## Pengembangan Hypermedia Learning Environment (HLE) untuk Meningkatkan Self-Regulated Learning Berdasarkan Kemampuan Self-Monitoring
Intan Sulistyaningrum Sakkinah 1 , Rudy Hartanto 2 , Adhistya Erna Permanasari 3
Intisari—Penggunaan  media  pembelajaran  saat  ini  telah berkembang  pesat.  Dewasa  ini  banyak  penelitian  yang menggunakan  komputer  sebagai  media  pembelajaran  yang adaptif bagi mahasiswa; salah satu contohnya adalah hypermedia learning  environment  (HLE).  Media  HLE  dikembangkan  untuk membantu  mahasiswa  dalam  belajar,  misalnya  pada  situasi pandemi COVID-19 saat ini, yang mengharuskan semua aktivitas pembelajaran dilakukan secara daring (online). Salah satu bidang yang  terkena  dampak  pandemi  ini  adalah  bidang  pendidikan, yaitu  semua  kegiatan  pembelajaran  dialihkan  menjadi  daring. Oleh  karena  itu,  pembelajaran  berbasis  web  HLE  dapat membantu mahasiswa untuk tetap belajar dari rumah. HLE saat ini  sedang  dikembangkan  untuk  meningkatkan  kemampuan mahasiswa  dalam  proses  self-regulated  learning  (SRL).  Ada komponen penting di dalam SRL, yakni self-monitoring. Namun, dalam  perkembangannya,  HLE  yang  dikembangkan  tidak berbasis  self-monitoring.  Dalam  penelitian  ini,  HLE  adaptif dikembangkan berdasarkan kemampuan self-monitoring mahasiswa. Dalam pengembangannya, sistem HLE menggunakan metode  pengembangan  agile,  yaitu  Scrum.    Pengumpulan  data awal  untuk  klasifikasi  mahasiswa  dilakukan  menggunakan  self- regulatory  inventory  (SRI).  SRI  merupakan  instrumen  yang digunakan  untuk  mengukur kemampuan self-monitoring mahasiswa. Data kemudian diolah hingga dapat mengklasifikasikan siswa menjadi tiga kelas, yaitu high, medium, dan low. Hasil klasifikasi kemampuan siswa kemudian digunakan untuk  mengembangkan  bantuan  pembelajaran  pada  HLE. Pengembangan  bantuan  yang  disediakan  adalah  dalam  bentuk teks  dan  video  yang  disesuaikan  dengan  tingkat  self-monitoring mahasiswa. Dari hasil pengembangan, didapatkan bahwa semua fungsi HLE dapat berjalan dengan baik. Sistem diuji coba kepada dua belas mahasiswa untuk mengetahui tingkat usability dengan menggunakan  system  usability  scale  (SUS).  Hasil  menunjukkan kategori  good,  dengan  skor  72,92.  Untuk  penelitian  selanjutnya, dapat  dilakukan  implementasi  pada  mahasiswa  dan  mengukur keefektifan sistem yang telah dikembangkan.
Kata Kunci—Self-Monitoring, Hypermedia Learning Environment, Self-Regulated Learning.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  dunia  pendidikan  saat  ini,  banyak  mahasiswa  yang hanya  belajar  di  dalam  kelas  dan  kurang  memahami  metode
pembelajaran yang efisien. Seiring berkembangnya teknologi, pembelajaran telah berkembang menjadi pembelajaran virtual. Pembelajaran virtual memanfaatkan teknologi komputer untuk membantu  mahasiswa  dalam  proses  pembelajaran.  Konsep kemampuan  beradaptasi  ( adaptability )  dalam  pembelajaran virtual,  atau intelligent  tutoring  system (ITS),  dapat menyesuaikan diri dengan penggunanya. Sistem pembelajaran virtual dapat dikatakan adaptif jika memenuhi tiga elemen kritis, yaitu  (a)  teknologi  dirancang  dan  dikembangkan  oleh  orang- orang  yang  memiliki  pemahaman  teoretis  dan  empiris mahasiswa,  pembelajaran,  dan  materi  yang  ditargetkan;  (b) sistem memberikan nilai yang tinggi dan tingkat interaktivitas, dan (c) sistem mampu menilai peserta didik [1].
Dalam  melaksanakan  kegiatan  belajar  yang  efektif,  setiap individu  harus  mampu  memahami  metakognisinya  sendiri. Metakognisi  adalah  kemampuan  untuk  memahami  cara seseorang  belajar  dan  mengembangkan  strategi  belajar  untuk menghadapi  gaya  mengajar  yang  berbeda  dan  memahami strategi yang benar melalui berbagai materi pembelajaran [2], [3].  Namun,  tidak  semua  mahasiswa  dapat  memahami metakognisi dengan baik, sehingga diperlukan suatu alat untuk mengukur atau mengidentifikasi metakognisi mahasiswa. Dari hasil pengukuran dengan alat tersebut, diharapkan mahasiswa mampu mengelola proses pembelajaran dengan baik. Berfokus pada  kemampuan  mengatur  dan  mengontrol  kegiatan  belajar, yang  perlu  diketahui  atau  diukur  adalah  aspek  regulasi metakognisi.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  cara  setiap individu  melakukan self-regulated  learning (SRL).  SRL merupakan upaya pribadi untuk mengorganisasikan diri dalam pembelajaran  yang  melibatkan  kognisi,  afeksi,  dan  perilaku pribadi  dalam  mencapai  tujuan  pembelajaran  [2],  [4]–[6]. Sebuah komponen penting dari SRL adalah self-monitoring [7], [8].
Self-monitoring adalah kemampuan individu untuk mengontrol  perilaku  dalam  situasi  sosial  [9]. Self-monitoring dalam  SRL  diartikan  sebagai  kemampuan  mahasiswa  dalam mengontrol  proses  pembelajaran  [7],  [10]. Self-monitoring menjadi bagian penting dari proses pembelajaran dengan SRL. Self-monitoring dapat  meningkatkan  keterampilan  mahasiswa dalam banyak hal, seperti membuat mahasiswa menjadi lebih fokus ketika pembelajaran dapat membantu mahasiswa untuk menentukan  kinerja  pembelajaran  tersebut  efektif  atau  tidak. Mahasiswa  dapat  memilih  strategi  yang  sesuai  dengan  untuk dapat  menggunakan  waktu  secara  efisien  dalam  belajar  dan meningkatkan motivasi dalam diri mahasiswa [7], [11], [12].
Hypermedia learning environment (HLE) merupakan media pembelajaran  yang  saat  ini  sedang  dikembangkan.  Situasi pandemi  COVID-19  saat  ini  telah  memengaruhi  semua
1 Jurusan  Teknologi  Informasi,  Politeknik  Negeri  Jember,  Jl. Mastrip,  Krajan Timur, Sumbersari,  Kabupaten  Jember,  Jwa  Timur 68121 (email: 1 intan.sakkinah@polije.ac.id)
2,3 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada,  Komplek Fakultas Teknik UGM, Jl.  Grafika  No.2,  Yogyakarta,  Senolowo,  Sinduadi  55281  (email: 2 rudy@ugm.ac.id, 3 adhistya@ugm.ac.id)
[Diterima: 18 Februari 2022, Direvisi: 10 Maret 2022]
aktivitas,  termasuk  dalam  dunia  pendidikan.  Akibat  pandemi ini,  semua  aktivitas  pembelajaran  dilakukan  secara  daring , sehingga  pembelajaran  dengan  HLE  berbasis  web  dapat membantu  mahasiswa  untuk  tetap  belajar  dari  rumah. Berdasarkan  penjelasan  latar  belakang  tersebut, penelitian ini mengusulkan solusi dalam mengembangkan HLE berdasarkan kemampuan  kemampuan self-monitoring mahasiswa  yang sudah dikategorikan.
II. H YPERMEDIA L EARNING E NVIRONMENT (HLE) DAN S ELF -
M

