## ADAPTIVE LEARNING : MENGIDENTIFIKASI GAYA BELAJAR PESERTA DIDIK DALAM RANGKA OPTIMALISASI SISTEM E-LEARNING DENGAN MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK
1) I Gede Jana Adi putra, 2) Gede Rasben Dantes, 3) Kadek Yota Ernanda
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha
Singaraja, Indonesia e-mail : 1) adiputrajana@gmail.com, 2) rasben.dantes@undiksha.ac.id, 3) yota.ernanda@undiksha.ac.id

## Abstrak
Pendekatan  gaya  belajar  dalam  sistem E-Learning merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  menarik  saat ini. Berapa penelitian menyatakan bahwa gaya belajar (tekstual, audio dan video) mampu meningkatkan kemampuan peserta  didik  dalam  memahami  konten  pembelajaran.  Tetapi,  penerapan E-Learning saat  ini  masih  pada  tataran content  management  system (CMS)  yang  hanya  dimanfaatkan  untuk  mengupload  dan  mendownload  konten pembelajaran.  Oleh  karena  itu,  untuk  dapat  mengoptimalkan  sistem E-Learning yang  ada  saat  ini,  peneliti mengembangkan  sistem Adaptive  Learning yang  mampu  mengidentifikasi  gaya  belajar  peserta  didik  dengan menerapkan  algoritma Bayesian  Network . Bayesian  Network mampu  memperkuat  hasil  deteksi  gaya  belajar  peserta didik dengan  melihat kemungkinan peluang  yang terjadi  selama proses pembelajaran berlangsung.  Dalam penelitian ini,  sistem  diujicobakan  pada  kelas  XI  MIA  1  pada  SMA  Negeri  1  Kuta  dengan  jumlah  peserta  didik  sebanyak  34 orang. Dalam 5 pertemuan yang diwajibkan dengan nilai ketuntasan 74, peserta didik mampu mendapatkan nilai rata rata sebesar 82.00. Deteksi gaya belajar dari penerapan algortima Bayesian Network dilakukan setelah pertemuan ke- 3, dengan rasional bahwa sudah lebih 50 % dari keseluruhan jumlah pertemuan. Dari hasil deteksi gaya belajar dengan Bayesian Network , terdapat 14  peserta didik dengan gaya belajar tekstual, 1 audio dan 1 visual. Untuk memvalidasi identifikasi  gaya  belajar  oleh  sistem , penulis  melakukan  klalifikasi  data  dengan  melakukan  wawancara  satu  persatu dengan peserta didik. Hasil validasi menunjukan bahwa seluluruh peserta didik setuju dengan identifikasi gaya belajar yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini  yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dalam melalakukan  penelitian  selanjutnya,  antara  lain:  jumlah  pertemuan  yang  digunakan  dalam  uji  coba  sistem  dan kesetaraan konten pembelajaran yang digunakan untuk mengidentifikasi gaya belajar.
Kata Kunci : E-Learning, Adaptive learning, Bayesian Network dan Gaya belajar

## Abstract
The Approaces of Learning styles in E-Learning system is one of interest problem in this time. Some research states that Learning style (visual, audio and videoa) can improve the ability of leaners for understanding the content of  Learning.  However,  the  implementation  of E-Learning  is  still  on  the  level  of  content  management  system  (CMS) which is only used for uploading and downloading Learning content. Therefore, in order to optimize the E-Learning system that exists today, researchers developed Adaptive Learning system that is able to identify the Learning styles of learners by applying Bayesian Network algorithm. Bayesian Network is able to strengthen the detection of Learning styles of students to see possible opportunities that occur during the Learning process. In this study, Adaptive testing system uses only one class, XI MIA 1, at SMAN 1  Kuta  which consists of 34 learners in one class and there are five meetings  required  by  the  thoroughness  of  the  value  of  74,  students  are  able  to  get  an  average  score  of  82.00.  The detection of the Learning styles of the application of Bayesian Network algorithm made after the meeting of the three, with  the  rationale  more  than  50%  of  the  total  number  of  meetings.  From  the  results  of  detection  with  Bayesian Network Learning styles, there are 14 learners with Learning styles textual, one audio and one visual. To validate the identification of Learning styles by these systems, the author make clarification data by conducting interviews with the learners one by one. The tests showed that all learners agree  with the identification of Learning styles generated by the  system.  Some  of  the  limitations  in  this  study  can  be  used  as  reference  in  future  studies  do,  among  others:  the number  of  meetings  that  used  in  the  test  system  and  equality  of  Learning  content  that  is  used  to  identify  Learning styles.
Keywords: E-Learning, Adaptive Learning, Bayesian Network and learning style system.

