## Penerapan Metode Collaborative Filtering untuk Personalized Learning Content pada Learning Management System (LMS)
Muhammad Alfian Fathurrahman * , Kusuma Ayu Laksitowening, Dawam Dwi Jatmiko Suwawi
Fakultas Informatika, Program Studi S1 Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* alfianfathur@students.telkomuniversity.ac.id, 2 ayu@telkomuniversity.ac.id, 3 dawamdjs@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: alfianfathur@students.telkomuniversity.ac.id Submitted 03-03-2022 ; Accepted 15-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Penyampaian  konten  pembelajaran  yang  tepat  dapat  menjadi  salah  satu  faktor  yang  dapat  meningkatkan  kepuasan,  motivasi,  serta minat  peserta  didik  dalam  belajar.  Namun  di  sisi  lain,  karena  banyaknya  konten  pembelajaran  yang  tersedia  di  LMS  (Learning Management System) dan sulitnya menentukan konten pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan dan minat setiap peserta didik, seringkali menyebabkan beberapa konten pembelajaran terabaikan oleh peserta didik. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus dalam merancang  sistem  personalisasi  konten  pembelajaran  di  LMS  untuk  peserta  didik.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menyediakan saran atau rekomendasi konten pembelajaran bagi peserta didik, berdasarkan konten pembelajaran yang mereka akses sebelumnya  dengan  menerapkan  metode  Collaborative  Filtering.  Metode  ini  memanfaatkan  kumpulan  data  dalam  bentuk implicit feedback , yang diperoleh dari aktivitas peserta didik saat berinteraksi dengan LMS. Hasil penelitian dengan UAT (User Acceptance Test) menunjukkan bahwa sistem personalisasi ini telah diterima dengan baik oleh sebanyak 82.67% peserta didik jika dilihat dari tiga aspek, yaitu aspek tampilan, pengguna, dan interaksi sistem. Selain itu, perhitungan MAE (Mean Absolute Error) menunjukkan bahwa sistem personalisasi ini memiliki tingkat akurasi terbaik pada tingkat sparsity 10% dengan nilai rata-rata terendah yaitu 0.4514.
Kata Kunci: Collaborative Filtering; Implicit Feedback; MAE; Personalisasi; UAT; Sparsity

## Abstract
The delivery of appropriate learning content can be one of the factors that can increase satisfaction, motivation, and interest of learners during learning sessions. But on the other hand, due to a large amount of learning content available on LMS (Learning Managemenet System) and the difficulty of determining learning content that suits the needs and interests of each learner, it often causes some learning content to be overlooked by them. Therefore, this paper aims to design a personalized learning content system in LMS for learners. The  main  objective  of  this  study  is  to  provide  learning  content  suggestions  or  recommendations  for  learners,  based  on  the  course module they previously accessed by applying Collaborative Filtering method. This method is used by utilizing dataset in the form of implicit feedback, obtained from the activities of learners when interacting with LMS. The UAT (User Acceptance Test) results show that the personalization system has been well received by as many as 82.67% of learners based on three aspects, those are interface, user,  and  system  interaction  aspects.  Moreover,  the  MAE  (Mean  Absolute  Error)  calculation  shows  that  this  system  has  the  best accuracy rate at a 10% sparsity level with the lowest average value of 0.4514.
Keywords : Collaborative Filtering; Implicit Feedback; MAE; Personalization; UAT; Sparsity

## 1. PENDAHULUAN
E-learning  adalah  proses  kegiatan  belajar  mengajar  yang  dilaksanakan  secara  online  melalui  jaringan  internet  [1]. Pemanfaatan e-learning dalam menjalankan pembelajaran secara online ini dapat didukung melalui berbagai macam cara seperti web-based learning,  computer-based  learning, atau virtual  classroom dan  untuk  penyampaian  konten pembelajaran  dapat  berupa audio, kaset  video,  konferensi  video,  CD-ROM,  atau  e-mail  [2].  Dalam  mengelola  konten pembelajaran di sebuah e-learning, umumnya memanfaatkan sebuah sistem seperti Learning Management System (LMS). LMS dapat didefinisikan sebagai aplikasi perangkat lunak untuk menjalankan sistem administrasi yang berkaitan dengan proses belajar mengajar, tracking progres belajar, serta repositori penyimpanan konten pembelajaran [3]. Menurut Tjong Y dkk. [4] LMS juga dikenal sebagai e-learning yang berfokus pada website sebagai media interaksi pembelajaran di kelas secara  online.  Umumnya, course yang  ada  pada  LMS  berisikan learning  object (LO)  atau  konten  pembelajaran  yang merupakan  segala  objek,  baik  digital  atau  non-digital  yang  digunakan  sebagai  media  pembelajaran,  pendidikan,  atau pelatihan.