## ONITORING
Beberapa studi self-monitoring telah dilakukan. Sebuah studi mengukur  efek self-monitoring pada  kinerja  mahasiswa  dan penggunaan  strategi  pembelajaran,  sikap,  kemampuan  dalam pembenaran diri, dan representasi pengetahuan [13]. Penelitian ini  menunjukkan  bahwa self-monitoring meningkatkan pembelajaran  mahasiswa  dan  memberikan  prototipe  protokol self-monitoring yang  berpotensi  untuk  meningkatkan  kinerja mahasiswa  pada  mata  kuliah  yang  diambil.  Referensi  [14] menerapkan self-monitoring untuk  meningkatkan  perilaku tugas (task  behavior) dengan  responden  mahasiswa  sekolah menengah.  Responden  penelitian  ini  adalah  dua  mahasiswa berusia  14  dan  15  tahun  dengan  diagnosis  ketidakmampuan belajar  (mahasiswa  1)  dan  gangguan attention  deficit hyperactivity (ADHD). Penelitian ini dilakukan dengan melatih self-monitoring mahasiswa  menggunakan  aplikasi self- monitoring bernama  I-Connect  yang  disampaikan  melalui tablet handheld .  Hasil  intervensi  menunjukkan  peningkatan yang positif dan stabil pada variabel dependen utama perilaku tugas  untuk  kedua  mahasiswa  dan  peningkatan  yang  kurang nyata  pada  variabel  generalisasi  perilaku  mengganggu.  Hasil sebuah  penelitian  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa self-monitoring dapat  meningkatkan  pemantauan  mahasiswa dan pengembangan kinerja mahasiswa [15].
Penelitian lain telah mengembangkan hypermedia learning environment yang  digunakan  sebagai  media  pembelajaran mahasiswa, seperti eDalgo yang mengembangkan pembelajaran  dengan  sistem  SRL  dengan  HLE.  Sistem  yang dikembangkan  memungkinkan  pengguna  dari  berbagai universitas  untuk  menggunakannya.  eDalgo  adalah  sistem pembelajaran  pemrograman  dasar  dengan  menyediakan  fitur- fitur  seperti  teori  pembelajaran,  latihan,  dan  permainan interaktif.  Berdasarkan  hasil  pengembangan  sistem,  masih terdapat kekurangan, seperti sistem yang dibangun tidak adaptif mengikuti  tingkat  kognisi  pengguna  [16].  Sistem  lain  yang telah dikembangkan adalah self-regulated learning system with rule-based learning diagnostic scheme (SRLS-RLDS) [17] dan Adaptif  HLE  [18],  [19].  Kedua  sistem  yang  dikembangkan telah  mengusung  konsep  adaptif  menggunakan scaffolding . Dalam  SRLS-RLDS  [17],  digunakan  algoritme  inferensi berbasis  aturan  untuk  menentukan scaffolding pada  setiap proses belajar mahasiswa dengan SRL. Penilaian kemampuan awal mahasiswa didasarkan pada evaluasi yang diperoleh guru sehingga  diperoleh rule  set yang  telah  ditentukan,  sedangkan sistem  adaptif  HLE  [18],  [19]  membuat scaffolding adaptif berdasarkan kategorisasi kemampuan  metakognisi mahasiswa dan  aktivasi  pengetahuan  sebelumnya  (PKA).  Keterampilan
metakognisi  diperoleh  dari  pengisian  angket metacognitive awareness  inventory (MAI)  dan  nilai  PKA  pada  awal mahasiswa  menggunakan  sistem.  Kemudian,  mahasiswa tersebut  dikategorikan  menggunakan  algoritme fuzzy model Tahani.
Berdasarkan beberapa sistem HLE yang telah dikembangkan, diketahui  belum  ada  pengembangan  HLE  yang  adaptif  yang berfokus  pada  kemampuan self-monitoring mahasiswa  yang memberikan  perlakuan  berbeda  untuk  setiap  mahasiswa berdasarkan tingkat self-monitoring- nya. HLE yang dikembangkan  mampu  mengklasifikasikan  tingkat self- monitoring mahasiswa,  yang  selanjutnya  mahasiswa  akan masuk ke dalam proses pembelajaran dengan konsep SRL dan mendapatkan scaffolding pada  langkah-langkah pembelajaran sesuai  dengan  tingkat self-monitoring tersebut.  Untuk memenuhi  tujuan  tersebut,  penelitian  ini  mengembangkan sistem HLE berbasis web dengan menerapkan langkah-langkah SRL di dalamnya.

