## Memprediksi Perilaku Mahasiswa Dalam Kegiatan Pembelajaran Menggunakan ELO Rating System
Felix Andreas Sutanto, Heribertus Yulianton dan Dwi Agus Diartono Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email: felix@unisbank.ac.id, heribertus@gmail.com, dwieagus@unisbank.ac.id

## Abstrak
Dalam  kegiatan  pembelajaran  terkadang  ada  beberapa  mahasiswa  yang  memiliki  pengaruh  dalam suatu kelompok  kelas.  Pengaruhnya  bisa  baik maupun  buruk,  dan  tentu  saja hal tersebut  secara  langsung atau tidak langsung akan mempengaruhi proses pembelajaran di dalam kelas. Oleh karena itu perlu dicari cara  agar  seorang  pengajar  dapat  mengetahui  situasi  kelas  dan  mengetahui  mahasiswa-mahasiswa  yang memiliki pengaruh besar terhadap mahasiswa yang lainnya.
Pada penelitian ini akan dirancang aplikasi yang bisa digunakan untuk memprediksi mahasiswa yang berpengaruh  di  dalam  kelas  dengan  memanfaatkan  Elo  Rating  System.  Mahasiswa  yang  diteliti  akan dilibatkan untuk memilih seorang mahasiswa yang mempengaruhinya dalam pembelajaran. Hasil masukan itu akan dihitung ratingnya untuk mengetahui mahasiswa yang memiliki rating tinggi.
Hasil  penelitian  ini  adalah  daftar  peringkat  rating  mahasiswa.  Mahasiswa  yang  memiliki  rating paling tinggi diasumsikan sebagai mahasiswa  yang paling mempengaruhi mahasiswa lainnya. Diharapkan hasil  tersebut  dapat  dimanfaatkan  oleh  pengajar  untuk  memahami  dan  mendidik  mahasiswa  yang diampunya.
Kata Kunci : elo rating system

## PENDAHULUAN
Proses  pembelajaran  di  perguruan  tinggi sangat  berbeda  dengan  pembelajaran  di  tingkat pendidikan  sebelumnya.  Mahasiswa  lebih  bebas untuk  memiliki  cara  belajar  yang  berbeda  dan didalam  kelas tentu saja situasinya berbeda juga. Seorang  pengajar  memiliki  kewajiban  untuk memberikan wawasan, mendidik dan mengarahkan  mahasiswa  agar  berhasil  dalam proses  pembelajaran.  Dalam  prakteknya,  untuk melaksanakan tugas mengajar sangat memerlukan  perhatian  yang  baik.  Seorang pengajar  harusnya  memahami  mahasiswa  yang dibimbingnya.  Dan  terkadang  memang  ada beberapa  mahasiswa  yang  memiliki  pengaruh dalam  suatu  kelompok  kelas.  Pengaruhnya  bisa baik  maupun  buruk,  dan  tentu  saja  hal  tersebut secara  langsung  atau  tidak  langsung  akan mempengaruhi  proses  pembelajaran  di  dalam kelas.  Oleh  karena  itu  perlu  dicari  cara  agar seorang  pengajar  dapat  mengetahui  situasi  kelas
dan  mengetahui  mahasiswa-mahasiswa  yang memiliki  pengaruh  besar  terhadap  mahasiswa yang lainnya.
ELO  rating  sistem  awalnya  dirancang sebagai  sistem  rating  catur  (Glickman,  1996), tetapi  kini  juga  digunakan  di  cabang  olahraga lainnya  seperti  sepak  bola,  basket  bahkan permainan  komputer  seperto  World  of  Warcraft, Counter  Strike  dan  Puzzle  Pirates.  Matthieu  dan Gunter  (2009)  juga  menggunakan  Elo  Rating System untuk memonitor kemampuan mahasiswa menggunakan  parameter  dinamis  dari  waktu  ke waktu.  Kemampuan  dan  ketrampilan  tiap individu dibandingkan dengan kemampuan kelompok  tahun  mereka.  Hasilnya  digunakan untuk  perbaikan  pengajaran  dan  program percepatan kuliah.
Pada penelitian ini, kami akan menerapkan Elo  rating  sistem  untuk  memprediksi  mahasiswa yang memiliki pengaruh dalam kegiatan perkuliahan.  Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini
akan diketahui mahasiswa yang memiliki potensi mempengaruhi jalannya proses pembelajaran.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membuat aplikasi berbasis web untuk memprediksi mahasiswa yang memiliki pengaruh terhadap  mahasiswa  yang  lain  dalam  kegiatan perkuliahan.  Aplikasi  akan  digunakan  untuk mendapatkan input pilihan mahasiswa, memproses rating menggunakan elo rating sistem USCF  dan  sebagai  outpunya  adalah  prediksi mahasiswa  yang  berpengaruh  berdasarkan  rating tertinggi.
Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mendapatkan  data  tentang  pendapat mahasiswa  terhadap  rekannya  yang  dianggap berpengaruh  dalam  kegiatan  pembelajaran.  Dari data  tersebut  akan  diprediksi  mahasiswa  yang memiliki  pengaruh  dalam  kegiatan  belajar menggunakan  ELO  rating  system,  dengan demikian pengajar akan dibantu untuk mengetahui  situasi  kelas  yang  diampunya. Akhirnya diharapkan hasil penelitian ini memberi manfaat pada pengajar untuk mengatur kelasnya.

