## ASISTEN KELAS INTERAKTIF MOODLE BERBASISKAN INTERNET OF THINGS DAN TELEGRAM BOT
Alauddin Maulana Hirzan 1* , Surono 2 , Galih Sertiarso 3
1,2, 3 Universitas Semarang; Jl. Soekarno Hatta, Tlogosari Kulon;   024 6702757
Received: xxxx-xx-xx Accepted: xx-xx-xx

## Keywords:
Class Assistant, Internet of Things, Moodle, Telegram Bot
Corespondent Email: maulanahirzan@usm.ac.id
Abstrak. Pendidikan  adalah  aspek  kehidupan  yang  juga  menjadi  hak  asasi dari  tiap  manusia.  Oleh  karena  itu,  pendidikan  tidak  boleh  putus  dalam keadaan apapun. Semenjak terjadinya pandemi di seluruh dunia, popularitas platform Moodle sebagai tempat pembelajaran daring meningkat. Namun hal ini  tidak  diimbangin  dengan  sumber  daya  manusianya.  Banyak  sekali  para pengajar senior yang tidak familiar dengan platform tersebut. Oleh karena itu, peneliti  mengusulkan  untuk  mendesain  sebuah  asisten  kelas  interaktif berbasiskan Internet  of  Things dan Telegram  Bot untuk  membantu  para pengajar  untuk  mengakses Moodle hanya  melalui  aplikasi  berpesan  instan. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  model  tersebut  telah  sukses  melayani 117.628 permintaan. Namun juga disertai permintaan dalam antrian mencapai 75.526  permintaan  dan  permintaan  gagal  mencapai  3.175  permintaan. Berdasarkan  kecepatan  waktu  respons  nya,  model  dapat  melayani  1000 pengguna dengan rata-rata waktu 66,86 detik. Bisa disimpulkan bahwa model yang  diusulkan  berhasil  melayani  banyak  pengguna  meskipun  memiliki kegagalan yang tidak signifikan.
Abstract. Education  is  an  aspect  of  life  that  is  also  the  birthright  of  every human  being.  Therefore,  education  should  not  be  interrupted  under  any circumstances. Since the worldwide pandemic, the popularity of the Moodle platform for online learning has increased. However, this is not matched by its human resources. Many senior teachers are not familiar with the platform. Therefore,  the  researcher  proposes  to  design  an  interactive  classroom assistant based on the Internet of Things and Telegram Bot to help teachers access  Moodle  only  through  instant  messaging  applications.  From  the  test results,  the  model  has  successfully  served  117,628  requests.  But  also accompanied  by  requests  in  the  queue  reaching  75,526  requests  and  failed requests reaching 3,175 requests. Based on its response time speed, the model can  serve  1000  users  with  an  average  time  of  66.86  seconds.  It  can  be concluded  that  the  proposed  model  successfully  serves  many  users  despite having insignificant failures.

## 1. PENDAHULUAN
Moodle merupakan sebuah perangkat lunak yang  difokuskan  dalam  dunia  pendidikan  di berbagai macam tingkat. Implementasi teknologi  merupakan  sebuah  bentuk  dari majunya  dunia  pendidikan  dalam  mengikuti perkembangan  teknoogi  masa  kini.  Banyak
sekali  fitur  yang  dihadirkan  oleh  perangkat lunak ini untuk membantu para pengajar (guru maupun  dosen)  untuk  menata  materi  maupun penilaia  kelasnya[1],  [2].  Para  guru  maupun dosen  dapat  membuat  sebuah  kelas  interaktif menggunakan plugin yang  ada  di Moodle, sehingga  kelas  yang  diajarkan  lebih  terlihat

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
menyenangkan dan mudah dipahami[3]. Selain itu karena sifatnya yang daring, pengaksesannya  dapat  dilakukan  di  mana  saja dan  perangkat  apapun.  Sehingga  peserta  didik tidak  harus  berada  di sekolah  ataupun  kampus untuk  memperlajari  materi  yang  diberikan[4]. Karena  kemudahan  yang  dihadirkan  inilah, Moodle banyak  diimplementasikan  di  banyak tingkat  pendidikan  di  semua  sektor  yang  ada. Sebagai contoh Moodle
dapat diimplementasikan untuk kelas perawat menurut  artikel[5].  Dunia  medis  juga  dapat menggunakan Moodle menurut  artikel[6]. Bahkan  untuk  Sekolah  Dasar  pun  dapat diimplementasikan[7].
Namun sebuah teknologi pastinya memiliki kelebihan serta kekurangan. Terdapat beberapa kelemahan yang dapat ditemui di dalam sistem Moodle seperti:  antarmuka  yang  tidak  mudah bagi  orang  lain  untuk  kuasai  khususnya pengajar  yang  cukup  berumur.  Hal  ini  dapat dijumpai  ketika  seluruh  dunia  mengalami pandemi dan melakukan migrasi besar-besaran ke  platform  daring  agar  pendidikan  tetap terlaksana[8]–[10]. Para pengguna pemula yang datang baik dari kalangan peserta didik maupun para  pengajar  dari  berbagai  jurusan  harus berhadapan dengan ekosistem aplikasi Moodle ini. Sehingga banyak yang mengalami kebingungan apa yang harus dilakukan dengan platform  tersebut.  Hal  ini  terjadi  karena kurangnya  literasi  digital  yang  dimiliki  oleh pengguna  baru  tersebut.  Karena  masalah tersebut  menjadi  penurun  motivasi  bagi  para pengajar untuk melakukan migrasi ke platform digital[11].
