## Penerapan Antarmuka Adaptif Berbasis Perilaku Pemain pada E-Learning Bidang Pemrograman
(Implementation o f Player Behavior-Based Adaptive Interfaces in E- Learning Programming)
Fajar Pradana 1 , Fitra A. Bachtiar 2 , Retno Indah Rokhmawati 3
Abstract— The pandemic has caused a significant impact on the educational  sector’s  implementation.  The  teaching  and  learning process that was previously carried out face-to-face now must be conducted  online.  Online  learning  utilizing  e-learning  is  very beneficial for learners because it can be accessed online anytime, anywhere. Not only is it expected to be a medium to share material files that serve as learning supports, but e-learning is also required to replace the teachers’ or lecturers’ role in the classroom. In the teaching  and  learning  process,  it  is  essential  to  understand  the students’ conditions and behaviors. This knowledge of students’ conditions and circumstances during the learning process can be used as resources for improving the quality and students’ learning process. Most of the existing e-learning has not been equipped with features to detect the students’ state while using the system. In this research,  an  adaptive  interface  was  applied  as  a  reflection  of  e- learning that could adapt to the characteristics of user behavior. The performance testing results showed that the time required for the log data with 950 active users was 23,35 ms.  Meanwhile, based on  the  functionality  test,  the  system  succeeded  in  displaying  the interface according to the cluster member.
Intisari—Pada  masa  pandemi  seperti  sekarang  ini,  bidang pendidikan mengalami dampak yang signifikan dalam pelaksanaannya.  Proses  belajar  mengajar  yang  sebelumnya dilakukan secara tatap muka, saat ini harus dilaksanakan secara daring.  Pembelajaran  daring  dengan  memanfaatkan  e-learning sangat bermanfaat bagi pembelajar karena dapat diakses secara daring  kapan  pun  dan  dari  mana  pun.  E-learning  diharapkan tidak  hanya  menjadi  tempat  berbagi  file  materi  sebagai pendukung  pembelajaran,  tetapi  perannya  dituntut  dapat menggantikan  peran  guru  atau  dosen  di  kelas.  Dalam  proses belajar mengajar, kondisi dan perilaku siswa merupakan hal yang penting  diketahui.  Pengetahuan  tentang  kondisi  dan  keadaan siswa  ketika  belajar  dapat  digunakan  oleh  pengajar  sebagai bahan untuk meningkatkan kualitas maupun proses pembelajaran  bagi  siswa.  Kebanyakan  e-learning  yang  ada sekarang  belum  dilengkapi  dengan  fitur  untuk  mendeteksi keadaan  siswa  selama  menggunakan  sistem.  Pada  makalah  ini dilakukan penerapan antarmuka yang adaptif sebagai cerminan e-learning  yang  mampu  menyesuaikan  dengan  karakteristik perilaku pengguna. Pengujian kinerja menunjukkan hasil bahwa dengan jumlah data log mencapai 950 pengguna aktif, dibutuhkan waktu  23,35  ms.  Sementara  itu,  pada  uji  fungsionalitas,  sistem berhasil menampilkan antarmuka sesuai dengan cluster member.
Kata Kunci—E-learning, Adaptif, Perilaku, Karakter, Antarmuka.