## LANDASAN TEORI

## ELO Rating System
Dalam  suatu  turnamen  atau  kompetisi dikenal istilah sistem gugur atau sistem KO yang melibatkan  semua  peserta  pada  awal  turnamen. Peserta  yang  kalah  langsung  keluar  dari turnamen,  sehingga  dalam  putaran  berikutnya, banyak  peserta  berkurang  separuhnya,  dan seterusnya,  hingga  pada  putaran  akhir  hanya  ada satu  pertemuan  untuk  menentukan  sang  juara. Contohnya  jika  Pemain  A  menang  melawan  B, maka  B  keluar  dari  turnamen.  Padahal  mungkin pemain  B  memiliki  potensi  untuk  menang  jika melawan yang lainnya.
Sistem  pertandingan  lainnya  adalah  sistem kompetisi. Sistem kompetisi akan mempertemukan  setiap  peserta  dengan  peserta lainnya  secara  lengkap.  Sistem  kompetisi  yang paling  umum  dipakai  adalah  sistem  kompetisi penuh  dan  sistem  setengah  kompetisi.  Dalam kompetisi  penuh  setiap  peserta  akan  bertemu dengan peserta lainnya  dua  kali, sedangkan pada sistem  setengah  kompetisi  setiap  peserta  akan bertemu  dengan  semua  peserta  lainnya  satu  kali. Pada sistem ini pemain yang menang akan diberi
nilai 2, kalah 0 dan seri 1. Akan tetapi sistem ini tidak  memperhitungkan  situasi  seperti  jika pemain  A  yang  memiliki  keunggulan  melawan pemain pemula B dan hasilnya dimenangkan oleh pemain  B.  Meskipun  nilai  B  hanya  bertambah  2 poin,  tetapi  secara  persepsional  pemain  B  tentu saja naik karena berhasil mengalahkan pemain A.
ELO  Rating  System  merupakan  suatu metode  untuk  menghitung  tingkat  ketrampilan relatif  seorang  pemain  dibandingkan  dengan pemain  lainnya.  Nama  ELO  diambil  dari  nama penemunya,  Arpad  Emre  Elo.  Profesor  Elo adalah  seorang  fisikawan  terkemuka  yang  lahir pada  25  Agustus  1903  di  Hungaria,  dia  dikenal karena  menciptakan  sistem  rating  di  permainan catur  yang  diterima  dengan  baik  oleh  publik. System  ELO  ini  diterapkan  oleh  USCF  pada tahun  1960  dan  oleh  FIDE  (asosiasi  catur  dunia) pada tahun 1970.
Pada  prinsipnya,  seorang  pecatur  yang menang  akan  bertambah  nilai  ratingnya,  jika kalah  tentu  saja  akan  berkurang  ratingnya. Jumlah  penambahan  dan  pengurangan  angka tergantung dari seberapa kuat lawan yang pernah dihadapi dalam suatu pertandingan.
Sebagai  contoh,  seorang  pemain  dengan rating  ELO  2600  kalah  melawan  pemain  dengan rating  ELO  2400,  maka  dia  akan  kehilangan sejumlah  rating  poin,  demikian  pula  bila  hanya draw, dia akan kehilangan sejumlah point. Tetapi sebaliknya,  pemain  dengan  rating  ELO  lebih rendah  bila  menang  atau  menahan  draw  pemain dengan  rating  ELO  diatasnya,  maka  dia  akan mendapat  sejumlah  kenaikan  poin  berdasarkan rumus  tertentu.  Semakin  besar  perbedaan  rating antar  kedua  pemain  tersebut,  maka  selisih penambahan  dan  pengurangan  ratingnya  akan semakin besar, dan sebaliknya.
Pada  Elo  Rating  sistem  ada  unsur ekspektasi. Ekspektasi adalah nilai yang diharapkan sebelumnya. Nilai Ekspektasi diantara 0 sampai 1, bergantung poin A dan poin B yang dibandingkan. Makin besar perbandingan nilai  antara  A  dan  B,  nilai  ekspektasi  akan semakin  menuju  0  atau  1.  Jika  nilai  yang dibandingkan hampir sama, maka nilai ekspektasi akan  mendekati  0,5.  Rumus  untuk  menghitung ekspektasi  pemain  A  terhadap  pemain  B  adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Rumus ekspektasi pemain A
Keterangan :
E A = ekspektasi A terhadap B
R A = rating/poin A
R B = rating/poin B
Selain  nilai  hasil  pertandingan  dan  nilai ekspektasi,  terdapat  sebuah  nilai  penting  di  Elo Rating  System.  Nilai  ini  berada  pada  selang kondisi  tertentu,  yaitu  jika  poin  dari  A  masih sedikit,  pastinya  A  membutuhkan  lebih  banyak poin untuk menaikkan level poin yang dimilikinya.  Namun  jika  A  telah  memiliki  poin yang  tinggi,  dikondisikan  A  tidak  terlalu membutuhkan  banyak  poin  untuk  bersaing  di level yang ia miliki. Nilai ini biasa disebut faktor- K (K-factor). Tidak ada standar yang tetap untuk nilai K ini. Masing-masing organisasi mempunyai  nilai  K  yang  berbeda-beda.  Berikut nilai  K  yang  digunakan  beberapa  federasi  catur internasional, antara lain:
a. FIDE (World Chess Federation)
- K = 25 untuk pemain yang telah bermain minimal 30 pertandingan
- K  =  15  untuk  pemain  dengan  poin  di bawah 2400
- K = 10 untuk pemain dengan poin di atas 2400
b. USCF (United States Chess Federation)
- K  =  32  untuk  pemain  dengan  poin  di bawah 2100
- K = 24 untuk pemain dengan poin antara 2100 sampai 2400
- K = 16 untuk pemain dengan poin di atas 2400
Misalkan  data  telah  terkumpul,  dengan Ekspektasi  A  adalah  E A ,  nilai  hasil  pertandingan A  adalah  S A ,  maka  perhitungan  Elo  Rating System adalah:
Gambar 2. Rumus ELO Rating
Contoh  penerapan  ELO  Rating  menggunakan metode  USCF diberikan  kasus  pemain  A  dengan rating  2000  melawan  pemain  B  dengan  rating 1500.  Maka  ekspektasi  A  dan  B  dapat  dihitung sebagai berikut:
Qa = exp((2000/400)*log(10))
Qa = 100000
Qb = exp((1500/400)*log(10))
Qb = 5623.4132519
EkspA = Qa/(Qa+Qb)
EkspA = 100000/(100000+5623.4132519)
EkspA = 0.95
EkspB = 1-0.95
EkspB = 0.05
Jika  hasilnya  dimenangkan  oleh  A,  maka  nilai Elo A adalah:
EloA = 2000 + 32*(1 – 0.95)
EloA = 2001.7
EloB = 1498.3
Jika  hasilnya  dimenangkan  oleh  B,  maka  nilai Elo B adalah:
EloB = 1500 + 32*(1 – 0.05)
EloB = 1530.3
EloA = 1969.7
Dari contoh kasus tersebut rating pemain B akan naik lebih tinggi dari pemain A jika pemain B berhasil menang dari pemain A.

