bab 3 analisis dan perancangan model pembelajaranthesis.binus.ac.id/doc/bab3/2007-2-00232-if...

50

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN MODEL PEMBELAJARAN

3.1 ANALISIS PERMASALAHAN

3.1.1 Sejarah Pembelajaran Berbasis Web di Bina Nusantara

Bina Nusantara adalah sebuah universitas yang sangat dikenal dalam

kemajuannya dalam bidang IT dalam kegiatan pendidikannya. Sesuai dengan

perkembangan yang ada, maka Universitas Bina Nusantara mencoba

mengimplementasikan sebuah system pembelajaran baru yang disebut sebagai

Multi Channel Learning (MCL) ke dalam kurikulum pendidikannya.

Bentuk dari kurikulum MCL ini adalah membagi metode pembelajaran

dengan istilah on-class dan off-class. On-class merupakan bentuk dari

pembelajaran yang mengedepankan adanya interaksi antara pengajar dengan

mahasiswa secara langsung di dalam kelas. Sedangkan metode off-class

merupakan bentuk dari pembelajaran yang menggunakan teknologi komunikasi

yang ada sekarang, yaitu Internet. Dengan adanya Internet kita bisa membuat

aplikasi untuk pembelajaran berbasis web, di mana antara pengajar dan pemelajar

tidak harus bertatap muka di dalam suatu tempat untuk melakukan proses belajar

mengajar, melainkan melalui interaksi secara tidak langsung melalui Internet.

Metoda off-class inilah yang sekarang dikenal dengan sebutan BinusMaya.

Adapun tujuan dari program MCL ini adalah agar para mahasiswa mampu

mengembangkan diri, dan tidak terpaut kepada proses pembelajaran yang ada,

sehingga dari bentuk pembelajaran instruktif, di mana mahasiswa memperoleh

51

semua bahan dan informasi dari pengajar, menjadi bentuk pembelajaran

konstruktif, di mana pengajar hanya membuat kerangka belajar untuk para

mahasiswa, dan mengarahkan mahasiswa untuk mencari informasi dan bahan

yang diperlukan dengan cara mengembangkan diri melalui media yang ada,

sehingga dengan ini diharapkan mahasiswa menjadi lebih mandiri dalam proses

belajar.

Metoda MCL ini mulai diterapkan sejak semester ganjil tahun ajaran

2003/2004 dengan harapan mereka yang telah mengikuti metode belajar on-class

dapat mengembangkan lebih lanjut pada saat off-class. Adapun perbandingan

yang digunakan adalah dari 11 pertemuan belajar, 3 pertemuan adalah off-class.

Namun pada saat itu bentuk pembelajaran seperti ini hanya diterapkan pada

beberapa mata kuliah tertentu saja karena butuh penyesuaian dan pelatihan kepada

pengajar itu sendiri. Sedangkan pada semester genap tahun ajaran 2005/2006 ini

hamper semua mata kuliah menggunakan system pembelajaran off-class di

dalamnya. Dengan adanya pengadaptasian metode MCL ini, Bina Nusantara

mengharapkan peningkatan dalam pendayagunaan BinusMaya.

3.1.2 Sistem yang Berjalan

Universitas Bina Nusantara merupakan universitas yang sedang terus

berkembang dan mempunyai keunggulan dalam pengimplementasian teknologi

informasi dalam sistem pendidikannya. Universitas Bina Nusantara telah

menerapkan system pembelajaran yang berbasiskan web melalui Internet yang

dinamakan BinusMaya.

52

Dengan adanya penerapan BinusMaya maka diharapkan mahasiswa dan

mahasiswi memiliki pengetahuan yang luas dan mampu lepas dari metode belajar

yang konvensional di mana informasi didapatkan dari dosen saja.

Dengan adanya BinusMaya, para mahasiswa dapat belajar tanpa harus

bertatap muka, memiliki akses yang mudah kepada materi yang diajarkan, serta

memiliki tempat untuk saling berdiskusi antar mahasiswa maupun dosen melalui

forum. Selain itu BinusMaya juga terintegrasi dengan sistem informasi dari Bina

Nusantara sehingga memudahkan mahasiswa untuk mengakses segala informasi

mengenai perkuliahan, KRS, pengumuman, maupun keuangan.

Tetapi BinusMaya masih memiliki beberapa kelemahan, salah satunya

yaitu sebagian besar materi yang disediakan kurang begitu baik dan sulit

dimengerti. Selain itu kurang tersedia media bagi mahasiswa untuk berlatih

maupun mencoba langsung materi-materi yang seharusnya bisa dipraktekkan,

sehingga tergantung pada materi yang diberikan pada praktikum. Selain itu situasi

belajar di BinusMaya juga tidak suportif, terkesan monoton dan statis.

Jadi dapat kita simpulkan kelebihan sistem yang sekarang adalah:

• Belajar tanpa tatap muka

• Memiliki tempat untuk berdiskusi

• Terintegrasi dengan sistem informasi Bina Nusantara

Sedangkan kekurangan dari sistem yang ada sekarang adalah :

• Kebanyakan materi kurang baik

• Kurang media berlatih

• Kurang media untuk mengaplikasikan pengetahuan

53

3.2 PENGEMBANGAN MODEL PEMBELAJARAN ADAPTIF

Setelah kita melihat dan mengevaluasi system pengajaran yang telah

digunakan tersebut dengan semua kelebihan dan kekurangan yang dimilikinya,

maka diusulkan suatu aplikasi berbasiskan web yang memiliki sifat adaptif

terhadap kemampuan pengguna, dalam hal ini adalah mahasiswa. Model

pembelajaran adaptif ini disebut dengan BCOOL.

BCOOL adalah model pembelajaran yang bertujuan memanfaatkan

teknologi pembelajaran berbasis web untuk menciptakan lingkungan belajar yang

atentif dan suportif, sehingga dapat mendorong terjadinya proses belajar aktif di

antara para pemelajar.

Pengembangan model pembelajaran adaptif ini tidak ditujukan untuk

menggantikan sistem yang sudah ada, melainkan sebagai masukan untuk

melengkapi sistem yang sudah ada.

3.2.1 Analisis dan Perencanaan Materi Ajar

Materi ajar yang akan digunakan dalam model aplikasi pembelajaran ini

direncanakan dengan menggunakan tujuan instruksional khusus berikut ini:

• Pemelajar mampu merumuskan secara lengkap tahap-tahap yang

diperlukan dalam proses 3D computer generated pictures (3D viewing

pipeline).

• Pemelajar mampu menjelaskan setiap konsep yang diperlukan dalam

proses transformasi.

54

Materi ajar ini direncanakan berada pada tingkat ketiga dari taksonomi

Bloom, yaitu application. Dalam tahap ini, pembelajar diharapkan dapat

mengaplikasikan konsep yang dipelajarinya, antara lain dengan menggunakan

rumus-rumus yang telah disediakan.

