## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 2, Tahun 2022, pp. 351-361 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v11i2.45319

## Adopsi  Algoritma  SAW  dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan Penentuan Strategi Pembelajaran Adaptif
Nurcahya  Pradana  Taufik  Prakisya 1* ,  Yusfia  Hafid  Aristyagama 2 ,  Cucuk  Wawan Budiyanto 3 ,  Puspanda  Hatta 4 ,  Febri  Liantoni 5 ,  Rosihan  Ari  Yuana 6 ,  Raqael Fisabillah Ramadhan 7 1,2,3,4,5,6,7 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia

## A B S T R A K
Pada  masa  pandemi  Covid-19,  model  pembelajaran  adaptif  menjadi  alternatif pilihan  dalam  pembelajaran  jarak  jauh  pada  pendidikan  perguruan  tinggi. Permasalahan yang ditemui adalah tidak semua tenaga pendidik siap melakukan penyesuaian  dalam  menjalankan  pembelajaran  jarak  jauh.  Akibatnya,  peserta didik mungkin menemukan materi pembelajaran online yang terlalu sederhana, atau  malah  sangat  rumit.  Hal  ini  berakibat  pada  hasil  pembelajaran  menjadi kurang  maksimal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  adopsi  algoritma SAW dalam sistem penunjang keputusan penentuan strategi pembelajaran adaptif. Jenis penelitian ini merupakan research and development . Sistem dikembangkan dengan  model  spiral.  Data  dikumpulkan  dengan  menggunakan  kuesioner  yang dilekatkan  dalam  sistem.  Anggota  sampel  data  adalah  dosen  pengguna  sistem. Teknik  analisis  data  menggunakan  analisis  kuantitatif.  Hasil  penelitian menunjukkan sistem mendapatkan input data dari angket digital terintegrasi yang menggambarkan  kondisi  dari  masing-masing  mahasiswa.  Sistem  dievaluasi dengan  menggunakan System  Usability Scale (SUS)  untuk  menganalisis  tingkat persepsi  kebergunaan  sistem.  Melalui  sistem  ini,  tenaga  pendidik  diharapkan dapat  memperoleh  rekomendasi  perlakuan  yang  sesuai  dengan  kondisi mahasiswa  sehingga  mereka  dapat  lebih  fokus  pada  penerapan  strategi  dan substansi pembelajaran.

## A B S T R A C T
During the Covid-19 pandemic, the adaptive learning model became an alternative choice in distance learning in higher education. The problem encountered is that not all educators are ready to make adjustments in carrying out distance learning. As a result, students may find online learning materials too simple, or even very complicated. This results in less than optimal learning outcomes. This study aims to create the adoption of the SAW algorithm in a decision support system for determining adaptive learning strategies. This type of research is research and development. The system was developed with a spiral model. Data were collected using a questionnaire embedded in the system. Members of the sample data are lecturers who use the system. The data analysis technique used quantitative analysis. The results of the study show that the system gets input data from an integrated digital questionnaire that describes the condition of each student. The system was evaluated using the System Usability Scale (SUS) to analyze the perceived level of system usability. Through this system, educators are expected to be able to obtain treatment recommendations that are in accordance with students' conditions so that they can focus more on implementing strategies and learning substances.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tanggal  9  Januari  2020,  WHO  mengumumkan  bahwa  muncul  penyakit  misterius  yang disebabkan  oleh  sebuah  virus  yang  berkembang  di  Wuhan,  China (Qi  et  al.,  2020;  Talevi  et  al.,  2020) . Penyakit ini menular dari satu individu ke individu lain melalui droplet maupun udara (Raines et al., 2021) . Penyakit  yang  dikenal  masyarakat  dengan  nama  Covid-19  ini  juga  perlahan-lahan  mulai  menyerang Indonesia.  Akibatnya  terhitung  mulai  bulan  Maret  2020,  aktivitas  belajar  mengajar  secara  tatap  muka langsung  mengalami  kelumpuhan (Nahdi  et  al.,  2020;  Nuari  et  al.,  2021;  Waruwu,  2020) .  Pada  lingkup perguruan  tinggi,  kampus  yang  terletak  pada  zona  hijau  yang  tetap  menyelenggarakan  kegiatan pembelajaran secara langsung, ada yang melakukan pembelajaran jarak jauh secara penuh, ada pula yang menggunakan kombinasi keduanya secara hybrid (Malyana, 2020) . Pembelajaran jarak jauh merupakan langkah preventif penyebaran Covid-19 yang paling efektif di lingkungan pendidikan (Ammy & Wahyuni, 2020;  Novita  et  al.,  2021;  Nuari  et  al.,  2021) .  Pada  pembelajaran  jarak  jauh,  mahasiswa  dengan  latar

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received March 05, 2022 Revised March 09, 2022 Accepted September 19, 2022 Available online October 25, 2022
Kata Kunci: Adaptive Learning , Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weight
Keywords: Adaptive  Learning,  Decision  Support System, Simple Additive Weight
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