## METODE PENELITIAN
Observasi dilakukan di Universitas Stikubank Semarang untuk mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  dalam  merancang prosedur  dan  data  informasi  jadwal  skripsi. Observasi  terutama  difokuskan  pada  peralatan modem  sms  dan  data  dari  Sistem  Smart Campuss.
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk meliputi :
a. Analisis
Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  adalah mengamati  perilaku  yang  umum  dilakukan  oleh
mahasiswa dalam kegiatan pembelajaran. Misalnya waktu hadir, sikap didalam kelas, peran dalam  kegiatan  belajar  dan  sebagainya.  Analisa diperlukan untuk membuat pertanyaan- pertanyaan  yang  akan  dijadikan  sebagai  inputan pada aplikasi.
b. Desain
Merancang  sistem  pemecahan  masalah  untuk menentukan  langkah-langkah  operasi,  prosedur, sekaligus membuat desain sistem secara menyeluruh yang meliputi database dan antarmuka sistem.
c. Impementasi
Implementasi  sistem  yang  telah  dibuat,  sesuai dengan  spesifikasi  yang  telah  ditentukan  dalam desain  sistem.  Penempatan  program  aplikasi  ke server yang dapat diakses internet.
d. Testing
Setelah  program  selesai  dibuat  maka  tahap selanjutnya  adalah  menguji  coba  aplikasi. Pengujian menggunakan sample mahasiswa yang mengambil mata kuliah Jaringan Komputer.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  perilaku mahasiswa dalam kegiatan pembelajaran. Perilaku  mahasiswa  bisa  bersifat  positif  maupun negatif.  Program  aplikasi  yang  dibuat  dalam penelitian  ini  berbasis  web  agar  dapat  diakses oleh  mahasiswa  dari internet. Dari sisi  pengguna yaitu  mahasiswa,  aplikasi  digunakan  untuk memberikan  input  dan  melihat  hasil.  Aplikasi harus  dapat  mengacak  pilihan  agar  mahasiswa yang  dinilai tidak terkondisi. Sedangkan  dari sisi admin,  aplikasi  harus  dapat  digunakan  untuk input data dan foto mahasiswa yang akan dinilai.
Aplikasi  harus  dapat  menghitung  rating mahasiswa  berbasis  ELO  Rating  System. Mahasiswa yang memiliki poin tertinggi diasumsikan  sebagai  mahasiswa  yang  paling berpengaruh pada kondisi  kelas. Selain itu untuk keperluan analisa secara mendetail, aplikasi harus dapat  menyimpan  data  kompetisi  (2  mahasiswa yang dipilih dan hasil pemilihannya)