## I.  PENDAHULUAN
Undang-Undang  Nomor  20  Tahun 2003  tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional, Pasal 1 angka 1 menyatakan bahwa pendidikan  adalah  usaha  sadar  dan  terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran  agar  peserta  didik    secara  aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian  diri,  kepribadian,  kecerdasan, akhlak mulia, serta keterampilan yang diperlukan  dirinya,  masyarakat,  bangsa  dan negara.  Tetapi  pada  saat  ini  masalah  yang terjadi  dalam  proses  pengembangan  potensi pembelajaran  adalah  belum  begitu  optimalnya peningkatan  potensi  gaya  belajar  yang  dilihat dari  hasil  belajar  peserta  didik.  Salah  satu upaya  untuk  dapat  meningkatkan  potensi peserta  didik  bisa  melalui  pembelajaran dengan  pendekatan  gaya  belajar.  Dalam penelitian  Willing  (1988),  mendefinisikan gaya  belajar  sebagai  kebiasaan  belajar  yang disenangi  oleh  pembelajar.  Sedangkan Felder (1988),  menjelaskan  bahwa  setiap  pelajar memiliki  gaya  belajar  yang  berbeda  yang mampu membantu mereka untuk berkonsentrasi  penuh  dalam  memperoleh informasi.  Gaya  belajar  dapat  ditentukan berdasarkan beberapa pendekatan, diantaranya melalui  bahan  ajar,  psikologi  dan  lingkungan (Arends  :  1997).  Dalam  penelitian  ini, penentuan gaya belajar peserta didik dilakukan dengan  menggunakan  pendekatan  bahan  ajar, sehingga  gaya  belajar  pada  penelitian  ini dikelompokan  menjadi  tekstual,  audio  dan visual.
Sejalan dengan perkembangan internet, telah banyak aplikasi yang digunakan oleh  masyarakat  seperti e-commerce,  e- banking, e-government, e-learning dan lainnya. e-learning adalah  wujud  penerapan teknologi  informasi  di  bidang  pendidikan dalam bentuk sekolah maya. Dalam Pembelajaran online ( e-learning )  diperlukan mekanisme baru untuk mendeteksi, mengakomodir perbedaan gaya belajar tersebut. Salah satu penelitian dengan pendekatan  gaya  belajar  telah  dilakukan  oleh Maryam  (2008),  yaitu  dengan  mendeteksi gambar  yang  sesuai  menggunakan  metode reinforcement  e-learning .  Hartley  (2001) menyatakan  e-learning  merupakan  suatu  jenis belajar mengajar yang memungkinkan tersampaikannya  bahan  ajar  ke  siswa  dengan
menggunakan  media  internet,  intranet,  atau media jaringan komputer lain.
Sistem e-learning telah  banyak dikembangkan oleh berbagai lembaga pendidikan  dan  menjadi  hal  yang  sangat penting  dalam  pelaksanaan  pendidikan  jarak jauh.  Sistem e-learning yang  ada  sekarang  ini umumnya  menyajikan  materi  pembelajaran yang  sama  untuk  setiap  peserta  didik    karena menganggap bahwa karakteristik semua peserta  didik    adalah  sama,  Padahal  dalam kenyataannya setiap peserta didik  mempunyai karakteristik  yang  berbeda-beda,  diantaranya adalah  gaya  belajar,  pengetahuan  awal, prestasi  belajar,  dll.  Dalam  perkembangan Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  perlu dikembangkan sistem e-learning yang mampu untuk mengakomodasi permasalahan perbedaan  karakteristik  peserta  didik,  yang dapat memahami preferensi peserta didik  dan berusaha  untuk  memberikan/  menyampaikan konten  dan  menggunakan  metode  yang  sesuai dengan karakteristik peserta didik.
Banyak  pendidik  dan  peneliti  di bidang pendidikan telah berusaha dan melakukan  penelitian  untuk  memberikan konten  materi  dan  soal  yang  Adaptive. Adaptive  yang  dimaksud  adalah  para  peserta didik  saat ini perlu melihat konten yang sesuai dengan  selera,  tingkat  pemahaman,  dan  sifat- sifat  pribadi,  sehingga  proses  belajar  akan lebih efisien.