## III. M ETODOLOGI
Pada  bagian  ini  dijelaskan  metode  yang  digunakan  serta proses jalannya penelitian.

## A. Pengembangan Sistem
Dalam  penelitian  ini  dibangun  sebuah  HLE  yang  berbasis web dengan mengimplementasi alur SRL dalam pengembangannya. Dalam pengembangannya, HLE dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai  basis  data.  Model  pengembangan  sistem  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah agile software development methods ,  dengan  menggunakan  model  Scrum. Tahapan  pengembangan  dengan  model  Scrum  ditunjukkan pada Gbr. 1.

## B. Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan memberikan  angket self-regulatory  inventory (SRI)  kepada mahasiswa  S1  Teknik  Informatika  dan  Teknik  Elektro  yang sedang  mengambil  mata  kuliah  Pemrograman  Dasar.  Suatu instrumen penelitian berupa survei dikatakan berkualitas tinggi apabila  memiliki  nilai  validitas  dan  reliabilitas  yang  tinggi berkenaan  dengan  keakuratan  metode  yang  digunakan  untuk mengumpulkan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan memberikan kuesioner yang terdiri atas 26 pertanyaan dengan menggunakan skala Likert empat poin (1-4). Pengolahan data dilakukan  dengan  perangkat  lunak SPSS  dan  WEKA.  SPSS digunakan  untuk  menguji  validitas  dan  reliabilitas  instrumen penelitian,  sedangkan  WEKA  digunakan  untuk  kategorisasi mahasiswa berdasarkan data yang diperoleh melalui SRI .
Gbr. 1 Tahapan pengembangan sistem model Scrum.

## C. Klasifikasi Siswa dengan SRI dan Rules Scaffolding
Pada tahapan klasifikasi siswa, data diperoleh dari pengisian kuesioner  SRI.  Data  kemudian  diolah  hingga  siswa  dapat diklasifikasikan  menjadi  tiga  kelas,  yaitu high,  medium ,  dan low . Hasil klasifikasi kemampuan siswa kemudian digunakan untuk  mengembangkan  bantuan  pembelajaran  pada  HLE. Klasifikasi  kemampuan self-monitroting mahasiswa  dengan perangkat  lunak  WEKA  dilakukan  menggunakan  algoritme Bayesian  network . Bayesian  network merupakan  metode klasifikasi  perbaikan  dari  metode naïve  Bayes sehingga memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi;  karena  algoritme atribut Bayesian network yang digunakan saling terkait. Hasil klasifikasi  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yaitu sebesar 94% [20]. Hasil klasifikasi kemudian dijadikan sebagai knowledge-based untuk pengembangan rules scaffolding yang bertujuan  untuk  menciptakan  kemampuan  beradaptasi  pada sistem  HLE.  Tabel  I  menyajikan  aturan  yang  dikembangkan dan telah divalidasi oleh ahli pendidikan.
Bantuan atau scaffolding yang diberikan kepada siswa secara kuantitatif  yaitu  bantuan  yang  diberikan  berdasarkan  tingkat self-monitoring skill siswa ( low , medium , high ). Bantuan yang diberikan merupakan penjelasan materi tambahan berupa teks yang  akan  disampaikan  oleh virtual  agent pada  HLE  yang dikembangkan. Pemberian bantuan berupa  penjelasan tambahan  disesuaikan  dengan  tingkat self-monitoring siswa, yakni apabila  tingkat self-monitoring siswa tinggi , penjelasan yang  diberikan  makin  sedikit.  Hal  ini  terjadi  karena  siswa dinilai  telah  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  belajar. Apabila  siswa  memiliki  tingkat self-monitoring yang  rendah, penjelasan  tambahan  yang  diberikan  lebih  banyak.  Bantuan ( scaffolding )  pada  HLE  berdasarkan  kemampuan self- monitoring belum  pernah  diteliti  sebelumnya,  sehingga penelitian ini berasumsi bahwa siswa dengan kemampuan self- monitoring tinggi memiliki pemahaman materi yang lebih baik dibandingkan  dengan  siswa  yang  memiliki self-monitoring rendah.  Asumsi  ini  terbentuk  berdasarkan  penelitian  yang pernah dilakukan [15], yang meneliti efek penggunaan strategi self-monitoring dalam pembelajaran pada mata pelajaran ilmu sosial.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa self-monitoring memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap kinerja siswa. Siswa dengan kemampuan self-monitoring yang tinggi  mampu  mengetahui  kelemahannya,  sehingga  akan berusaha untuk mengatasi kelemahan tersebut.