3D viewing pipeline adalah sebuah sekuens operasi computer generated

pictures yang menghasilkan gambar dengan persepsi 3D pada layar 2D (layar

monitor, plat film, printer, dan plotter). Sekuens operasi ini dapat dianalogikan

dengan sekuens operasi dalam teknik fotografi. Kamera dapat berputar dan

mengambil gambar suatu obyek 3D dari berbagai jarak, sudut dan orientasi

pengamatan sesuai dengan yang kita inginkan. Apapun gambar yang terlihat pada

layar viewfinder selanjutnya akan dipetakan ke plat film yang ada di dalam

kamera.

3.2.1.1 Viewing Setup

Gambar 3.1 Sistem koordinat semesta dan sistem koordinat pengamatan

Dalam Grafika Komputer, sebagaimana yang dapat dilihat pada Gambar

3.1, pengamatan dapat kita lakukan segera setelah obyek 3D yang berada dalam

55

ruang pengamatan (viewing space) diproyesikan ke bidang pengamatan (viewing

plane). Memindahkan obyek yang semula terdefinisi di ruang semesta (world

space) ke ruang pengamatan dalam Grafika Komputer kita kenal sebagai viewing

transformation. Sedangkan proses memetakan obyek 3D yang ada di ruang

pengamatan ke bidang pengamatan kita sebut sebagai projection transformation.

Bidang pengamatan atau viewing plane (VP) didefinisikan oleh View

Reference Point (VRP) yaitu sebuah titik sembarang yang berada dalam ruang

pengamatan (viewing space), dan View Plane Normal (VPN) yaitu suatu garis

nomal (tegak lurus) ke bidang proyeksi. Sebagaimana terlihat pada Gambar 3.2,

spesifikasi VP selain didefinisikan oleh VRP dan VPN juga oleh sumbu v, yaitu

proyeksi View Up Vector (VUP) ke VP.

Gambar 3.2 Pendefinisian bidang pengamatan dan viewing window

Seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.2.A, pada prinsipnya bidang

pengamatan didefinisikan oleh unit vektor u, v dan n yang saling tegak lurus satu

dengan yang lain. Selanjutnya, dengan asumsi kita telah memiliki VP, perlu

ditentukan suatu area tertentu pada VP di mana hanya gambar-gambar yang

berada dalam area ini saja yang dapat kita tayangkan atau amati. Area

56

pengamatan ini dalam Grafika Komputer kita kenal sebagai viewing window W

yang didefinisikan oleh (umin, umax, vmin, vmax).

Gambar 3.3 Setup pengamatan 3D dalam computer graphics pipeline

Operasi proyeksi perspektif memerlukan posisi pusat proyeksi (PRP).

Dalam hal ini, posisi PRP sama dengan posisi kamera atau pengamat berada.

Sedangkan pada proyeksi paralel, di samping PRP diperlukan pula direction of

projection (DOP) yang ditentukan oleh arah antara PRP dan CW (centre of

projection window). Koordinat PRP didefinisikan dalam VCS, bukan pada WCS.

Dengan demikian, posisi PRP relatif tidak berubah terhadap VRP walaupun VUP

dan VRP posisinya diubah-ubah. Gambar 3.3 ini memperlihatkan setup

pengamatan secara lebih lengkap. Pada gambar dapat dilihat posisi u, v dan n

serta orientasinya yang berbeda dengan sistem koordinat semesta WCS (sumbu x,

57

y, dan z). Sedangkan titik pusat proyeksi (COP) terletak pada apex dari frustum.

Gambar 3.3 memperlihatkan tiga situasi yang sama tetapi dengan sudut

pengamatan yang berbeda.

3.2.1.2 View Orientation

Bila sebuah titik PW berada pada sistem koordinat W ditransformasikan ke

sistem koordinat V dengan matriks transformasi MWV maka hubungan antara PW

dan PV ditentukan oleh PV = PW · MWV. Dalam hal ini, PW dan PV adalah titik

yang sama yang dipandang dari dua sistem koordinat yang berbeda yaitu sistem

koordinat W dan sistem koordinat V. Melalui gagasan yang sama, operasi viewing

transformation dapat kita lakukan dengan menentukan terlebih dahulu parameter

MWV yaitu matriks transformasi dari WCS ke VCS. Matriks MWV dapat diperoleh

dengan cara meng-"align" VCS agar memiliki orientasi yang sama dengan WCS.

Gambar 3.4 Transformasi sistem koordinat dari WCS ke VCS

58

Sebagaimana diperlihatkan oleh Gambar 3.4, menentukan matriks

transformasi MWV dilakukan melalui proses translasi titik pusat pengamatan VRP

ke titik origin WCS yang diikuti dengan proses rotasi terhadap sumbu YW untuk

membuat n berada pada bidang YZ dan rotasi terhadap sumby XW untuk

mendapatkan sumbu n yang berimpit dengan sumbu ZW. Selanjutnya dengan

memutar sumbu n terhadap ZW maka akan diperoleh sumbu v dan u yang

berimpit dengan sumbu YW dan XW.

Proses ”alignment” di atas pada prinsipnya dapat dilakukan bila diketahui

posisi VRP dan arah n. Arah n dapat ditentukan oleh unit vektor (i, j, k) di mana i,

j dan k masing-masing adalah cosinus arah vektor n. Dengan menggunakan

operasi baik scalar maupun cross product, secara mudah dapat ditentukan matriks

transformasi MWV yaitu:

MWV = T(-vrpX, -vrpY, -vrpZ) · RY(a) · RX(b) · RZ(c)

Di mana a, b dan c masing-masing adalah besarnya sudut putar terhadap

sumbu XW, YW dan ZW. Nilai a, b dan c ditentukan oleh posisi n relatif terhadap

WCS. Alternatif lain untuk menentukan matriks rotasi yang ada dalam matriks

komposisi MWV di atas dapat dilakukan dengan cara sebagaimana uraian berikut.

Untuk menentukan rotasi pada matriks komposisi viewing transformation,

kita dapat memanfaatkan sifat-sifat matriks orthonormal. Jadi dalam hal ini,

elemen matriks rotasi akan terdiri dari vektor-vektor satuan dalam arah X, Y, dan

Z. Mengingat VPN atau n harus diputar sedemikian rupa sehingga berimpit

dengan sumbu Z, maka :

RZ(r1Z, r2Z, r3Z) = n(nX, nY, nZ) = VPN / |VPN|

59

Karena u tegak lurus terhadap VUP dan VPN, maka sumbu u yang

merupakan hasil perkalian vektor (cross-product) antara VUP dan RZ akan

diputar agar berimpit dengan sumbu X sebesar :

RX(r1X, r2X, r3X) = u(uX, uY, uZ) = VPN × RZ / |VPN × RZ |

Dengan cara yang sama, sumbu v yang tegak lurus RZ dan RX, diputar ke

arah sumbu Y sebesar:

RY(r1Y, r2Y, r3Y) = v(vX, vY, vZ) = RZ · RX

Berdasarkan hasil perhitungan RZ, RX dan RY di atas, maka rotasi yang

diperlukan dalam viewing transformation adalah:

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

==

0111000

0111000

),,(),,(321

321

321

zzz

yyy

xxx

zzrz

yyy

xxx

zyx nvunvunvu

rrrrrrrr

nvurrrR

Gambar 3.5 memperlihatkan secara lebih jelas bagaimana proses

transformasi dari sistem koordinat semesta WCS ke sistem koordinat pengamatan

VCS untuk proyeksi perspektif. Dapat kita lihat pada gambar bahwa proses

transformasi dilakukan dengan mentranslasikan VRP ke titik origin O yang diikuti

dengan proses rotasi pada sumbu XW, YW, dan ZW. Setelah proses transformasi,

dapat kita lihat pula pada Gambar 3.5 bahwa orientasi obyek terhadap VCS telah

mengalami perubahan. Perhatikan kini ketiga sumbu u, v, dan n sudah berimpit

dengan sumbu XW, YW, dan ZW.