## 1. Perancangan Sistem
Untuk dapat memprediksi mahasiswa yang memiliki  pengaruh  dalam  kegiatan  pembelajaran
diperlukan tahapan-tahapan proses. Tahap pertama adalah tersedianya data mahasiswa yang akan  dinilai.  Dalam  hal  ini  admin  akan menginputkan data mahasiswa. Setiap mahasiswa yang terdaftar akan diberi poin awal 1000.
Langkah kedua adalah pemilihan mahasiswa  yang  memiliki  pengaruh.  Personil yang  akan  menilai  mahasiswa  adalah  rekan- rekannya  sendiri,  dasar  pertimbangannya  adalah sesama  mahasiswa  memiliki  hubungan  yang lebih dekat sehingga lebih mengenal pribadi yang dinilai.
Data  inputan  tersebut  akan  diproses  untuk mendapatkan  nilai  ELO  rating.  Agar  terjadi kompetisi  yang  adil,  aplikasi  akan  merancang agar  setiap  mahasiswa  memperoleh  kesempatan yang sama untuk tampil pada halaman pemilihan.
Sistem Prediksi Mahasiswa Dosen Memilih Mahasiswa Daftar Pilihan Mahasiswa Hasil Prediksi

## Gambar 1. Context Diagram

## 2. Struktur Data
Struktur  data  yang  diperlukan  dalam aplikasi  ini  digunakan  untuk  menampung  data- data sebagai berikut:
a. Mahasiswa  :  Data  ini  akan  menampung informasi nim, nama dan rating mahasiswa.
b. Eloversus  :  Data  ini  akan  digunakan  untuk menampung  hasil  versus.  Data  ini  dapat digunakan  untuk  menganalisa  hasil  prediksi secara  lebih  mendetail.  Data akan  berisi  nim dan  hasil  dari  versus  dua  mahasiswa berdasarkan pemilihan yang dilakukan.
Data  mahasiswa  dan  eloversus  tersebut dibuat  menggunakan  database  MySQL  untuk kemudahan penerapan dalam bahasa pemrograman PHP. Tabel 1 Struktur Tabel Mahasiswa Field Tipe Nim Varchar(20) Nama Varchar(50) Foto Varchar(50) Rating Int(11)

## Tabel 2 Struktur Tabel Eloversus
Field Tipe Idversus Int(11) Nim1 Varchar(20) Nim2 Varchar(20) Mhsw1win Int(11) Mhsw2win Int(11)