Penyampaian konten pembelajaran yang tepat dapat menjadi salah satu faktor yang dapat meningkatkan kepuasan, motivasi, serta minat peserta didik dalam belajar [2]. Namun di sisi lain, karena sulitnya menentukan konten pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan dan minat setiap peserta didik, seringkali menyebabkan beberapa konten pembelajaran terabaikan oleh peserta didik [5] . Melalui wawancara dengan dosen pengampu Mata Kuliah Perencanaan Pembelajaran Kimia  UNS,  diperoleh  informasi  tentang  sesi  belajar  mengajar  secara  daring yang  selama  ini  dijalankan, yakni  dosen memberikan konten pembelajaran berupa slide materi, pertemuan dengan googlemeet dan assignment yang wajib diakses oleh seluruh peserta didik di LMS. Di samping itu, dosen juga menyediakan alternatif konten pembelajaran lain yang dapat dipelajari oleh peserta didik, seperti materi tambahan, link video pembelajaran, dan forum diskusi di LMS. Alternatif  konten  pembelajaran  ini  disediakan  oleh  dosen  agar  peserta  didik  tetap  dapat  memperoleh  sumber konten pembelajaran yang terpercaya dan sesuai dengan yang diajarkan oleh dosen. Namun, tidak semua alternatif konten pembelajaran tersebut sesuai dengan yang dibutuhkan oleh setiap peserta didik. Hal ini tentu menjadi kelemahan dalam sesi belajar mengajar secara daring di LMS. Untuk itu dosen mengharapkan adanya sebuah sistem di LMS yang dapat memberi saran atau rekomendasi konten pembelajaran yang tepat bagi setiap peserta didik, sehingga konten pembelajaran
yang disediakan di LMS dapat sesuai dengan kebutuhan dan minat mereka saat belajar. Menurut Guabassi I E dkk. [6], pemanfaataan  sarana  personalisasi  dalam  bentuk  rekomendasi  terbukti  dapat  meningkatkan  minat,  pemahaman,  dan keberhasilan peserta didik dalam belajar. Personalisasi sendiri merupakan bentuk penyempurnaan dari kustomisasi yang dilakukan secara otomatis oleh sistem [7].
Secara  umum  terdapat  dua  metode  rekomendasi  yang  dapat  digunakan,  yaitu  Content  Based  Filtering  dan Collaborative  Filtering  (CF). Content  Based  Filtering  memberikan  rekomendasi  berdasarkan deskripsi  dari item, yang mana jika jumlah item yang akan direkomendasikan semakin besar, maka sistem akan membutuhkan waktu yang lebih lama  dalam  melakukan  ekstraksi  pada  setiap item tersebut  [8].  Berbeda  dari  metode  Content  Based  Filtering,  metode Collaborative Filtering (CF) menghasilkan rekomendasi berdasarkan keterkaitan antar pengguna yang menyukai suatu item tertentu. Sebagai contoh jika pengguna A menyukai item X dan Y, lalu pengguna B menyukai item Y, maka sistem akan merekomendasikan item X kepada pengguna B. Algoritma CF ini banyak digunakan sebagai teknik rekomendasi dalam  sistem  rekomendasi  komersial , dan  juga  banyak  hasil  karya  dalam  bidang  ini  yang  memanfaatkannya  sebagai peningkatan performa rekomendasi [9].
