## ISSN
Vol.4 (1), Juni 2021, pp. 37-43

## belantika Pendidikan
Pengembangan Media Pembelajaran Adaptif Berbasis Fuzzy Expert System untuk Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa
Sumarlin
Sistem Informasi, Stikom Uyelindo Kupang

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima: 13-02-2021 Disetujui: 25-02-2021 Abstract: Several  researchers  have  pointed  out  the  importance  of  providing guidance and support for individual learning. In the last few decades, most of the  research  on  how  to  develop  adaptive  learning  systems  to  address  this problem has been primarily based on students'  cognitive status, such as their learning  achievement.  However,  some  educators  have  indicated  the  need  to consider  the  affective  status  of  learners.  Therefore,  this  study  proposes  an expert  systems  approach  by  considering  the  affective  and  cognitive  status  of individual learners. The adaptive learning system is implemented based on the proposed approach. In addition, it is necessary to conduct an experiment on one of the subjects to compare the learning achievement and perceptions of students who  carry  out  learning  with  an  adaptive  learning  system  with  an  analysis  of affective and cognitive status. In addition, based on the results of the literature study it was found that the proposed approach helped low achieving students complete  the  learning  tasks,  while  those  who  studied  with  the  conventional cognitive  factor-based  approach  were  more  likely  to  give  up  completing  some learning  tasks,  and  rely  more  on  detailed  versions  of  the  learning  tasks. teaching materials. Abstrak: Beberapa  peneliti  telah  menunjukkan  pentingnya  memberikan bimbingan  dan  dukungan  untuk  belajar  secara  individu. Dalam  beberapa dekade  terakhir,  sebagian  besar  penelitian  tentang  bagaimana  cara mengembangkan  sistem  pembelajaran  adaptif  untuk  mengatasi  masalah  ini terutama  berdasarkan  status  kognitif  siswa,  seperti  prestasi  belajar. Namun, beberapa  pendidik  telah  menunjukkan  perlunya  mempertimbangkan  status afektif peserta didik. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan sistem  pakar  fuzzy  dengan  mempertimbangkan  status  afektif  dan  kognitif individu peserta didik. Sistem pembelajaran adaptif dilaksanakan berdasarkan pendekatan yang diusulkan. Selain itu, perlu dilakukan percobaan pada salah satu mata pelajaran untuk membandingkan prestasi belajar dan persepsi siswa yang  melakukan  pembelajaran  dengan  sistem  pembelajaran  adaptif  dengan analisis  status  afektif  dan  kognitif.   Selain  itu,  berdasarkan  hasil  penelitian ditemukan  bahwa  aplikasi  yang  dikembangkan  membantu  siswa  yang berprestasi  rendah  berhasil  menyelesaikan  tugas-tugas  pembelajaran, sementara  mereka  yang  belajar  dengan  pendekatan  berbasis  faktor  kognitif konvensional lebih cenderung menyerah dalam menyelesaikan beberapa tugas pembelajaran, dan lebih bergantung pada versi rinci dari bahan ajar.
Kata kunci: Pembelajaran Adaptif Sistim Pakar Fuzzy Afektif Kognitif
Alamat Korespondensi:
Sumarlin,
Sistem Informasi STIKOM Uyelindo Kupang Jl. Perintis Kemerdekaan I, Kayu Putih, Kec. Oebobo, Kota Kupang, Nusa Tenggara Tim. 85228 Email: sumar.lin94@yahoo.com
Dalam  satu  pendekatan  tradisional  pada  banyak  instruksional,  karena  keterbatasan  faktor-faktor  seperti proses  pengajaran,  tenaga  manusia,  dan  sebagainya,  instruktur  hanya  dapat  menyediakan  semua  siswa dengan  materi  yang  sama,  dan  mereka  cenderung  menggunakan  pendekatan  pengajaran  yang  identik  dan tingkat kemajuan. Sulit untuk mempertimbangkan kebutuhan belajar individu siswa (Sampayo-Vargas et al., 2013).  Artinya,  siswa  dengan  tingkat  kemahiran  yang  lebih  baik  dibatasi  oleh  kemajuan  pengajaran instruktur sehingga mereka tidak dapat menggunakan waktu selama kelas secara efektif untuk belajar. Disisi lain,  siswa dengan  tingkat  kemahiran  yang  tidak  memadai  mungkin  tidak  dapat memahami konten  kursus (Looi  et  al.,  2009).  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  peneliti  telah  mengusulkan  model  pembelajaran  adaptif yang  berpusat  pada  siswa;  Artinya,  model  yang  memperhitungkan  perbedaan  individu  siswa  dalam  desain bahan ajar untuk memperoleh prestasi belajar yang lebih baik (Islam et al., 2015).
Menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk mensimulasikan pengetahuan dan pengalaman guru untuk memberikan dukungan atau bimbingan yang dipersonalisasi kepada setiap siswa telah diakui sebagai solusi potensial (Pai et al., 2020; Xiao & Yi, 2020). Beberapa peneliti telah mulai mengembangkan sistem pembelajaran adaptif tersebut dengan menggunakan teknologi AI. Misalnya, (Pai et al., 2020) mengusulkan sistem bimbingan cerdas  untuk  membantu  siswa  kelas  lima  mempelajari  ilmu  matematika  tentang  perkalian  dan  pembagian. Mereka  menemukan  bahwa  sistem  bimbingan  belajar  cerdas    tidak  hanya  meningkatkan  prestasi  belajar matematika  siswa,  tetapi  juga  meningkatkan  motivasi  belajar  mereka.  (Hooshyar  et  al.,  2016)  menerapkan penilaian  formatif  berbasis  game  online  dalam  sistem  bimbingan  cerdas  berbasis  diagram  alur.  Mereka menjelaskan bahwa ke 52 mahasiswa tersebut mengalami peningkatan minat belajar, sikap dan prestasi belajar ilmu  komputer  setelah  kegiatan  pembelajaran.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  kelompok  siswa  menunjukkan strategi pencarian bantuan yang lebih baik.Sistem pembelajaran adaptif dapat meningkatkan kinerja belajar siswa (Truong, 2016).
Domain kognitif mencakup ingatan, pemikiran, pengenalan, dan penerapan seseorang terhadap sesuatu. Ini menekankan bahwa fitur utama dari pengetahuan adalah perolehan dan penerapan pengetahuan  (Krathwohl et al.,  1964).  Para  peneliti  juga  mengungkapkan  bahwa  pembelajaran  adaptif  seharusnya  tidak  hanya mempertimbangkan  status  kognitif  (Nakic  et  al.,  2015);  sebaliknya,  faktor  emosional  peserta  didik,  seperti perkembangan  dan  perubahan  minat,  sikap,  nilai,  penghargaan,  dan  adaptasi  seseorang,  perlu  diperhitungkan (Krathwohl et al., 1964). Misalnya (Kim et al., 2013) menunjukkan bahwa karakteristik dan ciri kepribadian siswa juga merupakan faktor penting yang mempengaruhi pembelajaran yang dipersonalisasi. Oleh karena itu, dalam perkembangan pembelajaran adaptif, selain status kognitif siswa, faktor-faktor seperti sikap belajar siswa, minat belajar,  dan  kasih  sayang  merupakan  hal-hal  yang  perlu  mendapat  perhatian.  Misalnya,  (Ehrman  et  al.,  2003) menunjukkan bahwa perbedaan pelajar mencakup tiga faktor berikut: strategi belajar dan kasih sayang (misalnya, kecemasan  dan  sikap  belajar).  Selain  itu,  (Kobsa  et  al.,  2001)  lebih  lanjut  menetapkan  bahwa  untuk  mencapai pembelajaran “adaptif” yang benar, berbagai aspek yang berbeda harus dimasukkan dan dipertimbangkan.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem pembelajaran  adaptif  dengan mempertimbangkan faktor afektif  dan  kognitif.  Untuk  mengeksplorasi keefektifan pendekatan  yang  diusulkan,  harus  dilakukan  sebuah  eksperimen  untuk  mengevaluasi  efek  dari  sistem  yang dikembangkan terhadap prestasi belajar dan beban kognitif siswa.
Pengembangan  media  pembelajaran  adaptif  berbasis  fuzzy  expert  system  termasuk  Research  and Development  (R&D)  dan  menggunakan  model  ADDIE  (Analysis,  Design,  Development,  Implementation, Evaluation).  Perancangan  dan  pengembangan  media  ini  menggunakan  model  pengembangan  perangkat  lunak melalui  5  tahap  yang  meliputi:  Analisis  kebutuhan,  Perancangan  media,  Pengembangan  media,  Pengujian,  dan implementasi.  Pengambilan  sampel  menggunakan  teknik  purposive  sampling.  Metode  dan  instrumen pengumpulan data yang digunakan adalah non tes. Teknik pengumpulan, yaitu dengan menggunakan interview dan kuesioner. Instrumen pengumpulan data dengan menggunakan lembar angket kelayakan dan kemenarikan respon siswa terhadap pengembangan media pembelajaran dengan. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian dan pengembangan yaitu, deskriptif kuantitatif untuk mengolah data dalam bentuk skor dari penilaian oleh  validator  dan  respon  siswa,  sedangkan  deskriptif  kualitatif  untuk  mendeskripsikan  data  berupa  komentar