belakang yang bervariasi terkadang memiliki keterbatasan dalam mengikuti pembelajaran sehingga terjadi learning  loss (Cerelia  et  al.,  2021) .  Salah  satu  metode  pembelajaran  yang  digunakan  untuk  mengatasi learning loss dalam pembelajaran jarak jauh adalah adaptive learning . Metode pembelajaran ini mengamati kebutuhan dari peserta didik sesuai dengan kondisi yang dialami (Sutardi, 2016; Wang et al., 2018) . Hal ini berbeda dengan pembelajaran yang menerapkan keseragaman perlakuan pada semua peserta didik dalam sebuah  kelas.  Tenaga  pendidik  memperhatikan  kondisi  belajar  peserta  didik  dengan  hasil  belajar  yang diperoleh (Kartiko, 2019; Nila et al., 2021; Sukajaya, 2017) . Metode adaptive  learning sangat  tepat  untuk  diimplementasikan  pada  pembelajaran  jarak  jauh karena  mahasiswa  belajar  dari  rumah  masing-masing  dengan  situasi  dan  kondisi  yang  sangat  beragam (Kusworo  et  al.,  2021) .  Beberapa  parameter  seperti  kesibukan  kegiatan  rumah,  fasilitas,  atau  motivasi mempengaruhi  kemampuan  mahasiswa  dalam  mengikuti  pelajaran.  Melalui  penentuan  parameter  yang sesuai dapat diketahui strategi belajar apa yang sekiranya tepat diberikan kepada peserta didik, sehingga tiap individu dapat memperoleh personalisasi yang unik dalam proses belajar mengajar. Meskipun metode pengajaran adaptive  learning sesuai  dengan  kondisi  pada  era  Covid-19,  masih  ada  peserta  didik  yang merasa  kebingungan  dengan  pendekatan  yang  dilakukan  oleh  guru,  terutama  jika  mahasiswa  tersebut berkebutuhan khusus (Peng et al., 2019; Rahim & Taryatman, 2018) . Hal ini disebabkan karena kurangnya informasi tentang ragam strategi yang bisa dilakukan serta perubahan situasi yang sangat mendadak, dari luring  menjadi  daring,  sehingga  tenaga  pendidik  menjadi  kurang  siap  dengan  implementasi adaptive learning (Villegas-Ch et al., 2020; Yulia Indahri, 2020) . Apabila strategi yang ditempuh oleh tenaga pendidik tidak cocok dengan kondisi mahasiswa, hal ini justru dapat memperburuk keadaan. Implementasi adaptive learning di masa pembelajaran jarak jauh yang belum optimal. Solusi  yang  dapat  diterapkan  berupa  pemanfaatan  teknologi  digital  berupa  sistem  penunjang keputusan  (SPK)  yang  dirancang  khusus  untuk  membantu  tenaga  pendidik  dalam  mengambil  langkah strategis yang tepat terkait dengan pendekatan yang sesuai dengan kondisi peserta didik (Vadreas et al., 2018) . Sistem penunjang keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasi data yang digunakan untuk membantu  pengambilan keputusan pada situasi yang semi terstruktur dan yang tidak terstruktur (Haryanto, 2018;  Vadreas et al., 2018) . SPK dirancang khusus untuk membantu pengambilan keputusan. Algoritma yang dipilih untuk menjadi mesin di dalam SPK  ini  adalah Simple  Additive  Weight (SAW).  Tujuan  sistem  penunjang  keputusan  yaitu  membantu mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan serta meningkatkan efktivitas keputusan yang  diambil  manajer  lebih  dari  perbaikan  efesiensinya.  Membantu  pengambilan  keputusan  memilih berbagai  alternatif  keputusan  yang  merupakan  hasil  pengolahan  informasi-informasi  yang diperoleh/tersedia dengan menggunakan model-model pengambilan keputusan (Lestari & Van FC, 2018) . Algoritma SAW sangat andal dalam menetapkan rekomendasi yang tepat dalam setiap permasalahan yang memerlukan pertimbangan dalam penentuan keputusan (Faqih, 2014; Mustopa, 2020; Novitasari, 2016) . Temuan  penelitian  sebelumnya  terkait  aplikasi  SPK  dengan  SAW  dalam  penyelesaian  masalah sudah  banyak  dilakukan.  Solusi  masalah  penyaluran  raskin  kepada  warga  yang  masih  kurang  tepat  di wilayah  Kelurahan  Kota  Uneng  dengan  menggunakan  SPK.  Adapaun  algoritma  yang  digunakan  adalah Simple  Additive  Weight (SAW).  Hasilnya  penyaluran  bantuan  raskin  menjadi  tepat  sasaran (Wolo  et  al., 2019) . Pemanfaatan SPK ada pada pemilihan bahan baku dalam pembuatan roti  atau pemilihan penerima bantuan  desa  dari  pemerintah (Sukerti,  2014;  Suwarti,  2018) .  Metode adaptive  learning sangat  tepat digunakan pada pembelajaran di era covid-19 (Yunisya & Sopandi, 2020) . Tiap peserta didik dihadapkan dengan  situasi  dimana  mereka  harus  belajar  secara  daring  dari  rumah  dengan  segala  kemungkinan permasalahan  masing-masing.  Peserta  didik  dengan  kebutuhan  khusus  seperti  tunanetra  perlu mendapatkan perhatian lebih dibanding yang lainnya.
Penetapan  metode  adaptive  learning  belum  pernah  memanfaatkan  bantuan  sistem  penunjang keputusan, utamanya dengan algoritma SAW yang sudah sangat handal. Oleh karena itu, State of The Art yang  diangkat  adalah  pengembangan  dan  implementasi  sebuah  sistem  penunjang  keputusan  dengan algoritma SAW yang diformulasikan khusus untuk membantu tenaga pengajar yang pada kasus penelitian ini merupakan dosen di lingkungan perguruan tinggi dalam menentukan strategi pembelajaran yang tepat secara personal. Aplikasi SPK dibangun berbasis web dengan pertimbangan agar dapat diakses kapan saja dan  dimana  saja.  Lokasi  uji  coba  aplikasi  yang  ditetapkan  pada  penelitian  ini  adalah  Program  Studi Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer,  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas Sebelas Maret. Target utama pengguna aplikasi SPK ini adalah dosen, dan data diperoleh secara langsung dari mahasiswa melalui angket secara otomatis oleh sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan adopsi  algoritma  SAW  dalam  sistem  penunjang  keputusan  penentuan  strategi  pembelajaran  adaptif. Dengan demikian tenaga pendidik akan dapat lebih fokus kepada substansi materi yang diberikan serta perkembangan  hasil  belajar  peserta  didik  tanpa  perlu  dipusingkan  dengan  siapa  yang  harus  diberikan pendekatan khusus dan perlakuan apa yang tepat untuk peserta didik tersebut.