60

Gambar 3.5 Transformasi WCS ke VCS

3.2.1.3 View Mapping

Bila kita perhatikan lebih teliti, maka pada umumnya proses transformasi

dari WCS ke VCS akan menghasilkan arah DOP yang tidak sama dengan arah

VPN. Merubah arah DOP agar sama dengan arah VPN (sumbu Z) dapat

dilakukan dengan menggeser frustum ke arah X dan Y. Sebagaimana yang dapat

dilihat pada Gambar 3.6 (proyeksi perspektif), vektor DOP dapat ditentukan

dengan melihat posisi COP atau PRP dan pusat proyeksi di window (CW), yaitu:

⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

−

−+

−+

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

=

0

2

2

0

minmax

minmax

n

v

u

z

y

x

prp

prpvv

prpuu

dopdopdop

DOP

61

Gambar 3.6 Hasil transformasi sistem koordinat dari WCS ke VCS

Setelah vektor DOP diketahui, maka besarnya shearing ke arah X dan Y

adalah:

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

−−=

10000100100001

zyzxpar dopdopdopdop

H

Gambar 3.6 memperlihatkan posisi COP yang sudah ditranslasikan ke titik

pusat sumbu X, Y, dan Z. Dari gambar dapat kita lihat bahwa arah poyeksi tidak

sejajar sumbu Z dan karenanya perlu dilakukan frustum shearing. Maka akan

diperoleh arah proyeksi yang sama dengan arah sumbu Z sebagaimana yang

diperlihatkan oleh Gambar 3.7.

62

Gambar 3.7 Hasil proses shearing untuk proyeksi perspektif

Setelah dilakukan shearing, viewing volume atau frustum masih

memperlihatkan bentuk yang tidak proporsional yaitu ukuran lebar dalam arah X

dan Y tidak sama. Hal ini tentu saja akan mengakibatkan terjadinya suatu hasil

proyeksi yang terdistorsi. Dengan demikian, sebelum proyeksi dilakukan masih

diperlukan satu proses lagi yaitu penyekalaan frustum yang disebut juga sebagai

proses normalisasi viewing volume. Normalisasi dilakukan dengan menetapkan:

x = -1; x = 1; y = -1; y = 1; z = 0; z = -1 (untuk proyeksi paralel)

x = -z; x = z; y = -z; y = z; z = -zmin; z = -1 untuk proyeksi perspektif)

Normalisasi semacam ini secara skematik akan menghasilkan canonical

viewing volume sebagaimana diperlihatkan oleh Gambar 3.8.

63

Gambar 3.8 Normalisasi viewing volume (frustum)

Sedangkan Gambar 3.9 memperlihatkan hasil penyekalaan sesungguhnya

terhadap frustum proyeksi perspektif dengan menggunakan matriks penyekalaan:

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

−−+

−+

=

1000000

00))((

20

000))((

2

minmax

minmax

BvrpvrpBvv

vrpvrpBuu

vrp

S

Z

z

z

z

z

per

64

Gambar 3.9 Hasil proses penyekalaan terhadap frustum ternormalisasi

3.2.1.4 Projection

Dalam Grafika Komputer dikenal dua jenis proyeksi yaitu proyeksi

perspektif dan proyeksi orthogonal (paralel). Proyeksi perspektif akan memetakan

obyek-obyek yang jauh dari posisi pengamatan dengan ukuran yang lebih kecil

dari obyek-obyek yang lebih dekat dengan posisi pengamatan. Sedangkan

proyeksi paralel akan menghasilkan gambar dengan ukuran yang relatif tetap

tidak bergantung pada posisi pengamatan.

Sebagaimana telah disinggung pada uraian sebelumnya, operasi proyeksi

akan memindahkan obyek yang semula berada dalam domain N menjadi N-1

dalam hal ini 3D menjadi 2D, sehingga dengan demikian melalui operasi proyeksi

Grafika Komputer mampu menghasilkan gambar-gambar 3D pada layar 2D.

65

Melalui uraian berikut ini dapat dilihat bagaimana proyeksi dilakukan,

baik untuk orthogonal maupun untuk perspektif 1, 2 dan 3 titik pusat proyeksi.

Operasi proyeksi saja tidak mampu memberikan impresi 3D terhadap obyek hasil

proyeksi. Oleh karena itu, untuk menghasilkan impresi 3D, di samping titik pusat

proyeksi harus diletakkan agak jauh dari obyek, transformasi seperti translasi dan

atau rotasi terhadap obyek perlu dilakukan terlebih dahulu sebelum dilakukan

proyeksi.

3.2.1.5 Summary

Sebelum operasi proyeksi dapat dilakukan, frustum yang telah diketahui

ukurannya perlu dinormalisasikan terlebih dahulu untuk memudahkan

penyekalaan yang diperlukan (tergantung pada ukuran viewing window yang

digunakan). Proses normalisasi frustum akan mengubah frustum menjadi 3D

canonical viewing volume dengan ukuran tertentu. Selanjutnya dengan

menggunakan matriks proyeksi orthogonal, objek yang berada dalam 3D viewport

dipetakan ke viewing window atau layar monitor.

Secara umum (Foley, et al., 1997, p269) proses merubah frustum proyeksi

perpektif menjadi suatu canonical viewing volume terdiri dari:

1) Mentranslasikan posisi PRP ke titik origin sistem koordinat viewing (T)

2) Frustum shearing supaya DOP memiliki arah yang sama dengan VPN

(Hpar)

3) Penyekalaan frustum ke unit cube (Sper)

66

Bila kita kombinasikan proses transformasi koordinat semesta ke

koordinat viewing dan proses konversi frustum ke canonical view volume maka

matriks komposisi total K adalah:

K = MWV · T(-PRP) · Hpar · Sper

Di mana MWV adalah matriks komposisi proses transformasi koordinat

semesta ke koordinat viewing.

Frustum proyeksi paralel memerlukan penanganan yang berbeda. Proses

untuk mengubah frustum proyeksi paralel menjadi sebuah canonical viewing

volume adalah sebagai berikut:

1) Menggeser frustum ke arah X dan Y agar DOP memiliki arah yang sama

dengan VPN (Hpar)

2) Translasi (Tpar) dan penyekalaan frustum ke canonical view volume (Spar)

Dengan demikian matriks komposisi total K untuk sebuah proyeksi paralel

adalah:

K = MWV · Hpar · Tpar · Spar

Di mana MWV adalah matriks komposisi proses transformasi koordinat

semesta ke koordinat viewing.