Sistem adaptive  learning pada penelitian ini bertujuan untuk dapat memberikan materi pembelajaran yang tingkat kesulitannya sesuai dengan kemampuan peserta  didik,  dan  cara  mempresentasikan materi  pembelajarannya  sesuai  dengan  gaya belajar peserta didik. Dengan kata lain, sistem adaptive  learning dapat  mengadaptasikan tampilannya menyesuaikan dengan karakteristik peserta didik, sehingga mempunyai  efektivitas  pembelajaran  yang tinggi  dan  apresiasi  atas  pencapaian  dari tingkat  kemampuan  setiap  peserta  didik. Penelitian  ini  mengadopsi  metode adaptive learning untuk mengetahui tingkat kemampuan  peserta  didik    dan Bayesian Network untuk  mendeteksi  gaya  belajar peserta  didik.  Diharapkan  penelitian  ini mampu  memberikan  dan  mendeteksi  gaya belajar  peserta  didik,  sehingga  mampu menyediakan konten pembelajaran yang sesuai dengan gaya belajarnya.
Berdasarkan  latar  belakang  penlitian diatas,  maka  dapat  dirumuskan  permasalahan sebagai berikut.
1. Bagaimana pengembangan sistem adaptive  learning yang  mampu mengidentifikasi  gaya  belajar  peserta didik        dengan  menggunakan algoritma Bayesian Network ?;
2. Bagaimana hasil
implementasi
Bayesian  Network  dalam adaptive learning untuk  mendeteksi  gaya belajar    peserta  didik  ditinjau  dari hasil belajar ?;
Adapun  tujuan  yang  akan  diperoleh  dari penelitian ini :
1. Menghasilkan sistem Adaptive Learning yang mampu medeteksi gaya belajar peserta didik dengan menerapkan algoritma Bayesian Network ;
2. Mengukur sejauh mana sistem Adaptive Learning dapat mengoptimalkan  peran  sistem  e- learning ditinjau dari hasi belajar; Sedangkan manfaat yang akan dihasilkan pada penelitian ini adalah:
1. Memberikan kemudahan terhadap peserta  didik    dalam  memahami pelajaran  dengan  memperoleh  konten pembelajaran yang sesuai dengan gaya belajar peserta didik;
2. Mengoptimalkan  sistem e-learning
dengan menerapkan Adaptive Learning dalam  rangka  mendeteksi gaya  belajar  perserta  didik  dengan menerapkan algoritma Bayesian Network;
Identifikasi masalah dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Semakin banyaknya pemanfaatan sistem e-learning pada institusi pendidikan  baik  tingkat  SMP,  SMA maupun Perguruan Tinggi;
2. Sistem e-learning
merupakan
suplemen  dari  konvensional learning yang digunakan saat ini; 3. Adanya perubahan paradigma pembelajaran  dari Teacher-Centered-
Learning menuju Student-Centered- Learning ;
4. Peran e-learning yang kurang optimal, dimana  sistem e-learning yang  ada
saat  ini  hanya  diterapkan  sebagai content management system (CMS); Sistem  adaptive  learning dalam  penelitian  ini digunakan  untuk  mendeteksi  gaya  belajar peserta  didik  dengan  menggunakan Bayesian Network. Sistem  ini  akan  diujicoba  pada  mata pelajaran  TIK  di  SMAN  1  Kuta.  Kelas  yang akan  dipilih  untuk  implementasi  sistem adaptive learning ini adalah XI MIA 1 dengan jumlah peserta didik  sebanyak 35 orang. Pada ujicoba  ini,  sistem  hanya  menggunakan  5 pertemuan.  Masing-masing  pertemuan  akan disediakan  konten  pembelajaran  teks,  audio dan  video.  Untuk  mendeteksi  gaya  belajar dengan  menggunakan  algoritma Bayesian Network akan dilakukan setelah pertemuan ke- 3,  dengan  rasional  bahwa  sudah  lebih  50  % dari  keseluruhan  jumlah  pertemuan.  Untuk mengukur  apakah  sistem    Adaptive  Learning dapat  mengoptimalkan  peranan  sistem e- learning, penelitian  ini  menggunakan  hasil belajar sebagai indikatornya. Sedangkan untuk menguji valid atau tidaknya  hasil gaya belajar setelah identifikasi Bayesian Network , peneliti melakukan triangle data melalukan wawancara  dengan  mengkonfirmasi  satu persatu peserta didik.
Berikut  merupakan  kontribusi  penelitian  ini antara lain :
1. Kontribusi Ilmu Pengetahuan Hasil  penelitian  ini  dapat  memberi sumbangan yang sangat berharga pada perkembangan ilmu pendidikan, terutama  pada  penerapan  sistem e- learning dalam  mendukung  proses belajar  mengajar  dan  meningkatkan hasil belajar;
2.  Kontribusi Praktis Penelitan  dapat  memberikan  masukan dalam  meningkatkan  hasil  belajar belajar peserta didik, khususnya melalui  pendekatan  gaya  belajar  dan mampu memberikan rekomendasi bahan  ajar  yang  sesuai  dengan  gaya belajar peserta didik;