## D. Pemetaan HLE
Berdasarkan  Gbr.  2,  alur  dan  komponen  utama  yang  ada pada  sistem  adaptif  HLE  yang  dikembangkan  adalah  sebagai berikut.
1) Pedagogical  Decision  Rules: Komponen pedagogical decision  rules terdiri  atas  pengukuran  kemampuan self- monitoring mahasiswa menggunakan SRI . SRI yang diberikan terdiri atas 26 pertanyaan yang mencakup tiga komponen utama, yaitu  pemecahan  masalah,  perencanaan,  dan pengecekan  diri. Hasil  angket  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  kemudian diolah menggunakan Bayesian network classifier .
2) Instruksi  Metakognitif: Instruksi  metakognitif  yang diberikan mahasiswa disusun menurut kategori self-monitoring mahasiswa,  yang  diolah  dengan  menggunakan  metode rule- based .  Aturan-aturan  ini  akan  menentukan  proses  belajar mandiri dan intervensi yang akan diberikan kepada mahasiswa berdasarkan tingkat self-monitoring .
3) Proses  Self-Regulated  Learning  (SRL): HLE  yang dikembangkan  merupakan  HLE  adaptif  yang  mengadopsi proses  SRL.  Proses  SRL  meliputi  perencanaan,  penggunaan strategi,  dan  pemantauan.  Ketiga  komponen  dalam  SRL tersebut merupakan komponen utama dalam proses pembelajaran.  Dalam  proses  pembelajaran,  mahasiswa membuat rencana kegiatan pembelajaran yang akan dilakukan, dilanjutkan  dengan  pemilihan  strategi  pembelajaran  yang digunakan,  dan  tahap  terakhir  adalah monitoring ,  yaitu  tahap evaluasi  dari  pembelajaran  yang  telah  terjadi.  Fase-fase  SRL diimplementasikan  ke  dalam  HLE  kemudian  ditambahkan intervensi  kepada  mahasiswa  berupa  instruksi-instruksi berdasarkan  tingkat  kemampuan self-monitoring masing- masing mahasiswa.

## E. Use Case Diagram
Berdasarkan Gbr. 3, terdapat empat proses utama yang harus dilakukan oleh mahasiswa sebagai pengguna sistem HLE.
1) Mengukur Keterampilan Self-Monitoring: Setiap mahasiswa  yang  pertama  kali  menggunakan  HLE  akan diwajibkan untuk mengisi kuesioner SRI, kemudian data yang diperoleh sistem akan diolah untuk mendapatkan kategorisasi self-monitoring mahasiswa menjadi rendah, sedang, dan tinggi.
T ABEL I S CAFFOLDING R ULES Materi Self- Monitoring Low Self- Monitoring Medium Self- Monitoring High Materi I ( Struct and Union ) L1 M1 H1 Materi II ( Pointer and Linked List ) L2 M2 H2 Gbr. 2 Pemetaan komponen HLE .
2) Pilih  Tujuan: Sebelum  mahasiswa  mulai  belajar, mahasiswa  dapat  memilih  tujuan.  Tujuannya  dalam  hal  ini adalah mahasiswa dapat menentukan sendiri materi yang akan dipelajari terlebih dahulu.
3) Belajar  Berdasarkan  Tujuan  yang  Telah  Dipilih:
Dilanjutkan  dengan  pembelajaran  mahasiswa  dengan  materi yang  telah  dipilih,  agen  virtual  akan  membantu  mahasiswa ketika  mahasiswa  kesulitan  memahami  materi,  seperti memberikan bantuan dan materi tambahan berupa video.
4) Evaluasi: Setelah  mahasiswa  selesai  membaca  dan memahami materi, tahap selanjutnya adalah evaluasi. Evaluasi dalam  hal  ini  terbagi  menjadi  dua,  yaitu self-checking dan evaluasi materi secara keseluruhan ( posttest ) . Evaluasi dengan self-checking membantu  mahasiswa  mengetahui  mahasiswa telah memahami konsep dasar materi yang telah dipelajarinya atau belum. Jika jawaban mahasiswa ternyata mahasiswa yang tidak  mengerti,  sistem  akan  memberikan  rekomendasi  untuk mengulang materi tersebut atau melanjutkan ke tahap posttest . Dari hasil posttest, sistem akan menampilkan nilai pretest dan posttest yang telah dibuat mahasiswa. Dari kedua nilai tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi berdasarkan nilai yang diperoleh. Kemudian, mahasiswa akan mengevaluasi pembelajaran yang telah dilakukan dengan menjawab sejumlah pertanyaan evaluasi diri.