Untuk  menangani  masalah  tersebut,  para peneliti  telah  mendesain  berbagai  macam aplikasi  tambahan  pendukung  yang  berguna untuk  membantu  para  pengguna.  Salah  satu cara yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  masalah  ini  yaitu  melalui teknologi Internet of Things. Teknologi Internet of  Things mengizinkan  komunikasi  baik  dari tingkat  perangkat  ke  perangkat  ( Machine-to- Machine communication ) maupun ke perangkat lunak[12],  [13].  Pada  tahun  2019,  peneliti mengusulkan  sebuah  contoh  implementasi Internet  of  Things untuk  meningkatkan kemudahan  dalam  melakukan  eksperimen lab[14].  Namun  perkembangan  ini  tidak berhenti  begitu  saja.  Dengan  peneliti  yang masih  sama,  kemudian  alat  dikembangkan
dengan menambahkan fitur penilaian otomatis[15] selama proses lab berlangsung. Di tahun  berikutnya  di  tahun  2020,  penelitian dilanjutkan dengan menghubungkan antarmuka dari  aplikasi  lain  seperti  LINE  ke  platform Moodle sehingga memungkinkan untuk mengakses segala materi yang ada di platform tersebut[16].
Namun  terdapat  beberapa  kelemahan  yang dimiliki  oleh  penelitian-penelitian  sebelumnya seperti: penelitian yang dilakukan di tahun 2019 hanya  menjangkau  sesi  praktik  lab  dan  proses penilaian  saja.  Sedangkan,  untuk  penelitian tahun 2020 memiliki masalah dengan platform aplikasi yang digunakan. Aplikasi LINE sempat populer  di  kalangan  anak  muda  di  Indonesia, namun  tidak  bertahan  lama  karena  tren WhatsApp. Berdasarkan artikel[17], penggunaan LINE hanya  mencapai  9%  jika dibandingkan WhatsApp yang mencapai 55%. Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut, penelitian ini memiliki tujuan untuk mendesain sebuah mode purwarupa berbasiskan Internet of Things yang  dilengkapi  dengan  teknologi Telegram  Bot sebagai  asisten  kelas  interaktif yang  dapat  membantu  dalam  melaksanakan pembelajaran.  Penggunaan Telegram  Bot sendiri  digunakan  karena  popularitas  saat  ini yang  mendekati WhatsApp dan  memiliki  fitur yang unik jika dibandingkan dengan WhatsApp.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  artikel  ini,  peneliti  menggunakan teori-teori  ataupun  konsep  sebagai  pondasi dalam  pembuatan  penelitian  maupun  artikel publikasi ini. Berikut ini adalah teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini:

## 2.1. Moodle
Sebuah  platform  pembelajaran  digital sumber terbuka yang dapat dipasang ke peladen pribadi  secara  gratis  untuk  membantu  proses belajar mengajar semua tingkat sekolah hingga perguruan  tinggi. Moodle menyediakan  fitur- fitur yang sangat membantu proses pembelajaran  yang  sangat  interaktif,  sehingga siswa  maupun  mahasiswa  tidak  merasa  bosan dengan pembelajaran luring[2], [4], [18].
2.2. Internet of Things
Teknologi Internet  of  Things merupakan sebuah teknologi komunikasi yang mengizinkan perangkat-perangkat modern

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
seperti  peralatan  elektronika  rumah  tangga hingga  kendaraan  bermotor  untuk  ditanami kemampuan  memroses  dan  berkomunikasi melalui  jaringan  Internet.  Sehingga  dapat meningkatkan  kehidupan  manusia  menjadi lebih layak[12], [13], [19].

## 2.3. Telegram Bot
Sebuah fitur layanan yang dihadirkan oleh aplikasi  berpesan  instan Telegram yang menawarkan sebuah robot yang dapat diprogram dan digunakan oleh pengguna untuk berbagai  macam  kebutuhan.  Mulai  dari  hal sederhana  seperti  pengingat  jadwal  hingga  hal kompleks  seperti  pencarian  buku  maupun artikel pembelajaran[20].

## 2.4. Web Service
Sebuah
teknologi
yang dapat
menghadirkan  komunikasi  dua  arah  di  antara perangkat  homogen  maupun  heterogen  seperti perangkat Internet of Things ke basis data dari melalui  permintaan Representational  State Transfer (ReST) maupun melalui Simple Object Access  Protocol  (SOAP). Tergantung  dari keadaan  pita  lebar  yang  ada,  teknologi  ReST sangat  direkomendasikan  untuk  koneksi  ke Internet  dengan  pita  lebar  yang  rendah[21], [22].

