistem usulan  dirancang  dengan  menggunakan  alat
perancangan sistem UML. Untuk
menggambarkan  alur  proses  sistem  usulan, interaksi  antar  aktor  yang  ada  dalam  sistem digambarkan dalam use case diagram . Aktor- aktor  yang  ada  dalam sistem  usulan  adalah Admin, Guru, dan Admin. Use case diagram sistem usulan ditunjukkan dalam Gambar 9.
Gambar 9. Use Case Diagram Sistem Usulan
Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa terdapat  3  aktor  yang  berinteraksi  dengan sistem  di  atas.  Aktor-aktor  tersebut  adalah Admin, Guru, dan Siswa.
Gambar  10  memperlihatkan flowchart bagian  frontend  aplikasi e-learning .  Dari gambar  tersebut  terlihat  bahwa  aktivitas dimulai dengan user melakukan login. Sistem akan memeriksa apakah user login untuk kali pertama  atau  pernah  login  sebelumnya. Apabila  user  login  untuk  pertama  kalinya, maka  sistem  akan  mengarahkan  user  untuk melengkapi  profil  mereka  dan  mengisi asesmen  VAK  baru  kemudian  ke  halaman beranda.  Jika  tidak,  sistem  akan  langsung mengarahkan  user  ke  halaman  beranda. setelah  berada  di  halaman  beranda,  user memiliki  pilihan  untuk  tetap  berada  di halaman  beranda  dan  memilih  materi  yang ingin  dipelajari.  User  juga  memiliki  pilihan untuk  memilih  laporan  dan  melihat  laporan individu mereka. Selain itu, ada pilihan untuk melakukan chat .
Gambar 10 Flowchart Frontend Aplikasi Untuk bagian backend aplikasi,
prosesnya  dapat  digambarkan  seperti  dalam Gambar 11 di bawah.

## Gambar 11 Flowchart Backend Aplikasi
Di  bagian backend aplikasi,  user  harus login untuk masuk dan menggunakan sistem. Setelah  berhasil  login,  user  memiliki  pilihan untuk  berada  di  halaman  beranda  dan mengelola  sesi.  Terdapat  pula  pilihan  untuk mengelola  RBAC  bagi  user  yang  memiliki role  admin  dan  pilihan  kelola  pembelajaran bagi  user  yang  memiliki  role  guru.  Di  dalam menu RBAC, user dapat mengelola permission,  role,  rule  dan  assignment.  Menu kelola  pembelajaran  berisi  pilihan  untuk
mengelola  mata  pelajaran,  subyek  mata pelajaran,  mengelola  materi  pelajaran,  dan mengelola  soal-soal  yang  digunakan  untuk pre/post-test.

## 4. Hasil Dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi, didapatkan  bahwa  aplikasi  berjalan  sesuai dengan  yang  alur  proses  diinginkan.  Guru dapat mengelola mata pelajaran, menambahkan subyek  mata pelajaran, materi pelajaran,  dan  meregistrasi  murid-murid mereka.  Guru  juga  dapat  membuat sesi  e- learning dan mendaftarkan murid yang sudah teregistrasi  dalam  sesi  tersebut.  Murid mengikuti  suatu  sesi e-learning berdasarkan alur  proses  yang  sudah  ditetapkan.  Murid harus terdaftar terlebih dahulu dalam satu sesi sebelum  dapat  mengikuti  sesi  tersebut. Setelah terdaftar,  murid dapat  mengikuti  sesi dengan  alur  proses  sebagai  berikut:  mengisi pre-test ,  mempelajari  materi,  dan  kemudian mengisi post-test .
Gambar 12 Tampilan halaman laporan individu siswa yang menjadi output yang diharapkan dari aplikasi
Selain  itu,  metode Bayesian  Network
berhasil
diimplementasikan
untuk
menghasilkan  laporan  individu  siswa.  Dalam hal  ini,  metode  memberikan  rekomendasi terkait  satu  sesi e-learning yang  diikuti  oleh murid.  Murid  dapat  melihat  laporan  individu mereka.  Laporan  individu  siswa  memuat profil  pribadi  mereka,  preferensi  belajar mereka,  dan  hasil  pre/post-test  setiap  sesi beserta  rekomendasi  untuk  sesi  tersebut. Guru  juga  dapat  melihat  laporan  individu siswa  yang  terdaftar  dalam  sesi  mereka. Dengan  melihat  laporan  ini,  guru  dapat
mempertimbangkan pendekatan tertentu pada murid  berdasarkan  preferensi  belajar  mereka dan  rekomendasi  yang  disarankan.  Dengan fitur chat yang  dimilikinya,  aplikasi e- learning ini  juga  menjadi  media  interaksi antara  guru  dan  murid  di  luar  kelas.  Dengan demikian,  murid  dapat  bertanya  kepada  guru tentang  hal-hal  yang  tidak  mereka  pahami terkait pelajaran kimia setiap waktu. Aplikasi e-learning ini  juga  dapat  berfungsi  sebagai tempat penyimpanan soal dan materi sehingga  guru  memiliki database soal  dan materi yang sewaktu-waktu dapat dipergunakan dalam kegiatan belajar mengajar mereka di sekolah.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan    uraian    sebelumnya    dan dari  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan  hal- hal sebagai berikut:
1. Dalam  penelitian  ini  telah  dibangun sebuah  aplikasi  e-learning  berbasis  web yang  memiliki  fitur chat .  Aplikasi e- learning ini  bertujuan  untuk  menjadi media belajar tambahan bagi siswa-siswa SMA  Negeri  1  Kecamatan  Pulau  Laut Tengah Kabupaten Kotabaru. 2. Metode Bayesian  Network digunakan untuk  menghasilkan  rekomendasi  yang termuat dalam laporan individual siswa. 3. Asesmen  VAK  yang  digunakan  dalam aplikasi  ini  dapat  memberikan  gambaran preferensi siswa sehingga guru menyesuaikan  metode  pembelajarannya dengan preferensi masing-masing. 4. Aplikasi  dirancang mobile  responsive untuk  memudahkan  siswa  mengakses aplikasi di perangkat mobile.

## Daftar Pustaka
Ardiansyah,  Ivan.  2013.  Eksplorasi  Pola Komunikasi dalam Diskusi Menggunakan
Moddle pada Perkuliahan Simulasi Pembelajarana Kimia. Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung- Indonesia. Chandrawati, Sri Rahayu. 2010. Pemanfaatan E-learning dalam Pembelajaran. No 2 Vol
8. http://jurnal.untan.ac.id
Koller,  D.,  Friedman,  N.  2009.  Probabilistic
Graphical Models : Principle and
Techniques.  MIT  Press.  Cambridge,
Massachusetts. London. England. Michael, Allen. 2013. Michael Allen’s Guide to  E-learning .  Jhon  Wiley  &  Sons. Canada. Sugandi,  Yahdin,  dkk.  2008. Aplikasi Pengambilan Keputusan Pada Perencanaan Produksi Berdasarkan Teorema  Bayes. Media  Informatika,  No. 1, Hal. 25-38, Juni,Palembang.