## I. P ENDAHULUAN
Pada masa pandemi seperti sekarang ini, bidang pendidikan mengalami  dampak  yang  signifikan  dalam  pelaksanaannya. Proses  belajar  mengajar  yang  sebelumnya  dilakukan  secara tatap  muka,  saat ini  harus  dilaksanakan  secara  daring. Pembelajaran  daring  adalah  proses  belajar  mengajar  yang dilakukan dalam dan dengan bantuan jaringan internet [1]. Saat ini, siswa yang sedang belajar tidak harus berada di kelas, tetapi dapat belajar melalui media internet atau layanan pembelajaran daring  yang  biasa  disebut e-learning .  Proses  belajar  yang didukung  dengan  teknologi  diharapkan  dapat  menjadi  solusi pembelajaran  pada  masa  pandemi  dan  pada  akhirnya  akan menggantikan  pembelajaran  konvensional  di  masa  yang  akan datang. Pembelajaran daring dengan memanfaatkan e-learning sangat bermanfaat bagi pembelajar karena dapat diakses secara daring kapan pun dan dari mana pun [2].
E-learning diharapkan tidak hanya  menjadi tempat berbagi file materi  untuk  mendukung  pembelajaran,  tetapi  perannya dituntut dapat menggantikan peran guru atau dosen di kelas . E- learning mengacu  pada  proses  pembelajaran  yang  terpusat pada  siswa  atau  disebut  dengan Student  Centered  Learning (SCL)  [3].  Pembelajaran  yang  berbasis  pada  siswa  adalah pembelajaran  yang  keseluruhan  aktivitasnya  terpusat  pada siswa. Model pembelajaran ini menekankan penguasaan pada kegiatan  yang  memungkinkan  siswa  untuk  dapat  melatih kemampuan  agar  memiliki  kapasitas  dalam  penyelesaian masalah.
Dalam  proses  belajar  mengajar,  kondisi  dan  perilaku  dari siswa  merupakan  hal  yang  penting  untuk  diketahui.  Dengan mengetahui kondisi dan keadaan siswa ketika belajar, pengajar dapat meningkatkan kualitas maupun proses pembelajaran bagi siswa.  Misalnya,  jika  ada  siswa  yang  terlihat  bosan  dan mengantuk,  guru  dapat  mengganti  model  pembelajaran ceramah  dengan  studi  kasus  atau  permainan  simulasi.  Pada pembelajaran tatap muka secara konvensioal, kondisi perilaku anak  didik  dapat  diketahui  langsung  oleh  pengajar.  Kondisi yang  dilihat  dapat  berupa  motivasi,  emosi,  maupun  tingkah laku  peserta  didik.  Namun,  proses  identifikasi  perilaku pengguna  ( user )  ini  sulit  dilakukan  pada  pembelajaran  yang berbasis teknologi dengan e-learning , tidak seperti pembelajaran  konvensional  yang  melibatkan  interaksi  antara siswa dan guru [4]. Kebanyakan e-learning yang ada sekarang belum dilengkapi dengan fitur untuk mendeteksi keadaan siswa selama  menggunakan  sistem.  Banyak e-learning yang berkembang saat ini merupakan e-learning konvensional yang digunakan untuk unggah/unduh materi dan tugas, mengerjakan
1,2,3 Universitas  Brawijaya,  Jalan  Veteran,  Malang,  Indonesia, 65145  (tlp:  0341-551611  ext:  126;  fax:  0341-565420;  e-mail: fajar.p@ub.ac.id ; fitra.bachtiar@ub.ac.id;  retnoindahr@ub.ac.id)
kuis,  mengumpulkan  tugas,  dan  sejenisnya.  Fitur  yang  dapat merekam  kondisi  dan  perilaku  pengguna  belum  ditemukan, padahal  pada  pembelajaran  adaptif  yang  berdasarkan identifikasi, gaya belajar individu merupakan fitur yang sangat penting  untuk  meningkatkan  pembelajaran  individu  tersebut, terutama dalam pembelajaran daring.
Pada  makalah  ini  dilakukan  penerapan  antarmuka  yang adaptif sebagai cerminan e-learning yang mampu menyesuaikan  dengan  karakteristik  perilaku  pengguna. Pembelajaran  yang  dirancang  pada  saat  ini  bersifat  personal yang mampu beradaptasi dengan masing-masing pengguna dan dapat  memprediksi  preferensi  pengguna  yang  mengaksesnya [5].  Antarmuka  dibedakan  berdasarkan  hasil clustering yang dieksekusi  oleh middleware berdasarkan  data log pengguna. Makalah  ini  merupakan  pengembangan  lanjut dari e-learning bidang  pemrograman  Code  Mania  (CoMa)  [4],  dan menerapkan  hasil  perhitungan clustering pada  penelitian sebelumnya,  yang  di  dalamnya  terdapat  tiga cluster karakteristik  pengguna  [6].  Penentuan  jumlah  kelompok dilakukan dengan cara melihat karakteristik data menggunakan metode elbow ( elbow method ).  Proses  perhitungan  dengan metode elbow dilakukan  secara  iteratif.  CoMa  merupakan sebuah  sistem e-learning yang  dikembangkan  dengan memanfaatkan gamification [4]. E-learning ini nantinya dapat menangkap  perilaku  pemain  berdasarkan  data log tersebut untuk kemudian dilakukan clustering menggunakan algoritme fuzzy C-Means . Hasil clustering digunakan untuk menentukan antarmuka  yang  tepat  sesuai  dengan  karakter  pemain. Personalisasi  pengguna  diperlukan  karena  setiap  siswa mempunyai kemampuan yang berbeda-beda dalam memahami sebuah materi yang disampaikan [7].