## 2.5. Javascript Object Notation
Teknik  penyimpanan  data  ini  juga  sering disebut dengan istilah JSON memiliki kelebihan  unik  berupa  tingkat  kebacaan  yang tinggi  untuk  manusia  maupun  mesin. JSON menghadirkan format dictionary atau juga lebih dikenal sebagai key-value dalam  penyimpanan datanya  sehingga  lebih  mudah  untuk  diproses melalui pemrograman. Format ini sangat sering digunakan oleh Web Service sebagai respon dari suatu permintaan[23], [24].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  metode  eksperimen  dalam mendesain  purwarupa  asisten  kelas  interaktif Moodle .
3.1. Tahap Pengumpulan Data
Peneliti  mengumpulkan  data-data  dengan menggunakan  observasi  untuk  mengetahui bagaimana cara kerja Moodle sendiri. Selain itu, peneliti juga melihat dokumentasi-dokumentasi yang  disediakan  secara  bebas  oleh Moodle
sendiri  khususnya  untuk  bagian  akses Moodle melalui antarmuka web service.

## 3.2. Tahap Desain Purwarupa
Setelah  mendapatkan  data-data  berkaitan dengan Moodle, peneliti  melanjutkan  proses dengan mendesain dari purwarupa asisten kelas interaktif  dengan  menggunakan  perangkat Internet  of  Things .  Dalam  kasus  ini  peneliti menggunakan papan pemrosesan alternatif dari Raspberry Pi dengan nama Orange Pi Zero 2.
Perangkat  ini  nantinya  akan  ditanami  kode untuk Telegram  Bot berinteraksi  dengan pengguna  dan  peladen Moodle secara  daring melalui  Internet.  Berikut  ini  adalah  bentuk topologi  dan  aliran  pemrosesan  dari  model purwarupa:
Gbr 1. Topologi jaringan model purwarupa
Dalam topologi yang ditunjukkan di Gambar 1, memperlihatkan komunikasi antar perangkat melalui jaringan Internet. Namun khusus untuk komunikasi  antara Moodle  Server dengan Telegram  Bot  Manager ditambahi  dengan konektivitas  khusus  melalui Virtual  Private Network karena tidak memiliki IP publik statis. Jaringan VPN ini menggunakan penyedia pihak ketiga,  sehingga  semua  perangkat  yang terhubung tidak perlu memerlukan IP statis dan cukup menggunakan jaringan Internet yang ada. Untuk  alur  proses  dari  model  sendiri ditunjukkan dengan gambar berikut:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
Gbr 2. Alur proses model yang diusulkan.
Alur  proses  yang  ditunjukkan  di  Gambar  2 merupakan  ilustrasi  proses  dari  model  yang diusulkan.  Di  mulai  dari  perangkat Internet  of Things yang  melakukan  inisialiasi Bot beserta Handler fungsinya  sehingga  dapat  memahami perintah  dari  klien.  Setelah  proses  inisialisasi selesai di purwarupa model, dilanjutkan dengan masuk  ke  mode Listenting untuk  menunggu permintaan yang masuk dari klien. Di sisi klien dapat memulai aplikasi Telegram dan mengirimkan  permintaan  ke  aplikasi  tersebut. Secara otomatis permintaan akan dikirimkan ke Telegram  Bot  Manager. Permintaan  ini  akan dipetakan  sesuai  jenis  permintaannya  lalu diteruskan  ke Moodle  Server. Server  akan menerima  permintaan  ini  dan  membalas kembali  ke Telegram  Bot  Manager dan dikembalikan  ke  klient.  Proses  ini  akan  terus menerus berulang hingga klien tidak mengirimkan  permintaan  lagi  ataupun  karena gangguan  eksternal  seperti  listrik  dan  koneksi Internet yang buruk.
3.3. Tahap Implementasi dan Pengujian
Purwarupa  yang  sudah  didesain,  kemudian diimplementasikan ke dalam perangkat Internet of Things dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. 4 Inti Prosesor Allwinner H616
2. Memori SDRAM 1GB
3. 32 GB MicroSD
4. Nirkabel IEEE 802.11 a/b/g/n/ac
5. 1000M/100M/10M Ethernet
Kemudian  untuk  kebutuhan Moodle  Server sendiri,  peneliti  menggunakan Virtual  Private Server (VPS) lokal di dalam komputer. Namun akses via Internet daripada VPS ini didapatkan melalui  jaringan  khusus Virtual  Private Network agar  bisa  diakses  melalui  Internet tanpa  harus  memiliki  pengalamatan  statis publik. VPS ini memiliki spesifikasi berupa:
1. 2 inti vCPU 2. 2GB memori internal 3. Penyimpanan 20GB 4. Sistem Operasi Debian 12 Bookworm 5. Apache2 dan MariaDB 6. Moodle Sesudah semua kebutuhan purwarupa sudah diimplementasikan ke masing-masing perangkat,  maka  langkah  selanjutnya  adalah pengujian. Peneliti menggunakan dua pengujian untuk menguji kemampuan Telegram