## F. Evaluasi Kegunaan
Sistem HLE yang telah dikembangkan kemudian diuji coba kepada  mahasiswa  untuk  mendapatkan  evaluasi  kegunaan. Evaluasi  kegunaan  pada  penelitian  ini  menggunakan system usability  scale (SUS).  Pengujian  dilakukan  kepada  dua  belas mahasiswa  yang  telah  menempuh  mata  kuliah  Pemrograman Dasar.  SUS  terdiri  atas  sepuluh  pertanyaan  dengan menggunakan skala Likert 1-5. Uji kegunaan sistem ( usability
testing )  berfungsi  untuk  mengukur  tingkat  pemahaman pengguna  dalam  mempelajari  dan  menggunakan  sistem  yang dikembangkan. Hasil dari usability evaluation dapat digunakan untuk  memprediksi  kesuksesan  produk  (aplikasi/sistem) setelah  dirilis  di  pasar  [21].  Pada  instrumen  SUS,  skala pengukuran sistem ada pada dua hal, yaitu usable ( item 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, dan 9) dan learnable ( item 4 dan 10). Skor akhir SUS didapatkan  dari  perhitungan  rata-rata  skor  SUS  setiap responden.
Setiap  pertanyaan  memiliki  nilai  kontribusi  0  hingga  4. Untuk pertanyaan positif dengan angka ganjil (1, 3, 5, 7, dan 9), nilai  kontribusi  adalah  posisi  skala  dikurangi  1;  sedangkan untuk pertanyaan negatif dengan angka  genap (2, 4, 6, 8, dan 10), nilai kontribusi adalah 5 dikurangi posisi skala. Kemudian, total  nilai  kontribusi  dari  setiap  pertanyaan  dikalikan  dengan 2,5  untuk  mendapatkan  nilai  akhir  SUS.  Rumus  perhitungan skor SUS tiap responden dapat dihitung sebagai berikut.
Skor SUS = ((( Q 1−1)+(5− Q 2)+( Q 3−1)+(5− Q 4)+( Q 5−1)+(5− Q 6)+ ( Q 7−1)+(5− Q 8)+( Q 9−1)+(5− Q 10)) ∗ 2,5)
(1)
Berdasarkan  [22],  nilai  rata-rata  SUS  di  bawah  20,3 merupakan  kategori wors t,  nilai  rata-rata  di  atas  20,3 merupakan  kategori awful ,  nilai  rata-rata  di  atas  35,7 merupakan kategori poor , nilai di atas 50,9 merupakan kategori ok , nilai di atas 71,4 merupakan kategori good , nilai di atas 85,5 merupakan kategori excellent , dan nilai di atas 90,9 merupakan kategori best .  Pengelompokan  kategori  nilai  rata-rata  SUS ditunjukkan pada Tabel II.

## IV. H ASIL

## A. Dashboard
Dashboard adalah  halaman  utama  dari  sistem  HLE  yang dikembangkan.  Pada  halaman  ini,  pengguna  dapat  melihat tingkat self-monitoring dan hasil pretest yang telah dilakukan. Jika  pengguna  baru  pertama  kali  menggunakan  HLE,  pada tombol start  learning pengguna  akan  diminta  untuk  mengisi kuesioner  dan  mengerjakan  soal pretest .  Soal pretest menyajikan  masalah  pada  materi  sebelumnya,  yaitu  materi array .  Setelah  menyelesaikan  survei  dan pretest ,  pengguna dapat  mulai  belajar.  Hasil  keterampilan self-monitoring ditampilkan  di  bilah.  Warna  hijau  menunjukkan  tingkat  yang tinggi, warna kuning menunjukkan bahwa siswa mendapatkan tingkat  sedang,  dan  warna  merah  menandakan  tingkat  yang rendah. Tampilan dashboard pada HLE diperlihatkan di Gbr. 4.

## B. Pilihan Materi
Gbr.  5  menunjukkan  tampilan  halaman  pemilihan  materi pembelajaran  sesuai  keinginan  mahasiswa.  Agen  virtual membantu  siswa  selama  proses  pembelajaran.  Pada  halaman
Gbr. 3 Use case diagram HLE. T ABEL II K ATEGORI S KOR R ATA -R ATA SUS Worst Awful Poor OK Good Excellent Best <20,3 >20,3 >35,7 >50,9 >71,4 >85,5 >90,9
pemilihan  materi,  siswa  dapat  memilih  salah  satu  materi  dan riwayat  waktu  siswa  mencoba  materi  tersebut.  Status  materi dengan warna hijau berarti materi telah dibuka dan siswa dapat memilih materi yang akan dipelajari.

## C. Tampilan Materi
Gbr.  6  menunjukkan  tampilan  halaman learning dengan materi yang telah dipilih siswa. Dalam proses pembelajaran ini, agen  virtual  memberikan  bantuan  berupa  penjelasan  materi yang disesuaikan dengan kategori self-monitoring siswa. Selain menjelaskan  materi,  agen  virtual  juga  memberikan  tambahan video penjelasan jika siswa masih kurang paham. Tiga kotak di atas materi menunjukkan materi yang dipilih, nomor halaman, dan  waktu.  Waktu  menunjukkan  lama  siswa  akan menyelesaikan satu materi.