## II. E-L EARNING A DAPTIF
Perkembangan e-learning saat  ini  mengarah  pada,  salah satunya,  pengembangan  model  pembelajaran  yang  lebih personal, bahkan pelajar dapat memilih cara belajar yang paling sesuai  untuk  diri  mereka,  sehingga  pelajar  tersebut  merasa cocok  dengan  sistem  pembelajaran  yang  diberikan.  Model sistem e-learning adaptif diperlihatkan pada Gbr. 1 [8]. Proses  model  sistem e-learning adaptif  pada  Gbr.  1  terdiri atas tiga tahap sebagai berikut.
1)  Tahap  Pengumpulan  Data  Mengenai  Profil  Pengguna ( User  Profile ):  Tahap  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan informasi  awal  mengenai  pengguna.  Informasi  ini  disimpan sebagai model pengguna ( user model ).
2)  Tahap  Pembangunan  Model  Pengguna: Tahap  ini membangun  model  pengguna  yang  didapatkan  dari  profil pengguna  yang  telah  dikelompokkan. Model  pengguna  ini dapat  dikelompokkan  berdasarkan  perilaku  pengguna, pengetahuan  pengguna,  pencapaian  pengguna,  dan  preferensi pengguna.
3) Tahap  Adaptasi: Tahap  adaptasi  berisi  satu  set  aturan adaptasi  yang  diimplementasikan  dalam  bentuk  kondisi tertentu  pada  sistem e-learning .  Aturan  adaptasi  ini  dibuat berdasarkan model pengguna pada tahapan sebelumnya. Model adaptasi sistem bertujuan antara lain untuk memberikan materi
yang  relevan  dengan  topik  yang  dipelajari,  struktur  navigasi tertentu, serta menyediakan fasilitas tambahan dan antarmuka yang berbeda.
III. E-L EARNING C ODE M ANIA (C O M A ) CoMa adalah sistem e-learning khusus bidang pemrograman.  Dalam  siklus  hidup  pengembangan  perangkat lunak, programming merupakan kemampuan dasar yang harus dimiliki oleh tim pengembang [8]. CoMa dikembangkan untuk membantu para  calon  pengembang belajar  dan  meningkatkan kemampuan memrogramnya, khusus untuk bahasa pemrograman Java. Gbr. 2 menunjukkan tampilan awal CoMa yang  mengadaptasi  model pembelajaran  yang  atraktif  dengan penerapan gamification untuk mendukung konsep pembelajaran SCL.
Fitur  yang  disediakan  CoMa  memungkinkan  pengguna mengakses materi dan mengerjakan tantangan berupa soal-soal bidang  pemrograman. Course yang  disediakan  merupakan materi pembelajaran Java, mulai dari dasar sampai menengah, seperti ditunjukkan pada Gbr. 3.