## II.  TINJAUAN  PUSTAKA 2.1 E-Learning
Pembelajaran  menurut  (Sagala,  2005) adalah proses belajar yang dibangun oleh guru untuk  mengembangkan  kreativitas  berpikir yang dapat meningkatkan kemampuan berpikir
siswa,  serta  dapat  meningkatkan  kemampuan mengkonstruksikan  pengetahuan  baru  sebagai upaya  meningkatkan  penguasaan  yang  baik terhadap  materi  pelajaran.  Darin  E.  Hartley (2001)  menyatakan e-learning merupakan suatu jenis belajar mengajar yang memungkinkan tersampaikannya bahan ajar ke siswa  dengan  menggunakan  media  internet, intranet,  atau  media  jaringan  komputer  lain.
Sedangkan menurut Herman (2010) mendefinisikan e-learning sebagai pemanfaatan teknologi Internet untuk mendistribusikan
materi
pembelajaran, sehingga  peserta  didik    dapat  mengakses  dari mana saja.

## 2.2 Adaptive E-Learning  System
Menurut  Brusilovsky  dan  Maybury (dalam  Sfenrianto,  2009)  menjelaskan  model sistem Adaptive, seperti gambar berikut:

## Gambar 2.1 . Model Sistem e-learning adaptive
Proses dari model sistem  Adaptive terdiri atas tiga tahap, yaitu:
A. Proses  pengumpulan  data  tentang  profil peserta didik  ( user profile ),
B. Proses  membangun  model  peserta  didik (user model),
C. Proses Model Adaptasi (adaptation model) .

## 2.3 Karakteristik Peserta Didik
Sardiman (2001) mengungkapkan karakteristik  peserta  didik  adalah  keseluruhan pola kelakuan dan kemampuan yang ada pada siswa  sebagai  hasil  dari  pembawaan  dari lingkungan  sosialnya  sehingga  menentukan pola  aktivitas  dalam  meraih  cita-citanya. Dengan demikian, penentuan tujuan belajar itu sebenarnya  harus  dikaitkan  atau  disesuaikan dengan  keadaan  atau  karakteristik  peserta didik    itu  sendiri.  Ada  tiga  hal  yang  perlu diperhatikan  dalam  karakteristik  peserta  didik yaitu:
A. Karakteristik atau keadaan yang berkenaan  dengan  kemampuan  awal atau Prerequisite skills , seperti misalnya kemampuan intelektual,
kemampuan  berfikir,  mengucapkan hal-hal  yang  berkaitan  dengan  aspek psikomotor dan lainnya.
B. Karakteristik yang berhubungan dengan latar belakang dan status sosial ( socioculture ).
C. Karakteristik  yang  berkenaan  dengan perbedaan-perbedaan kepribadian seperti sikap, perasaan, minat dan lain- lain.
Adapun  Karakteristik  peserta  didik    yang mempengaruhi  kegiatan  belajar  Peserta  didik antara  lain  :  kondisi  fisik,  latar  belakang pengetahuan  dan  taraf  pengetahuan,  gaya belajar,  usia,  tingkat  kematangan,  ruang lingkup  minat  dan  bakat,  lingkungan  sosial ekonomi dan budaya, faktor emosional, faktor komunikasi, intelegensia keselaran dan attitude,  prestasi  belajar,  motivasi  dan  lain- lain. 2.4 Aspek Kognitif
Istilah  kognitif  berasal  dari cognition yang  bersinonim  dengan  kata knowing yang berarti    pengetahuan,  dalam  arti  luas  kognisi adalah  perolehan,  penataan,  dan  penggunaan pengetahuaan.  Menurut  para  ahli  psikologi kognitif, aspek kognitif ini merupakan sumber sekaligus  sebagai  pengendali  aspek-aspek yang  lain,  yakni  aspek  afektif  dan  juga  aspek psikomotorik.  Aspek  kognitif  dalam  proses belajar  mengajar  selalu  ada,  hal  ini  dapat diketahui  dikarenakan  dalam  belajar  anak didik  diharapkan  mampu  menghafal  berbagai konsep  teoritis  yang  disampaikan  oleh  guru, sebagai  pendidik  guru  menanamkan  ilmu  dan selanjutnya agar anak didik dapat merealisasikan  konsep-konsep  teoritis  itu dalam bentuk praktek nyata. Jenis hasil belajar aspek  kognitif  ini  meliputi  enam  kemampuan atau kecakapan antara lain (Sofiyatin, 2011).:
A. Pengetahuan ( knowledge )
B. Pemahaman ( comprehension )
C. Penerapan ( application)
D. Analisis ( analysis )
E. Sintensis ( syntensis )
F. Penilaian dan evaluasi ( evaluation ) 2.5 Gaya Belajar
Terdapat banyak definisi tentang  gaya belajar  atau learning    style .  Menurut  James dan  Blank  (1993),  gaya  belajar  didefinisikan sebagai  kebiasaan  belajar  dimana  seseorang merasa  paling  efisien  dan  efektif  dalam menerima, memproses, menyimpan dan mengeluarkan sesuatu yang dipelajari.
McLoughlin  (1999)  menyimpulkan  bahwa istilah  gaya  belajar  merujuk  pada  kebiasaan dalam  memperoleh  pengetahuan.  Honey  dan Mumford  (1992)  mendefinisikan  gaya  belajar sebagai  sikap  dan  tingkah  laku  yang menunjukkan  cara  belajar  seseorang  yang paling  disukai.  Ringkasan  dari  beberapa penelitian mengenai gaya belajar menunjukkan  bahwa  (1)  beberapa  pelajar mempunyai  kebiasaan  belajar  yang  berbeda dengan  yang  lainnya,  (2)  beberapa  pelajar belajar lebih  efektif bila diajar dengan metode yang  paling  disukai,  dan  (3)  prestasi  pelajar berkaitan  dengan  bagaimana  caranya  belajar (Riding  &  Rayner  :  1998).  Gaya  belajar mempengaruhi  efektivitas  pelatihan,  tidak peduli  apakah  pelatihan  tersebut  dilakukan secara tatap muka atau secara on-line (Benham : 2002).
Gaya  belajar  VAK  menggunakan  tiga penerima sensori utama, yakni visual, auditory dan kinestetik dalam menentukan  gaya belajar seorang  peserta  didik    yang  dominan  (Rose  : 1987).  Gaya  belajar  VAK  ini  didasarkan  atas teori  modaliti,  yakni  meskipun  dalam  setiap proses  pembelajaran,  Peserta  didik    menerima informasi  dari  ketiga  sesnsori  tersebut,  akan tetapi  ada  salah  satu  atau  dua  sensori  yang dominan.