Tahap terakhir dari 3D viewing pipeline adalah memetakan obyek hasil

proyeksi yang terdapat pada window W(umin, umax, vmin, vmax) di view plane ke

viewport V(xmin, xmax, ymin, ymax).

Maka pemetaan ke viewport dilakukan dengan cara mengalikan objek di

window dengan matriks komposisi pemetaan, yaitu:

K = T(-umin, -vmin) · S(SX, SY) · T(-xmin, -ymin)

67

3.2.2 Perancangan Peta Konsep

Dari rencana pedagogi pada bagian sebelumnya, maka dihasilkan peta

konsep sebagai berikut:

Gambar 3.10 Peta konsep 3D viewing pipeline

3.2.3 Perancangan Jejaring Bayesian

Supaya model pembelajaran menjadi adaptif terhadap kemampuan

pemelajar, diperlukan suatu teknik yang dapat mengdiagnosa kemampuan para

68

pemelajar yang beragam dan unik dengan menggunakan penalaran. Oleh karena

itu untuk memudahkan pengamatan akan pengetahuan berbagai macam pemelajar

yang tidak tentu itu, diperlukan suatu model yang dapat merepresentasikan

kemampuan setiap pemelajar, yang kemudian model ini dinamakan dengan

student model.

Dalam membangun student model yang baik, diperlukan teknik diagnosa

yang dapat dipercaya, serta dapat merepresentasikan suatu probabilitas secara

ringkas, jelas dan juga mudah dipahami, dengan kata lain selalu dapat dijelaskan

bagian-bagian model yang digunakan untuk membangunnya.

Teknik diagnosa jejaring Bayesian adalah teknik untuk menghitung

probabilitas yang memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi, alasan ini diyakini

berdasarkan survey yang dilakukan oleh penelitian sebelumnya. Oleh karena itu

jejaring Bayesian merupakan teknik yang paling sesuai untuk membangun student

model.

3.2.3.1 Perolehan Parameter Student Model

Data-data probabilitas yang digunakan untuk mengukur tingkat

kemampuan pemelajar dalam memahami suatu konsep diperoleh dari jawaban

setiap pemelajar terhadap dua tolak ukur kita yaitu pretest dan posttest. Pretest

dilakukan sebelum pembelajaran dimulai, di mana tujuan dari pretest ini adalah

untuk mengetahui pengetahuan awal dari setiap pemelajar. Di mana kita akan

mendapatkan kelemahan pemelajar terhadap penguasaan suatu konsep supaya kita

dapat memberikan motivasi kepada setiap pemelajar sesuai dengan tingkatannya.

Kemudian posttest dilakukan pada saat pemelajar telah melengkapi seluruh

69

pembelajaran. Posttest diberikan supaya dapat diketahui tingkat probabilitas dari

kemampuan pemahaman setiap konsep, apakah terdapat kemajuan yang

signifikan atau tidak. Data-data probabilitas tersebut kemudian diolah dengan

menggunakan teknik diagnosa jejaring Bayesian sesuai dengan student model

yang telah dibangun, untuk disimpulkan kedalaman pemahaman si pemelajar

terhadap setiap konsep, dengan direpresentasikan ke dalam nilai berupa angka-

angka probabilitas.

Di dalam jejaring Bayesian terdapat dua jenis node yaitu parent node dan

child node di mana parent node merepresentasikan sebab dan child node

merepresentasikan akibat. Suatu akibat bisa memiliki banyak sebab, dan parent

node tidak saling tergantung dan mempengaruhi. Oleh karena itu untuk

menentukan parameter student model, maka perlu dibangun jejaring Bayesian

yang sesuai dengan subjeknya. Jejaring Bayesian yang dibangun terdiri dari dua

tingkat probabilitas, yaitu tingkat prior probability (parent node) dan tingkat

conditional probability (child node). Penerapan jejaring Bayesian ke dalam subjek

grafika komputer disesuaikan dengan konsep yang terkandung di dalam setiap

subbab. Dalam hal ini parent node akan direpresentasikan sebagai konsep,

sedangkan child node akan direpresentasikan sebagai soal. Hal ini menjelaskan

hubungan sebab-akibat yang ada, misal untuk menjawab sebuah soal di child node

dengan kode Q1, maka diperlukan penguasaan terhadap parent node dengan kode

K1. jadi dapat disimpulkan karena menguasai konsep K1 (sebab) maka bisa

menjawab soal Q1 (akibat).

70

Probabilitas yang menggambarkan penguasaan konsep setiap pemelajar

dalam jejaring Bayesian dibagi menjadi tiga yaitu prior probability, slip

probability dan guess probability. Ketiga kondisi probabilitas ini merupakan

kemungkinan kemampuan yang dimiliki oleh setiap pemelajar dalam menjawab

suatu soal, di mana kondisi probabilitas ini perlu predefined sebelum membangun

jejaring Bayesian untuk student model.

Prior probability adalah kemampuan rata-rata seseorang menguasai

sebuah konsep, slip probability adalah kemungkinan seseorang salah menjawab

walaupun dia menguasai sebuah konsep, dan guess probability adalah

kemungkinan seseorang benar menjawab pertanyaan walaupun tidak menguasai

sebuah konsep, dalam hal ini boleh dikatakan pemelajar menebak jawaban.

Karena kemampuan setiap pemelajar dalam menguasai konsep berbeda-

beda, jadi untuk menyederhanakan masalah, penulis mendapatkan ketiga

probabilitas tersebut dari pengalaman yang dimiliki oleh pakar dalam bidang

grafika komputer. Dalam hal ini penulis mendapatkan data dari Bpk. Diaz D.

Santika. Tabel menunjukkan probabilitas prior, slip, dan guess yang digunakan.

Tabel 3.1 Parameter student model

Nomor Konsep Nama Konsep prior guess slip K1 Translasi 0.9 0.6 0.1 K2 Scaling 0.8 0.5 0.2 K3 Rotasi 0.8 0.5 0.2 K4 Shearing 0.7 0.2 0.3 K5 Proyeksi paralel 0.6 0.4 0.4 K6 Proyeksi perspektif 0.6 0.4 0.4 K7 Koordinat homogen 0.9 0.6 0.1 K8 Perkalian matriks 0.8 0.6 0.2 K9 Cross product 0.7 0.4 0.3 K10 Vektor satuan 0.8 0.4 0.2

71

3.2.3.2 Pemodelan Jejaring Bayesian

Dari parameter awal yang kita dapatkan, akan dibuat sebuah jejaring

Bayesian yang menggunakan parameter-parameter sebagai konsep untuk 22

pertanyaan yang akan digunakan dalam pretest dan postest. Berikut adalah model

jejaring Bayesian yang digunakan pada pretest dan posttest dalam model

pembelajaran adaptif ini: (pertanyaan ke-i disimbolkan dengan (Qi), di mana i = 1,

2, …, 22)

Tabel 3.2 Concept vs question

Konsep (Ki) Question(Qi) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 ● 2 ● 3 ● 4 ● 5 ● 6 ● 7 ● ● 8 ● 9 ● 10 ● 11 ● 12 ● ● 13 ● ● 14 ● ● ● ● 15 ● ● ● ● 16 ● ● 17 ● ● ● ● 18 ● ● ● ● ● 19 ● ● ● 20 ● ● ● ● 21 ● ● ● ● ● 22 ● ● ● ● ●