## IV. F UZZY C-M EANS
Algoritme fuzzy C-Means (FCM) dikembangkan oleh Dunn pada tahun 1973, lalu dikembangkan lagi oleh Bezdek di tahun 1981. FCM adalah metode pengelompokan dengan pendekatan fuzzy, yaitu  setiap  data  yang  dikelompokkan  dimungkinkan menjadi anggota lebih dari satu kelompok. Pada  makalah ini, FCM  digunakan  untuk  mengelompokkan  data log pengguna CoMa  sesuai  dengan  karakteristik  pengguna.  Proses pengelompokan  ini  dilakukan  secara  terpisah  dengan menggunakan middleware berbasis  Python.  Arsitektur  sistem akan dijelaskan pada bagian metodologi.

## V. M ETODOLOGI
Pada makalah ini dilakukan beberapa langkah yang tertuang pada  metodologi  penelitian  seperti  pada  Gbr.  4.  Langkah- langkah  tersebut  meliputi  analisis  kode  CoMa,  perancangan arsitektur sistem, pengumpulan data log , clustering , penerapan antarmuka, dan pengujian.

## A. Analisis Kode CoMa
Pada tahapan ini dilakukan analisis kode dengan memahami dokumentasi perancangan sistem CoMa. Hal dilakukan untuk melihat  kemungkinan  penambahan  modul  tambahan  serta menganalisis  dampak  adanya tambahan fitur  terhadap kinerja
Data about user User Model System Adaptation Effect collect processes processes User Modelling Adaptation Gbr. 1 Model e-learning adaptif.
sistem  secara  keseluruhan.  Tabel  I  menunjukkan  gambaran singkat mengenai sistem CoMa. CoMa dikembangkan dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  beserta  framework Codeigniter  versi  3.1.3.  Basis  data  yang  digunakan  adalah MySQL,  sedangkan  untuk  antarmuka  halaman  pengguna digunakan framework MaterializeCSS  dan  untuk  antarmuka halaman admin digunakan Bootsrap.
Berdasarkan pengamatan terhadap dokumentasi perancangan  sistem  yang  mengacu  pada class  diagram dan sequence  diagram CoMa,  disimpulkan  bahwa  sistem  ini memiliki tingkat kompleksitas yang tinggi (> 5) dan coupling
antar  komponen  yang  juga  tinggi  (skala  0-1).  Tabel  II menunjukkan  rata-rata  nilai  kekohesifan, coupling ,  dan kompleksitas pada diagram perancangan CoMa.
Tingkat kompleksitas dan coupling antar komponen menjadi indikasi  kualitas  perancangan  perangkat  lunak  [9].  Tingkat coupling yang tinggi ini menjadikan proses penambahan fitur
Gbr. 2 Halaman utama CoMa. Gbr. 3 Halaman latihan. Gbr. 4 Metode penelitian. Analisis Kode CoMA Perancangan Arsitektur
Pengumpulan
Data Log Clustering Penerapan Antarmuka Pengujian T ABEL I P ROFIL K ODE C O M A
Nama Komponen Spesifikasi Bahasa pemrograman PHP Framework Codeigniter User interface MaterializeCSS dan Bootsrap Model perancangan Object oriented analysis and design Basis data MySQL
T ABEL II N ILAI K UALITAS K ODE C O M A Parameter Nilai Kekohesifan 0,95 Coupling 0,89 Kompleksitas 8
pada  sistem  akan  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap fitur  yang  telah  berjalan  sebelumnya.  Maka,  dengan pertimbangan  tersebut,  pada  makalah  ini  dibangun  aplikasi penengah  ( middleware )  yang  bertugas  mengambil  data log serta  melakukan  komputasi clustering untuk  menentukan karakteristik dari pengguna.

## B. Perancangan Arsitektur Sistem
Untuk  menjadikan  CoMa  sebagai  sistem  yang  adaptif, diperlukan  sebuah  mekanisme  untuk  merekam  perilaku pengguna  selama  menggunakan  sistem  dalam  periode  waktu tertentu. CoMa telah memiliki mekanisme perekaman data log yang dapat diakses melalui halaman admin. Pada Gbr. 5 terlihat mekanisme middleware yang  bertugas  untuk  mengambil rekaman  pengguna  untuk  kemudian  dibagi  menjadi cluster menggunakan  algoritme fuzzy  C-Means . Middleware ini dikembangkan dengan bahasa pemrograman Python yang akan berjalan  secara  otomatis  pada background tanpa  menganggu kinerja  sistem  CoMa.  Setiap cluster akan  memiliki  tampilan yang berbeda sesuai dengan pengaturan pada sistem.