## 2.6 Adaptive  Educational  System  based on Cognitive Style
Ciri utama dari AES-CS adalah proses pembelajaran  dapat  disesuaikan  dengan  gaya kognitif dan dengan tingkat pengetahuan yang diperoleh  oleh  peserta  didik.  Sistem  ini  terdiri dari  tiga  modul  dasar:  model  domain,  model peserta  didik,  dan  adaptasi  modul  (Gambar 2.2).

## 2.7 Bayesian Network
Menurut  Basuki  dan  Ahmad  (2006), Bayesian  Networks merupakan  suatu  metode pemodelan  data  berbasis  probabilitas  yang merepresentasikan suatu himpuan variable dan kondisi  interdependensinya  melalui  suatu DAG  (Directed  Acyclic  Graph).  Adapun probabilitas  bersyarat  dari  pemodelan  ini adalah sebagai berikut:
.
Probabilitas  X  di  dalam  Y  adalah  probabilitas interseksi  X  dan  Y  dari  probabilitas  Y,  atau dengan  bahasa  lain  P(X|Y)  adalah  prosentase banyaknya  X  di  dalam  Y.  Untuk  lebih jelasnya,  Berikut  akan  diberikan  contoh  dari penerapan algoritma Bayesian Network.
Tabel 2.1 Tabel data dari peluang yang terjadi
Gambar 2.4 Penerapan rumus Bayesian Network

## III.  METODE PENELITIAN 3.1  Tempat dan Waktu
Penelitian  ini dilaksanakan di  SMA N 1  Kuta,  Kabupaten  Badung,  Provinsi  Bali. Agar  penelitian  ini  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan  maka  penulis  membatasi  ruang lingkup penelitian, yaitu 1 kelas pada SMAN 1 Kuta.  Adapun  penelitian  di  lokasi  tersebut karena penulis berkepentingan dengan masalah  ini  dalam  rangka  penyusunan  TESIS untuk  meraih  gelar  Magister  Pendidikan  pada Program  Pascasarjana  Universitas  Pendidikan Ganesha,  dan  lokasi  ini  berdekatan  dengan lokasi  penulis  sehingga  memudahkan  dalam
X Y X  Y S ) ( ) ( ) | ( Y P Y X P Y X
P  
pelaksanaanya.  Dalam penelitian pertama (Pratesis)  ini berlangsung selama kurang lebih 2 bulan, mulai bulan Mei sampai dengan bulan Juni  2016  pada  kelas  XI  Mia  6  menggunakan sistem  adaptive  learning  dan  kelas  XI  Mia  7 menggunakan sistem e-learning . Untuk medapatkan  hasil  yang  maksimal,  peneliti melakukan  penelitian  kedua  (tesis)  pada  kelas XI  Mia  1  yang  berlangsung  kurang  lebih selama  3  bulan,  mulai  bulan  Oktober  sampai dengan Januari 2017.
Rancangan sistem yang diimplementasikan dengan diagram  Use Case. Suatu  Use  Case  diagram  digunakan  untuk menunjukkan  fungsionalitas  suatu  entitas seperti  sebuah  sistem,  sub-sistem  atau  class dengan  menggunakan  aktor-aktor,  use  case dan  hubungan  antar  mereka  (Booch:1999). Berikut merupakan alur dari Adaptive Learning  :
Gambar 3.1 Usecase Adaftive Learning
3.2 Perancangan  Sistem e-learning dan

## Personalisasi Gaya Belajar
Pada  tahapan  perancangan  sistem  ini, peneliti  menjelaskan  proses  yang  dilakukan dalam  penelitian  untuk  mempermudah  dalam percangan sistem.
Gambar 3.2 Tahapan perancangan sistem e- learning dan  personalisasi gaya belajar