Umumnya  pada  metode  Collaborative  Filtering,  ketertarikan  atau  minat  pengguna terhadap item dapat direpresentasikan  oleh  besarnya rating yang  diberikan  oleh  pengguna terhadap item .  Untuk  memperoleh  data rating tersebut secara umum terdiri dari dua cara, yaitu secara explicit dan implicit [10] . Dalam penelitian ini, kumpulan data rating dikumpulkan  secara implicit, dimana  data rating diperoleh  dari  aktivitas  peserta  didik  saat  berinteraksi  dengan konten pembelajaran di LMS. Menurut Claypool dkk. [11], cara pengambilan data rating secara implicit ini merupakan cara yang cerdas , karena peserta didik tidak akan menyadari bahwa aktivitas mereka sedang dijadikan sebagai data rating. Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan di atas, penulis mencoba merancang sistem personalisasi konten pembelajaran dalam bentuk rekomendasi di LMS untuk peserta didik dengan metode Collaborative Filtering, berdasarkan konten pembelajaran yang telah mereka akses sebelumnya. Data rating dikumpulkan secara implicit ( implicit feedback ) berdasarkan aktivitas peserta didik saat mengakses konten pembelajaran di LMS. Dengan demikian, diharapkan sistem personalisasi ini dapat memberikan saran atau rekomendasi konten pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan dan minat peserta didik. Di sisi lain, jika LMS mampu memberikan pendekatan berupa personalisasi sebagaimana yang dibutuhkan oleh peserta didik, maka faktor-faktor seperti biaya dan waktu pengembangan sistem e-learning tentu akan lebih efektif [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dalam merancang sistem personalisasi konten pembelajaran dengan metode Collaborative Filtering ini terdiri dari beberapa langkah. Gambar 1 berikut merupakan tahapan penelitian yang dilakukan oleh penulis.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Studi Pustaka
Dilakukan pencarian literatur dan memperdalam konsep dari sumber bacaan seperti makalah, jurnal, buku, dan laporan Tugas Akhir yang terkait dengan sistem e-learning , Learning Management System (LMS), Collaborative Filtering (CF) recommender system, pengumpulan data rating secara implicit ( implicit feedback ), dan beberapa algoritma yang digunakan dalam merancang sistem personalisasi.
b. Pengumpulan Data
Selain itu, penulis melakukan wawancara terhadap dosen pengampu Mata Kuliah Perencanaan Pembelajaran Kimia UNS untuk mengetahui permasalahan yang terjadi dalam sesi belajar mengajar secara daring di LMS. Sebanyak 39 mahasiswa dijadikan sebagai target pengguna berasal dari mahasiswa kelas B Program Studi S1 Pendidikan Kimia UNS. Adapun mata kuliah yang digunakan adalah Perencanaan Pembelajaran Kimia.
c. Analisis dan Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis  terhadap  sistem  personalisasi  yang  dibangun.  Analisis  mencakup  proses pengembangan  sistem  personalisasi  konten  pembelajaran  mulai  dari pre-prosessing dan  penerapan  metode Collaborative Filtering pada LMS, mulai dari perhitungan similarity antar item dengan metode Euclidean similarity- based  distance dan  perhitungan  prediksi rating menggunakan  teknik weighted  sum .  Kemudian  hasil  analisis  ini diimplementasikan pada LMS dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL untuk pengelolaan database. d. Evaluasi
Untuk tahapan evaluasi, dilakukan pengujian terhadap tingkat akurasi atau seberapa bagus hasil rekomendasi konten pembelajaran  yang  dihasilkan  oleh  sistem  personalisasi.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  User Acceptance  Test  (UAT),  dimana  sistem  personalisasi  diuji  langsung  pada  peserta  didik  sebagai  pengguna  LMS melalui kuesioner yang berisi pertanyaan terkait 3 aspek, yaitu Aspek Tampilan, Aspek Pengguna, dan Aspek Interaksi Sistem, serta menggunakan Mean Absolute Error (MAE) untuk mengukur tingkat akurasi dari sistem personalisasi yang telah dibangun menggunakan perhitungan nilai error.

## 2.2 Overview Sistem
Pembangunan sistem ini terdiri dari beberapa langkah. Yang pertama adalah membangun sistem e-learning berbasis web dengan memanfaatkan sebuah platform LMS open-source yaitu Moodle.  Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning  Environment)  adalah  sebuah  Course  Management  System  (CMS),  perangkat  lunak  yang  dirancang  untuk membantu pendidik dalam menciptakan online course yang berkualitas [1]. Pada Gambar 2, deskripsi umum dari sistem personalisasi yang dibangun adalah sebagai berikut.