72

Gambar 3.11 Jejaring Bayesian

73

3.2.4 Diagram Hirarki

Sistem yang akan dirancang menggunakan diagram hirarki yang

digambarkan sebagai berikut:

Gam

bar

3.12

Dia

gram

hira

rki

74

3.2.5 State Transition Diagram

Gambar 3.13 STD Login

Gambar 3.14 STD Home

75

Gambar 3.15 STD Materi Belajar

Gambar 3.16 STD Latihan

76

Gambar 3.17 STD Test

Gambar 3.18 STD Pretest dan Posttest

77

Gambar 3.19 STD Kuesioner

3.3 RANCANGAN LAYAR

3.3.1 Rancangan Layar Login dan News

Gambar 3.20 Rancangan layar login dan news

Rancangan layar login dan news terdiri dari:

• Label “BCOOL”

78

• Label “Grafika Komputer”

• Label “Login”

• Label “NIM”

• Label “Password”

• Label “Copyright”

• Label “News”

• Text 1, berfungsi untuk menginput NIM

• Text2, berfungsi untuk menginput password

• Button “Login”, berfungsi untuk masuk ke halaman selanjutnya

• Text area 1, berfungsi untuk menampilkan berita

Layar ini berfungsi untuk menampilkan berita-berita mengenai site ini dan juga

tempat untuk login bagi para pengunjung.

3.3.2 Rancangan Layar Home

Gambar 3.21 Rancangan layar home

Rancangan layar home terdiri dari:

79



• Label1, berfungsi untuk menampilkan nim dari pengunjung

• Label2, berfungsi untuk menampilkan nama dari pengunjung

• Label “Menu”

• Navigation area, berfungsi sebagai tempat user untuk melakukan navigasi


• Label “Home”

• Button “Logout”, berfungsi untuk kembali ke halaman depan.

• Text area 1, berfungsi untuk menampilkan kata sambutan dan guide

Layar ini berfungsi untuk menampilkan guide bagi user mengenai apa yang

seharusnya dia lakukan sekarang.

3.3.3 Rancangan Layar Pra-Ujian

80

Gambar 3.22 Rancangan layar pra-ujian

Rancangan layar praujian terdiri dari:






• Navigation area1, berfungsi sebagai tempat user untuk melakukan

navigasi

• Label “Jump to”

• Navigation area2, berfungsi sebagai navigasi.

81


• Label “Ujian”


• Text area 1, berfungsi untuk menjelaskan mengenai pretest

• Text area 2, berfungsi sebagai guide dari pretest

• Text area 3, berfungsi untuk menjelaskan mengenai posttest

• Text area 4, berfungsi sebagai guide dari posttest

• Text area 5, berfungsi untuk menjelaskan mengenai exercise

• Bread Crumb, berfungsi sebagai navigasi

Layar ini berfungsi untuk mengenai jenis – jenis test yang ada di site ini.

3.3.4 Rancangan Layar Kuesioner

Gambar 3.23 Rancangan layar kuesioner

Rancangan layar kuesioner terdiri dari:

82








• Label “Kuesioner”


• Table 1, berfungi menampilkan pertanyaan serta opsi – opsi dari kuesioner

• Button “submit”, berfungsi untuk menginput hasil dari kuesioner


Layar ini berfungsi untuk menampilkan dan mendapatkan kuesioner dari peserta.

3.3.5 Rancangan Layar Help

Gambar 3.24 Rancangan layar help

83

Rancangan layar help terdiri dari:







• Label “Jump to”

• Navigation area2, berfungsi sebagai navigasi.


• Label “Help”


• Text Area 1, berfungsi untuk menampilkan bantuan bagi pengunjung


Layar ini berfungsi untuk menampilkan bantuan awal bagi user jika terdapat

masalah.

3.3.6 Rancangan Layar Contact

84

Gambar 3.25 Rancangan layar contact

Rancangan layar Contact terdiri dari:








• Label “Contact”


• Text Area 1, berfungsi untuk menampilkan cara – cara mengkontak dan

mendapatkan bantuan dari admin


85

Layar ini berfungsi untuk menampilkan bagaimana user bisa mendapatkan

bantuan jika mengalami kesulitan.

3.3.7 Rancangan Layar Materi Belajar

Gambar 3.26 Rancangan layar materi belajar

Rancangan layar Materi Belajar terdiri dari:








• Label “Materi Belajar”


• Text Area 1, berfungsi untuk menampilkan penjelasan mengenai materi

86

• Concept map 1, untuk menampilkan konsep map.


Layar ini berfungsi untuk menampilkan konsep map dan menjelaskan materi

secara keseluruhan.

3.3.8 Rancangan Layar Simulator

Gambar 3.27 Rancangan layar simulator

Rancangan Simulator terdiri dari:








• Label “Simulator”

87


• Simulator, berfungsi untuk menampilkan simulator


Layar ini ditujukan bagi peserta agar dapat menggunakan simulator untuk lebih

mengerti mengenai materi dengan cara mengapplikasikannya secara langsung.

3.3.9 Rancangan Layar Bacaan

Gambar 3.28 Rancangan layar bacaan

Rancangan halaman bacaan terdiri dari:







88


• Label 1, berfungsi untuk menampilkan judul dari bacaan


• Button “bacaan”, berfungsi sebagai navigasi ke halaman Simulator

• Button “Latihan”, berfungsi sebagai navigasi ke halaman Latihan

• Text area 1, sebagai tempat manampilkan bacaan

• Text area 2 sebagai guide bagi user untuk mengetahui apa yang

selanjutnya harus dilakukan


Layar ini berfungsi untuk menampilkan materi kepada peserta.

3.3.10 Rancangan Layar Latihan

Gambar 3.29 Rancangan layar latihan

89

Rancangan halaman latihan terdiri dari:








• Label 1, berfungsi untuk menampilkan nama materi dari latihan



• Button “simulator”, berfungsi sebagai navigasi ke halaman simulator

• Text area 1, sebagai tempat menampilkan pertanyaan.

• Radio 1-4, berfungsi untuk menampilkan opsi – opsi jawaban yang ada

• Button “submit”, berfungsi untuk menginput jawaban




Layar ini berfungsi untuk menampilkan latihan kepada peserta.

