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

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.