## 2. METODE
Penelitian ini merupakan research and development yang akan mengembangkan sebuah aplikasi SPK melalui rangkaian tahapan yang terstruktur dan sistematis. Adapun metodologi penelitian diawali dengan studi literatur, analisa kebutuhan, perancangan desain dan pembuatan aplikasi, pengujian aplikasi, evaluasi dan  penarikan  kesimpulan.  Studi  literatur  berfokus  pada  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pembobotan  dengan  algoritma  SAW.  Parameter  yang  dimaksud  adalah  kriteria  yang  berperan  dalam menentukan perlakuan dan strategi pembelajaran yang tepat, terutama bagi mahasiswa perguruan tinggi yang sedang menjalani pembelajaran jarak jauh. Hal ini penting untuk memahami sejauh mana kebutuhan dan batasan sistem (Wicaksono & Baswara, 2020) . Subjek penelitian adalah dosen dan mahasiswa sehingga analisa  kebutuhan  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  terhadap  kebutuhan  mahasiswa  dan dosen dalam  menjalankan kegiatan belajar  mengajar  dengan  model pembelajaran jarak jauh. Algoritma SAW diimplementasikan dengan menggunakan empat elemen inti dalam adaptive learning , yakni individual characteristics, individual performance, personal development, dan adaptive adjustment (Peng et al., 2019) . Selanjutnya empat elemen ini dijabarkan lebih lanjut menjadi beberapa kriteria yang digunakan sebagai parameter bobot dalam algoritma SAW. Kriteria pembobotan dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Kriteria Pembobotan SAW
Nama Kriteria Elemen Jenis Motivasi Individual characteristics Benefit Minat Individual characteristics Benefit Kompetensi Individual performance Benefit Keaktifan Individual performance Benefit Waktu pemahaman Individual performance Cost Kesibukan Personal development Cost Fasilitas Adaptive adjustment Benefit
Aplikasi  secara  sistematis  memberikan  rekomendasi  strategi  pembelajaran  yang  perlu  diberikan secara  personal  kepada  masing-masing  peserta  didik.  Rekomendasi  strategi  pembelajaran  bagi  tenaga pendidik Tabel 2 .
Tabel 2. Rekomendasi Strategi Pembelajaran
Strategi pembelajaran P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 Pengayaan 3 4 5 3 3 3 3 Pendekatan emosional 1 2 4 3 2 1 4 Pemberian modul digital 3 2 3 2 1 3 5 Pemberian modul fisik 3 5 3 2 1 2 1 Demonstrasi 3 3 4 5 3 5 4 Konseptual 2 5 4 2 5 2 5 Penilaian proses 5 3 2 4 4 2 4
Sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. System development dilakukan dengan strategi kolaborasi antar pengembang menggunakan Git. Media yang digunakan adalah Gtihub yang sangat  handal  dalam  membantu  pembangunan  sistem  secara  kolaboratif (Glassey,  2019) . Software Development Life Cycle (SDLC) menggunakan model Spiral. Model spiral memadukan konsep iteratif pada model prototype dan aspek sistematik yang diambil dari model waterfall (Madhukar Salve et al., 2018) . Tiap  iterasi  terdapat  fase  komunikasi,  perencanaan,  analisa  resiko,  desain,  pembangunan  aplikasi  dan evaluasi.  Setiap  kenaikan  iterasi  akan  terdapat  penambahan  fitur  baru  yang  perlu  direncanakan  secara matang sehingga lebih melengkapi fitur yang sudah dimiliki oleh aplikasi sebelumnya. Aplikasi memiliki dua dimana pada iterasi pertama, aplikasi dikembangkan dengan framework Codeigniter 3 dan pada iterasi kedua dikembangkan dengan framework Laravel 8 karena dianggap memiliki reliabilitas tinggi (Parkar et al., 2016) . Arsitektur dari sistem ini terdiri dari tiga bagian utama, yakni external system , virtual server dan end-user . SDLC model spiral, desain arsitektur dan fungsi tiap komponen sistem disajikan pada Gambar 1 , Gambar 2 dan Tabel 3 .
Gambar 1. System Development Life Cycle Model Spiral
Gambar 2. Desain Arsitektur Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan
Tabel 3. Fungsi Komponen Sistem
Nama Komponen Lokasi Fungsi Transaction Processing System External Data Sarana input data dan parameter yang dibutuhkan sistem Web Server Virtual Server Penyedia layanan web sebagai jembatan antara external data dengan aplikasi yang digunakan oleh pengguna akhir Database server Virtual Server Bertindak sebagai penyimpanan data aplikasi. Penyimpanan data menggunakan MySQL Perangkat penampil data (web browser) End-User Sebagai interface antara pengguna dengan sistem. Menampilkan data hasil belajar peserta didik beserta rekomendasinya
Evaluasi  aplikasi  merupakan  sebuah  proses  penting  dalam  rangka  untuk  mengukur  keandalan aplikasi  dalam  memberikan  rekomendasi  strategi  mengajar  pada adaptive  learning (Kartiko,  2019) . Evaluasi dilakukan dengan menggunakan angket  berbasis  SUS ( Software Usability  Scale ) yang ditujukan kepada  user,  yakni  tenaga  pendidik  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer Universitas  Sebelas  Maret.  Angket  evaluasi  SUS  terdiri  dari  10  pertanyaan  yang  telah  diadaptasi  dari standar dari berbagai pakar evaluasi sistem (Suharsih et al., 2021) . Daftar pertanyaan angket berbasis SUS disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Daftar Pertanyaan Angket Berbasis SUS
