Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Adaptive E-Learning System Berbasis Vark Learning Style dengan Klasifikasi Materi Pembelajaran Menggunakan K-NN (K-Nearest
Neighbor)
Akmal Agung Nugraha 1
Utomo Budiyanto 2
Magister Ilmu Komputer
Universitas Budi Luhur
Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12260
E-mail: 2011600224@student.budiluhur.ac.id 1 ; utomo.budiyanto@budiluhur.ac.id 2
Agung Nugraha, A., & Budiyanto, U. (2022). Adaptive E-Learning System Berbasis Vark Learning  Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K-Nearest Neighbor). Technomedia Journal , 7 (2 Oktober), 248–261.
https://doi.org/10.33050/tmj.v7i2.1900

## ABSTRAK
Penelitian  ini  tentang  Adaptive  E-Learning  System  Berbasis  VARK  (Visual,  Aural,  Read/Write  & Kinesthetic) Learning Style Dengan Klasifikasi Materi Pembelajaran Menggunakan K-NN (K-Nearest Neighbor).  Dunia  pendidikan  saat  ini  harus  mengikuti  perkembangan  teknologi,  salah  satunya dengan memanfaatkan pembelajaran dengan menggunakan e-learning, salah satu kekurangan dalam e-learning  yang  ada  pada  saat  ini  sebagian  besar  memberikan  materi  yang  sama  kepada  semua siswa, pada kenyataannya setiap siswa mempunyai gaya belajar yang berbeda-beda dalam menyerap materi  pembelajaran.  Adaptive  E-Learning  System  ini  mengadopsi  VARK  Learning  Style  dalam mengelompokkan gaya belajar siswa ke dalam empat kelas (Visual, Aural, Read/Write & Kinesthetic). Pada  awal  menggunakan  e-learning  siswa  diharuskan  mengisi  questioner  berdasarkan  instrumen VARK  dan  akan  dimasukkan  ke  salah  satu  dari  empat  kelas  tersebut  sesuai  kecenderungan  gaya belajarnya. Siswa akan mendapatkan materi sesuai dengan kelasnya dengan metode klasifikasi K-NN (K-Nearest  Neighbor).  Pada  penelitian  ini  klasifikasi  materi  pembelajaran  menggunakan  60  materi pembelajaran  sebagai  dataset  dengan  label  visual,  aural,  read/write  &  kinesthetic,  dengan pembagian 48 data training dan 12 data testing mendapatkan akurasi sebesar 91%, presisi sebesar 93% dan recall sebesar 91%.
Kata kunci : Pendidikan, E-Learning System, VARK Learning Style, K-NN.