## METODE

## PENDAHULUAN
saran perbaikan dari validator. Adapun teknik penilaian kelayakan dan kemenarikan untuk analisis data dengan menggunakan skala likert dengan skala penilaian 1-4.

## Kecerdasan buatan dalam pembelajaran adaptif
Kecerdasan  buatan  mengacu  pada  sistem  yang  mensimulasikan  manusia  untuk  membuat  penilaian  dan keputusan  yang  menunjukkan  karakteristik  kecerdasan  manusia  (Akerkar,  2014). Dalam  beberapa  dekade terakhir, teknologi AI telah diadopsi oleh para peneliti untuk memberikan panduan dan dukungan pembelajaran yang  dipersonalisasi  untuk  setiap  siswa  dalam  berbagai  kursus,  seperti  struktur  data  (Daghestani  et  al.,  2020), pemrograman  komputer  (Palanca,  Terrasa,  Carrascosa,  &  Julián,  2019)  dan  matematika  (Pai  et  al., 2020). Selanjutnya (Monova-Zheleva, 2005)mendefinisikan pembelajaran adaptif sebagai model pembelajaran yang menyediakan konten pembelajaran yang sesuai berdasarkan kebutuhan pengguna (Yau & Joy, 2010); kebutuhan ini dapat dibenarkan dan dievaluasi dengan menggunakan standar teknologi pembelajaran seperti profil peserta didik,  definisi  kompetensi,  aturan  pengurutan,  objek  pembelajaran,  dan  sebagainya. (Van  Rosmalen  et  al., 2006) menganggap pembelajaran adaptif sebagai kemampuan untuk memperoleh informasi melalui kinerja tugas di tempat peserta didik atau hasil evaluasi dalam rangka meningkatkan pengalaman belajar peserta didik secara individu (Zhao & Okamoto, 2011).
Dalam  upaya  untuk  membantu  peserta  didik  mengklarifikasi  kesalahpahaman  mereka  selama  proses pembelajaran  mereka, (Looi  et  al.,  2009) mengembangkan  aturan  asosiasi  sistematis  untuk  setiap  konsep pembelajaran,  dan  menyajikan  konten  pembelajaran  yang  dipersonalisasi  dan  jalur  pembelajaran  berdasarkan status  kognitif  peserta  didik  yang  berbeda  setelah  mereka  memberikan  jawaban  yang  salah,  yang  kemudian mengklarifikasi  kesalahpahaman  mereka  dan  meningkatkan  prestasi  belajar  mereka.(Tseng  et  al., 2008) mengembangkan  sistem  pembelajaran  yang  menyediakan  konten  pembelajaran  yang  dipersonalisasi berdasarkan  status  kognitif. Sistem  menyiapkan  materi  pembelajaran  utama  dan  tes  hasil  belajar  untuk  setiap materi; siswa  harus  membaca  materi  dalam  sistem  pembelajaran  dan  menyelesaikan  tes  hasil  belajar. Sistem pembelajaran kemudian akan menyediakan materi pembelajaran dengan tingkat kesulitan yang memadai untuk kegiatan pembelajaran selanjutnya berdasarkan nilai tes hasil belajar siswa pada materi tersebut sebagai acuan untuk mengevaluasi status kognitifnya. Ini dapat secara efektif meningkatkan prestasi belajar peserta didik.