## Gambar 2. Overview Sistem Personalisasi
Pada Gambar 2, ditunjukkan bahwa peserta didik diminta untuk mengakses web LMS dan login menggunakan akun  masing-masing.  Setelah  login,  peserta  didik  dipersilakan  untuk  mengakses  konten  pembelajaran  yang  telah disediakan. Ketika peserta didik mengakses konten, sistem melakukan record aktivitas mereka dan menyimpannya dalam log database LMS Moodle. Proses record aktivitas inilah yang dimaksud dengan proses pengumpulan nilai rating secara implicit ( implicit  feedback ) . Sedangkan  untuk  aktivitas  yang  di- record meliputi  jumlah view terhadap  konten pembelajaran,  jumlah  akses  ke  forum,  dan  jumlah  konten  yang  diunduh  oleh  peserta  didik.  Data  aktivitas  tersebut merupakan informasi yang umumnya dapat di tracking oleh setiap LMS [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Implementasi Sistem
Dalam penelitian ini dilakukan percobaan dengan menyediakan 25 konten pembelajaran dari total 5 topik. Topik beserta masing-masing konten pembelajaran yang telah disediakan di LMS dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. List Topik beserta Konten Pembelajaran Section Topik Konten Pembelajaran 1 Week 9 – Pengembangan Silabus googlemeet, page 2 Week 10 – Perancangan Pembelajaran Inovatif googlemeet, page, folder, assign 3 Week 11 – Presentasi Review Silabus googlemeet 4 Week 12 – Media Pembelajaran utk RPP Inovatif googlemeet, resource, url, folder, forum 5 Week 13 – RPP Inovatif bermuatan TPACK googlemeet, folder, forum
Pada Gambar 3, ditampilkan salah satu topik dan sejumlah konten pembelajaran pada halaman course Perencanaan Pembelajaran Kimia di web LMS yang telah dibangun.
Gambar 3. Tampilan Topik beserta Konten Pembelajaran pada Halaman Course
Sistem personalisasi konten pembelajaran dalam bentuk rekomendasi di LMS ini dibangun dengan menggunakan metode Collaborative Filtering dan memanfaatkan kumpulan data implicit feedback yang diambil dari record aktivitas peserta didik saat berinteraksi dengan konten pembelajaran di LMS sebagai data acuan untuk menghasilkan rekomendasi. Berikut adalah pemaparan mengenai alur kerja dari sistem personalisasi yang diterapkan pada penelitian ini.
a. Pre-processing
Tahap  ini, log aktivitas  peserta  didik  diambil  dari  database  LMS  secara implicit .  Masing-masing  atribut implicit feedback dikalkulasikan dengan fungsi COUNT() dengan mengelompokkan id dari tiap peserta didik dan id dari tiap konten pembelajaran yang telah mereka akses, sehingga menghasilkan sebuah nilai rating . Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Wimmer dkk. [8], disimpulkan bahwa rating scale 1-10 merupakan skala yang terbaik dan dapat menggambarkan perbedaan yang paling lebar, maka nilai rating yang telah diperoleh kemudian dinormalisasi agar nilai rating tetap berada dalam range 1-10. Dimana 10 mengindikasikan bahwa peserta didik sangat tertarik terhadap konten pembelajaran tertentu. Nilai rating akan 0 jika suatu konten pembelajaran belum pernah  diakses  oleh  peserta  didik.  Normalisasi  ini  menggunakan  metode  Min-Max  Normalization  seperti  pada Persamaan (1) berikut.
𝑥 𝑖 𝑛 = 𝑥𝑖−𝑚𝑖𝑛𝑥
𝑚𝑎𝑘𝑠𝑥− 𝑚𝑖𝑛𝑥 (1)
b. User-item Rating Matrix
Setelah data dari tahap preprocessing telah siap diproses, kemudian nilai rating yang telah diperoleh dari tahap pre- processing dikelompokkan ke dalam user-item rating matrix di dalam sistem. Ilustrasi matrix yang digunakan adalah seperti pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Ilustrasi User-item Rating Matrix (x,y) m 1 m 2 m 3 m 4 m n l 1 4 8 2 … l 2 6 9 1 1 … l 3 3 … l 4 1 4 2 … l m … … … … …
Terlihat  pada  Tabel  2,  baris x menunjukkan  list  peserta  didik  L  =  { l 1 , l 2 ,  …, l 39 },  sedangkan  kolom y menunjukkan list konten pembelajaran M =  { m 1 , m 2 , …, m 25 }. Nilai kosong mengindikasikan bahwa peserta didik l belum pernah mengakses konten pembelajaran tertentu.
c. Collaborative Filtering
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari  konten  pembelajaran  yang  saling  memiliki  kemiripan,  menggunakan  salah  satu model  algoritma  Collaborative  Filtering  yaitu  kNN.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  nilai similarity yang  menunjukkan seberapa mirip konten pembelajaran satu dengan yang lain.