3.3.11 Rancangan Layar Pretest

90

Gambar 3.30 Rancangan layar pretest

Rancangan halaman pretest terdiri dari:








• Label “soal ke – x dari n soal”, berfungsi untuk menampilkan nomer

berapa (x) sekarang dari jumlah soal test (n)



91

• Button “simulator”, berfungsi sebagai navigasi ke halaman simulator


• Radio 1-4, berfungsi untuk menampilkan opsi – opsi jawaban yang ada

• Button “submit”, berfungsi untuk menginput jawaban



Layar ini berfungsi untuk menguji peserta untuk mengetahui seberapa dalam

pemahaman peserta terhadap materi sebelum dia mulai belajar

3.3.12 Rancangan Layar After Pretest

Gambar 3.31 Rancangan layar after pretest

Rancangan halaman after pretest terdiri dari:



92








• Label “pretest”

• Label “Pretest sudah selesai”

• Label “kembali ke home”, merupakan navigasi untuk kembali ke halaman

home

• Label “Lihat hasil”, merupakan navigasi menuju halaman lihat hasil tes

Layar ini berfungsi untuk memberi tahu bahwa test sudah selesai dan

mengarahkan siswa untuk mulai belajar atau melihat hasil test

3.3.13 Rancangan Layar Hasil Pretest

93

Gambar 3.32 Rancangan layar hasil pretest

Rancangan halaman hasil pretest terdiri dari:










• Label “hasil pretest”


94

• Tabel 1, berfungsi untuk menampilkan statistic dari pretest

• Icon 1, berfungsi sebagai penggambaran dari grade pengguna

• Text area 1 dan text area 2, berfungsi untuk memberi guide pada peserta

Layar ini berfungsi menampilkan statistic dari pretest, sekaligus grade dari user,

dan juga menunjukkan dalam materi apa letak kelebihan serta kekurangan user.

3.3.14 Rancangan Layar Utama Forum

Gambar 3.33 Rancangan layar utama forum

Rancangan layar utama forum terdiri dari:


• Label “Grafika computer”

• Navigation area, berfungsi sebagai navigasi

• Text area 1 dan text area 2 memberikan statistic mengenai user

• Text area 3, menampilkan seluruh topik yang ada dalam forum.

95

• Text area 4, menampilkan siapa saja yang sedang mengakses forum

• Legend, menjelaskan mengenai icon – icon yang digunakan di halaman ini

• Label “powered by”

Layar ini berfungsi untuk menampilkan seluruh topik yang tersedia bagi user.

3.3.15 Rancangan Layar Topik Forum

Gambar 3.34 Rancangan layar topik forum

Rancangan layar topik forum terdiri dari:




• Button 1, untuk membuat topik baru.

96

• Bread crumb, untuk navigasi


• Text area 2, menjelaskan mengenai hak – hak user pada topik ini.



Layar ini berfungsi untuk menampilkan seluruh thread yang tersedia bagi user

pada topik ini.

3.3.16 Rancangan Layar Thread Forum

Gambar 3.35 Rancangan layar thread forum

Rancangan layar thread forum terdiri dari:


97



• Button 1, untuk membuat topik baru.

• Button 2, untuk memberikan reply

• Bread crumb, untuk navigasi


• Text area 2, sebagai tempat bagi user untuk memberikan reply pada thread

ini.



Layar ini berfungsi untuk menampilkan seluruh thread yang tersedia bagi user

pada topik ini.

3.4 RANCANGAN BASIS DATA

Berikut ini merupakan spesifikasi basis data yang terbentuk dari hasil analisis,

yang digunakan dalam model pembelajaran BCOOL ini.

Tabel 3.3 Tabel logexercise

Field Type Null Default Comments idlogexercise int(11) No Id logexercise idexerciseitem int(11) No Id exerciseitem nim char(10) No Id mahasiswa tsubmitted Datetime Yes NULL Tanggal dan waktu data

masuk result char(1) Yes NULL Hasil jawaban user xstatus char(1) No

98

Tabel 3.4 Tabel loglogin

Field Type Null Default Comments idloglogin int(11) No Id loglogin nim char(10) No Id mahasiswa tlogin datetime No Tanggal dan waktu

login tlogout datetime Yes NULL Tanggal dan waktu

logout xstatus char(1) No

Tabel 3.5 Tabel logmaterial

Field Type Null Default Comments idlogmaterial int(11) No Id logmaterial nim char(10) No Id mahasiswa idmaterial int(11) No Id materi tvisited datetime No Tanggal dan waktu

kunjungan xstatus char(1) No

Tabel 3.6 Tabel logpolling

Field Type Null Default Comments idpolling int(11) No Id polling questioncode varchar(3) No Id

pertanyaan result int(11) No Hasil

polling xstatus char(1) No

Tabel 3.7 Tabel logposttest

Field Type Null Default Comments idlogposttest int(11) No Id logpostest idtestitem int(11) No Id testitem nim char(10) No Id mahasiswa tserved datetime No Tanggal dan waktu soal

ditampilkan tsubmitted datetime Yes NULL Tanggal dan waktu jawaban

diinput result char(1) Yes NULL Hasil jawaban benar / salah xstatus char(1) No

99

Tabel 3.8 Tabel logpretest

Field Type Null Default Comments idlogpretest int(11) No Id logpretest idtestitem int(11) No Id testitem nim char(10) No Id mahasiswa tserved datetime No Tanggal dan waktu soal

ditampilkan tsubmitted datetime Yes NULL Tanggal dan waktu jawaban

diinput result char(1) Yes NULL Hasil jawaban benar / salah xstatus char(1) No

Tabel 3.9 Tabel msconcept

Field Type Null Default Comments idconcept int(11) No Id konsep vtopik varchar(80) No Topik –

topik pada konsep ini

name varchar(80) No Nama konsep

index int(11) No Urutan konsep

pweight float No Bobot konsep

pc1init float No Nilai awal pc pguess float No Peluang

menebak pslip float No Peluang slip xstatus char(1) No

Tabel 3.10 Tabel msexerciseitem

Field Type Null Default Comments idexerciseitem int(11) No Id exerciseitem idtopik int(11) No Id topik ztext text No Soal zopt1 text No Pilihan jawaban 1 zopt2 text No Pilihan jawaban 2 zopt3 text No Pilihan jawaban 3 zopt4 text No Pilihan jawaban 4 answer int(11) No Kunci Jawaban zreply text No Feedback untuk tiap pilihan

100

jawaban xstatus char(1) No

Tabel 3.11 Tabel msmaterial

Field Type Null Default Comments idmaterial int(11) No Id materi idtopik int(11) Yes NULL Id topik idconcept int(11) Yes NULL Id konsep mediatype varchar(80) No Tipe materi page int(11) No Halaman

materi title varchar(80) No Judul

materi ztext text No Isi dari

materi xstatus char(1) No

Tabel 3.12 Tabel msnews

Field Type Null Default Comments idnews int(11) No Id berita title varchar(80) No Judul berita tposted datetime No Tanggal dan waktu

input berita ztext text No Isi dari berita xstatus char(1) No

Tabel 3.13 Tabel mspolling

Field Type Null Default Comments idpolling int(11) No Id polling nim char(10) No Id mahasiswa tsubmitted datetime No Tanggal dan waktu input

polling xstatus char(1) No

Tabel 3.14 Tabel mspostmodel

Field Type Null Default Comments idpostmodel int(11) No Id postmodel idconcept int(11) No Id konsep nim char(10) No Id mahasiswa