## 3.3 Teknik Analisis Data
Proses  analisis  data  dimulai  dengan menelaah  seluruh  data  yang  tersedia  dari berbagai sumber, yaitu wawancara, pengamatan,  yang  sudah  ditulis  dalam  catatan lapangan,  dokumen  pribadi,  dokumen  resmi, gambar foto, dan sebagainya.
Pada penelitian ini, penulis menggunakan  sampel  data  pada  SMA  N  1 Kuta.  Dimana  pada  penelitan  pertama  kelas yang  akan  dilakukan    uji  coba  adalah  1  kelas yaitu  :  XI  MIA  6  dan  XI  Mia  7,  kemudian penelitian  kedua  dilanjutkan  pada  kelas  XI Mia  1.  kelas  XI  Mia  1  ini  memiliki  tingkatan kemampuan  yang  rata  ratanya  sama.  Mata pelajaran yang akan dilakukan uji coba adalah TIK dengan 5 materi.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN 4.1 Adaptive Learning SMAN 1 Kuta Dalam  teknologi  sistem  pendidikan yang  muncul,  perlu  untuk  memiliki  sistem e-
learning yang  mampu  untuk  mengakomodasi permasalahan  perbedaan  karakteristik  peserta didik,  yang  dapat  memahami  hal  yang  lebih disukai  peserta  didik  dan  berusaha  untuk memberikan/menyampaikan konten dan menggunakan  metode  yang  sesuai  dengan karakteristik  peserta  didik.  Sistem  adaptive learning dapat memberikan
materi pembelajaran yang tingkat kesulitannya sesuai dengan  kemampuan  peserta  didik,  dan  cara mempresentasikan materi pembelajarannya.

## 4.2 Sistem  Adaptive  Learning  yang Mampu Medeteksi Gaya Belajar
Untuk  dapat  mendeteksi  gaya  belajar peserta  didik,  sistem  akan  mengidentifikasi secara  otomatis  dengan bayesian  network . Bayesian  Network adalah  model  grafis probabilitik
yang merepresentasikan
serangkaian  variabel  dan  keterkaitan  antar variabel tersebut yang menunjukkan probabilitas hubungan antara kejadian- kejadian yang saling berhubungan. 4.3 Mendeteksi  Gaya  Belajar  dengan

## Bayesian Network
Untuk  bisa  mendeteksi  gaya  belajar peserta  didik  menggunakan bayesian  network . Peneliti  membagi  sistem  kedalam  beberapa indikator  komponen yang  wajib  untuk
dilakukan  oleh  peserta  didik.  Komponen tersebut antara lain : Pertemuan, Konten,Nilai, Predikat, percobaan dan durasi.
Berikut  merupakan  contoah  dari  hasil yang  di  capai  peserta  didik  dari  pertemuan  1 sampai dengan pertemuan ke 3.
Tabel 4.1 Contoh hasil ketercapain peserta didik dalam 3 pertemuan
Dari  hasil  perhitungan  dengan  bayesian network diatas, pada alternatif I (pertemuan 1) degan konten video peserta didik mendapatkan nilai    0.5,    pertemuan  alaternatif  ke  II (pertemuan  2)  dengan  konten  tekstual  peserta didik    mendapatkan  nilai  0.5  dan  pada pertemuan  alternatif  ke  III  (pertemuan  3) dengan konten audio peserta didik mendapatkan  nilai  1.    Dari  3  alternatif  yang sudah  ada,  sistem  akan  menampilkan  konten gaya  belajar  peserta  didik  dengan  nilai tertinggi  yang  mana  pada  contoh  ini,  deteksi
awal  gaya  belajar  peserta  didik  adalah  audio. Jika  nilai  dari  setiap  alternatif  ada  nilai tertingginya  sama,  maka  sistem  akan  melihat jumlah  percobaan  dari  perta  didik.  jika  masih sama  juga,  maka  sitem  akan  melihat  durasi setiap  alternatif  dari  peserta  didik.  Berikut flowcart dari penerapan bayesian network.
Gambar 4.2 flowcart bayesian network 4.3 Hasil Ujicoba Adaptive Learning
Gambar 4.8 Tabel identifikasi nilai terndah, nilai rata rata dan nilai tertinggi ketercapain siswa dalam 5 kuis adaptive learning
Gambar 4.9 Tabel identifikasi prosentasi ketercapain nilai tertinggi, nilai rata-rata dan nilai terendah siswa dalam 5 kuis adaptive
learning
4.4 Hasil  Identifikas  Gaya  Belajar Menggunakan  Algoritma  Bayesian

## Network
Pada  proses  ini,    sudah  dapat  terlihat jelas  hasil  ketercapaian  setiap  peserta  didik pada  setiap  pertemuan  yang  diberikan.  Dalam hal  ini,  siswa  dikatakan  selesai  bila  mampu mengerjakan  5  kuis  dimana  setiap  kuisnya siswa mempunyai kesempatan sebanyak 3 kali untuk mendapatkan nilai minimal 78.
Tabel 4.2 Hasil gaya belajar siswa menggunakan metode Bayesian Network
Dari  39  Jumlah  peserta  didik  yang  dilibatkan dalam  uji  coba  sistem  ini,  hanya  16  peserta didik yang berhasil terdeteksi jarnya menggunakan bayesian network.
Tabel 4.15 Hasil gaya belajar siswa setelah dilakukan triangulasi data dengan wawancara
Tabel  4.15  diatas  merupakan  tri  angulasi  data yang dilakukan oleh peneliti  untuk melakukan konfirmasi  hasil  gaya  belajar  peserta  didik dengan melakukan wawancara. Dari 16 peserta didik, 14 peserta didik gaya belajarnya teksual,
1 audio dan 1 visual.