Pertama,  menghitung similarity  based-distance dengan  memanfaatkan  formula  Euclidean.  Formula  ini digunakan untuk menghitung nilai similarity antara konten pembelajaran u dan v yang telah memperoleh nilai rating dari peserta didik l . Formula Euclidean yang digunakan adalah sebagai berikut.
𝑑 (𝑢,𝑣) = √∑ 𝑙 ∈ 𝑙𝑒𝑎𝑟𝑛𝑒𝑟 (𝑟 𝑙,𝑢 − 𝑟 𝑙,𝑣 ) 2 (2)
𝑠𝑖𝑚 (𝑢,𝑣) = 1 1+ 𝑑(𝑢,𝑣) (3)
Sebagai  contoh  dari  hasil  perhitungan  dengan  formula  Euclidean  di  atas,  diberikan  tabel  ilustrasi  hasil perhitungan similarity-based distance terhadap konten pembelajaran m 1 - m 3 dan m 2 - m 3 yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Ilustrasi Hasil Perhitungan Similarity-based Distance
Sim( m 1 , m 3 ) 0.12515 Sim( m 2 , m 3 ) 0.09759
Kedua, menghitung nilai prediksi rating konten pembelajaran untuk peserta didik dengan memanfaatkan teknik weighted sum. Jika peserta didik telah mengakses konten pembelajaran tertentu, maka nilai prediksi kosong. Sistem hanya  akan  menghitung  dan  menampilkan  prediksi  konten  pembelajaran  yang  belum  pernah  diakses  oleh  peserta didik. Berikut adalah teknik weighted sum yang digunakan.
𝑃 (𝑙,𝑣) = ∑ (𝑟𝑙,𝑢) 𝑁 𝑢=1 ×𝑠𝑖𝑚(𝑢,𝑣) ∑ |(sim(u,v))| N 𝑢=1
(4)
Sebagai contoh dari perhitungan teknik weighted sum di atas, diberikan langkah menghitung nilai prediksi rating konten pembelajaran yang diberikan oleh peserta didik l 1 terhadap konten pembelajaran m 3.
P ( l 1 , m 3 ) = ((4 ∗ 0.12515) + ( 8 ∗ 0.09759 )) |0.12515|+|0.09759|
P ( l 1 , m 3 ) = 0.5006+0.78072 0.22274
P ( l 1 , m 3 ) = 5.753
Setiap  konten  pembelajaran  yang  mirip  dengan m 3 , dilakukan  perhitungan  seperti  contoh  di  atas  dan menghasilkan  nilai  prediksi rating konten  pembelajaran.    Pada  Gambar  4,  ditunjukkan  hasil  rekomendasi  konten pembelajaran di LMS yang diurutkan dari yang tertinggi berdasarkan nilai prediksi rating untuk tiap peserta didik.
Gambar 4. Ilustrasi Hasil Rekomendasi dari Sistem Personalisasi yang Dibangun

## 3.2 Analisis Hasil Pengujian
Analisis  hasil  pengujian  terhadap  sistem  personalisasi  konten  pembelajaran  dalam  bentuk  rekomendasi  ini  dilakukan dalam 2 tahap, yaitu tahap User Acceptance Test (UAT) dan tahap mengukur tingkat akurasi rekomendasi yang dihasilkan menggunakan perhitungan nilai error, yaitu Mean Absolute Error (MAE).

## 3.2.1 User Acceptance Test (UAT)
Dokumen hasil User Acceptance Test (UAT) dijadikan sebagai bukti bahwa sistem personalisasi yang telah dibangun dapat diterima oleh peserta didik dengan baik jika dilihat dari tiga aspek, yaitu 3 aspek, yaitu Aspek Tampilan, Aspek Pengguna, dan Aspek Interaksi Sistem. UAT dirancang dengan memerhatikan 5 komponen usability testing, yaitu mudah dipelajari  ( learnability ),  efisien  ( efficiency ),  mudah  diingat  ( memorability ),  tingkat  kepuasan  ( satisfaction ),  serta mengurangi tingkat kesalahan ( errors ) [15]. Adapun butir pertanyaan dan hasil jawaban UAT sebagai berikut.