Bot dalam  menerima  dan  mengirimkan permintaan.  Serta  kemampuan  perangkat Internet of Things dalam mengirimkan banyak permintaan  ke  server.  Dengan  menggunakan perangkat lunak Locust, peneliti dapat menguji kemampuan pelayanan dari purwarupa sendiri. Untuk skenario pengujian yang akan dilakukan dengan  menggunakan Locust dimulai  dengan menyiapkan  target  pengaksesan.  Berikut  ini adalah  skenario  konfigurasi  permintaan  yang digunakan untuk pengujian:
Tabel 1. Konfigurasi Permintaan Locust No Permintaan Jumlah Jenis 1 Akses Home (/) 1 GET 2 Permintaan Token ( login.php ) 1 POST 3 Akses Fungsional ( server.php ) 17 POST
Dalam  pembuatan  skenario  di  Tabel  1, peneliti  menentukan  satu  (1)  kali  akses  ke halaman Home, satu  (1)  kali  akses Token (Login), dan  17  kali  akses  fungsionalitas Moodle. Jumlah  17  untuk  akses  fungsionalitas ditentukan  oleh  jumlah  mata  kuliah  beserta mahasiswa yang dapat dijelajahi oleh Telegram Bot. Sehingga untuk konfigurasi permintaan ini terdapat  total  19  permintaan  untuk  satu pengguna. Namun dalam pengujiannya, peneliti akan  menggunakan  1000  pengguna  sebagai simulasi  ke Moodle  Server. Untuk  durasinya sendiri,  peneliti  menjalankan  skenario  selama satu (1) jam. Dengan skenario ini, peneliti dapat

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
mengetahui  kemampuan  model  purwarupa beserta Moodle  Server dalam  memenuhi permintaan pengguna.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, peneliti  berhasil  mengirimkan  permintaan  dari aplikasi Telegram ke Telegram  Bot yang kemudian dilanjutkan ke Moodle Server. Pesan ini  kemudian  dijawab  oleh Moodle  Server sesuai  dengan  permintaan  yang  diberikan  oleh klien.  Daftar  perintah  yang  tersedia  saat  ini dalam table.
Tabel 2. Daftar Perintah Telegram Bot No Nama Perintah Deskripsi 1 /start Menampilkan semua perintah 2 /login Mendapatkan Token 3 /userinfo Informasi pengguna 4 /active_courses Daftar mata kuliah 5 /week_agendas Jadwal satu minggu ke depan 6 /tomorrow_agendas Jadwal besok 7 /course_contents
Daftar isi topik mata kuliah 8 /course_assignments Daftar tugas mata kuliah 9 /enrolled_users Daftar peserta mata kuliah 10 /get_grades Daftar nilai mata kuliah per peserta Daftar perintah yang ditampilkan di Tabel 2 merupakan perintah-perintah yang dapat digunakan dalam Telegram Bot. Perintah yang dapat digunakan tanpa akses token adalah start untuk  melihat  menu-menu  yang  tersedia. Kemudian  juga  terdapat  menu login untuk masuk ke dalam system dan mendapatkan token semi  permanen  yang  dapat  tersimpan  selama bot tidak dinyalakan ulang. Perintah selanjutnya adalah userinfo untuk  mendapatkan  informasi pengguna yang sudah masuk ke dalam system. Sedangkan menu-menu yang berkaitan dengan Moodle berupa active_courses untuk  melihat semua  mata  kuliah  aktif  yang  pengguna  ajar. Perintah week_agendas untuk  melihat  jadwal
selama satu minggu ke depan baik berupa teori maupun praktikum (dengan ketentuan pengguna  sudah  menjadwalkan  pengajaran melalui  sistem  kalender Moodle ).  Perintah tomorrow_agendas memperlihatkan  jadwal perkuliahan  besok  hari.  Selain  perintah- perintah  tersebut,  terdapat  perintah  tambahan yang  hanya  dapat  diakses  ketika  pengguna sudah  menggunakan  perintah active_courses berupa course_contents untuk  melihat  semua topik pembelajaran dan semua materi yang ada di  mata  kuliah  tersebut.  Perintah  lain  seperti course_assignments akan memperlihatkan ssemua tugas yang ada di mata kuliah tersebut. Perintah enrolled_users menampilkan  semua pengguna yang ada di mata kuliah tersebut baik berupa  mahasiswa  maupun  dosen.  Sedangkan perintah get_grades akan  memperlihatkan semua nilai tugas yang dimiliki oleh pengguna. Berikut  ini  adalah  contoh  salah  satu  tampilan hasil  dari  perintah  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya.
Gbr 3. Hasil pengambilan layar Telegram
Gambar 3 merupakan hasil tangkapan layar aplikasi Telegram yang  memperlihatkan  hasil permintaan  untuk  perintah active_courses sehingga  menampilkan  mata  kuliah  yang diajarkan  oleh  pengguna.  Selain  menampilkan mata kuliah yang diajarkan, Telegram Bot juga
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
menampilkan  aksi  tambahan  yang  dapat dilakukan dengan masing-masing mata kuliah. Sebagai  contoh,  pengguna  dapat  melihat  isi mata  kuliah  dengan  menekan  perintah  yang sudah disediakan. Selain itu juga terdapat menu tambahan  untuk  melihat  daftar  tugas  dan pengguna.  Hasil  tangkapan  layar  ini  cukup menjadi  bukti  interaktif  asisten  kelas  yang dibuat.