No Pertanyaan 1
Saya berpikir akan menggunakan sistem ini lagi
2
Saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan
3 Saya merasa sistem ini mudah digunakan
4 Saya membutuhkan bantuan dari orang lain atau teknisi dalam menggunakan sistem
5 Saya merasa fitur-fitur sistem ini berjalan dengan semestinya
6 Saya merasa ada banyak hal yang tidak konsisten (tidak serasi pada sistem)
7 Saya merasa orang lain akan memahami cara menggunakan sistem ini dengan cepat
8
Saya merasa sistem ini membingungkan
9 Saya merasa tidak ada hambatan dalam menggunakan sistem ini
10 Saya perlu membiasakan diri terlebih dahulu sebelum menggunakan sistem ini.
Tabel 4 menunjukkan  pertanyaan dari angket  berbasis  SUS.  Setiap  poin pertanyaan pada angket memiliki opsi jawaban berbasis teks. Untuk memudahkan proses analisis data, maka opsi jawaban akan diterjemahkan ke dalam bentuk bobot angka. Bobot pada setiap opsi jawaban responden yang didasarkan pada skala likert disajikan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Bobot Opsi Jawaban
Opsi jawaban Singkatan Bobot angka Sangat Tidak Setuju STS 1 Tidak Setuju TS 2 Ragu-ragu R 3 Setuju S 4 Sangat Setuju SS 5 (Taherdoost, 2019)
Data  yang  telah  berhasil  dikumpulkan  dari  para  responden  kemudian  dikalkulasi  dengan menggunakan  aturan  standar  dari  SUS (Sanjaya  et  al.,  2021) .  Untuk  pertanyaan  bernomor  ganjil,  skor diperoleh dengan mengurangi bobot poin dari masing-masing pertanyaan dengan 1. Sementara pertanyaan bernomor  genap,  skor  diperoleh  dengan  mengurangi  nilai  5  dengan  bobot  poin  dari  masing-masing pertanyaan (Lehmann  et  al.,  2022) .  Skor  akhir  diperoleh  dengan  menjumlahkan  skor  dari  seluruh pertanyaan kemudian mengalikannya dengan 2.5 (Folador, 2019 ). Aturan penghitungan skor berlaku untuk 1  responden.  Untuk  perhitungan  selanjutnya,  skor  dari  responden  dihitung  rata-ratanya  dengan menjumlahkan semua skor dan membaginya dengan jumlah responden. Rumus untuk menghitung skor SUS dimana 𝑥 merupakan skor rata-rata. ∑𝑥 adalah jumlah seluruh skor SUS dan n adalah banyaknya responden. Penelitian diakhiri dengan penarikan kesimpulan. Kesimpulan diambil berdasarkan hasil evaluasi aplikasi yang  diujicobakan  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer  Universitas  Sebelas Maret. Hasil yang didapatkan pada tahap ini adalah interpretasi hasil apakah aplikasi memiliki kriteria tidak baik, kurang baik, cukup baik atau sangat baik sesuai dengan standar SUS pada Tabel 6 .
Tabel 6. Klasifikasi Kriteria Berdasarkan Persentase Skor
Skor SUS Kriteria Interpretasi kriteria > 80.3 A Sangat Baik 68 – 80.3 B Baik 68 C Cukup 51 – 68 D Kurang < 51 F Sangat Kurang (Sanjaya, Saputra, Putra, et al., 2021)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Sebelum  aplikasi  mulai  dibangun,  beberapa  konsep  desain  aplikasi  dirancang  sedemikian  rupa sehingga dapat mengakomodir interaksi antar aplikasi dengan pengguna. Alur kerja sistem didesain dengan menggunakan diagram alir untuk memudahkan pihak berkepentingan dalam memahami alur proses bisnis aplikasi. Diagram alir aplikasi dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Diagram Alir Proses Bisnis Aplikasi
Rancangan  antarmuka  aplikasi  dibentuk  melalui  mockup  yang  berisi  desain  tata  letak  elemen aplikasi.  Pembuatan  mockup  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  kesalahan  dalam  penempatan  elemen aplikasi,  seperti  tombol,  tabel,  dan  teks (Firmansyah  et  al.,  2019) .  Desain  mockup  dari  aplikasi  sistem penunjang keputusan Gambar 4 .
Gambar 4. Desain Mockup Antarmuka Aplikasi
Berpedoman  dengan  batasan  masalah,  mockup  dan  diagram  alir  sistem,  maka  aplikasi  dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang berbasis pada framework Laravel. Basis data yang digunakan menggunakan engine MariaDB . Setelah selesai dibangun, aplikasi dipublikasikan dengan cara dipasang  pada Virtual  Private  Server .  Aplikasi  dipublikasikan  dengan  nama  domain http://adaptivelearning.crissad.com .  Target  pengguna  sistem  adalah  tenaga  pendidik  dan  mahasiswa  di lingkungan  proram  studi  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer  Universitas  Sebelas  Maret Surakarta. Aplikasi yang berbasis web memudahkan penggunanya untuk dapat mengakses kapanpun dan
di  manapun. Data  flow sistem  diawali  dengan  input  data  profil  dari  masing-masing  mahasiswa  yang mengambil mata kuliah dari dosen sampel. Input data profil mahasiswa dilakukan dengan menggunakan angket dengan skala likert antara 1 sampai 5. Secara default , aplikasi memiliki enam strategi pembelajaran dengan bobot yang sudah diperhitungkan sebelumnya.