## ABSTRACT
This  research  is  about  Adaptive  E-Learning  System  Based  on  VARK  (Visual,  Aural,  Read/Write  & Kinesthetic)  Learning  Style  With  Classification  of  Learning  Materials  Using  K-NN  (K-Nearest Neighbor). The world of education today must follow technological developments, one of which is by utilizing learning using e-learning, one of the shortcomings in e-learning that currently exists is that most  provide  the  same  material  to  all  students,  in  fact  every  student  has  a  different  learning  style. different  in  absorbing  learning  material.  This  Adaptive  E-Learning  System  adopts  VARK  Learning Style in classifying student learning styles into four classes (Visual, Aural, Read/Write & Kinesthetic). At  the  beginning  of  using  e-learning  students  are  required  to  fill  out  a  questionnaire  based  on  the VARK  instrument  and  will  be  assigned  to  one  of  the  four  classes  according  to  their  learning  style tendencies. Students  will  get  material  according to their class  with  the  K-NN (K-Nearest  Neighbor) classification method. In this study, the classification of learning materials used 60 learning materials as  datasets  with  visual,  aural,  read/write  &  kinesthetic  labels,  with  48  training  data  and  12  testing data divided into 91% accuracy, 93% precision and 91% recall.
Keywords : Education, E-Learning System, VARK Learning Style, K-NN.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  kebutuhan  dasar  setiap  manusia  sebagai  salah  satu  pembentuk sumber  daya  manusia  yang  berkualitas,  salah  satu  aspek  pendidikan  yang  harus  diterapkan pada  semua  peserta  didik  adalah  aspek  kognitif,  afektif  dan  psikomotorik  agar  pengetahuan yang  didapatkan  menyeluruh  dan  dapat  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  setiap siswa  [1].  Menurut  Widharyanto  (2017),  penelitian  tentang  gaya  belajar  dalam  konteks pembelajaran  bahasa  Indonesia  belum  menjadi  isu  yang  menarik  di  Indonesia.  Padahal sumbangan  kajian  gaya  belajar  dapat  membantu  guru  dalam  menemukan  metode  mengajar yang  sesuai  dengan  gaya  yang  disenangi  siswa  [2].  Selain  itu,  guru  dapat  mengelola pembelajaran dan komunikasi secara efektif di kelas jika benar-benar mengenali siswanya.
Salah satu bentuk adopsi teknologi dalam pendidikan adalah digunakannya E-Learning dalam kegiatan belajar dan mengajar (KBM). Pembelajaran daring atau yang dikenal dengan istilah E-learning merupakan bentuk pemanfaatan teknologi dalam mendukung proses belajar mengajar  jarak  jauh  [3].  Sistem E-learning ini  merupakan  sistem  pembelajran  jarak  jauh ( distance  learning )  dengan  menggunakan  metode  yang  melibatkan  penggunaan  alat elektronik  atau  teknologi  komputer  dengan  menciptakan,  menyampaikan,  membantu perkembangan, menilai dan mempermudah dalam prose belajar mengajar [4].
Proses  belajar  ini  dilakukan  secara  efektif  dengan  menggabungkan  penyampaian pembahasan materi secara digital menggunakan dukungan dan layanan internet dalam belajar [5]. Materi secara digital menggunakan dukungan dan layanan internet dalam belajar. Materi pengajaran dan pembelajaran yang disampaikan melalui media E-learning ini berbentuk teks, grafik,  animasi,  simulasi,  audio  dan  video  yang  mempermudah  pemahaman  para  peserta didik. Media yang bisa digunakan melalui pembelajaran E-learning di antaranya yaitu zoom, whatsapp, google clashroom, google meet dan masih banyak lagi [6].
Berkaitan  dengan  hal  tersebut  saat  ini E-learning banyak  dikembangkan  untuk melengkapi  KBM.  Namun  pada  proses  pelaksanaannya E-learning yang  disajikan
mempunyai treatment yang  sama  untuk  semua  siswa  sehingga  semua  siswa  mendapatkan materi yang sama, padahal setiap siswa mempunyai karakteristik yang berbeda-beda baik dari aspek  kognitif,  afektif  maupun  psikomotorik,  apalagi  jika  ditinjau  dari  gaya  belajar  siswa yang  beragam  dan  kemampuan  awal  siswa  yang  tidak  sama . Hal  tersebut  menjadi  kendala ternsendiri  terhadap  kualitas  berpikir  yang  dimiliki  dari  setiap  siswa  dalam  melaksanakan belajar mengajar.
Menurut Mayarnimar dkk (2017) VARK adalah akronim dari empat gaya belajar utama, yaitu Visual, Auditori, Baca-Tulis, dan Kinestetik, ini mengaitkan pengalaman peserta didik dengan modalitas yang mereka miliki termasuk visual, pendengaran, membaca dan menulis, dan  gaya  kinestetik [7] .  G aya  belajar  yang  akan  digunakan  sebagai  klasifikasi  dalam penelitian ini adalah model  gaya belajar Visual,  Aural,  Read-Write dan  Kinesthetic (VARK) [8].  Hal  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu  proses  belajar  mengajar  yang  efektif terhadap guru dan siswa [9].
Menurut Gray et  al.  dalam  Baita dkk, (2019) K-Nearest  Neighbor (KNN) mempunyai kinerja  yang  baik  dalam  klasifikasi  untuk  menangani  dataset  dengan  jumlah  kecil  [10]. Metode  ini  membandingkan  kesamaan  catatan  training  yang  terdekat  dengannya  [11]  [12]. Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  dengan  memberikan pretest dalam  bentuk questioner kepada  siswa  yang  diambil  dari Website https://vark-learn.com/kuesioner-varkv [13],  yang berisi 16 pertanyaan dan terdapat VARK Questionnaire – Scoring Chart, yang akan diajukan kepada  42  siswa  dalam  satu  kelas  yang  sama . Dalam  pemberian  materi  akan  digunakan klasifikasi dengan metode KNN (K-Nearest Neighbor) .