## D. Kuis pada Setiap Submateri
Halaman mini  quiz merupakan  pertanyaan  dasar  tentang setiap  submateri  dalam  pembelajaran.  Misalnya,  pada  materi struct dan union terdapat dua submateri, yaitu struct dan union . Setelah siswa selesai membaca materi struct, akan muncul mini quiz yang diberikan oleh agen virtual. Hal ini bertujuan untuk mengukur  pemahaman  siswa  terhadap  submateri  yang  telah dipelajari, dengan harapan siswa akan lebih memahami materi yang  dipelajari.  Jika  siswa  mendapatkan  nilai  rendah  (hanya satu jawaban benar dari tiga), agen virtual akan menyarankan
siswa  untuk  membaca  kembali  submateri.  Lalu,  jika  siswa mendapatkan  nilai  yang  cukup  (minimal  dua  jawaban  benar dari tiga), agen virtual akan memungkinkan siswa untuk terus belajar sampai tahap posttest.

## E. Posttst
Halaman posttest merupakan  tahapan  setelah  siswa mempelajari  materi. Posttest bertujuan  untuk  mengukur pemahaman  siswa  setelah  mempelajari  suatu  materi. Posttest berisi  lima  soal  yang  mengukur  pemahaman  siswa  terhadap materi. Hasilnya ditampilkan pada menu rapor.

## F. Self-Evaluation
Pada  halaman self-evaluation ,  siswa  diinstruksikan  untuk mengisi enam pertanyaan yang bertujuan untuk mengevaluasi diri setelah mempelajari suatu materi. Hasil evaluasi diri akan digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  pembelajaran yang  diberikan  kepada  siswa.  Soal  ini  akan  muncul  setelah siswa menyelesaikan tahap posttest .

## G. Practical Skill
Pada  menu practical  skills ,  siswa  diberi  tugas  yang mengharuskan siswa mengimplementasikan materi yang telah dipelajari  ke  dalam  suatu  program.  Pada  menu  ini,  terdapat compiler dan notepad yang memungkinkan siswa mengunggah kode  program  yang  telah  dibuat.  Pada  tampilan  menu keterampilan praktis terdapat menu materi untuk menampilkan soal-soal  yang  diberikan  sesuai  dengan  materi  yang  dipilih. Tampilan menu keterampilan praktis ditunjukkan pada Gbr. 7.

## H. Report Card
Report card yang ditunjukkan pada Gbr. 8 merupakan hasil ringkasan penilaian yang telah diselesaikan oleh siswa beserta rekomendasi yang diberikan oleh sistem kepada siswa terhadap pembelajaran yang telah dilakukan. Warna bilah menunjukkan tingkat skor. Warna hijau menunjukkan bahwa siswa mendapat nilai tinggi dan warna kuning menunjukkan nilai sedang. Untuk nilai keterampilan praktis, guru akan memasukkan nilai secara manual  melalui  akun  admin.  Ketika  skor  telah  ditambahkan, skor akan muncul di rapor.
Gbr. 4 Tampilan dashboard.
Gbr. 5 Tampilan pilihan materi.
Gbr. 6 Tampilan halaman materi.

## I. Hasil Uji Kegunaan dengan SUS
Uji  kegunaan  sistem  HLE  dilakukan  menggunakan  SUS. Pengujian  dilakukan  secara  daring  dengan  menggunakan kuesioner SUS. Responden  untuk  pengujian kegunaan adalah mahasiswa  S1  Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi  Universitas  Gadjah  Mada  dengan  tahun  masuk akademik 2019.
Pengujian  dilakukan  secara  daring  dengan  membagikan tautan  kuesioner  kepada  responden.  Sebelum  mengisi kuesioner,  responden  terlebih  dahulu  diminta  mencoba menggunakan HLE dan fitur-fitur di dalamnya. Pada pengujian ini,  diperoleh  dua  belas  responden  dengan  hasil  kuesioner ditunjukkan pada Tabel III.
Berdasarkan  Tabel  III,  hasil  jawaban  masing-masing responden dihitung  dengan skor SUS menggunakan (1). Skor SUS  masing-masing  responden  kemudian  dijumlahkan,  lalu dilakukan perhitungan untuk mendapatkan rata-rata skor SUS. Aplikasi  HLE  mendapatkan  nilai  rata-rata  skor  SUS  sebesar 72,92. Berdasarkan nilai rata-rata tersebut, aplikasi HLE masuk ke  dalam  kategori good. Hal  tersebut  diperoleh  berdasarkan pengelompokan  kategori  nilai  skor  SUS  pada  Tabel  II  [22]. Suatu produk dianggap memiliki kegunaan yang baik jika skor
SUS keseluruhan sama atau di atas 68. Dengan demikian, HLE yang dikembangkan layak dan dapat diterima.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  pengembangan  adaptif  HLE berdasarkan  langkah-langkah  SRL.  Dari  sistem  yang dikembangkan, scaffolding metakognisi  diperoleh  dari kategorisasi  keterampilan self-monitoring siswa  saat  pertama kali  menggunakan  sistem.  Berdasarkan  hasil  pengembangan sistem HLE, semua fungsi dalam sistem dapat berjalan dengan baik.  Hasil  pengembangan  sistem  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi  kemampuan self-monitoring mahasiswa  dapat menentukan bantuan yang akan diberikan oleh sistem kepada mahasiswa saat proses pembelajaran dengan HLE.
Uji kegunaan menggunakan kuesioner SUS pada dua belas responden  menunjukkan  rata-rata  skor  SUS  sebesar  72,92. Nilai tersebut  menunjukkan bahwa aplikasi HLE masuk pada kategori good yang berarti aplikasi layak dan dapat diterima. Penelitian ini hanya difokuskan pada pengembangan adaptif HLE  berbasis self-monitoring skills  siswa,  sehingga  untuk mengetahui efektivitas sistem, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penyusunan makalah ini.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Intan Sulistyaningrum Sakkinah; hasil, metode, kesimpulan. Rudy  Hartanto; hypermedia  learning  environment dan self- monitoring ; Adhistya Erna Peramanasari; pendahuluan.

