BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 E-Learning
Jaya Kumar C. Koran (2002), mendefinisikan e-learning sebagai sembarang pengajaran dan pembelajaran yang menggunakan rangkaian elektronik (LAN, WAN, atau internet) untuk menyampaikan isi pembelajaran, interaksi, atau bimbingan. Ada pula yang menafsirkan e-learning sebagai bentuk pendidikan jarak jauh yang dilakukan melalui media internet. Sedangkan Dong (dalam Kamarga, 2002) mendefinisikan e-learning sebagai kegiatan belajar asynchronous melalui perangkat elektronik komputer yang memperoleh bahan belajar yang sesuai dengan kebutuhannya. Atau learning didefinisikan sebagai berikut :
e-Learning is a generic term for all technologically supported learning using an array of teaching and learning tools as phone bridging, audio and videotapes, teleconferencing, satellite transmissions, and the more recognized web-based training or computer aided instruction also commonly referred to as online courses (Soekartawi, Haryono dan Librero, 2002).
Rosenberg (2001) menekankan bahwa e-learning merujuk pada penggunaan teknologi internet untuk mengirimkan serangkaian solusi yang dapat meningkatkan pengetahuan dan keterampilan. Hal ini senada dengan Cambell (2002), Kamarga (2002) yang intinya menekankan penggunaan internet dalam pendidikan sebagai hakekat e-learning. Bahkan Onno W. Purbo (2002) menjelaskan bahwa istilah “e” atau singkatan dari elektronik dalam e-learning digunakan sebagai istilah untuk segala teknologi yang digunakan untuk mendukung usaha-usaha pengajaran lewat teknologi elektronik internet.
Cisco (2001) menjelaskan filosofis e-learning sebagai berikut. Pertama, elearning merupakan penyampaian informasi, komunikasi, pendidikan, pelatihan secara on-line. Kedua, e-learning menyediakan seperangkat alat yang dapat memperkaya nilai belajar secara konvensional (model belajar konvensional, kajian terhadap buku teks, CD-ROM, dan pelatihan berbasis komputer) sehingga dapat
menjawab tantangan perkembangan globalisasi. Ketiga, e-learning tidak berarti menggantikan model belajar konvensional di dalam kelas, tetapi memperkuat model belajar tersebut melalui pengayaan content dan pengembangan teknologi pendidikan. Keempat, Kapasitas siswa amat bervariasi tergantung pada bentuk isi dan cara penyampaiannya. Makin baik keselarasan antar conten dan alat penyampai dengan gaya belajar, maka akan lebih baik kapasitas siswa yang pada gilirannya akan memberi hasil yang lebih baik.
Sedangkan Karakteristik e-learning, antara lain. Pertama, Memanfaatkan jasa teknologi elektronik; di mana guru dan siswa, siswa dan sesama siswa atau guru dan sesama guru dapat berkomunikasi dengan relatif mudah dengan tanpa dibatasi oleh hal-hal yang protokoler. Kedua, Memanfaatkan keunggulan komputer (digital media dan computer networks). Ketiga, Menggunakan bahan ajar bersifat mandiri (self learning materials) disimpan di komputer sehingga dapat diakses oleh guru dan siswa kapan saja dan di mana saja bila yang bersangkutan memerlukannya. Keempat, Memanfaatkan jadwal pembelajaran, kurikulum, hasil kemajuan belajar dan hal-hal yang berkaitan dengan administrasi pendidikan dapat dilihat setiap saat di komputer.
2.1.1 Pembelajan Bahasa Jepang di Indonesia
Belajar meurpakan hal yang dilakukan manusia dalam menghadapi perubahan lingkungan yang senantiasa berubah, karena ini maka belajar perlu dilakukan agar seorang siap menghadapi perkembangan zaman. Slameto(2010:2) menerangkan belajar adalah proses usaha yang dilakukan seorang untuk memperoleh suatu perubahan tingkah laku yang baru secara keseluruhan sebagai hasil pengalaman sendiri dalam berinteraksi dengan lingkungannya. Dari pendapat diatas dapat disimpulkan bahwa belajara merupakan proses yang dialami manusia dalam untuk mengetahui sesuatu yang didasari oleh pengalaman yang dialami. Pembelajaran dalam kaidahnya berarti suatu proses mengenali sesuatu yang tidak diketahui menjadi tahu melalui semua pengalaman yang telah dialami oleh seseorang.
Dalam rangka antisipasi kebutuhan guru dan siswa serta mendukung pelaksanaan KBK(Kurikulum Berbasis Kompetensi), maka pada tahun 2007 diterbitkan buku Pelajaran bahasa jepang untuk SMA. Namun sejalan dengan perkembangan pendidikan bahasa Jepang yang meningkat secara pesat, kebutuhan akan buku pelajaran yang sesuai dengan materi jara inipun semakin mendesak. Karena hal itu pada tahun 2008, The Japan Foundation, Depdiknas, Manajemen Dikdasmen dan instansi terkait lainya menysun materi ajar dalam buku Pelajaran Bahasa Jepang.