Pengujian  berikutnya  adalah  berkaitan dengan  seberapa  banyak  model Telegram  Bot dapat  mengirimkan  banyak  permintaan  ke Moodle  Server dan  seberapa  banyak  layanan yang  dapat  dipenuhi  oleh server tersebut.
Selama  durasi  satu  jam,  peneliti  berhasil mencatat  lebih  dari  14.000  ribu  baris  data catatan  kinerja Locust dalam  format comma separated  value (csv).  Namun  karena  data  ini masih bersifat kotor, maka peneliti membersihkan  data  dengan  membuang  baris data dengan jumlah user kosong (0). Sehingga didapatkanlah  total  data  12.276  baris  data. Karena  dianggap  masih  terlalu  banyak  untuk ditampilkan.  Maka  peneliti  melakukan  teknik Time-based  Averaging dengan  meninggikan frekuensi data dari mili detik ( ms ) menjadi tiap lima  (5)  menit.  Dengan  teknik  ini,  peneliti berhasil menurunkan jumlah baris data menjadi 15  baris.  Sehingga  didapatkan  hasil  berupa jumlah permintaan yang berhasil diilustrasikan dengan grafik berikut:
Gbr 4. Grafik akumulasi permintaan sukses per satuan waktu
Berdasarkan Gambar 4 menampilkan akumulasi  permintaan  sukses  dari  ketiga  jenis permintaan . Sebagai  sampel  hasil  di  waktu 14:55 WIB, model Internet of Things mencatat akumulasi  permintaan  untuk  akses Home
sebanyak  5.820  permintaan.  Untuk  akumulasi permintaan Token  (Login) mencapai  5.702 permintaan,  dan  permintaan  ke  segala  fungsi Moodle mencapai  97.533  permintaan.  Namun jumlah  akumulasi  ini  masih  terus  meningkat sesuai  dengan  berjalannya  waktu.  Rata-rata akumulasi  keseluruhan  dari  permintaan  yang sukses dilakukan mencapai 117.628
permintaan.
Karena  perangkat  tidak  memiliki  kapasitas yang  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan pengguna,  maka  tentu  saja  ada  permintaan- permintaan  yang  masih  tertunda  atau  dalam antrian  ( On  Queue ).  Berikut  ini  adalah  hasil akumulasi jumlah permintaan dalam antrian:
Gbr 5. Grafik akumulasi permintaan dalam antrian per satuan waktu
Antrian merupakan sesuatu hal yang terjadi dalam  suatu  sistem,  maka  model  yang  dibuat peneliti  pun  tidak  luput  dari  kejadian  ini. Berdasarkan  Gambar  5,  terjadi  peningkatan permintaan dalam antrian. Sebagai sampel pada pukul  14:55  WIB  terdapat  antrian  untuk permintaan Home mencapai  3054  permintaan. Untuk  permintaan Token  (Login) mencapai 3137  permintaan,  dan  permintaan  Fungsional mencapai 53.379. Rata-rata akumulasi keseluruhan  dari  awal  hingga  akhir  adalah 75.526 permintaan dalam antrian. Sama seperti grafik sebelumnya. Potensi jumlah antrian yang terjadi dapat meningkat seiringan waktu.
Sedangkan untuk penilaian kinerja berikutnya adalah akumulasi kegagalan permintaan ditampilkan dengan gambar berikut:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
Gbr 6. Grafik akumulasi kegagalan permintaan per satuan waktu
Gambar 6 adalah hasil data yang ditemukan oleh  peneliti  ketika  melakukan  pengujian. Grafik  yang  ditampilkan  ini  berupa  akumulasi kegagalan  yang  dialami  oleh  model  ketika mengirimkan  permintaan  ke Moodle  Server. Menurut sampel di grafik pada jam 14:55 WIB, akses Home mencapai kegagalan mencapai 126 permintaan.  Untuk  akses  permintaan Token (Login), mengalami  kegagalan  mencapai  161 permintaan.  Sedangkan  untuk  akses  ke fungsionalitas Moodle mencapai 2.088 permintaan.  Rata-rata  akumulasi  keseluruhan permintaan  gagal  mencapai  3.175  permintaan. Jika  dilihat  dari  grafik  keseluruhan,  terdapat potensi kenaikan kegagalan permintaan . Data-data ini kemudian dikumpulkan menjadi  satu  dan  dipisahkan  berdasarkan kategori seperti: Sukses ( Success ), Antrian ( On Queue ), dan Gagal (Failure)
Gbr 7. Hasil agregasi seluruh permintaan dan dikategorikan berdasarkan status.
Gambar  7  merupakan  hasil  agregasi  dari keseluruhan  permintaan  baik  berupa  akses  ke Home, permintaan Token (Login), dan permintaan fungsionalitas Moodle. Agregasi ini dilakukan untuk memperlihatkan angka permintaan per kategori yang sudah ditentukan. Berdasarkan gambar tersebut, jumlah
permintaan  yang  telah  sukses  ( Success )
dipenuhi  oleh Moodle  Server lebih  tinggi dibandingkan  permintaan  dalam  antrian  ( On
Queue ) dan gagal ( Failure ).