## PERMASALAHAN
Berdasarkan uraian di atas maka permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana peran VARK Learning Style terhadap kecenderungan cara belajar siwa; Seberapa akurasi yang dimiliki VARK Learning Style ; dan seberapa ketercapaian penggunaan UAT terhadap siswa. Dari  permasalahn  tersebut,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menguji  evektivitas penggunaan VARK  Learning  Style terhadap  cara  bealajar  siswa  dan  seberapa  akurasi ketercapain yang dihasilkan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap untuk menghasilkan E-Learning System yang mampu  beradaptasi  dengan  gaya  belajar  siswa  sesuai  dengan VARK  Learning  Style. Penelitian ini dilaksanakan di SMK Yapera, di mana yang menjadi sampal adalah iswa kelas X OTKP 3 sejumlah 42 siswa.
Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  kali  ini  dilakukan  dengan  dua  cata,  yaitu  studi  literatur, pengumpulan dataset dan kuisioner.
1. Studi Literatur
Pada  proses  ini  dilakukan  pencarian  referensi  mengenai  teori  yang  akan  digunakan  dalam penelitian,  referensi  bisa  berupa  paper  ilmiah,  jurnal  ilmiah  ataupun  buku-buku  yang berhubungan dengan teori yang akan digunakan.

## 2. Dataset Materi Pembelajaran
Dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah materi pembelajaran dalam bentuk visual,  aural,  read/write dan kinesthetic, yang  dibuat  oleh  guru  yang  bersangkutan  dan mengacu  pada VARK  Learning  Style dalam  situsnya https://vark-learn.com/panduan-vark [14] . Dataset berjumlah 60 dengan pembagian 48 datatesting dan 12 datatraining .
3. Kuisioner
Metode  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan  cara  memberikan questioner pada  tahap awal ketika menggunakan Adaptive E-Learning kepada responden sebanyak 42 siswa kelas X OTKP  3  SMK  Yapera.  Kuisioner  berupa  pertanyaan-pertanyaan  untuk  klasifikasi  gaya belajar VARK yang didapatkan melalui link : https://vark-learn.com/kuesioner-vark/ [13] .

## B. Preprocessing Data
Data  yang  mengalami  preprocessing  adalah  materi  pembelajaran,  karena  bersifat  tidak terstruktur dan berbeda tiap materi yang dibuat oleh guru, adapun tahap tersebut:
1. Case Folding
Case  folding adalah  tahapan  untuk  merubah  semua  huruf  yang  ada  pada  dokumen  menjadi huruf kecil, semua huruf tersebut mencakup dari huruf “a” sampai huruf “z”.
2. Tokenizing
Tokenizing adalah proses pemisahan setiap kata yang menyusun suatu dokumen. Pada proses
Mulai Pengumpulan Data Preprocessing Data Implementasi Sistem Evaluasi Model Pemodelan Selesai
tokenizing dilakukan  penghilangan  tanda  baca,  karakter  dan  angka  selain  huruf  alfabet, karena  karakter-karakter  tersebut  dianggap  sebagai  pemisah  kata  atau delimiter dan  tidak memiliki pengaruh terhadap pemrosesan text [15].
3. Filtering
Filtering adalah  tahap  pengambilan  kata-kata  penting  dari  hasil  token.  Bisa  menggunakan algoritme stoplist (membuang  kata  yang  kurang  penting)  atau wordlist (menyimpan  kata penting). Stoplist atau stopword adalah  kata-kata  yang  tidak  deskriptif  yang  dapat  dibuang dalam pendekatan bag-of-words [16].
4. Stemming
Stemming adalah  proses  mengubah  bentuk  kata  menjadi  kata  dasar  atau  mencari base kata dari tiap kata hasil filtering . Proses stemming pada teks berbahasa Indonesia berbeda dengan stemming pada teks berbahasa Inggris.

## C. Pemodelan
Pada  tahap  ini  adalah  persiapan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  materi  pembelajaran, adapun  tahap  ini  adalah  membagi dataset ke  dalam datatesting dan  data training ,  serta implementasi metode klasifikasi dengan K-NN.