Tabel 4. Butir Pertanyaan dan Hasil Jawaban User Acceptance Test No Pertanyaan Nilai STS  TS  N S SS Aspek Tampilan
1 Apakah tampilan dari rekomendasi konten pembelajaran yang diberikan ini menarik? 0 0 2 15 6 2 Apakah penempatan judul dan icon dari rekomendasi konten pembelajaran ini enak dilihat dan tidak membingungkan? 0 2 2 16 3 3 Apakah  penempatan  rekomendasi  konten  pembelajaran  yang  ditampilkan  pada bagian paling atas dari halaman course ini cocok dengan Anda? 0 1 2 17 3 Aspek Pengguna 4 Apakah list rekomendasi konten pembelajaran yang diberikan mudah dipahami? 0 0 2 17 4 5 Apakah list rekomendasi konten pembelajaran yang diberikan dapat membantu Anda dalam memahami topik? 0 0 1 15 7 6 Apakah  list  rekomendasi  konten  pembelajaran  yang  diberikan  telah  sesuai  dengan apa yang Anda butuhkan? 0 0 2 19 2 7 Apakah  Anda  cukup  puas  dengan  list  rekomendasi  konten  pembelajaran  yang diberikan? 0 2 0 18 3 Aspek Interaksi Sistem
8 Apakah semua resource file dan link pada rekomendasi konten pembelajaran dapat Anda akses tanpa ada kendala/error?
0 1 0 15 7
9 Apakah semua tombol pada tampilan rekomendasi konten pembelajaran dapat Anda tekan tanpa ada kendala/error? 0 0 0 13  10
Pada penelitian ini, penulis menggunakan sampel uji coba terpakai untuk menguji validitas butir dan reliabilitas kuesioner. Uji coba terpakai digunakan dengan pertimbangan bahwa pengisi kuesioner haruslah peserta didik yang telah mengakses  LMS.  Uji  validitas  dilakukan  dengan  membandingkan  antara  nilai  r  hitung  dengan  nilai  r  tabel Product Moment untuk derajat kebebasan (dk) = n-2. Untuk bidang penelitian pendidikan, alpha yang digunakan adalah 0.01 atau 0.05 [16]. Adapun menurut Sugiyono [16], kuesioner dikatakan valid jika nilai korelasi r hitung lebih besar dari r tabel Product Moment (r xy > r tabel ). Tabel 5 berikut adalah hasil uji validitas item kuesioner User Acceptance Test .
Tabel 5. Hasil Uji Validitas Item Kuesioner
No. Item r xy r tabel Keterangan 1 0.608 0.433 Valid 2 0.604 0.433 Valid 3 0.762 0.433 Valid 4 0.489 0.433 Valid 5 0.547 0.433 Valid 6 0.750 0.433 Valid 7 0.709 0.433 Valid 8 0.523 0.433 Valid 9 0.506 0.433 Valid
Uji reliabilitas dilakukan dengan melihat angka reliabilitas Cronbach Alpha yang dihasilkan. Kuesioner dikatakan reliabel dan dapat dipercaya jika nilai alpha lebih besar dari 0.7 [16]. Tabel 6 berikut adalah hasil uji reliabilitas item kuesioner User Acceptance Test .
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Item Kuesioner Reability Statistics Cronbach’s Alpha N of Items 0.782 9 Tabel 7. Hasil Perhitungan User Acceptance Test (UAT)
Pertanyaan
Jumlah Nilai  Rata-rata  Presentase AVG Aspek Tampilan
1 96 4.173 84% 80% 2 89 3.870 77% 3 91 3.957 79% Aspek Pengguna 4 94 4.087 82% 81.5% 5 98 4.261 85% 6 92 4 80% 7 91 3.967 79% Aspek Interaksi Sistem 8 97 4.217 84% 86.5% 9 102 4.435 89% RATA-RATA 82.67%
Berdasarkan  hasil  perhitungan User  Acceptance  Test (UAT)  pada  Tabel  7,  didapatkan  rata-rata  untuk  Aspek Tampilan, yakni sebesar 80% responden menyatakan setuju bahwa pendekatan personalisasi dengan menerapkan sistem rekomendasi ini cukup menarik dari segi tampilan, seperti penempatan judul dan icon, serta penempatan rekomendasi konten pembelajaran yang berada di bagian paling atas halaman course.