Hasil  berikutnya  adalah  kecepatan  respon terhadap  permintaan.  Berikut  ini  adalah  hasil akumulasi  waktu  respon  yang  didapatkan  dan diilustrasikan ke dalam bentuk gambar:
Gbr 8. Grafik akumulasi waktu respon permintaan per satuan waktu
Gambar 8 merupakan hasil pencatatan hasil respon  terhadap  permintaan  yang  dilakukan oleh  model.  Karena  sudah  bersifat round  trip, maka  peneliti  tidak  perlu  lagi  melakukan kalkulasi  tambahan.  Berdasarkan  sampel  di grafik, waktu yang dibutuhkan untuk melakukan  permintaan  ke Home mencapai 21,129 detik. Untuk permintaan Token (Login) sendiri  membutuhkan  waktu  20,97  detik.
Sedangkan untuk permintaan fungsional mencapai  18,6416  detik.  Rata-rata  akumulasi total waktu respon keseluruhan mencapai 66,86
detik. Berbeda dengan grafik-grafik sebelumnya yang mengalami kenaikan.  Grafik khusus  waktu  respon  ini  memiliki  bentuk tersendi  yang  di  mana  sempat  mengalami kenaikan  karena load atau  beban  yang meningkat.  Kemudian  waktu  respon  menjadi lebih cepat dengan munculnya grafik menurun. Namun  grafik  mulai  naik  perlahan  sesuai
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
dengan  naiknya  lalu  lintas  permintaan  yang dibuat oleh model.
Setelah menjelaskan hasil yang didapatkan, peneliti  kemudian  melanjutkan  ke  bagian diskusi  di  mana  peneliti  akan  membahas  tiap detil  yang  peneliti  temukan.  Dimulai  dari implementasi  perintah  dari Telegram  Bot. Perintah-perintah  yang  dibuat  untuk Telegram Bot ini didesain menurut ketersediaan Application Programming Interface (API) yang disediakan  oleh Moodle sendiri. Moodle menyediakan  banyak  sekali  API  yang  dapat digunakan oleh peneliti. Tetapi, sebagian besar API yang dapat digunakan bersifat administratif untuk  administrator  dan  bukan  ke  manajemen mata  kuliah  yang  dapat  digunakan  oleh pengajar.  Sehingga  perintah  yang  dapat disediakan  oleh  peneliti  menjadi  terbatas. Pembahasan  berikutnya  adalah  mengenai konfigurasi  dari  pengujian  yang  dilakukan peneliti.  Khusus  untuk  pengujian  fungsional yang  terdiri  dari  17  fungsi.  Angka  ini didapatkan  dengan  mengumpulkan  semua kemungkinan  perintah-perintah  yang  dapat diperintahkan oleh Telegram. Jumlah perintah- perintah  ini  dapat  meningkat  sesuai  dengan jumlah  dari  mata  kuliah  yang  diajarkan  dan jumlah pengguna (khususnya) mata kuliah yang mengikuti satu mata kuliah tersebut.
Pembahasan ketiga mengenai benchmark yang dilakukan peneliti untuk mengetahui kemampuan  dalam  mengirimkan  permintaan dari  model  purwarupa  ke Moodle  Server. Berdasarkan hasil yang ditemui, baik akumulasi permintaan  sukses  dan  gagal  sama-sama meningkat.  Sedangkan  untuk  waktu  sendiri, mengalami  naik  turun.  Hal  ini  dipengaruhi faktor-faktor  eksternal  seperti:  kemampuan model purwarupa dalam mengirimkan permintaan, kemampuan Moodle Server dalam menerima  permintaan,  dan  konektivitas  di antara  keduanya.  Model  yang  digunakan menggunakan  perangkat  keras  dari Orange  Pi yang  memiliki  kemampuan  yang  cukup  untuk komputasi  biasa,  namun  tidak  cukup  apabila dibandingkan dengan komputasi server. Sehingga  sangat  wajar  apabila  model  tidak dapat  melayani  banyak  pengguna.  Sedangkan untuk  faktor  dari Moodle  Server ,  disebabkan oleh  kurangnya  sumber  daya  yang  dipunyai oleh  peneliti.  Sehingga  peneliti  menggunakan mesin  virtual  dengan  komputasi  yang  terbatas dan  tidak  menggunakan server asli.  Meskipun
terbatas, namun masih bisa melayani permintaan 1000 pengguna dengan cukup baik. Faktor  terakhir  adalah  konektivitas  yang digunakan  untuk  komunikasi  model.  Karena peneliti tidak memiliki akses ke IP statis publik berbayar, maka peneliti menggunakan alternatif lain yaitu sebuah Virtual Private Network yang diatur oleh pihak ketiga secara gratis. Sehingga kedua  perangkat  (model  dan Moodle  Server ) dapat saling berkomunikasi satu sama lain tanpa memerlukan  IP  publik  statis.  Kecepatan  yang dihadirkan  oleh  penyedia  VPN  ini  terbatas karena bersifat publik dan tidak berbayar. Maka secara otomatis pita lebar yang disediakan oleh mereka  juga  terbatas.  Pembahasan  terakhir adalah  total  akumulasi  dari  masing-masing benchmark. Sehingga  hasil  dari  satu  waktu diakumulasikan ke hasil berikutnya. Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  diskusi, peneliti  bisa  mengambil  kesimpulan  bahwa model  yang  diusulkan  mampu menjadi asisten kelas  interaktif Moodle dengan  jumlah  yang banyak  tapi  tetap  terbatas.  Namun  dapat ditingkatkan dari segi perangkat keras.

