PERANCANGAN APLIKASI MULTIMEDIA DENGAN MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL UNTUK MENENTUKAN GAYA BELAJAR
Keywords:
gaya belajar VAK, HMM, K-Means clustering, 3D VLEAbstract
Penggunaan multimedia dalam pendidikan untuk setiap individu hendaknya diakomodasi karena penyerapan informasi individu relatif terhadap media tertentu (teks, visual, audio, gerakan, dan lain-lain). Hal ini berkaitan erat dengan cara belajar setiap individu. Terdapat tiga gaya belajar berdasarkan modalitas yang digunakan individu dalam mengolah informasi, yaitu modalitas visual (gambar, grafik, teks, video), auditori (suara, musik), atau kinestetik (video, gerakan). Pengetahuan tentang gaya belajar akan membantu pembelajar untuk mengetahui mengapa belajar terkadang sulit dan gaya belajar tersebut dapat menjadi dasar untuk mengatasi kekurangannya. Perancangan aplikasi ini bertujuan untuk mengakomodasi pembelajaran berdasarkan gaya belajar individu sehingga memudahkan pengguna untuk mengikuti pembelajaran dengan gaya belajarnya. Aplikasi ini juga memiliki fitur perlatihan berupa tes setelah mengikuti materi ajar berdasarkan gaya belajarnya dengan 3D VLE (Moodle, SLOODLE, dan OpenSim). Berdasarkan pengujian solusi yang ditawarkan saat ini penggunaan multimedia belum dapat diimplementasikan secara maksimal karena belum terintegrasinya sistem HMM dengan 3D VLE. Namun, sistem HMM yang dirancang telah dapat menentukan gaya belajar berdasarkan nilai prestasi siswa sebesar 68%. Meskipun demikian, aplikasi ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut.
References
Achiruzaman, M. and Rosmansyah, Y. (2017). A framework for 3D virtual game using MOODLE, SLOODLE and Open Simulator: Case Study: Training of house building data collecting by National Statistical
Ofce (NSO), Government Agency, BPS - Statistics Indonesia. in
International Conference on314 Information Technology Systems and Innovation, ICITSI 2016.
Andreas, K., Thrasyvoulos, T., Stavros, D., dan Andreas, P. (2010),
Collaborative learning in OpenSim by utilizing Sloodle. in 6th Advanced
International Conference on Telecommunications, AICT
Barbe, W. B. dan Milone Jr, M. N. (1981) What we know about modality
strengths. Educ. Leadersh. Vol. 38 pp. 378-380
Bjerkeseth, M. (2010). Using Hidden Markov Models for fault diagnostics and prognostics in Condition Based Maintenance systems, no. May
BSNP. (2010). Paradigma pendidikan nasional abad XXI dalam Paradigma pendidikan nasional abad XXI.
Christen, P. (2007). Febrl-Freely extensible biomedical record linkage.
Deborah, L. J., Baskaran, R. dan Kannan, A. (2012). Learning styles
assessment and theoretical origin in an E-learning scenario: a survey,
Artif. Intell. Rev., vol. 42, no. 4, pp. 801-819.
Deeb, B. Hassan, Z. dan Beseiso, M. (2014). An adaptive HMM based
approach for improving e-Learning methods in 2014 World Congress
on Computer Applications and Information Systems, WCCAIS
Devi, R. P. and Thigarasu, D. V. (2014). A novel approach for record
deduplication using hidden markov model Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 5, no. 6, pp. 8070- 8073,
Dymarski, P. (2011). Hidden markov models. Edited by Przemyslaw
Dymarski, November.
Farwell, T. Is Your Kids a Visual, Auditory or Kinesthetic Learner?"
[Online]. Available: https://www.familyeducation.com/school/ multiple-intelligences/learningstyles-visual-auditory-kinesthetic [Accessed: 23-Aug-2016].
Geramifard, O., Xu, J. X., Zhou, J. H., dan Li, X. Continuous health condition monitoring: A single Hidden SemiMarkov Model approach. in 2011 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management, PHM Conference Proceedings, 2011.
Guo, H. G. H. A hidden Markov model fngerprint matching approach.
in 2005 Int. Conf. Mach. Learn. Cybern., Vol. 8, No. August, pp. 18-
, 2005.
Hamtini, T. dan Ateia, H. (2015). A proposed dynamic technique for
detecting learning style using literature based approach. in 2015 IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies, AEECT
Jin, S. (2012). Design of an online learning platform with Moodle. 2012
th Int. Conf. Comput. Sci. Educ.
Kusuma, R. D. (2017). Pengembangan 3D multi user virtual learning
environment untuk pembelajaran kecakapan abad XXI. Bandung:
Institut Teknologi Bandung
Larose, D. T. (2005). Discovering
knowledge in data: An introduction
to data mining.
Livingstone, D. (2009). Online learning in virtual environments with sloodle San Fransisco
Menacer, M., Arbaoui, A., and Mogbel, A. Al. (2013). Concepts and architecture of a dedicated virtual learning environment for quran and its sciences," in Proceedings - 2013 Taibah University International Conference on Advances in Information Technology for the Holy Quran and Its Sciences, NOORIC
Munir. (2012). Multimedia konsep & aplikasi dalam pendidikan. Bandung: CV Alfabeta
Mongillo, G. dan Deneve, S. (2008). Online learning with hidden Markov models. Neural Comput.
OpenSimulator, "No Title." [Online]. Available: http://www. opensimulator.org/wik /Main_Page. [Accessed: 07-Oct-2016].
Prashing, B. (2007) The power of learning styles. Bandung: Kaifa
Pressman, R. S. (2009). Software engineering a practitioner's app 7th
Ed - Roger S. Pressman.
Rabiner, L. R. (1989). A tutorial on hidden markov models and selected applications in Speech Recognition Proc. IEEE
Rose, C. dan Nicholl, M. J. (2009). Accelerated learning for 21stcentury. Bandung: Nuansa
Somani, P. Talele, S. dan Sawant, S. (2014). Stock market prediction
using Hidden Markov Models. in 2014 IEEE 7th Jt. Int. Inf. Technol. Artif. Intell. Conf.
Weller, M. (2007). Virtual learning environments: using, choosing and
developing your VLE.
Wibisono, Y. (2008). Penggunaan hidden markov model untuk kompresi kalimat. Bandung: Institut Teknologi Bandung
Youzhi, Z. (2010). Research and application of hidden Markov model
in data mining, 2010 Second IITA Int. Conf. Geosci. Remote Sens., pp.
-462