## C. Pengumpulan Data Log
Data log yang dipertimbangkan pada makalah ini adalah data perilaku  pengguna  berupa  aktivitas-aktivitas  yang  telah dilakukan pengguna dalam sistem pembelajaran CoMa. Untuk dapat  mengembangkan e-learning adaptif,  sistem  perlu  dapat menggali informasi yang menunjukkan tipe belajar pengguna, dengan  melihat  perilaku  pengguna,  tujuan  pembelajaran pengguna, pola pembelajaran, tingkat pengetahuan, dan bakat pengguna.  Adapun  informasi  perilaku  pengguna  yang dipertimbangkan  mengacu  pada  Tabel  III. Middleware akan mencatat  setiap  kali  pengguna  mengeklik  salah  satu  perilaku tersebut.  Jumlah  klik  pada  setiap  perilaku  akan  dijumlahkan dan  menjadi  nilai  untuk  dilakukan  proses  pengelompokan menggunakan algoritme fuzzy C-Means .

## D. Clustering
Setelah  mendapatkan  data log, tahap  berikutnya  adalah melakukan  proses clustering . Pseudocode metode clustering adalah sebagai berikut.

## Begin Deklarasi
variable command = berisi fungsi escapeshellcmd untuk  menjalankan  python  serta  direktori  script clustering;
Deklarasi  variable  output  =  menjalankan  fungsi shell_exac dengan parameter command; deklarasi variable ‘data’ = menjala nkan fungsi get dari model cluster;
mengarahkan kehalaman view ‘admin/header’; mengarahkan  kehalaman  view  ‘admin -cluster- list’,  dan menampilkan data;
mengarahkan kehalaman view ‘admin - footer’; end
Code Igniter View Model Controller Database MySQL Python FCM User Admin & Member Gbr. 5 Arsitektur yang diusulkan. T ABEL III
P ERILAKU P ENGGUNA No Perilaku Pengguna 1 Accept request friend
2 Check exercise
3 Compile exercise
4 Confirm challenge
5 Detail exercise
6 Login
7 Logout
8 Search friends
9 Send request
10 Show profile
11 Show challenge
12 Show exercise
13 Show friends
14 Submit exercise
15 Take challenge
16 Take course
17 Take exercise
18 Test exercise

## E. Penerapan Antarmuka
Berdasarkan  hasil clustering ,  terdapat  tiga  kelompok karakteristik  pengguna.  Dari  pembagian  kelompok  tersebut, dirancang  antarmuka  yang  berbeda  untuk  setiap  kelompok. Nantinya setiap pengguna akan mendapatkan antarmuka yang berbeda tergantung pada kelompok yang telah diperhitungkan oleh sistem, seperti ditunjukkan pada Gbr. 6. Pada makalah ini, dirancang  tiga  usulan  antarmuka  dengan  pembeda  warna seperti  diperlihatkan  pada  Tabel  IV.  Perubahan  antarmuka dibatasi hanya sampai perubahan warna. Perubahan ini hanya sebagai  penanda/respons  ketika  proses  integrasi  berhasil mengenali  perilaku  pemain.  Untuk  penelitian  berikutnya, antarmuka perlu dibuat lebih detail  agar memberikan respons yang lebih kompleks daripada sekadar mengubah warna.