Rincian strategi belajar dan bobotnya dapat diakses melalui halaman strategi belajar. Meskipun strategi dan bobotnya sudah ditetapkan sebelumnya, namun pengguna (dosen) dapat menyesuaikannya sesuai  dengan  personalisasinya  masing-masing.  Hal  ini  bertujuan  agar  esensi adaptive  learning dapat diimplementasikan secara optimal. Pengguna juga dapat menambahkan bobot kriteria yang disesuaikan dari karakterisitik. Pengguna aplikasi dapat memasukkan sejumlah nama mahasiswa yang mengikuti mata kuliah  yang  diajarkan.  Langkah  terakhir  dalam  proses  pemberian  rekomendasi  ini  adalah  melakukan kalkulasi  terhadap  bobot  kriteria  mahasiswa  dengan  strategi  belajar  yang  dimiliki.  Hasil  dari  kalkulasi berupa  skor  pada  tiap-tiap  strategi,  dimana  skor  tertinggi  merupakan  opsi  yang  selanjutnya  akan direkomendasikan  sebagai  tindak  lanjut  yang  tepat  terhadap  mahasiswa  yang  bersangkutan.  Langkah- langkah ini dapat ditunjukkan melalui antarmuka sistem pada Gambar 5 . Tampilan antarmuka aplikasi pada halaman  kriteria  profil  mahasiswa  disajikan Gambar  5(a). Tampilan  halaman  strategi  belajar  dan pembobotan disajikan pada Gambar 5(b) , dan tampilan halaman penambahan mahasiswa disajikan pada Gambar 5(c)
(a) (b)
(c)
Gambar 5 . (A). Antarmuka Halaman Kriteria Profil Mahasiswa, (B). Antarmuka Halaman Alternatif Strategi Pembelajaran, (C) Antarmuka Halaman Data Mahasiswa
Sistem  diujicobakan  kepada  empat  dosen  program  studi  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan Komputer  dan  dievaluasi  dengan  menggunakan  angket  SUS.  Angket  diberikan  kepada  dosen  tersebut melalui  Google  Form.  Hasil  dari  angket  di  rekapitulasi  dengan  mencari  nilai  rata-rata  persentase  dari masing-masing total skor. Jumlah total skor yang dikumpulkan dari Tabel 8 adalah 111. Nilai ini kemudian dihitung untuk mencari rata-rata skor. Rata-rata dari skor yang dihasilkan adalah 68. Histogram dari nilai rata-rata  pada  setiap  pertanyaan Gambar  6 .  Mengacu  pada  jawaban  yang  diperoleh  dari  Google  Form, seluruh hasil dianalisis dengan formula SUS dan dikonversi ke dalam Tabel 7 .
Gambar 6. Histogram dari Rata-Rata Skor pada Setiap Pertanyaan

## Tabel 7. Rekapitulasi Skor SUS
Pertanyaan Dosen 1 Dosen 2 Dosen 3 Dosen 4 Q1 4 3 4 2 Q2 3 3 4 1 Q3 3 4 4 1 Q4 3 2 3 0 Q5 3 3 4 3 Q6 3 3 3 2 Q7 3 4 3 1 Q8 3 3 3 2 Q9 3 3 3 1 Q10 3 2 4 0 SubTotal 31 30 34 13 Total (subtotal * 2.5) 78 75 85 33
Berdasarkan  grafik  skala  SUS  pada Gambar  7 ,  skor  68  berada  pada  label  “ passive” untuk NPS ,
“ marginal” pada Acceptable dan  “ OK” pada  skala Adjective .  Secara  keseluruhan  peringkat  sistem  berada pada tingkat C.

## Gambar 7. Posisi Skor SUS

## Pembahasan
Sistem  penunjang  keputusan  untuk  penentuan  strategi  pembelajaran  adaptif  learning  telah berhasil diimplementasikan. Hasil pengujian dengan menggunakan instrumen dari SUS, diketahui bahwa pertanyaan nomor 4 terkait user support mendapat skor terendah yakni sebesar 2. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna masih membutuhkan bantuan teknis dari tim pendukung dalam menggunakan aplikasi. Pertanyaan nomor 1 dan 5 mendapat skor 3,25. Dari angka-angka ini, dapat dimaknai bahwa pengguna mungkin akan menggunakan aplikasi ini di kesempatan berikutnya dan mereka berpikir bahwa algoritma SAW sudah tertanam dengan baik ke dalam aplikasi. Skor hasil evaluasi dengan SUS yang diraih oleh sistem sebesar 68 yang secara umum dimasukkan ke dalam grade C. Nilai ini dapat dijabarkan lebih rinci ke dalam beberapa kriteria, yakni NPS , acceptability dan adjective . Hasil skor NPS menunjuk pada tingkatan “ passive ”. Arti predikat tersebut adalah aplikasi masih kurang dapat dikenali oleh pengguna secara mudah. Hal ini dapat menyebabkan pengguna membutuhkan waktu lama untuk dapat menjalankan aplikasi dengan lancar. Aplikasi  harus  diberikan  penjelasan  yang  lebih  detail  dan  memiliki  antarmuka  yang  lebih  mudah  bagi pengguna untuk dapat menggunakannya. Adaptive learning guru dapat memberikan treatment yang tepat kepada mahasiswa yang dirasa membutuhkan bantuan lebih dari yang lain (Kusworo et al., 2021; Peng et al., 2019) . Nilai Acceptable aplikasi berada pada tingkat “ marginal” , yang berarti aplikasi dapat diterima tetapi perlu  ditingkatkan.  Penerapan  aplikasi  SPK  pemilihan  rekomendasi  strategi  pembelajaran  pada  metode pembelajaran adaptif dapat diterapkan walaupun hanya dalam skala kecil. Masih perlu adanya perbaikan terutama di sisi pengalaman pengguna agar aplikasi dapat diterapkan pada lingkup pendidikan yang lebih luas.  Kategori  “ OK ”  jika  diterjemahkan  dalam  label adjective berarti  cukup.  Maknanya,  meskipun  ada penerimaan  positif  dari  pengguna,  tetapi  aspek  negatif  aplikasi  juga  memiliki  skor  yang  hampir  sama tingginya. Aplikasi  SPK  menyediakan  layanan  akses  cepat  bagi  pengambil  keputusan  terhadap  data  & informasi yang dibutuhkan (Vadreas et al., 2018) .