## Sistem pembelajaran adaptif berbasis sistem pakar dengan faktor afektif dan kognitif
Sistem pembelajaran adaptif berbasis faktor afektif dan kognitif diimplementasikan menggunakan HTML5, CSS3, JavaScript dan MySQL, yang terdiri dari modul pembelajaran, modul pengujian, modul pencatatan status pembelajaran,  dan  modul  sistem  pakar,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1.  Model  pembelajaran memungkinkan siswa untuk belajar dengan menonton video online dan melengkapi lembar pembelajaran. Model pengujian  digunakan  untuk  melakukan  tes  untuk  mengevaluasi  tingkat  pengetahuan  individu  siswa. Modul pencatatan  status  pembelajaran  mencatat  perilaku  belajar  setiap  siswa  dalam  log  sistem  untuk  analisis  lebih lanjut. Modul  sistem  pakar  digunakan  untuk  menganalisis  status  afektif  siswa  dan  untuk  menentukan  konten pembelajaran untuk individu siswa berdasarkan status afektif dan tingkat pengetahuan mereka.

## Modul sistem pakar
Untuk  setiap  materi  pembelajaran  terdapat  tiga  versi  calon  materi  pembelajaran: yaitu,  "versi  standar", "versi  mendetail",  dan  versi  "lanjutan". Setiap  versi  terdiri  dari  materi  pembelajaran  utama,  yang  menyajikan konten pembelajaran standar, dan instruksi "standar", "rinci" atau "lanjutan" yang disediakan oleh guru. Dalam versi standar sama dengan konten instruksional tradisional yang guru berikan kepada siswa di kelas. Oleh karena itu, versi ini dirancang untuk siswa dengan pengetahuan standar atau untuk siswa yang status belajarnya tidak jelas  ketika  memulai  materi  baru.  Versi  rinci  mengacu  pada  pengetahuan  sebelumnya  yang  diperlukan  untuk mempelajari materis yang disediakan. Versi ini dirancang untuk mereka yang status pembelajarannya di bawah rata-rata. Dalam versi lanjutan menyediakan materi tambahan ekstensif bagi mereka yang prestasi belajarnya di atas rata-rata.