## R EFERENSI
[1]  V. Aleven, “A is for Adaptivity, but What is Adaptivity? Re-Defining the Field of AIED Intuitively,” Proc. Workshop 17th Int. Conf. Artif. Intell. Educ. AIED 2015 , 2015, hal. 11–20.
[2]  G. Schraw dan D. Moshman, “Metacognitive Theories,” Educ. Psychol. Rev. , Vol. 7, No. 4, hal. 351–371, 1995.
Gbr. 7 Practical skill . Gbr. 8 Report card . T ABEL III H ASIL E VALUASI K EGUNAAN DENGAN SUS Kode Mahasiswa Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Skor SUS M1 3 1 4 1 5 2 5 1 3 2 82,5 M2 4 1 5 1 4 1 5 1 4 1 92,5 M3 4 2 5 5 5 5 2 5 3 5 42,5 M4 4 2 5 2 4 2 4 2 4 2 77,5 M5 3 2 5 2 4 1 5 2 4 2 80,0 M6 4 1 5 1 5 2 4 1 5 5 82,5 M7 3 2 4 2 4 3 4 2 3 4 62,5 M8 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 75,0 M9 3 2 4 1 4 1 4 2 3 2 75,0 M10 4 2 4 5 4 3 4 3 4 2 62,5 M11 3 2 4 1 4 2 5 2 4 4 72,5 M12 2 2 4 1 4 2 4 3 4 2 70,0 Rata-Rata Skor 72,92