## F. Pengujian
Setelah  perancangan  dan  implementasi  dilakukan,  sistem masuk  pada  tahap  pengujian.  Tahap  ini  meliputi  pengujian akurasi middleware dalam  melakukan  pengelompokan  dan pengujian validasi sistem secara keseluruhan

## VI. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Penerapan FCM pada Middleware
Sebagaimana  perancangan  pada  Gbr.  5,  proses  integrasi melibatkan aplikasi middleware untuk melakukan pengolahan
data log sekaligus  melakukan  pengelompokan  menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kedekatan. Pada  makalah ini middleware ,  dikembangkan  dengan  bahasa  Python. Algoritme  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data log adalah Fuzzy  C-Means. Algoritme  diawali  dengan  deklarasi variabel command yang digunakan untuk menyimpan perintah dalam  menjalankan  Python  dan  direktori script yang  akan dieksekusi.  Kemudian,  terdapat  variabel  data  yang  berbentuk array , yang digunakan untuk menyimpan data dari fungsi Get , lalu  digunakan  untuk  menampilkan  halaman,  mulai  dari header , cluster-list ,  sampai  dengan footer. Implementasi algoritme ini mengacu pada Gbr. 7 .
Setelah  CoMa  menerima  perintah  untuk  melakukan clustering,  middleware akan  mulai  mengimpor  modul-modul yang  diperlukan.  Kemudian,  proses  berikutnya  adalah melakukan koneksi dengan basis data sehingga dapat memulai ekstraksi  data log yang  berasal  dari  tabel log  behaviour dan tabel member milik  sistem  warisan.  Proses  normalisasi  data terlebih  dahulu  dilakukan  sebelum  pengolahan  menggunakan fuzzy  C-Means .  Selanjutnya,  data  hasil  pengelompokan dikembalikan  lagi  ke  dalam  basis  data,  sehingga  dapat ditampilkan  di  halaman  admin.  Gbr.  8  merupakan  hasil implementasi  halaman  admin  yang  menunjukkan  hasil clustering data.

## B. Implementasi Antarmuka Adaptif
Pada  makalah  ini  diterapkan  antarmuka  yang  mampu beradaptasi  dan  berubah  sesuai  dengan cluster dari  pemain yang  menggunakan  sistem.  Merujuk  pada  desain  antarmuka pada  Gbr.  6  dan  Tabel  III,  diperlukan  mekanisme  untuk menjalankan  fungsi-fungsi  pergantian  antarmuka  tersebut. Sequence  diagram yang  menajadi  acuan  dalam  implementasi antarmuka  adaptif  diperlihatkan  pada  Gbr.  9.  Gbr  10  di
Gbr. 6 Perancangan antarmuka.
T ABEL IV
P ERUBAHAN A NTARMUKA Cluster Warna/Tema Antarmuka 1 Merah 2 Biru 3 Hijau
halaman  terakhir  makalah  menunjukkan  hasil  implementasi antarmuka apabila seorang member termasuk dalam cluster 2. Implementasi  antarmuka  ini  berpengaruh  pada  warna header, sidebar, dan footer seluruh  halaman  yang  dapat  diakses member [10].

## C. Pengujian Kinerja dan Fungsionalitas
Proses komputasi dilakukan secara terjadwal setiap hari pada pukul 23:59. Hal ini dilakukan agar jalannya sistem utama tidak terganggu.  Hasil  pengujian  kinerja  menunjukkan  bahwa dengan  jumlah  data log mencapai  950  pengguna  aktif, dibutuhkan  waktu  23,35  ms.  Dari  hasil  uji  fungsionalitas, sistem berhasil menampilkan antarmuka sesuai dengan cluster member :  jika  termasuk cluster 1,  antarmuka  berwana  merah;
cluster 2  menjadi  warna  biru;  dan cluster 3  atau  belum mendapatkan cluster akan  berwarna  hijau.  Selain  itu,  untuk memastikan  sistem  mampu  berjalan  pada  berbagai  jenis browser ,  telah  dilakukan  pengujian  kompatibilitas  dengan menggunakan aplikasi SortSite.