## HASIL

## Antarmuka sistem pembelajaran adaptif
Modul Pembelajaran Modul  Pengujian
Modul pencatatan status belajar Modul Sistem Pakar Database materi pembelajaran multimedia database materi pembelajaran adaptif menghasilkan konten pembelajaran yang dipersonalisasi Materi Pelengkap Kinerja Afektif Aturan Fuzzy
Untuk Domain Afektif Aturan Fuzzy Untuk Domain Kognitif
Database Bank Soal Database Kinerja Afektif Database Kinerja Kognitif
Gambar 1. Struktur Sistem Pembelajaran Adaptif
Dalam sistem pakar, status belajar siswa, seperti jawaban soal latihan, dicatat sebagai status kognitifnya, dan perilaku belajar online mereka dianalisis untuk menentukan status afeksinya. Fuzzy inferencing digunakan untuk menganalisis status kognitif dan afektif siswa dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy dan aturan inferensi yang dikemukakan oleh (Tseng et al., 2008) . Sebagai contoh, untuk menganalisis kinerja kognitif siswa ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik Fungsi Kinerja Kognitif
Selain itu,  aturan fuzzy  berikut digunakan  untuk  menentukan versi  materi  pembelajaran  yang diberikan kepada masing-masing siswa berdasarkan status pembelajaran terakhir mereka:
1. R1: Jika versi saat ini adalah versi lanjutan dan tingkat pembelajaran Tinggi Then ke versi lanjutan.
2. R2: Jika versi saat ini adalah versi Lanjutan dan tingkat pembelajaran Sedang Then ke versi lanjutan.
3. R3:  Jika  versi  saat  ini  adalah  versi  Lanjutan  dan  tingkat  pembelajaran  Rendah  Then  lanjut  ke  versi lanjutan.
4. R4: Jika versi saat ini adalah versi Lanjutan dan tingkat pembelajaran Buruk Then pelajari pelajaran ini sekali lagi.
5. R5: Jika versi saat ini adalah versi Standar dan tingkat pembelajaran Tinggi Then ke versi lanjutan.
6. R6: Jika versi saat ini adalah versi Standar dan tingkat pembelajaran Sedang Then ke versi Standar.
7. R7: Jika versi saat ini adalah versi Standar dan tingkat pembelajaran Rendah then ke versi Detil.
8. R8: Jika versi saat ini adalah versi Standar dan tingkat pembelajaran Buruk Kemudian pelajari pelajaran ini sekali lagi.
9. R9: Jika versi saat ini adalah versi Detil dan tingkat pembelajaran Tinggi then ke versi Standar.
10. R10: Jika versi saat ini adalah versi Detil dan tingkat pembelajaran adalah Sedang Lalu ke versi Detail.
11. R11: Jika versi saat ini adalah versi Detil dan tingkat pembelajaran Rendah Lalu ke versi Detil.
12. R12:  Jika  versi  saat  ini  adalah  versi  Terperinci  dan  tingkat  pembelajaran  Buruk  Kemudian  pelajari pelajaran ini sekali lagi.
Berkenaan dengan mekanisme analisis kinerja afektif, derajat konsentrasi, kesabaran, dan kemauan belajar siswa  dievaluasi  berdasarkan  log  sistem.  (1).  "Konsentrasi"  mengacu  pada  sejauh  mana  siswa  fokus  pada materi. Selama proses ketika siswa membaca materi, sistem akan menampilkan jendela pop-up secara acak. Studi ini  memproses  waktu  yang  dibutuhkan  siswa  untuk  merespons  jendela  dengan  menggunakan  mesin  teori fuzzy; semakin  cepat  mereka  merespon,  semakin  tinggi  tingkat  konsentrasi  yang  mereka  miliki,  dan sebaliknya. Ketika  seorang  siswa  memiliki  konsentrasi  yang  rendah,  maka  akan  muncul  pertanyaan  jawaban singkat  yang  relevan  d engan  materi  pembelajaran  untuk  menggugah  konsentrasi  siswa.  (2).    “Kesabaran” merupakan  indikator  untuk  mengetahui  apakah  siswa  bersabar  dengan  materi  terakhir. Ketika  mereka memasukkan  ke  dalam  setiap  unit  tentang  luas  diagram,  sistem  akan  mulai  menghitung  waktu  belajar mereka. Jika waktu  belajar  siswa lebih  tinggi dari rata-rata  semua  siswa,  sistem  akan menunjukkan pengingat untuk  beristirahat.  (3).  “Kemauan  belajar”  mengacu  pada  kesediaan  siswa  untuk  mengabdikan  dirinya  untuk belajar dengan mengintegrasikan dua variabel konsentrasi dan waktu belajar untuk melakukan teori fuzzy. Jika siswa  memiliki  kemauan  belajar  yang  rendah,  sistem  akan  menampilkan  lelucon  untuk  mendorong  kemauan belajar mereka.

## Proses pembelajaran adaptif
Tiga  versi  sistem  pembelajaran  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini:  (1)  Proses  pembelajaran  adaptif dengan  mekanisme  analisis  kinerja  afektif  dan  kognitif; (2)  Proses  pembelajaran  adaptif  dengan  mekanisme analisis  kinerja  kognitif; dan  (3)  Proses  pembelajaran  dengan  sistem  pembelajaran  konvensional. Materi pembelajaran  dalam  sistem  ini  mencakup  empat  topik  yaitu  jajaran  genjang,  segitiga,  trapesium,  dan  grafik majemuk  pada  mata  kuliah  matematika. Proses  pembelajaran  dari  ketiga  versi  sistem  pembelajaran  tersebut diberikan sebagai berikut:
1. Proses pembelajaran adaptif dengan mekanisme analisis kinerja afektif dan kognitif: Karena mekanisme analisis kinerja kognitif, siswa memiliki versi materi yang berbeda, yang ditentukan setelah mengevaluasi status  kognitifnya  dengan  teori  fuzzy. Dalam  hal  ini  diharapkan,  teori  fuzzy  dapat  menentukan  materi yang memiliki tingkat kesulitan yang sesuai untuk materi berikutnya. Jika hasilnya buruk, sistem tidak akan  menampilkan  materi  pembelajaran  berikutnya; siswa  harus  tetap  berada  di  materi  itu  sampai mereka  mencapai  tingkat  kemahiran  tertentu. Pada  saat  yang  sama,  sistem  akan  menyelidiki  status afektif  siswa  (konsentrasi,  kesabaran,  dan  kemauan  belajar)  ketika  mereka  membaca  materi  dan melakukan latihan. Melalui teori fuzzy, sistem dapat menilai apakah bantuan yang diberikan memadai.
2. Proses  pembelajaran  adaptif  dengan  mekanisme  analisis  kinerja  kognitif:  karena  mekanisme  analisis kinerja kognitif, siswa memiliki versi materi yang berbeda, yang ditentukan setelah mengevaluasi status kognitifnya  dengan  teori  fuzzy. Dalam  hal  ini  teori  fuzzy  diadopsi  untuk  menentukan  materi  dengan tingkat  kesulitan  yang  sesuai  untuk  materi  berikutnya. Jika  hasilnya  buruk,  sistem  tidak  akan menampilkan  materi  pembelajaran  berikutnya; siswa  harus  tetap  berada  di  materi  itu  sampai  mereka mencapai tingkat kemahiran tertentu.
3. Proses pembelajaran dengan sistem pembelajaran konvensional: siswa menggunakan materi dalam versi standar untuk belajar selama proses pembelajaran.

