PENERAPAN FUZZY TAHANI DALAM RANCANG BANGUN E-LEARNING ADAPTIF BASIC ENGLISH GRAMMAR

PUTRA, ANDREAYANSYAH SELLA and Faurina, Ruvita and Yunita, Wisma (2023) PENERAPAN FUZZY TAHANI DALAM RANCANG BANGUN E-LEARNING ADAPTIF BASIC ENGLISH GRAMMAR. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Text ndreayansyah - Andreayansyah Sella Putra.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (10MB)

Abstract

Pada dasarnya setiap individu memiliki perbedaan kemampuan dalam mencapai pemahaman terhadap sebuah konsep atau materi. Terkait hal tersebut dibutuhkan sistem e-learning yang bersifat adaptif. Rancang bangun e-learning adaptif identik dengan melibatkan karakterisasi metakognitif yang berupa pengukuran skor kuesioner MAI (Metacognitive Awareness Inventory) dan kemampuan kognitif yang pengukurannya berupa waktu dan hasil skoring tes ujian yang tes ujiannya dibuat berdasarkan ketentuan Revisi Taksonomi Bloom. Salah satu metode yang digunakan yaitu menggunakan Fuzzy Tahani. Dengan adanya fuzzy dapat memberikan materi dan ujian sesuai dengan karakteristik metakognitif dan kemampuan kognitif pembelajarnya. Adapun materi yang akan diolah pada e�learning adaptif ini yaitu Basic English Grammar, yaitu aturan yang menerangkan bagaimana kata di gabungkan, disusun atau diubah untuk menunjukkan beberapa jenis makna. Untuk evaluasi e-learning menggunakan evaluasi ARCS (Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction) models yang berupa pengisian kuesioner oleh pembelajar yang terdiri dari 18 butir pertanyaan dengan membandingkan E�Learning Adaptif Fuzzy untuk 20 pembelajar (total yang menjawab Agree = 222, Doubt = 94, Disagree = 44) dan E-Learning UNIB untuk 20 pembelajar (total yang menjawab Agree = 155, Doubt = 149, Disagree = 56). Hal ini didukung dengan uji reliabilitas Cronbach Alpha yang perhitungan akhirnya r hitung (2,4447) > r tabel (0.4438) untuk E-Learning Adaptif Fuzzy dan r hitung (2,3474) > r tabel (0.4438) untuk E-Learning UNIB. Pada uji statistik anova 2 jalur pada e�learning didapatkan hasil akhir perhitungan untuk model pembelajaran yaitu F hitung > F tabel. Kata Kunci: E-Learning Adaptif, Metakognitif, Kognitif, MAI, Revisi Taksonomi Bloom, Fuzzy Tahani, Basic English Grammar, ARCS Models, Cronbach Alpha, Anova 2 jalur.

Actions (login required)

View Item