Sistem ini masih memiliki kekurangan. Meskipun secara umum sistem sudah dapat memfasilitasi tenaga pendidik dalam menetapkan strategi pembelajaran yang tepat bagi mahasiswanya sesuai dengan karakteristik  akademik  masing-masing.  Namun,  workflow  dari  sistem  belum  dapat  dengan  mudah dipahami oleh tenaga pendidik. Hal ini mengakibatkan nilai yang rendah pada elemen pertanyaan “Saya membutuhkan bantuan dari orang lain atau teknisi dalam menggunakan sistem”. Rekomend asi yang dapat diberikan  untuk  perbaikan  sistem  ke  depannya  adalah  perbaikan  pada  aspek  antarmuka  sistem  ( user interface ) dan pengalaman pengguna ( user experience ). Aspek ini penting untuk segera diperbaikan agar sistem dapat lebih imersif dan nyaman digunakan (Lin et al., 2022; Wang et al., 2018) . Tombol navigasi dan tombol aksi, memberikan menu petunjuk penggunaan, serta memberikan layanan kontak bantuan (Conte &  Munteanu,  2019) .  Temuan  penelitian  ini  diperkuat  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan aplikasi  SPK  dengan  SAW  dalam  penyelesaian  penyaluran  raskin  kepada  warga  menjadi  tepat  sasaran (Wolo et al., 2019) . Pemanfaatan SPK ada pada pemilihan bahan baku dalam pembuatan roti  atau pemilihan penerima bantuan desa dari pemerintah (Sukerti, 2014; Suwarti, 2018) . Metode adaptive learning sangat tepat digunakan pada pembelajaran di era covid-19 (Yunisya & Sopandi, 2020) . Terlepas dari keterbatasan yang masih dimiliki oleh SPK ini, penelitian ini sudah memberikan kebaruan di dalam kegiatan perencanaan pembelajaran, utamanya pada pemanfaatan teknologi digital sebagai sarana pendukung keputusan untuk penetapan strategi pembelajaran.

## 4. SIMPULAN
Aplikasi sistem penunjang keputusan untuk pemilihan rekomendasi strategi pembelajaran yang mengimplementasikan  metode adaptive  learning berhasil  dibangun  dengan  mendapat  respon  penilaian yang diinterpretasikan cukup. Secara fungsionalitas, sistem dapat menghitung pembobotan tiap kriteria dan perankingan nilai strategi pembelajaran. Kecukupan skor SUS yang diperoleh pada tingkat acceptable dan adjective cukup rendah pada elemen user support , maka desain antarmuka sistem perlu penyesuaian agar dapat meraih poin lebih pada aspek pengalaman pengguna. Sistem sudah diunggah pada virtual private server sehingga  secara  umum  aplikasi  sudah  dapat  digunakan  untuk  skala  universitas.  Pengembangan penelitian dapat dilakukan dengan memperluas cakupan sistem ke skala yang lebih besar, seperti di sekolah dasar dan menengah. Hal ini dapat dilakukan dengan menambah kriteria pembobotan yang sesuai dengan tingkatannya demi mendukung terwujudnya efektivitas pembelajaran adaptive learning .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Ammy, P. M., & Wahyuni, S. (2020). Analisis motivasi belajar mahasiswa menggunakan video pembelajaran sebagai  alternatif  pembelajaran  jarak  jauh  (PJJ). Jurnal  Matematics  Pedagogic , 5 (1),  27 – 35. http://jurnal.una.ac.id/index.php/jmp/article/view/1354.
Cerelia, J. J., Sitepu, A. A., N, F. A. L., Pratiwi, I. R., Almadevi, M., Farras, M. N., Azzahra, T. S., & Toharudin, T. (2021). Learning Loss Akibat Pembelajaran Jarak Jauh Selama Pandemi Covid-19 di Indonesia . Conte, S., & Munteanu, C. (2019). Help! I’m stuck, and there’s no F1 key on my tablet! Proceedings of the 21st International  Conference  on  Human-Computer  Interaction  with  Mobile  Devices  and  Services, MobileHCI 2019 . https://doi.org/10.1145/3338286.3340121.
Faqih, H. (2014). Implementasi Dss Dengan Metode Saw Untuk Menentukan Prioritas Pekerjaan Operasi Dan Pemeliharaan Sistem Irigasi Dpu Kabupaten Tegal. Bianglala Informatika : Jurnal Komputer Dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta , II (1), 14 – 19. https://doi.org/10.31294/bi.v2i1.565.
Firmansyah, Y., Purwaningtias, D., & Pratiwi, L. (2019). Prototype Sistem Informasi Pengolahan Dana Bos (Sip Bos) Berbasis Web Studi Kasus Sma N 1 Sekayam Kabupaten Sanggau. I N F O R M a T I K A , 11 (2), 8. https://doi.org/10.36723/juri.v11i2.160. Folador,  J.  P.  (2019).  System  Usability  Scale  (  SUS  )  applied  to  a  web-  based  integrated  system  for  the management  of  data  from  people  with  Parkinson  ’  s  disease. XII  SIMPÓSIO  DE  ENGENHARIA BIOMÉDICA - . https://doi.org/10.5281/zenodo.3459740. Glassey,  R.  (2019).  Adopting  Git/Github  within  Teaching:  A  Survey  of  Tool  Support. CompEd  2019  - Proceedings  of  the  ACM  Conference  on  Global  Computing  Education ,  143 – 149. https://doi.org/10.1145/3300115.3309518.