Pada Aspek Pengguna, sebesar 81.5% responden menyatakan setuju bahwa mereka sudah cukup puas dengan list rekomendasi konten pembelajaran yang diberikan. Selain itu, list rekomendasi yang diberikan tersebut mudah dipahami, dapat membantu dalam memahami topik, serta telah sesuai dengan kebutuhan mereka.
Pada Aspek Interaksi Sistem, sebesar 86.5% responden menyatakan setuju bahwa semua resource file dan link , serta semua tombol yang ada pada rekomendasi konten pembelajaran, tidak ada kendala/error saat diinteraksikan oleh mereka.

## 3.2.2 Mean Absolute Error (MAE)
Pengujian ini dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi dari hasil rekomendasi yang diberikan oleh sistem personalisasi yang telah dibangun. Pengujian dilakukan dengan membagi dataset menjadi data training dan data test , dimana data yang diuji  adalah  data test yang  data rating- nya  dikosongkan  dari  dataset  awal  dengan  tingkat sparsity tertentu. Sparsity merupakan kondisi dimana terdapat banyak kekosongan data rating pada user-item rating matrix, dimana hal ini dapat terjadi karena pengguna aktif hanya memberikan rating pada item-item tertentu dalam jumlah yang lebih kecil dari jumlah item yang tersedia di database [8].
Parameter  pengujian  ini  digunakan  untuk  mengetahui  kemampuan  sistem  dalam  melakukan  perhitungan  nilai prediksi rating konten  pembelajaran  saat  terjadi  kondisi  kekosongan  data rating pada user-item  matrix yang  menjadi masalah utama pada metode CF [8] . Nilai MAE diperoleh dengan menghitung rata-rata selisih antara nilai rating yang didapatkan  dari  peserta  didik  dengan  nilai  prediksi rating yang  diberikan  oleh  sistem.  Hasil  pengujian  dengan  MAE ditunjukkan pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Pengujian MAE Pengujian  Data Training  Data Test MAE AVG User-1  User-2  User-3  User-4  User-5 1 st 50% 50% 0.8432 1.520 1.1134  0.7550  0.7574  0.9978 2 nd 60% 40% 0.6758  1.1753  0.7578  1.0737  1.0315  0.9429 3 rd 70% 30% 0.8859  0.8849  0.5847  0.5857  0.5523  0.6987 4 th 80% 20% 0.6764  0.7938  0.4100  0.5455  0.4520  0.5755 5 th 90% 10% 0.4697  0.5609  0.4197  0.5221  0.2848  0.4514
Pada Tabel 8 di atas, ditunjukkan hasil pengujian MAE dengan mengosongkan data test pada tingkat sparsity 10%, 20%, 30%, 40% dan 50%. Dari hasil pengujian tersebut dapat diketahui bahwa nilai rata-rata MAE tertinggi adalah 0.9978 pada pengujian 1 st dengan tingkat sparsity 50%, sedangkan nilai rata-rata MAE terendah adalah 0.4514 pada pengujian 5 th dengan tingkat sparsity 10%. Semakin kecil tingkat sparsity yang diujikan, maka semakin kecil pula nilai MAE-nya. Semakin  kecil  nilai  MAE  yang  diperoleh,  maka  sistem  semakin  akurat  dalam  memberikan  hasil  rekomendasi  konten pembelajaran untuk peserta didik.
Merujuk  pada  hasil  penelitian  lain  oleh  Sarwar  B,  dkk.  [14]  dengan  metode  yang  sama  yaitu  Item-based Collaborative Filtering, dihasilkan nilai MAE berkisar antara 0.738 - 0.842. Penelitian lain oleh Tarus J, dkk. [13] dengan metode yang sama juga, dihasilkan nilai MAE berkisar antara 0.64 – 0.76. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa nilai MAE yang didapatkan pada penelitian ini sudah cukup baik yang berkisar antara 0.4514 – 0.9978.

