Pemanfaatan Algoritma Saw Pada Sistem Penunjang Keputusan Untuk Penentuan Strategi Belajar Pada Adaptive Learning

Abstract

Pada masa pandemi Covid-19, adaptive learning menjadi alternatif pilihan dalam pembelajaran jarak jauh karena setiap peserta didik berada pada lingkungan dan instrumen pembelajaran yang juga beragam. Permasalahan yang ditemui adalah tidak semua pengajar siap melakukan penyesuaian dalam menjalankan pembelajaran jarak jauh serta membantu para peserta didik secara maksimal sebagaimana saat mengajar langsung di kelas. Akibatnya, peserta didik mungkin menemukan materi pembelajaran online yang terlalu sederhana, atau malah sangat rumit. Hal ini berakibat pada perlakuan yang tidak sesuai dengan kebutuhan mereka sehingga hasil pembelajaran menjadi kurang maksimal. Salah satu solusi yang ditawarkan adalah penggunaan sistem penunjang keputusan dengan algoritma Simple Additive Weight (SAW). Melalui sistem ini diharapkan pengajar memperoleh gambaran terkait dengan kondisi peserta didik serta rekomendasi perlakuan yang sesuai dengan kondisinya. Sistem yang terbentuk diimplementasikan di program studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Universitas Sebelas Maret dan dievaluasi dengan menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk mengetahui tingkat persepsi kegunaan.