Haryanto,  H.  (2018).  Pembuatan  Aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Penerima Beasiswa Siswa KMS dengan Metode MOORA. Jurnal Informa: Jurnal  Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 4 (1), 15 – 19. https://doi.org/10.46808/informa.v4i1.31.
Kartiko,  C.  (2019).  Evaluasi  Kualitas  Aplikasi  Web  Pemantau  Menggunakan  Model  Pengujian  Perangkat Lunak ISO/IEC 9126. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI) , 8 (1), 16.
https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i1.485.
Kusworo, N., Soepriyanto, Y., & Husna, A. (2021). Pengembangan Adaptive E-Learning Sistem Berbasis Vark Learning  Style  Pada  Materi  IP  Address. JKTP:  Jurnal  Kajian  Teknologi  Pendidikan , 4 (1),  70 – 79. https://doi.org/10.17977/um038v4i12021p070.
Lehmann, J., Schreyer, I., Riedl, D., Tschuggnall, M., Giesinger, J. M., Ninkovic, M., Huth, M., Kronberger, I., Rumpold, G., & Holzner, B. (2022). Usability evaluation of the Computer-Based Health Evaluation System (CHES) eDiary for patients with faecal incontinence: a pilot study. BMC Medical Informatics and Decision Making , 22 (1). https://doi.org/10.1186/S12911-022-01818-5.
Lestari, N., & Van FC, L. L. (2018). Sistem penunjang keputusan penetapan siswa inklusi kesulitan belajar di sekolah  dasar. Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 9 (1),  71 – 81. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v9i1.670.
Lin, L., Yang, H., Wang, Y., Shi, C., & Lu, Y. (2022). Design and Implementation of Electric Power UI Automation Construction System . 1276 – 1284. https://doi.org/10.1109/ITOEC53115.2022.9734502. Madhukar  Salve,  S.,  Neha  Samreen,  S.,  &  Khatri-Valmik,  N.  (2018).  A  Comparative  Study  on  Software Development Life Cycle Models. International Research Journal of Engineering and Technology , 5 (2), 696 – 700. https://doi.org/10.52217/pedagogia.v2i1.640.
Malyana,  A.  (2020).  Pelaksanaan  Pembelajaran  Daring  dan  Luring  Dengan  Metode  Bimbingan Berkelanjutan  Pada  Guru  Sekolah  Dasar  Di  Teluk  Betung  Utara  Bandar  Lampung. Jurnal  Ilmiah Pendidikan Dasar Indonesia , 2 (1), 67 – 76.
Mustopa, A. (2020). Pengaruh Global Transposition Table dan Algoritma Pvs dan Negascout Pada Puzzle Games. Techno.Com , 19 (3), 207 – 215. https://doi.org/10.33633/tc.v19i3.3422.
Nahdi,  K.,  Ramdhani,  S.,  Yuliatin,  R.  R.,  &  Hadi,  Y.  A.  (2020).  Implementasi  Pembelajaran  pada  Masa Lockdown bagi Lembaga PAUD di Kabupaten Lombok Timur. Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 5 (1), 177. https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i1.529. Nila, N., Abdiyah, L., & Prasojo, A. D. (2021). Analisis Problematika Guru dalam Pembelajaran Daring pada Pembelajaran  Tematik  di  SD/MI. Fondatia:  Jurnal  Pendidikan  Dasar , 5 (2),  210 – 219. https://doi.org/10.36088/fondatia.v5i2.1394.
Novita,  N.,  Kejora,  M.  T.  B.,  &  Akil,  A.  (2021).  Efektivitas  Penggunaan  Aplikasi  Zoom  Meeting  dalam Pembelajaran PAI di Masa Pandemi Covid-19. Edukatif : Jurnal Ilmu Pendidikan , 3 (5), 2961 – 2969. https://doi.org/10.31004/edukatif.v3i5.1070.
Novitasari, D. (2016). Perbandingan Algoritma Stemming Porter Dengan Arifin Setiono Untuk Menentukan
Tingkat Ketepatan Kata Dasar. Jurnal String , 1 (2), 120 – 129. https://doi.org/10.30998/string.v1i2.1031.
Nuari, N. A., Susanto, S., & Damayanti, D. (2021). Manajemen Edukasi Preventif dan Penatalaksanaan Covid- 19  Berbasis  Home  Learning  System  Pada  Remaja. Jurnal  SOLMA , 10 (3),  557 – 562. https://doi.org/10.22236/solma.v10i3.7204. Parkar,  V.  V,  Shinde,  P.  P.,  Gadade,  S.  C.,  &  Shinde,  P.  M.  (2016).  Utilization  of  Laravel  Framework  for Development of Web Based Recruitment Tool. IOSR Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE) , 36 – 41.
Peng, H., Ma, S., & Spector, J. M. (2019). Personalized Adaptive Learning: An Emerging Pedagogical Approach Enabled  by  a  Smart  Learning  Environment. Lecture  Notes  in  Educational  Technology ,  171 – 176. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6908-7_24.
Qi, H., Xiao, S., Shi, R., Ward, M. O., Chen, Y., Tu, W., Su, Q., Wang, W., Wang, X., & Zhang, Z. (2020). Pneumonia of unknown aetiology in Wuhan, China:potential for international spread via commercialair travel. Journal of Travel Medicine , 1 (3), 539 – 547. https://doi.org/10.1093/jtm/taaa008.
Rahim, A., & Taryatman. (2018). Pengembangan Model Pembelajaran Pendidikan Jasmani Adaptif Bagi Anak Berkebutuhan  Di  Sekolah  Dasar  Inklusif  Kota  Yogyakarta. Trihayu:  Jurnal  Pendidikan  Ke-SD-An , 4 (2), 364 – 368. https://doi.org/10.30738/trihayu.v4i2.2244.