101

pc1 float No Peluang menguasai konsep

diagnose char(1) No Hasil diagnosa terhadap konsep

xstatus char(1) No

Tabel 3.15 Tabel mspremodel

Field Type Null Default Comments idpremodel int(11) No Id postmodel idconcept int(11) No Id konsep nim char(10) No Id mahasiswa pc1 float No Peluang menguasai

konsep diagnose char(1) No Hasil diagnosa terhadap

konsep xstatus char(1) No

Tabel 3.16 Tabel msquestion

Field Type Null Default Comments idquestion int(11) No Id pertanyaan vconcept varchar(80) No Konsep-konsep dalam

pertanyaan ini xstatus char(1) No

Tabel 3.17 Tabel msstudent

Field Type Null Default Comments nim char(10) No Id

mahasiswa name varchar(80) No Nama

mahasiswa password varchar(20) No Password class char(5) No Kelas

mahasiswa gpa float No IPK

mahasiswa xstatus char(1) No

Tabel 3.18 Tabel mstestitem

Field Type Null Default Comments

102

idtestitem int(11) No Id testitem idquestion int(11) No Id

pertanyaan ztext text No Soal zopt1 text No Pilihan

jawaban 1 zopt2 text No Pilihan



jawaban 4 answer int(11) No Kunci

Jawaban xstatus char(1) No

Tabel 3.19 Tabel mstopic

Field Type Null Default Comments idtopic int(11) No Id topic name varchar(80) No Nama topic index int(11) No Index topic pweight float No Bobot topic xstatus char(1) No

103

loge

xerc

ise

PKid

loge

xerc

ise

FK1

idex

erci

seite

mFK

2ni

mts

ubm

itted

resu

ltxs

tatu

s

logl

ogin

PKid

logi

n

FK1

nim

tlogi

ntlo

gout

xsta

tus

logm

ater

ial

PKid

logm

ater

ial

FK1

nim

idm

ater

ial

tvis

ited

xsta

tus

logp

ollin

g

PKqu

estio

ncod

e

resu

ltxs

tatu

sFK

1id

pollin

g

logp

oste

st

PKid

logp

ostte

st

FK1

idte

stite

mFK

2ni

mts

erve

dts

ubm

itted

answ

erre

sult

logp

rete

st

PKid

logp

rete

st

FK1

idte

stite

mFK

2ni

mts

erve

dts

ubm

itted

answ

erre

sult

xsta

tus

msc

once

pt

PKid

conc

ept

FK1

vtop

icna

me

inde

xpw

eigh

tpc

1ini

tpg

uess

pslip

xsta

tus

mse

xerc

isei

tem

PKid

exer

cise

item

FK1

idto

pic

ztex

tzo

pt1

zopt

2zo

pt3

zopt

4an

swer

zrep

lyxs

tatu

s

msm

ater

ial

PKid

mat

eria

l

FK1

idto

pic

idco

ncep

tm

edia

type

page

title

ztex

txs

tatu

s

msn

ews

PKid

new

s

title

tpos

ted

ztex

txs

tatu

s

msp

ollin

g

PKid

polli

ng

FK1

nim

tsub

mitt

edxs

tatu

s

msp

ostm

odel

PKid

post

mod

el

FK1

idco

ncep

tFK

2ni

mpc

1di

agno

sexs

tatu

s

msp

rem

odel

PKid

prem

odel

FK1

idco

ncep

tFK

2ni

mpc

1di

agno

sexs

tatu

s msq

uest

ion

PKid

ques

tion

FK1

vcon

cept

xsta

tus

mss

tude

nt

PKni

m

nam

epa

ssw

ord

clas

sgp

axs

tatu

s

mst

estit

em

PKid

test

item

FK1

idqu

estio

nzt

ext

zopt

1zo

pt2

zopt

3zo

pt4

answ

erxs

tatu

s

mst

opic

PKid

topi

c

nam

ein

dex

pwei

ght

xsta

tus

Gambar 3.36 Entity relationship diagram

3.5 SPESIFIKASI PROSES

3.5.1 Spesifikasi Modul Login

BEGIN

session_start( );

panggil modul connect database

inisialisasi variabel

ambil data student dari database sesuai username yang diinput

104

if hasil query lebih dari 0 {

if password yang diinput sesuai dengan database{

simpan username dan password ke dalam variabel

ambil nama user dari database

simpan nama user ke variabel

tentukan tipe student apakah bcool ato nonbcool

tentukan status dari student

cari posisi terakhir student

catat login user ke dalam log

tampilkan home

}else{

tampilkan index dengan pesan error

session_destroy();

}

}else{

tampilkan index dengan pesan error

session_destroy();

}

Tutup koneksi database

END

3.5.2 Spesifikasi Modul Logout

BEGIN

session_start( );


catat logout user ke dalam log

tutup koneksi database

session_destroy();

tampilkan index

END

105

3.5.3 Spesifikasi Modul Simpan Hasil Kuesioner

BEGIN

Panggil modul header

Panggil modul connect database

for semua pertanyaan kuesioner{

if ada yang belum diisi {

tampilkan halaman kuesioner dengan pesan error

exit;

}

}

for semua pertanyaan kuesioner{

Catat aktivitas user ke dalam database mspolling

Catat hasil kuesioner ke dalam database logpollling

)

Tampilkan halaman terimakasih

END

3.5.4 Spesifikasi Modul Tampil Soal Pretest

BEGIN


Ambil data dari tabel Mspremodel mengenai pretest

if sudah pernah pretest{

print '<H1>Pretest</H1>

Anda sudah pernah pretest.

';

}

else { // ini else penghabisan, ampe paling bawah

106

cek sudah jawab blom terakhir kali

cek jumlah soal

if belum pernah pretest, nomor soal = 1;

if mundur 1 nomer dan mentok

$_SESSION['nomor']=1;

$new=2;

}elseif mundur 1 nomer

$_SESSION['nomor']-=1;

$new=2;

}elseif maju 1 nomer

$_SESSION['nomor']+=1;

$new=2;

}elseif maju 1 nomer setelah jawab pke submit


$new=2;

}

elseif cek apakah mulai dari nomor satu, atau lanjut


$new = 1;

}elseif lanjut tapi dengan pertanyaan sebelomnya

$_SESSION['nomor']=$tot2;

$new = 0;

$idtestitem = mysql_result($result,0,"idtestitem");

}else{ tidak lanjut dan pertanyaan baru

$new = 1;

$_SESSION['nomor'] = $_SESSION['nomor'] + 1 ;

}

cek jumlah soal dari database msquestion

107

print ' <H1>Pretest</H1>' . "\n";

if soal yg ditampilkan sudah melebihi jumlah

if ($new==1){

Ambil soal dari database secara acak

Tampilkan soal

insert info into log

masukkin jawaban dan id test ke session

}elseif($new==0){

Tampilkan soal yang terakhir ditampilkan


}elseif($new==2){

Ambil soal & jawaban sebelumnya dari database


}

Print nomor dan total soal

Print soal dan pilihan jawaban

END

3.5.5 Spesifikasi Modul Diagnosa Pretest

BEGIN

for Setiap konsep{

for setiap question{

periksa apakah concept naik / turun / statis

if (pc naik){

catat perubahan

108

}else if concept turun{

Catat perubahan

}

}

If concept naik terus{

Update database dengan hasil diagnosa A

}else if turun terus{

Update database dengan hasil diagnosa B

}else{

if(rata – rata konsep > 0.65){


}else{


}

}

}

END

3.5.6 Spesifikasi Modul Cek Jawab Pretest

BEGIN

session_start();