Seiring perkembangan pelajaran bahasa Jepang di Indonesia dewasa ini materi bahasa Jepang bahkan sudah mulai diajarkan di tingkat SD dan karenahal ini banyak pula berkembang metode pengajaran dan juga media pengajaran bahasa jepang. Media pengajaran pun tidak terbatas pada buku saja banyak juga
e-learning untuk belajar bahasa jepang beredar serta banyak program yang
dikatakan membantu seseorang untuk belajar bahasa Jepang tersebut.
2.1.2 Pengantar Bahasa Jepang
Bahasa jepang termasuk dalam rumpun bahasa Ural Alta, namun dalam perkembangannya tidak menunjukkan hubungan yang nampak secara langsung dengan rumpun bahasa Ural – Alta seperti korea dan Mongolia, kemungkinan besar hal ini disebabkan oleh sistem pemerintahan dan masyarakat yang tertetup, sehingga rumpun bahasa tersebut berkembang dengan sendirinya, dalam penulisan aksara jepang yang disebut kanji meminjam dari aksara bangsa cina namun sistem pengucapan atau cara baca disesuaikan bahsa jepang.
Pada umumnya suku kata bahasa jepang terdiri dari satu konsonan dan satu vocal, dan sebalikna, namun ada juga yang diakhiri dengan konsonan, bahasa jepang tidak mengenal konsonan mati di akir selain n, namun konsonan n sendiri dalam pengucapannya di dalam kata terdapat tiga jenis yaitu, n, m, ng. Bahasa jepang menyerap kata-kata penting dari luar seperti kata – kata ilmiah akan disesuaikan dengan cara pengucapan bahasa jepang, kata – kata serapan dapat mudah kita lihat karena ditulis dengan katakana misalnya center akan di baca sentaa ditulis sentaa(センター).
1. Vokal, dalam bahasa jepang sama dengan bahasa yang lain yaitu :
a Seperti pada ayah, ayam, anda i Seperti pada indah, imun, ibu u Seperti pada umbi, utama, ubun e Seperti pada enak, entong, energi Seperti pada ombak, obor
Pemakain vokal terdapat dua jens yaitu vocal panjang dan vocal pendek, dalam penerapannya akan sangat mempengarui arti dari kata. Karena perbedaan vocal panjang atau pendek dalam bahasa jepang mempunyai arti yang berbeda, misalnya :
e (gambar,lukisan), ee (ya)
Toru (mengambil), Tooru (melewati) Obasan (bibi), Obaasan (nenek) Ojisan (paman), Ojiisan (kakek)
Dari contoh diatas dapat kita lihat arti yang sangat jauh dari perbedaan pemakain vocal pendek dan panjang, berhati-hatilah dalam mengucapkannya .
2. Konsonan yang berdiri sendiri dalam bahasa jepang hanyalah n, dapat
berbunyi tiga jenis yaitu, n, m dan ng berikut contohnya Onna, おんあ, Onna
Sanpo, さんぽ, Sampo Sanka, さんか, Sangka
Konsonan rangkap juga mempunyai arti yang berbeda dengan konsonan tunggal, karena itu dalam pembicaraan untuk konsonan rangkap dua perlu penekanan lebih tegas, berikutcontohnya :
Shite imasu (sedang melakukan), Shitte imasu (mengetahui) Oto (bunyi), Otto (suami)
Konsonan dengan pengucapan semi vocal juga memilki arti yang berbeda dengan kosonan yang diucapkan vokalnya, misalnya hiyaku ( ひ や く ) mempunyai arti perlompatan, sedangkan hyaku ( ひ ゃ く ) mempunyai arti
seratus, walaupun tulisannya mirip yang membedakan adalah kecil besarnya tulisan huruf ya (ゃ) bila tulisan huruf ya kecil maka akan dibaca semi vocal, bila tulisan huruf ya nomal akan tetap di baca secara utuh dna tegas, berikut contoh lainya :
Byoin (びょいん) Rumah sakit Kyoo(きょお) Hari ini
Gyuunyuu(ぎゅうにゅう) Susu Benkyoo(べんきょう) Belajar
2.2 Adaptive Learning
Adaptive learning merupakan suatu metode pendidikan yang manfaatkan
komputer sebagai media pengajaran interaktif. Komputer akan menyesuaikan penyajian materi ajar dengan kemampuan dari siswa sesuai tanggapan yang diberikan oleh siswa terhadap pertanyaan. Sistem ini ada untuk memungkinkan
e-learning memberi nilai interaktivitas yang biasa diberikan guru atau tutor.