## V.  PENUTUP
5.1   Simpulan Sistem adaptive  learning dengan penerapan algoritma bayesian network , merupakan  sistem  yang  dibangun  untuk mengidentifikasi kemampuan secara
pengetahuan  dan  arah  gaya  belajar  peserta didik  melalui  hasil  ketercapaian  setiap pertemuan.  Peserta  didik  akan  diberikan kesempatan  mempelajari  materi,  kemudian akan  diberikan  evaluasi post  test maksimal  3 kali  terhadap  materi  yang  sudah  dipelajari untuk  mencapai  nilai  minimal  74.  Untuk mendeteksi  personalisasi  gaya  belajar  peserta didik menggunakan algoritma bayesian network ,  setiap  pertemuan  akan  disediakan tiga  jenis  konten  pembelajaran  yaitu  teks, audio dan video.
Dalam  penelitian  ini,  personalisasi Personalisasi  gaya  belajar  peserta  didik berdasarkan  gaya  belajar  akan  dilakukan  pada pertemuan  ke-3  (sudah  melebihi  50  %  dari keseluruhan pertemuan) dari 5 pertemuan yang dilakukan oleh peneliti sebagai uji coba. Hasil uji  coba  penelitian  ini  di  peroleh  sebagai berikut:
a. Rata-rata  hasil  belajar  siswa  dengan adaptive  learning adalah  82.00,  nilai tertinggi 100 dan nilai terendah 47.00.
b. Setelah  gaya  belajar  peserta  didik dideteksi, nilai rata rata di yang dicapai adalah  82.00.  Pada petemuan  ke  empat dengan nilai 80.00 dan pada pertemuan ke lima 82.00.
Hasil  identifikasi  gaya  belajar  menggunakan bayesian network dalam penelitian ini terdapat
14  peserta  didik  dengan  gaya  belajar  tekstual, 1 audio dan 1 visual. Untuk memperkuat hasil identifikasi  ini,  peniliti  melakukan  triangulasi data dengan melakukan konfirmasi wawancara terhadap peserta didik.
5.2 Saran Berikut merupakan beberapa keterbatasan dalam penelitian ini.
a. Instrumen untuk menentukan kemampuan  intelektual  peserta  didik dalam memahami konten pembelajaran  merupakan  hal  yang sangat  kritikal,  sehingga  disarankan kedepan  instrumen  ini  dapat  disusun oleh  orang  yang  ahli  dalam  bidang evaluasi pendidikan atau psikometrik.
b. Konten pembelajaran (Tekstual, Audio dan  Video)  harus  dikembangkan secara  setara  dalam  penyampaian materi pembelajaran. c. Jumlah  pertemuan  yang  digunakan untuk  uji  coba  dalam  penelitian  ini diperbanyak  untuk  melihat  hasil  yang lebih signifikan.