## ID-102
[3]  L. Bacon dan L. Mackinnon, “A Flexible Framework for Metacognitive Modeling and Development,” Proc. Int. Conf. e-Learn. (ICEL) , 2014, hal. 7–14.
[4]  E.G.  Poitras  dan  S.P.  Lajoie,  “A  Domain-Specific  Account  of  Self- Regulated  Learning:  The  Cognitive  and  Metacognitive  Activities Involved in Learning Through Historical Inquiry,” Metacogn. Learn. , Vol. 8, No. 12, hal. 213–234, 2013.
[5]  S. Sanchez-Alonso dan Y. Vovides, “Integration of Metacognitive Skills in the Design of Learning Objects,” Comput. Human Behav. , Vol. 23, No. 6, hal. 2585–2595, 2007.
[6]  J. Kalenda, “Self-Regulated Learning in Students of Helping Professions,” Procedia Soc. Behav. Sci. , Vol. 217, hal. 282–292, 2016.
[7]  B.J. Zimmerman dan A.S. Paulsen, “Self‐Monitoring During Collegiate Studying:  An  Invaluable  Tool  for  Academic  Self ‐ Regulation,” New Direction Teach. Learn. , Vol. 1995, No. 63, hal. 13–27, 1995.
[8]  M.  Martinez-Pons  dan  B.J.  Zimmerman,  “Construct  Validation  of  a Strategy Model of Student Self-Regulated Learning,” J. Educ. Psychol. , Vol. 80, No. 3, hal. 284–290, 1988.
[9]  M.  Snyder,  “Self-Monitoring  of  Expressive  Behavior,” J.  Pers.,  Soc. Psychol. , Vol. 30, No. 4, hal. 526–537, 1974.
[10]  P.R. Pintrich, C.A. Wolters, dan G.P. Baxter, “Assessing Metacognition and  Self-Regulated  Learning,”  dalam Issues  in  the  Measurement  of Metacognition ,  G.  Schraw  dan  J.C.  Impara,  Eds.,  Nebraska,  AS:  Buros Institute of Mental Measurements, 2000, hal. 43–97.
[11]  E.S.  Shapiro  dan  C.L.  Cole,  “Self-Monitoring  in  Assessing  Children’s Problems,” Vol. 11, No. 4, hal. 448–457, 1999.
[12]  D.H.  Schunk,  “Goal  Setting  and  Self-Efficacy  During  Self-Regulated Learning,” Educ. Psychol. , Vol. 25, No. 1, hal. 71–86, 1990.
[13]  W.Y.  Lan,  “The  Effects  of  Self-Monitoring  on  Students’  Course Performance,  Use  of  Learning  Strategies,  Attitude,  Self-Judgment Ability,” J. Exp. Educ. , Vol. 64, No. 2, hal. 101–115, 1996.
[14]  H.P.  Wills  dan  B.A.  Mason,  “Implementation  of  a  Self-Monitoring
Application to Improve On-Task Behavior: A High School Pilot Study,” J. Behav. Educ. , Vol. 23, No. 4, hal. 421–434, 2014.
[15]  S.  Arslantas  dan  A.  Kurnaz,  “The  Effect  of  Using  Self-Monitoring Strategies in Social Studies Course on Self-Monitoring, Self-Regulation and Academic Achievement,” Int. J. Res. Educ. Sci. , Vol. 3, No. 2, hal. 452–463, 2017.
[16]  A.  Benmimoun  dan  P.  Trigano,  “Self  Regulated  Learning  Provided  by Hypermedia  and  the  Use  of  Technology  Enhanced  Learning Environments,” Int. Conf. Web Intell., Intell. Agent Technol. , 2009, hal. 211–214.
[17]  J.M.  Su,  “A  Self-Regulated  Learning  System  to  Support  Adaptive Scaffolding in Hypermedia-Based Learning Environments,” Proc. - 2014 7th Int. Conf. Ubi-Media Comput. Work. U-MEDIA 2014 , 2014, hal. 326– 331.
[18]  A. Nurlayli, “Adaptive HLE untuk Mendukung Self-Regulated Learning (Studi  Kasus:  Matakuliah  Algoritme  dan  Struktur  Data),”  Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2018.
[19]  A. Nurlayli, T. B. Adji, A. E. Permanasari, dan I. Hidayah, “Tahani Model of  Fuzzy  Database  for  an  Adaptive  Metacognitive  Scaffolding  in Hypermedia Learning Environment (Case: Algorithm and Structure Data Course),” 2017 Int. Conf. Sustain. Inf. Eng., Technol. (SIET) , 2017, hal. 358–363.
[20]  I.S.  Sakkinah,  R.  Hartanto,  dan  A.E.  Permanasari,  “Students’  Self- Monitoring Skill Classification in Learning Activities,” Int. Conf. Online, Blended Learn. 2019 (ICOBL 2019) , hal. 66–69, 2019.
[21]  J. Brooke, “SUS - A Quick and Dirty Usability Scale,” dalam Usability Evaluation  in  Industry ,  P.W.  Jordan,  B.  Thomas,  I.L.  McClelland,  B. Weerdmeester, Eds., London, Inggris: CRC Press, 1996, ch. 21, hal. 189- 194.
[22]  A.  Bangor,  dkk.,  “Determining  What  Individual  SUS  Scores  Mean: Adding an Adjective Rating Scale,” J. Usability Scales , Vol. 4, No. 3, hal. 114–123, 2009.
Lampiran
Kuesioner Self-Regulatory Inventory
Problem Solving No. Pertanyaan Jawaban 1  2  3  4
1. Saya memikirkan beberapa cara untuk menyelesaikan  soal  yang  diberikan dan memilih satu yang terbaik
2. Saya  meninjau  kembali  soal  yang diberikan untuk memastikan jawaban saya benar
3. Saya  membaca  soal  yang  diberikan yang diberikan berulang kali
4. Saya menggunakan
strategi
pembelajaran yang berbeda tergantung  dari  soal  yang  diberikan yang diberikan
5. Saya  merasa  dapat  mengerjakan  soal yang diberikan yang sulit dengan baik
6. Saya meninjau kembali dan memeriksa hasil pekerjaan saya
7. Saya  merasa  bahwa  saya  mampu mempelajari hal baru dengan cepat
8. Saya  mengidentifikasi  semua  bagian penting dari soal yang diberikan
9. Saya mencoba untuk memahami soal yang diberikan terlebih dahulu sehingga  tahu  apa  yang  harus dilakukan
10. Saya  memilih  langkah-langkah  yang saya  butuhkan  untuk  mengerjakan soal yang diberikan
11. Saya  mencoba  untuk  memecah  soal yang  diberikan  untuk  memperoleh informasi yang diperlukan
12. Saya  mencoba  lebih  dari  satu  cara untuk mempelajari sesuatu
Self-Monitoring
A. Planning
No. Pertanyaan Jawaban 1  2  3  4 1. Saat  diberikan  soal  Pemrograman
Dasar,  saya  menentukan  tahapan untuk memecahkan masalah sebelum memulai mengerjakan
2. Saya  mencoba  memahami  soal  yang diberikan  yang  ditanyakan  sebelum menjawab
3. Saya  dengan  hati-hati  merencanakan tindakan  saya  untuk  menyelesaikan soal yang diberikan
4. Saya  merencanakan  tindakan  saya untuk  menyelesaikan  soal  yang diberikan
5. Saya  memikirkan  langkah-langkah rencana yang harus saya ikuti
6. Saya mengetahui apa yang harus saya lakukan  sebelum  mulai  mengerjakan soal yang diberikan
7. Saya  mengetahui  tujuan  dari  materi dan  apa  yang  diperlukan  untuk mencapainya
8. Dari  rencana  yang  telah  saya  buat, saya mengembangkan sebuah rencana untuk solusi dari soal yang diberikan
9. Saya  mengetahui  bagian  dari  soal yang  harus  saya  tuntaskan  terlebih dahulu B. Self-Checking No. Pertanyaan Jawaban 1  2  3  4 1. Saya  memeriksa  pekerjaan  saya  saat saya sedang mengerjakannya
2. Saya  mengoreksi  seberapa  baik  saya dalam  menyelesaikan  soal  yang diberikan
3. Saat  mengerjakan  soal,  saya  dapat mengerjakan  sesuai  langkah-langkah rencana yang telah dibuat
4. Saya  tahu  berapa  banyak  tugas  yang harus diselesaikan
5. Saya  mengoreksi  kembali  hasil  dari pekerjaan yang telah dilakukan untuk memastikan jawaban sudah benar dan sesuai dengan perintah soal