## Prosedur Eksperimen
Sebelum melakukan eksperimen, kelompok siswa dibagi dalam 3 kelompok, siswa tersebut diminta untuk mengikuti  tes  awal  30  menit,  dan  untuk  mengisi  kuesioner  pra-test.  Setelah  itu,  mereka  mulai  melakukan kegiatan belajar selama 120 menit. Kelompok eksperimen A memanfaatkan sistem pembelajaran adaptif dengan mekanisme analisis kinerja afektif dan kognitif; kelompok eksperimen B mengadopsi sistem pembelajaran adaptif dengan  mekanisme  analisis  kinerja  kognitif;  dan  kelompok  kontrol  menggunakan  sistem  pembelajaran konvensional  tanpa  mekanisme  adaptif.  Dalam  kegiatan  pembelajaran,  siswa  dari  ketiga  kelompok  tersebut semuanya  menggunakan  komputer  tablet  untuk  memasuki  sistem  pembelajaran  adaptif.  Saat  membaca  bahan ajar, jika ada item hitung, siswa dapat menggunakan kertas coretan yang dirancang dalam pembelajaran kali ini untuk  membantu  dalam  mengingat  dan  berpikir.  Setelah  mereka  selesai  mempelajari  materi  pada  satu  unit, mereka  mulai  melakukan  latihan  dalam  sistem  pembelajaran.  Setelah  kegiatan  pembelajaran,  seluruh  siswa diminta untuk menyelesaikan post-test selama 40 menit.
Gambar 3. Antarmuka Media Pembelajaran Adaptif berbasis Fuzzy Expert System
Dalam  hal  prestasi  belajar,  siswa  yang  menggunakan  sistem  pembelajaran  adaptif  dengan  mekanisme analisis  kinerja  afektif  dan  kognitif  mengungguli  siswa  yang  menggunakan  sistem  pembelajaran  adaptif  hanya dengan mekanisme analisis kinerja kognitif dan siswa yang menggunakan sistem pembelajaran konvensional. Hal ini mengungkapkan bahwa sistem pembelajaran adaptif dengan mekanisme analisis kinerja afektif dan kognitif akan sangat kondusif dalam memfasilitasi prestasi belajar siswa. Pada aspek beban kognitif, tingkat kesulitan dan penataan materi dalam sistem semuanya dapat diterima oleh kelompok siswa. Dengan kata lain, tingkat kesulitan dan beban kegiatan pembelajaran tidak akan menimbulkan beban kognitif yang terlalu tinggi atau terlalu rendah. Dengan adanya media adaptif learning yang menerapakan fuzzy expert system dapat membantu para guru dalam menganalisis sejauh mana tingkat pemahaman siswa dalam mempelajari sebuah materi, dan juga dapat menjadi tolak  ukur  dalam  mengevaluasi  kinerja  belajar  siswa  baik  dari  aspek  kognitif  maupun  afektif  yang  dapat mempengaruhi hasil belajar siswa.
Akerkar, R. (2014). Introduction to artificial intelligence . PHI Learning Pvt. Ltd. Daghestani,  L.  F.,  Ibrahim,  L.  F.,  Al ‐ Towirgi,  R.  S.,  &  Salman,  H.  A.  (2020).  Adapting  gamified  learning  systems  using educational data mining techniques. Computer Applications in Engineering Education , 28 (3), 568 – 589. Ehrman, M. E., Leaver, B. L., & Oxford, R. L. (2003). A brief overview of individual differences in second language learning. System , 31 (3), 313 – 330.
Hooshyar,  D.,  Ahmad,  R.  B.,  Yousefi,  M.,  Fathi,  M.,  Horng,  S.  J.,  &  Lim,  H.  (2016).  Applying  an  online  game-based formative  assessment  in  a  flowchart-based  intelligent  tutoring  system  for  improving  problem-solving  skills. Computers & Education , 94 (March), 18 – 36.
Islam, N., Beer, M., & Slack, F. (2015). E-learning challenges faced by academics in higher education. Journal of Education and Training Studies , 3 (5), 102 – 112.
Kim, J., Lee, A., & Ryu, H. (2013). Personality and its effects on learning performance: Design guidelines for an adaptive e- learning system based on a user model. International Journal of Industrial Ergonomics , 43 (5), 450 – 461. Kobsa,  A.,  Koenemann,  J.,  &  Pohl,  W.  (2001).  Personalized  hypermedia  presentation  techniques  for  improving  online customer relationships. Knowledge Engineering Review , 16 (2), 111 – 156. Krathwohl, D. R., Bloom, B. S., & Masia, B. B. (1964). Taxonomy of educational objectives: the classification of educational goals; handbook.... 2. Affective domain . David McKay Company New York. Looi,  C.  K.,  Wong,  L.  H.,  So,  H.  J.,  Seow,  P.,  Toh,  Y.,  Chen,  W.,  &  Soloway,  E.  (2009).  Anatomy  of  a  mobilized  lesson: Learning my way. Computers & Education , 53 (4), 1120 – 1132.
Monova-Zheleva,  M.  (2005).  Adaptive  learning  in  Web-based  educational  environments. Cybernetics  and  Information Technologies , 5 (1), 44 – 55.