## 1. Pembagian dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  materi  pembelajaran  sebagai dataset ,  dengan  jumlah  data sebanyak 60 data. Dan komposisi pembagian dataset sebesar 80% datatraining (42 data) dan 20% datatesting (12 data).
2. Implementasi K-NN
K-Nearest  Neighbor  (KNN) merupakan  metode  yang  biasa  digunakan  pada  klasifikasi  data [17].  Metode  ini  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sebuah  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jarak  tetangganya  paling  dekat  atau  memiliki  nilai  selisih  yang  kecil dengan objek tersebut [18].
Adapun persamaan K-Nearest Neighbor terlihat pada Persamaan 2.1 di bawah ini.
𝑑 𝑖 =   √∑ (𝑥 2𝑖 −   𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1
Adapun pengukuran jarak menggunakan Cosine Similarity dengan rumus sebagai berikut.
𝐶𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞 𝑘 ) = ∑ (𝑡𝑑 𝑖𝑗 x 𝑡𝑞 𝑖𝑘 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝑡𝑑 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑖=1 x  ∑ 𝑡𝑞 𝑖𝑘 2 𝑛 𝑖=1
Dengan keterangan : 𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞 𝑘 ) : Tingkat kesamaan dokumen dengan query tertentu tdij : Term ke- i dalam vektor untuk dokumen ke- j
(2.1)
Dengan keterangan : 𝑥 1 : sampel data p : dimensi data d : jarak i : variable data 𝑥 2 : data uji
(2.2)
tqik : Term ke- i dalam vektor untuk query ke- k n : Jumlah term yang unik dalam dataset

## D. Evaluasi Model
Evaluasi  adalah  proses  untuk  mengukur  kinerja  sistem  klasifikasi  yang  digunakan.  Untuk mengetahui tingkat akurasi, recall, presisi, pada penelitin ini menggunakan Confusion Matrix [19]. Confusion Matrix adalah sebuah metode untuk evaluasi yang menggunakan tabel matrix [20]. Pengujian akan menghasilkan tiga keluaran nilai, yaitu, accuracy, precision, dan recall.
Tabel 1. Format Confusion Matrix True Values TRUE FALSE TRUE TP Jumlah data positif benar FP Jumlah data negatif  terdeteksi positif FALSE FN Data positif yang  terdeteksi negatif TN Jumlah data negatif benar Dengan keterangan sebagai berikut : 1. True Positive (TP) : Proporsi positif dalam dataset yang diklasifikasikan positif .
2. True Negative (TN) :  Proporsi negative dalam dataset yang  diklasifikasikan negative .
3. False Positive (FP) : Proporsi negative dalam dataset yang diklasifikasikan positif .
4. False Negative (FN) : Proporsi negative dalam dataset yang diklasifikasikan negative .

## E. Implementasi Sistem
Implementasi  Sistem  adalah  tahap  penerapan  dan  sekaligus  pengujian  untuk  sistem berdasarkan  hasil  analisa  dan  perancangan  yang  telah  dilakukan.  Pada  tahap  ini  akan diimplementasikan  rancangan  menjadi  sebuah  aplikasi  dalam  bentuk Adaptive  E-Learning System .
1. Use Case Diagram
Use Case Diagram berfungsi untuk menggambarkan interaksi antara aktor dengan sistem.
Gambar 2. Use Case Diagram
Dari  Gambar  2  terlihat Use  Case  Diagram yang  memperlihatkan priviledge atau  hak  akses dari masing-masing user .
a. User Siswa,  mempunyai  akses  untuk login ,  akses VARK  Questioner ,  akses materi pembelajaran dan logout .
b. User Guru, input materi, kelola hak materi, klasifikasi datatesting .
c. User Administrator,  input  datatraining,  labeling  dataset,  and  preprocessing dataset.
2. Flow Chart
Flow Chart merupakan sebuah diagram yang menjelaskan alur proses dari sebuah program.
Gambar 3. Flow Chart
Dari Gambar 3 di atas terlihat flow chart Adaptive E-Learning System yang menggambarkan alur  proses  sistem  ini.  Dari  awal  siswa login sistem,  mengisi VARK  questioner, sampai mendapatkan  materi  sesuai  dengan  kategori  gaya  belajar  yang  didapatkan  siswa  melalui metode VARK Learning Style. Pada flow chart di atas juga memperlihatkan proses klasifikasi materi dengan metode K-NN (K-Nearest Neighbor) dari awal tahap preprocessing dokumen, pembobotan  dan  tahap  perhitungan similarity antar  dokumen testing dengan  dokumen training . Setelah dokumen sesuai kategori, maka akan disimpan di dalam database untuk di akses oleh siswa dalam proses belajar dan mengajar [21].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian.  Adapun pembahasan  meliputi  evaluasi  model  klasifikasi, VARK  Questioner dan UAT (User Acceptance Test).