Teknologi ini mencakup banyak bidang studi termasuk ilmu komputer, pendidikan dan psikologi.
Adaptive learning dapat tercipta akibat adanya pemikiran bahwa dengan
sistem pembelajaran yang konvensional dan non-adaptif, pencapaian pembelajaran dengan skala besar akan sulit dicapai. Sistem adaptive learning berusaha mengubah pelajar yang merupakan reseptor pasif menjadi kolaborator dalam proses pendidikan. Aplikasi utama dalam adaptive learning ada di bidang pendidikan, walaupu ada aplikasi lain yang populer seperti aplikasi pelatihan bisnis.
Adaptive learning dikenal juga dengn nama adaptive educational hypermedia, computer based learning, adaptive instruction, dan computer based pedagogical agents. Adaptive hypermedia pada proses belajar dapat dijadika
acuan untuk personalisasi isi, bagaimana informasi dinavigasi atau presentasikan kepada user. Personalisasi ini akan mampu meningkatkan efektivitas proses pembelajaran user.
2.2.1 Adaptive Mechanism
Adaptive mechanism dapat dibedakan menjadi dua tipe, manual dan automatic adaptive mechanism. Pada manual adaptive mechanism sebenarnya
tidak berupa mekanisme adaptif. hal ini dikarenakan semua modifikasi dilakukan oleh tutor sendiri sesuai analisis yang telah dilakukan dari hasil analisis pemakaian sistem oleh user. Salah satu contoh adalah, memakai evaluasi statistik pada akhir pelajaran lalu mengubah isi materi studi sesuai hasil statistik tersebut.
Pada automatic adaptive mechanism terdapat algoritma tertentu yang akan memilih dan memodifikasi (mengadaptasi) berdasar aktivitas user. Perbedaan pada manual dan automatic adaptive mechanism terdapat pada peran penulis dimana pada mekanisme manual modifikasi dan perubahan isi materi dilakukan manual sehingga akan menghabiskan waktu. Pada automatic mechanism materi ajar telah ada di sistem dan akan diadaptasikan secara otomatis oleh sistem sesuai aktivitas pengguna.
Pada Automatic Adaptive mechanism terdapat beberapa algoritma yang biasa digunakan. Adaptasi memakai algoritma data mining untuk melihat aktivitas user. terdapat tiga aturan dasar untuk data mining dan penggunaannya pada lingkungan
adaptive. Hal ini disebabkan karena aktivitas pemakai e- learning akan terlihat
seperti transaksi di sebuah toko dimana user yang mengakses halaman demi halaman tertentu dianalogikan seperti konsumen yang membeli suatu set barang tertentu, melihat Hal ini maka teknik dasar data mining dapat digunakan:
1. Association rules mining 2. Sequential pattern mining 3. A transversal pattern mining
Pada aplikasinya semua aturan ini akan menyimpan session user untuk melihat aktivitas user tersebut sehingga dapat dibuatkan halaman rekomendasi selanjutnya yang dibuka oleh user. Pemakaian Assiciation rule disini adalah ketika user mengakses halaman tertentu dalam suatu web tersebut. Halaman dalam web tersebut akan dianalogikan seperti pembelian item pada supermarket
dimana terdapat item sets yang menyatakan item mana saja yang biasa dibeli secara bersamaan. Dengan analogi seperti itu maka tiap user akan memiliki “page set” dan bukan “item set” dalam penerapan adaptive learning dalam web ini.
2.2.2 Adaptive Hypermedia System (AHS)
Komponen AHS dalam sistem e-learnig adaptif akan menciptakan suatu konten pembelajaran yang dapat disampaikan secara dinamis kepada mahasiswa berdasarkan tingkat pengetahuannya. Hal ini dikarenakan komponen AHS menurut Brusilovsky P. (2002), terdiri dari 2 (dua) kategori, yaitu: Adaptive
Presentation dan Adaptive Navigation Support, sebagai berikut: [19]
Gambar 2.1 Model AHS
Dari gambar diatas, kategori model AHS Adaptive Presentation dan
Adaptive Navigation Support dapat dijelaskan secara lebih rinci, sebagai
berikut:
1. Adaptive Presentation, bertujuan untuk menyesuaikan isi dari suatu
halaman web secara hypermedia kepada mahasiswa. Sebagai contoh, sistem dapat menyediakan penjelasan tambahan seperti halnya untuk pemilihan konten suatu informasi yang spesifik dan teperinci kepada mahasiswa. Didalam suatu hypermedia System isi darisuatu halaman web
tidak saja teks, tetapi mungkin juga berisi berbagai materi dari media lainya. Manfaat utama Adaptive Presentation adalah mencoba untuk mengefisiensikan jumlah informasi yang akan diperkenalkan kepada mahasiswa tertentu secara hipermedia. Terdapat tiga metoda Adaptive
Presentation, yaitu: [19]
Adaptive Multimedia Presentation, adalah untuk menyediakan informasi pembelajaran melalui sistem multimedia pada halaman web sistem e-learning adaptif.