## 5. KESIMPULAN
a. Dunia  pendidikan  adalah  hal  yang  sangat penting  untuk  dipunyai  setiap  manusia yang  ada.  Namun  untuk  mencapainya terkadang  mengalami  kendala  seperti pandemi  yang  telah  terjadi  di  tahun sebelumnya
b. Banyak  pengajar  dari  berbagai  tingkat yang mengalami kendala dikarenakan oleh migrasi  besar-besaran  dari  pengajaran luring  menjadi  daring.  Sehingga  banyak dari mereka yang memiliki literasi digital yang  minim  untuk  dapat  memahami sistem pembelajaran daring.
c. Peneliti  mengusulkan  sebuah  model purwarupa berbasiskan Internet of Things dan  teknologi Telegram  Bot sebagai asisten  kelas  interaktif  untuk  membantu para  pengajar  (khususnya  senior)  dalam mengakses Moodle
d. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan. Peneliti  berhasil  mendesain  model,  dan melakukan  permintaan  melalui  aplikasi Telegram.
e. Untuk performanya sendiri, model mampu melayani  1000  pengguna  dengan  cukup baik.  Dari  hasil  rata-rata  total  akumulasi keseluruhan  yang  didapatkan,  permintaan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
sukses  mencapai  117.628;  permintaan dalam  proses  antrian  mencapai  75.526;
permintaan gagal mencapai 3.175 permintaan; dan waktu respon membutuhkan waktu 67 detik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat  atas  dukungan  dalam  bentuk material  maupun  dukungan  moral  dalam melaksanakan penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Aldiab, H. Chowdhury, A. Kootsookos, F.  Alam,  and  H.  Allhibi,  “Utilization  of Learning Management Systems (LMSs) in higher education system: A case review for Saudi Arabia,” Energy Procedia , vol. 160, pp.
731–737, 2019, doi:
https://doi.org/10.1016/j.egypro.2019.02.1 86.
[2]  S. H. P. W. Gamage, J. R. Ayres, and M. B. Behrend, “A systematic review on trends in using  Moodle  for  teaching  and  learning,” Int. J. STEM Educ. , vol. 9, no. 1, p. 9, Jan.
2022, doi: 10.1186/s40594-021-00323-x.
[3]  M. Gachkova and E. Somova, “MOODLE PLUG-INS FOR DESIGN AND DEVELOPMENT OF GAMIFIED COURSES,”  in INTED2020  Proceedings , in 14th International Technology, Education  and  Development  Conference. Valencia,  Spain:  IATED,  Mar.  2020,  pp.
2187–2195. doi: 10.21125/inted.2020.0676.
[4]  H.  Athaya,  R.  D.  A.  Nadir,  D.  Indra Sensuse, K. Kautsarina, and R. R. Suryono, “Moodle  Implementation  for  E-Learning: A  Systematic  Review,”  in Proceedings  of the  6th  International  Conference  on Sustainable  Information  Engineering  and Technology , in SIET ’21. New York, NY,
USA: Association for Computing Machinery,  2021,  pp.  106–112.  doi: 10.1145/3479645.3479646.
[5]  C.-J.  Chen,  H.-J.  Tsai,  M.-Y.  Lee,  Y.-C. Chen,  and  S.-M.  Huang,  “Effects  of  a Moodle-based  E-learning  environment  on E-collaborative learning, perceived
satisfaction, and study achievement among nursing students: A cross-sectional study,”
Nurse  Educ.  Today ,  vol.  130,  p.  105921,
2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.105921 .
[6]  Jeong Seri Hwang Hyunyong, “Do we need Moodle in medical education? A review of its impact and utility,” KMJ , vol. 38, no. 3, pp. 159–168, 2023, doi: 10.7180/kmj.23.139. [7]  A.  Goltsiou  and  C.  Sofianopoulou,
“Moodle  In  The  Primary  School  – Investigation Of Resources And Implementation Possibilities,” in ICERI2019  Proceedings ,  in  12th  annual International  Conference  of  Education, Research  and  Innovation.  Seville,  Spain: IATED,  Nov.  2019,  pp.  9933–9941.  doi: 10.21125/iceri.2019.2434.
[8]  R. QUANSAH and C. ESSIAM, “The use of  learning  management  system  (LMS) moodle in the midst of covid-19 pandemic: Students’  perspective,” J.  Educ.  Technol. Online  Learn. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  418–431, Sep. 2021, doi: 10.31681/jetol.934730.