## 1. Evaluasi Model Klasifikasi
Dari dataset yang  ada  yaitu  60  materi  pembelajaran  dengan  masing-masing  label visual, aural, read/write dan kinesthetic, maka akan ditentukan pembagian dari data  testing dan data  training, pada  penelitian  ini  digunakan  perbandingan  80% data  testing =  48  materi pembelajaran  dan  20% data  training =  12  materi  pembelajaran.  Dan  12 data  training tersebut akan diuji coba menggunakan sistem dalam melakukan klasifikasi. Adapun hasil dari  pengujian  12 data  training dengan confusion  matrix dapat  terlihat  pada  Tabel  2  di bawah ini.

## Tabel 2. Confusion Matrix
Accuracy   = (TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN)
= (2+3+3+3) / 12 = 0,91 (91%)
Precision = (TP) / (TP+FP)
Precision (V)  = 2 / (2+0) = 1 Precision (A)  = 3 / (3+0) = 1 Precision (R)  = 3 / (3+0) = 1 Precision (K)  = 3 / (3+1) = 0,75
Rata-rata = 0,93 (93%)
Recall = (TP) / (TP+FN) Recall (V) = 2 / (2+1)
= 0,66 Recall (A) = 3 / (3+0)
= 1 Recall (R) = 3 / (3+0) = 1
Recall (K)  = 3 / (3+0)
= 1 Rata-rata = 0,91 (91%)

## 2. VARK Questioner Testing
Berdasarkan  pengujian  sistem  selama  tiga  hari  maka  didapatkan  hasil  pengujian pengelompokkan  siswa  dengan VARK  Questioner .  Dari  42  siswa  yang  mengisi VARK Questioner maka data dari siswa tersebut dapat terlihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Hasil VARK Questioner
AKTUAL V A R K PREDIKSI V 2 0 0 0 A 0 3 0 0 R 0 0 3 0 K 1 0 0 3
V A R K
1 16 4 21
Dari gambar di atas terlihat jelas dominasi kecendrungan gaya belajar siswa adalah Aural dan Kinesthetic .  Siswa  lebih  suka  mendengarkan  sesuatu  atau  materi,  dijelaskan  dan dibacakan  langsung  oleh  guru/pemateri.  Sedangkan Kinesthetic siswa  lebih  senang  praktik langsung dalam mempelajari materi.
3. UAT (User Acceptance Test)
Pengujian UAT adalah  suatu  proses  pengujian  oleh  responden  atau  pengguna  yang dimaksudkan untuk mengetahui sistem yang dikembangkan dapat diterima atau tidaknya oleh pengguna, apabila hasil pengujian sudah bisa dianggap memenuhi kebutuhan dari pengguna maka  aplikasi  dapat  diterapkan.  Pengujian  dengan UAT dilakukan  dengan  mengajukan beberapa kuestioner/pertanyaan terhadap 42 siswa kelas X OTKP 3 SMK Yapera. Pertanyaan berjumlah  10  buah  dengan hasil  user  acceptance  test dinilai  dengan  5  kategori,  yaitu  SS (Sangat  Sesuai),  S  (Sesuai),  B  (Biasa  Saja),  KS  (Kurang  Sesuai)  dan  TS  (Tidak  Sesuai), dengan bobot nilai setiap kategori jawaban adalah sebagai berikut, SS = 5, S = 4, B = 3, KS = 2, dan TS = 1. Adapun hasil dari UAT dapat dilihat pada Tabel 3.3.
Tabel 4. Pengujian dengan UAT
Dari  tabel  4  di  atas  dapat  terlihat  hasil  persentase  dari  masing-masing  kategori  jawaban yang  sudah  menjawab  10  soal  dengan  responden  sebanyak  42  siswa.  Untuk  kategori  SS (Sangat  Setuju)  mendapat score 29%,  S  (Setuju)  mendapat score 42%,  B  (Biasa  Saja) mendapat score 7%,  KS  (Kurang  Setuju)  mendapat  score  3%,  dan  TS  (Tidak  Setuju) mendapat score 0%. Adapun untuk Persentase keseluruhan dari sistem ini mendapatkan score 81%.