## 3. Inputan Pemilih
Halaman inputan pemilih dijadikan halaman  index  dalam  aplikasi  ini.  Pada  halaman ini  akan  disajikan  dua  mahasiswa  yang  dapat dipilih oleh pengakses web. Dua mahasiswa yang tampil  dalam  halaman ini  diambil secara random dari  tabel  mahasiswa.  Untuk  memudahkan pemilih  dalam  menentukan  keputusan,  diberikan informasi berupa nama dan foto mahasiswa yang dapat dipilih. Hasilnya dapat terlihat seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Inputan Pemilih
Teknik menampilkan data pada aplikasi ini dengan  cara  acak.  Cara  ini  dipilih  untuk mendapatkan  data  spontan,  sehingga  pemilihan tidak  terencana.  Diharapkan  dengan  cara  ini setiap  pemilih  akan  mendapatkan  pilihan  yang berbeda dengan pemilih lainnya. Untuk mengacak data diimplementasikan dalam potongan program 1.
Potongan program 1.
$record=mysql_query("SELECT * from player
",$conn);
$n=mysql_num_rows($record); $x = rand(0,$n-1);
$y = rand(0,$n-1); while ($y == $x) {
$y = rand(0,$n-1); }

## 4. Halaman Hasil Elo Rating
Halaman  hasil  rating  diperlukan  untuk melihat hasil proses pemilihan secara keseluruhan.  Data  diurutkan  berdasarkan  poin tertinggi.
Gambar 3. Hasil Elo Rating

## 5. Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  di  kelompok  mata kuliah  Jaringan  Komputer  dengan  jumlah mahasiswa  sebanyak  34  mahasiswa.  Cara pengujian  yang  dilakukan  adalah  meminta mahasiswa mengakses web aplikasi dan memberikan  beberapa  kali  masukan  untuk memilih mahasiswa yang dianggap lebih mempengaruhinya  dalam  kegiatan  pembelajaran. Dari  hasil  pemilihan  yang  dilakukan  pada  jam yang sama, didapati total transaksi sebanyak 240 kali.
Pada  studi  kasus  kelompok  jaringan komputer  dengan  jumlah 34  mahasiswa tersebut, mahasiswa  yang  paling  berpengaruh  pada kegiatan  pembelajaran  mendapatkan  poin  rating sebesar  1176.  Mahasiswa  tersebut  tampil sebanyak  17  kali,  menang  16  kali  dan  kalah  1 kali. Data 10 besar rating poin dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Data Rating Poin No Nim Rating Tampil Menang Kalah 1 10.01.53.0136 1176 17 16 1 2
10.01.53.0115 1131 18 15 3 3
10.01.53.0104 1120 14 12 2
4 10.01.53.0120 1116
20 14 6 5
10.01.53.0026 1104 10 9 1
6 10.01.53.0096
1087 15 11 4 7 10.01.53.0142 1072 13 9 4 8 10.01.53.0089 1052 12 8 4 9 10.01.53.0084 1046 12 8 4 10 10.01.53.0133 1044 13 8 5
Dari  tabel  3  terlihat  bahwa  jumlah penampilan  mahasiswa  tidak  sama,  tetapi semakin  banyak  penampilannya  belum  tentu mempengaruhi  tingkat  ratingnya.  Data  ke  4 memiliki  jumlah  tampil  yang  lebih  tinggi  dari mahasiswa  urutan  pertama,  tetapi  karena  jumlah menangnya  lebih  sedikit,  maka  poinnya  juga lebih sedikit.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  pada penelitian  ini  dapat  disimpulkan  hal-hal  sebagai berikut:
1.  ELO  Rating  System  dapat  diterapkan  untuk memprediksi mahasiswa yang memiliki
pengaruh dalam proses pembelajaran.
2.  Pembuatan  aplikasi  akan  membantu  proses pengolahan  menjadi  lebih  cepat  mengingat penghitungan ELO rating memerlukan beberapa tahapan.
3.  Aplikasi ini dapat dijadikan sebagai alat bantu seorang  pengajar  dalam  memahami  perilaku peserta  didiknya.    Pengajar  akan  dapat memprediksi mahasiswa yang memiliki pengaruh besar bagi rekan-rekannya

## SARAN
Saran  yang  dapat  kami  berikan  untuk pengembangan sistem ini adalah:
1.  Aplikasi  ini  dapat  diintegrasikan  dengan sistem  yang  telah  ada.  Misalnya  telah memiliki  sistem  akademik.  Dengan  demikian data  mahasiswa  dan  kelompok  kuliahnya dapat diambil dari sistem tersebut, aplikasi ini hanya mengolah data saja tanpa input data.
2.  Penelitian  dapat  dikembangkan  untuk  kasus perilaku  yang  lainnya,  disesuaikan  dengan kebutuhan  yang  ingin  dicapai  oleh  peneliti lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Glickman, Christo, 1996, Chess rating as Data in Psychological  Research,  Department  of Mathematics, Boston University.
Matthieu  J.S,  Gunter  Maris,  2009,  Dynamic
Parameter Estimation in Student Monitoring System.