Deteksi Gaya Belajar berdasarkan Learning Behavior pada Learning Management System menggunakan Naïve Bayes

Abstract

Abstrak Learning Management System (LMS) merupakan tempat memanajemen pembelajaran secara online dan memudahkan interaksi dalam proses belajar mengajar. LMS dapat digunakan pengajar untuk mengetahui kegiatan atau interaksi siswa dengan course yang diambil (learning behavior). Setiap orang memiliki metode pehaman belajar yang berbeda, oleh karena itu perlu mengetahui gaya belajar yang dimiliki agar dapat diterapkan dalam belajar. Salah satu faktor pendukung keberhasilan belajar yaitu dengan menggunakan gaya belajar yang sesuai sehingga informasi yang diterima dapat tersampaikan dengan baik dan jelas. Untuk itu diperlukan sebuah sistem untuk mengidentifikasi gaya belajar. Penelitian ini membangun sistem deteksi gaya belajar berdasarkan learning behavior pada LMS Universitas Telkom dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Model gaya belajar yang digunakan sebagai acuan gaya belajar yaitu Felder-Silverman learning Style Model. Kuisioner Index of Learning Style digunakan untuk menentukan kelas target gaya belajar yang akan digunakan pada klasifikasi naïve bayes. Naive Bayes dipilih sebagai metode klasifikasi gaya belajar karena pada penelitian sebelumnya [1] melakukan perbandingan dengan menggunakan metode Bayesian Network, J48, Naive Bayes Tree menghasilkan akurasi yang lebih unggul dibandingkan ketiga metode lainnya. Pengujian akurasi pada penelitian ini menggunakan nilai k-fold yang berbeda, sehingga untuk dimensi processing 60.71% dengan 9-fold cross validation, perception 78.12% dengan 8-fold cross validation, input 85.71% dengan 10-fold cross validation, dan understanding 53.33% dengan 7-fold cross validation. Kata kunci : gaya belajar, learning management system, Naive Bayes Abstract Learning Management System (LMS) is a place to manage online learning and facilitate interaction in the teaching and learning process. LMS can be used by instructors to find out student activities or interactions with courses taken (learning behavior). Every person has a different method of understanding learning, therefore it is necessary to know the learning styles they have so that they can be applied in learning. One of the supporting factors of learning success is to use appropriate learning styles so that the information received can be conveyed properly and clearly. For this reason, a system is needed to identify learning styles. This study builds a learning style detection system based on learning behavior at Telkom University LMS using the Naive Bayes classification method. The learning style model used as a learning style reference is the Felder-Silverman learning Style Model. The Index of Learning Style questionnaire is used to determine the target class of learning styles that will be used in the naïve bayes classification. Naive Bayes was chosen as a method of classifying learning styles because in previous studies [1] making comparisons using the Bayesian Network method, J48, Naive Bayes Tree yielded accuracy that was superior to the other three methods. Testing accuracy in this study uses different k-fold values, so for 60.71% processing dimensions with 9-fold cross validation, perception 78.12% with 8-fold cross validation, 85.71% input with 10-fold cross validation, and understanding 53.33% with 7-fold cross validation. Keywords: learning style, , learning management system, Naive Bayes