## VII. K ESIMPULAN
Penerapan e-learning adaptif berdasarkan perilaku pengguna dilakukan dengan menerapkan antarmuka yang berbeda untuk setiap  karakter  pengguna.  Untuk  penelitian  selanjutnya, diperlukan  pengembangan  agar  sistem  dapat  adaptif mengarahkan kepada model soal dan tantangan yang dihadapi. Proses  komputasi  dalam  mengolah  data log dilakukan  oleh middleware yang  berjalan  pada background .  Hasil  pengujian
1.0 Import Modul
2.0 Integrasi DB
3.0 Ekstraksi Data
4.0 Normalisasi Data 5.0 Clustering 6.0 Update DB Start clustering Log Behaviour Member cluster Gbr. 7 Fungsi clustering .
Gbr. 8 Implementasi clustering pada halaman admin.
mencapai  waktu  23,35  ms  untuk  setiap  proses clustering. Secara  fungsional,  sistem  mampu  bekerja  normal  tanpa mengganggu fungsi inti CoMa. E-learning adaptif diharapkan dapat  memberikan  pengalaman  yang  berbeda  kepada pengguna,  sehingga  dapat  meningkatkan  motivasi  dalam pembelajaran.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Achmad  Hanim Nur  Wahid  yang  telah  membantu  proses  implementasi  dan pengujian e-learning adaptif CoMa.
R EFERENSI
[1] T. Belawati, Pembelajaran Online , Edisi kesatu, Tangerang, Indonesia: Universitas Terbuka, 2019.
[2] B.  Dhupia  dan  A.  Alameen,  “Adaptive  eLearning  System:  Conceptual Framework  for  Personalized  Study  Environment,” dalam  Adv.  Inf. Comput. Res. (ICAICR 2019), Commun. in Comput. Inf. Sci., Vol 1075, A.K.  Luhach,  D.S.  Jat,  K.B.G.  Hawari,  X.-Z.  Gao,  P.  Lingras,  Eds., Cham, Swiss: Springer, 2019, hal. 334-342.
[3] D.  Hansen  dan  L.A.  Imse,  “Student-Centered  Classrooms:  Past Initiatives,  Future  Practices,” Music Edu. J ,  Vol 103,  No. 2, hal 20-26, 2016.
[4] F.A.  Bachtiar,  F,  Pradana,  B.  Priyambadha,  dan  D.I.  Bastari,  “CoMa: Development  of  Gamification-based  E-learning,” 2018 10th  Int.  Conf. Inf. Technol. Elect. Eng. (ICITEE 2018) , 2018, hal. 266–271.
[5] Y.  Kritikou,  P.  Demestichas,  E.  Adamopoulou,  K.  Demestichas,  M. Theologou,  dan  M.  Paradia,  “User  Profile  Modeling  in  the  Context  of Web-based Learning Management Systems,” J. Netw. Comput. Appl. , Vol 31, No. 4, hal. 603–627, 2008.
[6] B.  Priyambadha,  F.  Pradana,  dan  F.A.  Bachtiar,  “Penggalian  Perilaku Pemain dalam Penentuan Tipe Permainan pada E-Learning Pemrograman Berbasis Gamification,” J. Teknol. Inf. Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 4, hal. 765-772, 2020.
[7] R.M. Felder, dan R. Brent, “Understanding Student Difference,” J. Eng. Edu. , Vol. 94, No. 1, hal. 57–72, 2005.
[8] J.  Simões,  R.D.  Redondo,  dan  A.F.  Vilas,  “A  Social  Gamification Framework for a K-6 Learning Platform,” Comput. Hum. Behav. , Vol. 29, No. 2, hal. 345–353, 2013.
[9] I.  Chowdhury,  dan  M.  Zulkernine,  “Using  Complexity,  Coupling,  and Cohesion Metrics as Early Indicators of Vulnerabilities,” J. Syst. Archit. , Vol. 57, No. 3, hal. 294–313, 2011.
[10] N. Abasi, N. Azad, dan K.F. Hafashjani, “Information Systems Success: The Quest for the Dependent Variable,” Uncertain Suppl. Chain Manag. , Vol. 3. No. 2, hal. 181–188, 2015.
Gbr. 9 Perancangan perubahan antarmuka.
Gbr. 10 Perubahan antarmuka.