## DAFTAR RUJUKAN

## SIMPULAN
Nakic,  J.,  Granic,  A.,  &  Glavinic,  V.  (2015).  Anatomy  of  student  models  in  adaptive  learning  systems:  A  systematic literature  review  of  individual  differences  from  2001  to  2013. Journal  of  Educational  Computing  Research , 51 (4),
459 – 489.
Pai, K. C., Kuo, B. C., Liao, C. H., & Liu, Y. M. (2020). An application of Chinese dialogue-based intelligent tutoring system in remedial instruction for mathematics learning. Educational Psychology , 1 – 16.
Sampayo-Vargas,  S.,  Cope,  C.  J.,  He,  Z.,  &  Byrne,  G.  J.  (2013).  The  effectiveness  of  adaptive  difficulty  adjustments  on students’ motivation and learning in an educatio nal computer game. Computers & Education , 69 (November), 452 – 462.
Truong,  H.  M.  (2016).  Integrating  learning  styles  and  adaptive  e-learning  system:  Current  developments,  problems  and opportunities. Computers in Human Behavior , 55 (February), 1185 – 1193.
Tseng, J. C., Chu, H. C., Hwang, G. J., & Tsai, C. C. (2008). Development of an adaptive learning system with two sources of personalization information. Computers & Education , 51 (2), 776 – 786.
Van Rosmalen, P., Vogten, H., Van Es, R., Passier, H., Poelmans, P., & Koper, R. (2006). Authoring a full life cycle model in standards-based, adaptive e-learning. Journal of Educational Technology & Society , 9 (1), 72 – 83. Xiao,  M.,  &  Yi,  H.  (2020).  Building  an  efficient  artificial  intelligence  model  for  personalized  training  in  colleges  and universities. Computer Applications in Engineering Education .
Yau, J. Y. K., & Joy, M. (2010). An adaptive context-aware mobile learning framework based on the usability perspective. International Journal of Mobile Learning and Organisation , 4 (4), 378 – 390. Zhao, X., & Okamoto, T. (2011). Adaptive multimedia content delivery for contextaware u-learning. International Journal of Mobile Learning and Organisation , 5 (1), 46 – 63.