## 4. Tampilan Antar Muka
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  implementasi  atau  kontruksi  rancangan  tampilan antarmuka aplikasi Adaptive E-Learning System .
a. Tampilan pada User Siswa
Gambar 5. VARK Questioner
Gambar 6. Materi Siswa
b. Tampilan pada User Guru
Gambar 7. Home Guru
Gambar 8. Hasil Klasifikasi

## c. Tampilan pada User Administrator
Gambar 9. Home Administrator

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil penelitian pada Adaptive E-Learning System Berbasis VARK    Learning  Style Dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan KNN  (K- Nearest  Neighbor), maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan Adaptive  E- Learning, siswa dapat melihat kecenderungan cara belajar berdasarkan VARK Learning Style, dan  pada  penelitian  yang  melibatkan  42  siswa  X  OTKP  3  ini,  hasil  dari  kecenderungan belajar siswa didominasi dengan gaya belajar Aural sebanyak 38% dan Kinesthetic sebanyak 50%,  adapun  siswanya  sebanyak  3%  adalah  siswa  dengan  gaya  belajar Visual dan Read/Write. Evaluasi  Model  dengan  menggunakan confussion  matrix dengan dataset sebanyak  60,  dengan  pembagian data  training sebanyak  48  dan data  testing sebanyak  12, mendapatkan hasil yang baik, yaitu accuracy sebesar 91%, pecission sebesar 93% dan recall sebesar  91%.  Sedangkan  untuk  pengujian  penggunaan  sistem  oleh  responden  menggunakan UAT mendapatkan presentase sebesar 81%.

## SARAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dijadikan  saran  dan masukkan untuk penelitian selanjutnya, adapun saran tersebut adalah :
a. Pada penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset yang lebih banyak dan mata pelajaran yang lebih variatif, untuk mendapatkan akurasi model sistem yang lebih baik.
b. Diharapkan  hasil  dari  kecenderungan  gaya  belajar  siswa  yang  telah  diperoleh  dapat diverifikasi  langsung  kepada  siswa  dengan  melakukan  wawancara  secara  individu  dalam menentukan metode belajar siswa kedepannya.
c. Adaptive  E-Learning  System ini  masih  sangat  sederhana  dan  banyak  keterbatasan, penelitian selanjutnya diharapkan menyediakan menu latihan siswa dalam sistem, sebagai salah satu cara untuk melihat pemahaman siswa dalam menyerap materi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Agustin, F. P. Oganda, N. Lutfiani, and E. P. Harahap, “Manajemen Pembelajaran Daring Menggunakan Education Smart Courses,” Technomedia Journal , vol. 5, no. 1 Agustus, pp. 40–53, 2020.
[2] B.  Widharyanto,  “Gaya  Belajar  Model  VARK  dan  Implementasinya  dalam Pembelajaran  Keterampilan  Berbahasa  Indonesia,” International  Communication Through Language, Literature, and Arts , pp. 69–84, 2017.
[3] K.  Agustini,  “The  adaptive  Elearning  system  design:  Student  learning  style  trend analysis,” in 2nd International Conference on Innovative Research Across Disciplines (ICIRAD 2017) , 2017, pp. 50–54.
[4] Z.  S.  Puranti,  W.  Yuwono,  and  R.  Asmara,  “Monitoring  Proyek  Akhir  Mahasiswa Berbasis  Android  Pada  Sistem  Informasi  Manajemen  PENS,” Technomedia  Journal , vol. 6, no. 2, pp. 138–151, 2022.
[5] D. I. Brahmantio and Y. Anistyasari, “Studi Literatur Pengaruh Gaya Belajar Terhadap E-Learning  Adaptive  Berbasis  Web,” IT-Edu:  Jurnal  Information  Technology  and Education , vol. 5, no. 01, pp. 362–370, 2020.
[6] A. Rahman and U. Budivanto, “Case based reasoning adaptive e-learning system based on  visual-auditory-kinesthetic  learning  styles,”  in 2019  6th  International  Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI) , 2019, pp. 177– 182.
[7] T.  Mayarnimar,  “Validity  Analysis  Of  The  Vark  (Visual,  Auditory,  Readwrite,  And Kinesthetic) Model–Based Basic Reading And Writing Instructional Materials For The 1st  Grade  Students  Of  Elementary  School,” Lecturers  of  Primary  School  Teacher Education, the Faculty of Education, State University of Padang , 2017.
[8] Mayarnimar  and  Taufina,  “VALIDITY  ANALYSIS  OF  THE  VARK  (VISUAL, AUDITORY,  READ-WRITE,  AND  KINESTHETIC)  MODEL-BASED  BASIC READING  AND  WRITING  INSTRUCTIONAL  MATERIALS  FOR  THE  1ST GRADE STUDENTS OF ELEMENTARY SCHOOL,” 2017.
[9] A.  Damuri,  “Pengembangan  Model  E-Learning  Adaptif  Untuk  Materi  Pembelajaran Jaringan Komputer Pada Amik Almuslim Bekasi”.
[10]  A.  Baita,  Y.  Pristyanto,  and  I.  Pratama,  “Perbandingan  Algoritme  Klasifikasi  Untuk Prediksi Kinerja Siswa Di Kelas,” INFOS Journal-Information System Journal , vol. 1, no. 4, pp. 1–4, 2019.
[11]  D.  H.  Binawan  and  P.  P.  A.  Indriati,  “Klasifikasi  Dokumen  Abstrak  Skripsi Berdasarkan Fokus Penelitian di Bidang Komputasi Cerdas Menggunakan BM25 dan
K-Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2019.
[12]  R. Samuel, R. Natan, F. Fitria, and U. Syafiqoh, “Penerapan Cosine Similarity dan K- Nearest Neighbor (K-NN) pada Klasifikasi dan Pencarian Buku,” Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence , vol. 4, no. 1, pp. 9–14, 2018.
[13]  “Kuesioner  VARK  |  VARK.”  https://vark-learn.com/kuesioner-vark/  (accessed  Sep. 20, 2022).
[14]  “Panduan  VARK  |  VARK.”  https://vark-learn.com/panduan-vark/  (accessed  Sep.  20, 2022).
[15]  Y. Findawati and M.  A.  Rosid,  “Buku Ajar Text  Mining,” Umsida  Press , pp. 1–123, 2020.
[16]  N. H. A. Sari, M. A. Fauzi, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Dokumen Sambat Online Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Features  Selection  Berbasis Categorical Proportional Difference,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[17]  A. Y. Muniar, P. Pasnur, and K. R. Lestari, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada  Pengklasifikasian  Dokumen  Berita  Online,” Inspiration:  Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 10, no. 2, pp. 137–144, 2020.
[18]  H.  S.  Hopipah  and  R.  Mayasari,  “Optimasi  Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k-nearest  neighbor  (k-NN)  and  Naive Bayes,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 1, pp. 99–110, 2021.
[19]  D.  Zagulova,  V.  Boltunova,  S.  Katalnikova,  N.  Prokofyeva,  and  K.  Synytsya, “Personalized E-Learning: Relation Between Felder– Silverman Model and Academic Performance,” Applied  Computer  Systems ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  25–31,  May  2019,  doi: 10.2478/acss-2019-0004.
[20]  R.  Setiadi,  C.  Suhery,  and  R.  Hidayati,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN EVALUASI  PEMILIHAN  PEMENANG  DALAM  PELELANGAN  PENGADAAN ASET  JALAN  DAN  JEMBATAN  MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED PRODUCT  (WP)  BERBASIS  WEB  (Studi  Kasus:  Dinas  Pekerjaan  Umum  Provinsi Kalimantan Barat),” Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 7, no. 03.
[21]  H.  P.  Hadi  and  T.  S.  Sukamto,  “Klasifikasi  Jenis  Laporan  Masyarakat  Dengan  K- Nearest  Neighbor  Algorithm,” JOINS  (Journal  Inf.  Syst.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  77–85, 2020, doi: 10.33633/joins. v5i1. 3355 , 2020.