## 4. KESIMPULAN
Perancangan  sistem  personalisasi  konten  pembelajaran  dalam  bentuk  rekomendasi  di  LMS  (Learning  Management System) untuk peserta didik dengan memanfaatkan metode Collaborative Filtering ini telah berhasil dibangun dan dapat berjalan  dengan  baik  di  LMS.  Berdasarkan  hasil  pengujian Mean  Absolute  Error (MAE),  disimpulkan  bahwa  sistem personalisasi  yang  telah  dibangun  dengan  metode  Collaborative  Filtering  ini  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  saat
pengujian  5 th pada  tingkat sparsity 10%  dengan  nilai  rata-rata  MAE  terendah  yaitu  0.4514  dan  berdasarkan  hasil perhitungan User Acceptance Test (UAT), disimpulkan bahwa sistem personalisasi ini telah dapat diterima dengan baik oleh  sebanyak  82.67%  peserta  didik  jika  dilihat  dari  tiga  aspek  yaitu  Aspek  Tampilan,  Aspek  Pengguna,  dan  Aspek Interaksi Sistem.

## REFERENCES
[1]   Chourishi D, Buttan C K, Chaurasia A, dan Soni A. 2015. Effective E-Learning Through Moodle. India. International Journal of Advance Technology & Engineering Research (IJATER).
[2]   Imran H, Belghis-Zadeh M, Chang T W, Kinshuk, dan Graf S. 2016. PLORS: A Personalized Learning Object Recommender System. Vietnam. Springer Vietnam J Comput Sci.
[3]   R. K. Ellis. 2009. Field Guide to Learning Management Systems. ASTD Learn. Circuits.
[4]   Tjong  Y,  Sugandi  L,  Nurshafita  A,  Magdalena  Y,  Evelyn  C,  dan  Yosieto  N  S.  2018.  User  Satisfaction  Factors  on  Learning Management System Usage. Indonesia. IEEE.
[5]   Hidayat  A  F,  Suwawi  D  D J,  dan  Laksitowening K  A.  2020.  Learning  Content  Recommendation  on  Personalized  Learning Environment Using Collaborative Filtering Method. Indonesia. IEEE.
[6]   Guabassi I E, Bousalem Z, Achhab M A, Jellouli I, dan Mohajir B E E. 2018. Personalized Adaptive Content System for Context- aware Ubiquitous Learning. Morocco. Science Direct Procedia Computer Science.
[7]   Montgomery A L,  dan Smith  M D. 2009. Prospect for  Personalization on the  Internet. Pittsburgh.  Science  Direct  Journal  of Interactive Marketing.
[8]   Handrico,  A.  2012.  Sistem  Rekomendasi  Buku  Perpustakaan  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  dengan  Metode  Collaborative Fitlering. Pekanbaru. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
[9]   Zhao Z D, dan Shang M S. 2010. User-based Collaborative-Filtering Recommendation Algorithms on Hadoop. China. IEEE.
[10]   Gulla  J  A.  2014.  Collaborative  Filtering  in  the  News  Domain  with  Explicit  and  Implicit  Feedback.  Norwegia.  Norwegian University of Science and Technology Chapter 4 Page 22-23 and Chapter 11 Page 72.
[11]   Claypool M, Le P, Wased M, dan Brown D. 2001. Implicit Interest Indicators. USA. Computer Science Department.
[12]   Moon J, Kum S W, dan Lee S. 2017. Introduction to the Design of Personalized User Interface Platform with Recommended Contents. Japan. ICCP.
[13]   Tarus J, Niu Z, dan Khadidja B. 2017. E-Learning Recommender System Based on Collaborative Filtering and Ontology. China. International Scholarly and Scientific Research & Innovation.
[14]   Sarwar  B,  Karypis  G,  Konstan  J,  dan  Riedl  J.  2001.  Item-Based  Collaborative  Filtering  Recommendation  Algorithms.  Hong Kong. ACM.
[15]   Agustina  R  dan  Suprianto  D.  2018.  Analisis  Hasil  Pemanfaatan  Media  Pembelajaran  Interaktif  Aljabar  Logika  dengan  User Acceptance Test (UAT). Malang. SMATIKA Jurnal Vol 08 No 02.
[16]   Yusup  F.  2018.  Uji  Validitas  dan  Reliabilitas  Instrumen  Penelitian  Kuantitatif.  Banjarmasin.  Jurnal  Tarbiyah:  Jurnal  Ilmiah Kependidikan.