[9]  Maria Borodina, Tatiana Ivashkina, Tatyana  Golubeva,  Oleg  Afanasiev,  Yulia Pronina, and Kirill Berlov, “Changes in the use  of  the  moodle  platform  by  students  at different levels of training depending on the period  of  restrictions  due  to  Covid-19,” Rev.  Conrado ,  vol.  18,  no.  88,  Oct.  2022, Accessed:  Dec.  09,  2023.  [Online]. Available: https://conrado.ucf.edu.cu/index.php/conra do/article/view/2571
[10] A. Taamneh, A. Alsaad, H. Elrehail, M. Al-Okaily,  A.  Lutfi,  and  R.  P.  Sergio, “University lecturers acceptance of moodle platform  in  the  context  of  the  COVID-19 pandemic,” Glob. Knowl. Mem. Commun. , vol.  72,  no.  6/7,  pp.  666–684,  Jan.  2023, doi: 10.1108/GKMC-05-2021-0087.
[11] T.  Aikina  and  L.  Bolsunovskaya, “Moodle-Based  Learning:  Motivating  and Demotivating  Factors,” Int.  J.  Emerg. Technol.  Learn.  IJET ,  vol.  15,  no.  2,  pp. 239–248, Jan. 2020.
[12] S. Kumar, P. Tiwari, and M. Zymbler, “Internet  of  Things  is  a  revolutionary approach for future technology enhancement: a review,” J.  Big  Data ,  vol. 6,  no.  1,  p.  111,  Dec.  2019,  doi: 10.1186/s40537-019-0268-2.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Alauddin  dkk
[13] A.  Khanna  and  S.  Kaur,  “Internet  of Things (IoT), Applications and Challenges: A  Comprehensive  Review,” Wirel.  Pers. Commun. , vol. 114, no. 2, pp. 1687–1762, Sep.  2020,  doi:  10.1007/s11277-020- 07446-4.
[14] K.  Mershad  and  A.  Hamieh,  “Using Internet  of  Things  to  Enhance  Remote Experiments  in  Learning  Management Systems,”  in 2019  IEEE  International Smart Cities Conference (ISC2) , Oct. 2019, pp. 458–464. doi: 10.1109/ISC246665.2019.9071786.
[15] K. Mershad, A. Damaj, and A. Hamieh, “Using  Internet  of  Things  for  Automatic Student  Assessment  during  Laboratory Experiments,” in 2019  IEEE  International
Smart Cities Conference (ISC2) , Oct. 2019, pp. 317–323. doi: 10.1109/ISC246665.2019.9071654.
[16] T. Kita, C. Nagaoka, N. Hiraoka, and T. Molnár,  “Development  of  a  Moodle  UI Using LINE Chat for Casual Learning as a
Part of a Learner Assistive LMS,” in 2020 IEEE International Conference on Teaching,  Assessment,  and  Learning  for Engineering  (TALE) ,  Dec.  2020,  pp.  927– 929. doi: 10.1109/TALE48869.2020.9368321. [17] S. Susanto, E. Muafiah, A. Desrani, A. W. Ritonga, and A. R. Hakim, “Trends of
Educational Technology (EdTech):
Students’  Perceptions  of  Technology  to Improve  the  Quality  of  Islamic  Higher Education  in  Indonesia,” Int.  J.  Learn.
Teach. Educ. Res. , vol. 21, no. 6, pp. 226–
246,
2022,
doi:
https://doi.org/10.26803/ijlter.21.6.14.
[18] A. Shoufan, “Lecture-Free Classroom: Fully  Active  Learning  on  Moodle,” IEEE Trans.  Educ. ,  vol.  63,  no.  4,  pp.  314–321, Nov. 2020, doi: 10.1109/TE.2020.2989921.
[19] R.  Sudarmani,  K.  Venusamy,  S. Sivaraman,  P. Jayaraman,  K.  Suriyan,  and M.  Alagarsamy,  “Machine  to  machine communication  enabled  internet  of  things: a  review,” Int.  J.  Reconfigurable  Embed. Syst. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  126,  2022,  doi:
http://doi.org/10.11591/ijres.v11.i2.pp126- 134.
[20] Laiby  Thomas  and  Subramanya  Bhat,
“A Comprehensive Overview of Telegram Services - A Case Study,” Int. J. Case Stud.
Bus.  IT  Educ.  IJCSBE ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 288–301, May 2022, doi: 10.47992/IJCSBE.2581.6942.0165.
[21] I.  Ahmad,  E.  Suwarni,  R.  I.  Borman,
Asmawati,  F.  Rossi,  and  Y.  Jusman,
“Implementation  of  RESTful  API  Web Services Architecture in Takeaway Application  Development,”  in 2021  1st International Conference on Electronic and Electrical  Engineering  and  Intelligent System  (ICE3IS) ,  Oct.  2021,  pp.  132–137. doi: 10.1109/ICE3IS54102.2021.9649679.
[22] A.  Ehsan,  M.  A.  M.  E.  Abuhaliqa,  C. Catal,  and  D.  Mishra,  “RESTful  API
Testing Methodologies:
Rationale, Challenges, and Solution Directions,” Appl. Sci. , vol. 12, no. 9, 2022, doi:
10.3390/app12094369.
[23] G.  P.  Tiwary,  E.  Stroulia,  and  A. Srivastava,  “Compression  of  XML  and JSON API Responses,” IEEE  Access ,  vol.
9, pp. 57426–57439, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3073041.
[24] J.  C.  Viotti  and  M.  Kinderkhedia,  “A Survey of JSON-compatible Binary
Serialization Specifications.” 2022.