## DAFTAR  PUSTAKA
A.M. Sardiman. 2011. Interaksi dan   Motivasi Belajar  Mengajar PT  Rajagrafindo:
Jakarta
Arends,  R.I.  1997.  Classroom  Instruction  and Management.  New  York:  McGraw  Hill Companies, Inc.
Basuki,  &  Ahmad.  (2006).  Metode  Bayes. Pens-ITS.
Benham, H. C. (2002). Training effectiveness,
online  delivery  and  the  influence  of learning  style.  Paper  presented  at  the 2002  ACM  SIGCPR  Conference  on Computing Personal Research, Kristiansand, Norway. Booch  et  al.,  1999  Grady  Booch,  James
Rumbaugh,  and  Ivar  Jacobson,  "The Unified  Modeling  Language  User Guide", Addison-Wesley , 1999. Darin E.Hartley, Selling E-Learning, American Society for Training and Development. 2001
Eg Coffin Murray and Jorge Pérez Kennesaw,
2015, ” Informing  and  Performing:  A Study  Comparing  Adaptife  Learning  to
Traditional  Learning” State  University, Kennesaw GA, US, www.inform.nu/Articles/Vol18/ISJv18p 111-125 Murray 1572.pdf  ,        30 Oktober 2015
Herman  Dwi  Surjono,  Nurkhamid  (2008)
Pengembangan Model E-Learning
Adaptif  terhadap  Keragaman  Gaya Belajar Mahasiswa untuk Meningkatkan
Efektivitas  Pembelajaran,  Universitas Negeri Yogyakarta
Herman  Dwi  Surjono,  (2010),  Membangun Course  E-Learning  Berbasis  Moodle, UNY Press
Honey  dan  Mumford  (1992)  Honey,  P.,  & Mumford,  A.  (1992).  The  Manual  of Learning  Styles  (3rd  ed.).Maidenhead, UK: Peters Honey.
Honey,  P.,  &  Mumford,  A.  (2000).  The Learning Style Helper’s Guide. Maidenhead:  Peter  Honey  Publi  cation Ltd
IKP  Suniantara1  ,  M.  Rusli2  (2015).  Kajian Arsitektur  Intelligent  Tutoring  System (ITS)  dengan  Pendekatan  Bayesian Network  STMIK – STIKOM BALI
Jaemu  Lee,  2013, “ Development  of  an Adaptife  E-Learning    System  Based  on
Task-Trait Treatment Interaction Theory” Department  of  Computer Education,  Busan  National  University of Education , www.sersc.org/journals/IJSEIA/vol7_no
2_2013/5.pdf 27 Oktober 2015
James, W. B., & Blank, W. E. (1993). Review and  critique  of  available  learningstyle instruments  for  adults.  In  D.  Flannery (Ed.),  Applying  cognitive  learning styles San Francisco: Jossey-Bass.
Kardiawarman.  2000.  Penerapan  Teknologi
Informasi Dalam Pendidikan Masyarakat,  Jurnal  Teknodik,  Edisi  ke- 12/VII/Oktober/2000
Maryam Shokri, “Oppositional Reinforcement Learning  with  Applications”    thesis
presented  to  the  University  of  Waterloo in  fulfillment  of  the  thesis  requirement for  the  degree  of  Doctor  of  Philosophy in Systems Design Engineering WaterlooCanada, 2008. https://uwspace.uwaterloo.ca/bitstream/
handle/10012/4040/MShThesis2.pdf? 12 November 2015
McLoughlin,  C.  (1999).  The  implications  of research  literature on learning styles for the  design  of  instructional  material.
Australian Journal of Educational
Technology
Muhammad  Faiq  Dzaki,  Karakteristik  Peserta Didik  dalam  Proses  Pembelajaran, http://www.scribd.com/doc/47228121/K
ARAKTERISTIK-PESERTA-DIDIK- DALAMPROSES-PEMBELAJARAN Rose, Colin, (1987). Accelerated Learning.  New  York:  Bantam  Dell  Pub Group
Ni  Ketut  Suarni,  Gede  Rasben  Dantes,  “ Model Dynamic  Intelectual  E-Learning (DIL):  Pergeseran  Paradigma  Content E-Learning    Menuju  Adaptife  E- Learning” Universitas Pendidikan Ganesha. http://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/ JST/article/download/6020/4281 10 November 2015
Patricio  García,  Analía  Amandi1  ,  Silvia Schiaffino1  ,  Marcelo  Campo1,  “Using Bayesian  Networks  to  Detect  Students’ Learning  Styles  in  a  Web-based education  system”  ISISTAN  Research Institute, Fac. de Cs. Exactas, UNCPBA Campus  Universitario,  Paraje  Arroyo Seco, Tandil, 7000, Argentina .
http://www.researchgate.net/profile/Mar celo_Campo/publication/
12 November 2015
Rezki      rianto1,  Novanto  Yudistira,  S.Kom.,
M.Sc2, Drs. Marji, MT, “ IMPLEMENTASI ADAPTIFE E- LEARNING SYSTEM SEBAGAI MEDIA  PEMBELAJARAN  TOEFL PAPER-BASED TEST DENGAN METODE ITEM  RESPONSE  THEORY “ Program  Studi  Informatika/Ilmu
Komputer, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang , http://filkom.ub.ac.id/doro/download/art icle/file/DR00002201412  1  November 2015
R.M.  Felder  and  L.K.  Silverman.  (1988).
Learning  and  Teaching  Styles  in Engineering Education. Engr. Education, 78(7), 674-681. Riding, R.J. & Rayner, S.G. 1998. Cognitive styles and learning strategies. London: Fulton
Rose, Colin. 1987. Accelerated learning.  New
Yotk: Bantam Dell Pub Group.
Sfenrianto,  (2009),  Model  Adaptive  E-
Learning System (AES) Berbasis Motivasi  Mahasiswa,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Indonesia Triantafillou,  Evangelos,  et.al.,  AES-
CS: Adaptive Educational System based on  Cognitif  Style,  Computer  Science Department,  Aristotle  University  of Thessaloniki
Sofiyatin, (2011), Aspek  kognitif (penguasaan intelektual), http://id.shvoong.com/socialsciences/ed ucation/2143464-aspek-kognitif- penguasaanintelektual/#ixzz1Lh4uXw4 e
Vatcharaporn  Esichaikul,  Supaporn  Lamnoi, Clemens  Bechter  “    Student  Modelling in  Adaptife  E-Learning    Systems”, Knowledge  Management  &  E-Learning :  An  International  Journal,  Vol.3,  No.3 , http://www.kmel- journal.org/ojs/index.php/online- publication/article/viewFile/124/102 25 Oktober 2015
Willing  (1988)  mendefinisikan  gaya  belajar sebagai kebiasaan belajar yang
disenangi oleh pembelajar