Raines, K. S., Doniach, S., & Bhanot, G. (2021). The transmission of SARS-CoV-2 is likely comodulated by temperature and by relative humidity. PLoS ONE , 16 (7 July),
1 – 14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255212.
Sanjaya,  M.  R.,  Saputra,  A.,  &  Kurniawan,  D.  (2021). Penerapan  Metode  System  Usability  Scale  (  Sus  ) Perangkat Lunak Daftar Hadir Di Pondok Pesantren Miftahul  Jannah Berbasis Website . 7 (1), 120 – 132. https://doi.org/10.35143/jkt.
Sanjaya, M. R., Saputra, A., Putra, B. W., Sari, N., Destriani, R., & Rahmany, M. R. U. (2021). Designing a Web- Based  Online  Tutoring  Application  in  Palembang  City  Using  the  SUS  (System  Usability  Scale) Method. Proceedings of the 4th Forum in Research, Science, and Technology (FIRST-T1-T2-2020) , 7 ,
523 – 528. https://doi.org/10.2991/ahe.k.210205.088. Suharsih, R., Febriani, R., & Triputra, S. (2021). Usability of Jawara Sains Mobile Learning Application Using
System Usability Scale (SUS). Jurnal Online Informatika , 6 (1), 41. https://doi.org/10.15575/join.v6i1.700.
Sukajaya,  I.  N.  (2017).  Pembelajaran  Adaptif  Berlandaskan  Asesmen  Otentik  di  Era  Big  Data. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika , 09 September 2017 , 2 – 9.
Sukerti, N. (2014). Sistem Penunjang Keputusan Penerima Bantuan Desa Di Kecamatan Klungkung Dengan Metode Saw. Jurnal Informatika Darmajaya , 14 (1), 84 – 93. https://doi.org/10.30873/ji.v14i1.511. Sutardi, D. (2016). Pengembangan Model Belajar Bermutu Yang Adaptif Untuk Meningkatkan Kinerja Guru Sekolah  Dasar  Terpencil. Sekolah  Dasar:  Kajian  Teori  Dan  Praktik  Pendidikan , 25 (2),  127 – 138. https://doi.org/10.17977/um009v25i22016p127.
Suwarti. (2018). Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) Dalam Menentukan Kualitas Tepung Dalam Pembuatan Cup Cake. AMIK Tri Dharma Pekanbaru , 2 (01), 68 – 74.
Taherdoost, H. (2019). What Is the Best Response Scale for Survey and Questionnaire Design; Review of Different Lengths of Rating Scale / Attitude Scale / Likert Scale. International Journal of Academic Research in Management (IJARM) , 8 (1), 2296 – 1747.
Talevi, D., Socci, V., Carai, M., Carnaghi, G., Faleri, S., Trebbi, E., Bernardo, A. D. I., Capelli, F., & Pacitti, F.
(2020).  Mental  health  outcomes  of  the  CoViD-19  pandemic  Gli  esiti  di  salute  mentale  della pandemia di CoViD-19. Riv Psichiatr , 55 (3), 137 – 144. https://doi.org/10.1708/3382.33569. Vadreas, A. K., Turaina, R., & Ardiansyah, S. (2018). Sistem Penunjang Keputusan Penentuan (Spk) Bantuan Dana  Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (Rtlh)  Dengan  Metode  Multi  Factor  Evoluation Process  (Mfep). Jurnal  Teknoif  Teknik  Informatika  Institut  Teknologi  Padang , 6 (1),  18 – 23. https://doi.org/10.21063/jtif.2018.V6.1.18-23. Villegas-Ch, W., Roman-Cañizares, M., Jaramillo-Alcázar, A., & Palacios-Pacheco, X. (2020). Data analysis as a tool for the application of adaptive learning in a university environment. Applied Sciences , 10 (20), 7016. https://doi.org/10.3390/app10207016.
Wang,  F.,  Zhang,  H.,  Li,  K.,  Lin,  Z.,  Yang,  J.,  &  Shen,  X.  L.  (2018).  A  hybrid  particle  swarm  optimization algorithm  using  adaptive  learning  strategy. Information  Sciences , 436 ,  162 – 177. https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.01.027.
Waruwu, M. (2020). Studi Evaluatif Implementasi Pembelajaran Daring Selama Pandemi Covid-19. Jurnal Administrasi Pendidikan , 27 (2), 288 – 295. https://doi.org/10.17509/jap.v27i2.27081.
Wicaksono, F., & Baswara, O. S. (2020). Design and Implementation of Web-Based Helpdesk Information Systems  Using  Extreme  Programming  Methods. ITEJ  (Information  Technology  Engineering Journals) , 5 (2), 88 – 96. https://doi.org/10.24235/itej.v5i2.44. Wolo, P., Paseng, A. S. M., & Roberth, Y. W. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Raskin  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus  Kelurahan  Kota  Uneng). Teknika , 8 (1), 74 – 77. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i1.151. Yulia Indahri. (2020). Permasalahan Pembelajaran Jarak Jauh Di Era Pandemi. In Pusat Penelitian Badan Keahlian DPR RI (Vol. 19, pp. 13 – 18). Puslit BKD.
Yunisya,  P.,  &  Sopandi,  A.  A.  (2020).  Penyelenggaraan  Pembelajaran  Penjas  Adaptif  bagi  Tunanetra  di Rumah  pada  Masa  Pandemi  Covid-19  (  SMK  N  7  Padang  ). Ranah  Research:  Journal  of Multidisciplinary Research and Development , 3 (1), 30 – 35. https://doi.org/10.31933/rrj.v3i1.319.