Adaptive Text Presentation, adalah untuk menyediakan informasi pembelajaran dengan menggunakan jenis teks yang berbeda-beda pada halaman web sistem elearning adaptif.
Adaptive Of Modality, merupakan model yang memperbolehkan mahasiswa untuk dapat memilih materi tertentu. Sebagai contoh, beberapa para mahasiswa hanya menyukai informasi pembelajaran topik defenisi, sedangkan mahasiswa yang lain menyukai informasi pembelajaran topik latihan.
2 Adaptive Navigation Support, Menurut Brusilovsky P., terdapat enam cara
metode Adaptive Navigation Support, yaitu: [19]
Direct Guidance, mengarahkan bimbingan sistem secara visual. Salah satu contoh dengan memberikan petujuk kepada mahasiswa untuk mengakses sustu node dan merekomendasi mahasiswa untuk mengujungi halaman web berikutnya.
Adaptive Link Sorting, penyortiran node secara adaptif dari suatu sistem, agar semua node pada halaman web tertentu dapat dipilih sesuai dengan keinginan mahasiswa.
Adaptive Link Hiding, menyembunyikan node secara adaptif dari suatu halaman web, agar dapat mencegah mahasiswa mengakses halaman web berikutnya karena tidak relevan untuknya.
Adaptive Link Annotation, memberikan catatan tambahan atau komentar untuk suatu node secara adaptif pada suatu halaman web.
Adaptive Link Generation, megenarate node secara adaptif sehingga antara suatu node dengan node yang lain dapat di hubungkan, agar mahasiswa dapat melakukan link ke halaman web tertentu .
Map Adaption, memetakan struktur node secara adaptif dengan cara memvisualisasikan secara grafis, agar mempermudah mahasiswa menuju suatu halaman web yang diinginkan.
2.3 Association Data Mining Rule
Association rule mining adalah tehnik untuk menemukan data dependensi tak terduga dan merupakan salah satu metode data mining terbaik yang diketahui. Ide dasarnya adalah mengenal item set dari sebuah database(misalnya pada keranjang belanja). Apakah sebuah item akan mempengaruhi kemunculan item lain dengan kemungkinan yang besar. Association rule mining menyelesaikan masalah ini secara efisien.
Masalah association rule didefinisikan sebagai
yaitu himpunan atribut biner sebanyak n yang disebut item.
adalah kumpulan transaksi yang disebut database. Setiap transaksi di D merupakan implikasi dari bentuk dimana dan . Kumpulan Item X dan Y disebut antecedent dan consequent. Untuk menggambarkan maksud dari aturan ini, misalkan pada supermarket terdarapt set item I={susu,roti,mentega} dan pada database terdapat datanya. Contoh rule yang bisa didapat adalah {mentega,roti}=>{susu} dimana berarti jika roti dan mentega dibeli maka pembeli juga akan membeli susu.
Untuk melihat rule yang menarik dari banyaknya rule yang terdapat, maka biasa digunakan batasan minimum dengan batasan support dan confidence. Suport sebuah set item X adalah proporsi transaksi pada set data yang mengandung set item tersebut. Confidence adalah perhitungan berapa kali pembelian item set Y ketika item set X dibeli. Pada accociation rule biasanya user menentukan sendiri minimum support dan minimum confidence agar tujuan dari user terpenuhi.
2.4 Black Box Testing
Pengujian ini merupakan pengujian yang mengabaikan mekanisme internal sistem dan hanya memfokuskan pada keluaran yang dihasilkan oleh sistem. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengevaluasi pemenuhan kebutuhan fungsional system. Black-Box testing terfokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak. Tester dapat mendefinisikan kumpulan kondisi input dan melakukan pengetesan pada spesifikasi fungsional dari program. Pada Black-box
testing akan dapat terlihat kesalahan fungsi, interface, struktur data, akses data
base, dan inisiasi terminasi. Pengujian didasarkan pada fungsi yang terdapat pada program, inputan yang menjadi bahan uji, dan respon dari system.
Pada black-box Testing dapat dibuat tabel dengan keadaan yang akan dilakukan test. Dimana terdapat kondisi awal, input yang dimasukan, hasil yang diinginkan dan hasil yang terjadi akan didata pada tabel ini. Test akan dilakukan untuk setiap kondisi yang ingin diuji. Black box testing berdasarkan pada analisa tindakan dari komponen berdasarkan sebab dan akibat. Karena dasar inilah maka