if (Jawaban Benar){

update logpretes dengan result = True

kembali ke halaman pretest

}else if(jawaban salah ) {

update logpretes dengan result = False


109

}else{

Kembali ke halaman pretest dengan pesan error

}

Tutup Koneksi database

END

3.5.7 Spesifikasi Modul Calcpre

BEGIN

ambil semua concept dari database

for (setiap konsep){

inisialisasi nilai – nilai PC, Guess, Slip

}

ambil semua question dari database

for (setiap pertanyaan){

extract konsep apa saja dari pertanyaan tersebut

ambil result dari database apakah jawaban True or False

Hitung hasil menggunakan engine Bayesian yang sesuai dengan jumlah

konsep yang dimiliki dari setiap soal

tulis nilai pc ke backup untuk di diagnosa

}


tulis hasil ke mspremodel

}

110

Panggil modul diagnosepre

END

3.5.8 Spesifikasi Modul Tampil Soal Posttest

BEGIN


Ambil data dari tabel Mspostmodel mengenai postest

if sudah pernah pretest{

print '<H1>Pretest</H1>

print Anda sudah pernah pretest.

';

}

else if belum memenuhi syarat untuk mengambil posttest{

print Anda Belum memenuhi syarat untuk mengambil posttest

}else{

cek sudah jawab blom terakhir kali

cek jumlah soal

if belum pernah posttest, nomor soal = 1;

if mundur 1 nomer dan mentok


$new=2;

}elseif mundur 1 nomer

$_SESSION['nomor']-=1;

$new=2;

}elseif maju 1 nomer


$new=2;

111

}elseif maju 1 nomer setelah jawab pke submit


$new=2;

}

elseif cek apakah mulai dari nomor satu, atau lanjut


$new = 1;

}elseif lanjut tapi dengan pertanyaan sebelomnya

$_SESSION['nomor']=$tot2;

$new = 0;

$idtestitem = mysql_result($result,0,"idtestitem");

}else{ tidak lanjut dan pertanyaan baru

$new = 1;

$_SESSION['nomor'] = $_SESSION['nomor'] + 1 ;

}

cek jumlah soal dari database msquestion

print ' <H1>Pretest</H1>' . "\n";

if soal yg ditampilkan sudah melebihi jumlah

if ($new==1){

Ambil soal dari database secara acak

Tampilkan soal

insert info into log


}elseif($new==0){

Tampilkan soal yang terakhir ditampilkan


}elseif($new==2){

Ambil soal & jawaban sebelumnya dari database

112


}

Print nomor dan total soal

Print soal dan pilihan jawaban

END

3.5.9 Spesifikasi Modul Diagnosa Posttest

BEGIN

for Setiap konsep{

for setiap question{

periksa apakah concept naik / turun / statis

if (pc naik){

catat perubahan

}else if concept turun{

Catat perubahan

}

}

If concept naik terus{


}else if turun terus{


}else{

if(rata – rata konsep > 0.65){


}else{


}

113

}

}

END

3.5.10 Spesifikasi Modul Cek Jawab Posttest

BEGIN

session_start();


if (Jawaban Benar){

update logposttest dengan result = True


}else if(jawaban salah ) {

update logposttest dengan result = False

kembali ke halaman posttest

}else{

Kembali ke halaman posttest dengan pesan error

}

Tutup Koneksi database

END

3.5.11 Spesifikasi Modul Calcpost

BEGIN

ambil semua concept dari database


114

inisialisasi nilai – nilai PC, Guess, Slip

}

ambil semua question dari database

for (setiap pertanyaan){

extract konsep apa saja dari pertanyaan tersebut

ambil result dari database apakah jawaban True or False

Hitung hasil menggunakan engine Bayesian yang sesuai dengan jumlah

konsep yang dimiliki dari setiap soal

tulis nilai pc ke backup untuk di diagnosa

}


tulis hasil ke mspostmodel

}

Panggil modul diagnosepost

END

3.5.12 Spesifikasi Modul Cek Jawab Exercise

BEGIN

session_start();


if (jawaban benar){

Catat hasil ke logexercise

Tampilkan reply

}else if(jawaban salah) {

115

Catat hasil ke logexercise

Tampilkan reply

}else{

Tampilkan pesan error

}

END

3.5.13 Spesifikasi Modul Connect Database

BEGIN

set host yang digunakan

set username

set password

Buka Koneksi ke Database

END

3.5.14 Spesifikasi Modul Index

BEGIN

Panggil modul customlib

if (flag =1) {

echo '<P>NIM dan password yang Anda masukkan tidak sesuai.</P>';

}

elseif (flag =2 ) {

echo '<P>Silakan login terlebih dahulu.</P>';

116

}

elseif (flag =3) {

echo '<P>Login expired, silakan login kembali.</P>';

}

else {

echo '<P>Silakan login untuk memulai pembelajaran.</P>';

}


Tampilkan News

tutup koneksi ke database

END

3.5.15 Spesifikasi Modul Home

BEGIN

Panggil modul connect database);

cek apakah pertama kali datang ato bukan

if (pertama kali datang) {

print kata sambutan

}

else bukan pertama kali dateng{

cek apakah sedang di tengah tengah pretest

if (belum pernah pretest) {

$ztext = ' <P>Selamat datang kembali, ' . $_SESSION["nama"] . '.</P>' .

"\n";

print ajakan untuk mengerjakan pretest

}

else udah pernah sentuh pretest, belon beres{


"\n";

print ajakan untuk menyelesaikan pretest

}

117

}

}

else if (sudah pretest) {

// udah pretest, cek apakah pretest baru aja beres

if ($tlastvisit == "") { // pretest baru aja beres

$ztext = ' <P>Selamat Anda baru saja menyelesaikan pretest. Anda dapat

melihat <A title="Hasil pretest" href="pretestresult.php">hasilnya</A>.</P>' .

"\n";

if (tipe bcool) {

, kasih link nextvisit ke materi bacaan pertama

$znextvisit = '<A href="' . $url . '">' . $name . '</A>';

ajakan untuk menginstal software pendukung

}

}

else setelah pretest udah ada buka material/exercise{

$ztext = ' <P>Selamat datang kembali, ' . $_SESSION["nama"]

$ztext .= ' <LI>Halaman yang terakhir Anda kunjungi adalah: ' . $zlastvisit

if (tipe bcool) {

tampilin guide

}

}

}

else if (sudah layak posttest) {

cek apakah sedang di tengah tengah posttest

if (belum pernah posttest) {


"\n";

Ajakan untuk mengerjakan posttets

if (tipe bcool) {

tampilin guide

}

118

else udah pernah sentuh posttest, belon beres{


"\n";

ajakan untuk menyelesaikan posttest

}

}

else sudah selesai posttest {

cek apakah posttest baru aja beres

if (posttest baru saja selesai) {

beri sambutan

}

else setelah posttest udah ada buka material/exercise{

beri sambutan

}

if (belum isi kuesioner {

ajakan untuk mengisi kuesioner

}

tutup koneksi database

?>

bab 3 analisis dan perancangan model pembelajaranthesis.binus.ac.id/doc/bab3/2007-2-00232-if...

Documents