Harry B. Santoso
Faculty of Computer Science, University of Indonesia

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Pemodelan Learning Object Recommender berdasarkan Prior Knowledge pada Student Centered e-Learning Environment Harry B. Santoso; Zainal A. Hasibuan; Rendra Rahmatullah
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2008
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam proses pembelajaran seringkali diasumsikan bahwa pembelajar memiliki prior knowledge yangsama. Padahal dalam realitasnya tidaklah selalu demikian. Disinilah urgensinya fasilitas sistemperekomendasian bahan ajar (learning object recommender systems) untuk meningkatkan kualitas interaksidalam hal ini kegiatan diskusi dalam mengkonstruksi pengetahuan baru dengan mekanisme pengayaan priorknowledge pembelajar. Tulisan ini bertujuan untuk memperkenalkan sistem yang akan memberikan rekomendasibahan ajar berdasarkan informasi tentang prior knowledge pembelajar. Prior knowledge dapat diidentifikaasimenggunakan pre-test, mid-test, dan post-test assessment. Tiga tahapan assessment ini sangat berguna sebagaiinput sistem. Penelitian tahap awal ini sejalan dengan sistem e-Learning yang telah diimplementasikan saat inidi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, yaitu Student Centered E-Learning Environment (SCELE)yang dikembangkan menggunakan Learning Management System berbasis open source, yaitu Moodle.
Implementasi Fitur Perekomendasian Bahan Ajar Berdasarkan Prior Knowledge pada Student Centered E-Learning Environment Harry B. Santoso; Tunggul Fardiaz; Zainal A. Hasibuan
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam proses pembelajaran seringkali diasumsikan bahwa pembelajar memiliki prior knowledge yang sama.Padahal dalam realitasnya tidaklah selalu demikian. Di sinilah urgensi fasilitas perekomendasian bahan ajar(learning object recommender) untuk meningkatkan kualitas interaksi dalam hal ini kegiatan diskusi dalammengkonstruksi pengetahuan baru dengan mekanisme pengayaan prior knowledge pembelajar. Tulisan inibertujuan untuk memperkenalkan sistem yang akan memberikan rekomendasi bahan ajar berdasarkaninformasi tentang prior knowledge pembelajar. Pengembangan fitur perekomendasian bahan ajar yangdielaborasi dalam tulisan ini adalah pengembangan fitur perekomendasian dengan pemilihan bahan ajarsecara statis (pre-defined) di atas Student Centered E-Learning Environment (SCELE). SCELE sendirimerupakan learning management system berbasis sistem open source, yaitu Moodle dan telah dimodifkasisesuai kebutuhan. Dengan memanfaatkan fitur ini, mahasiswa mendapatkan bahan ajar sesuai dengan priorknowledge yang dimiliki, seperti level dasar (basic), menengah (medium), dan tinggi (advance).Kata Kunci: Perekomendasian bahan ajar, SCELE, prior knowledge
Pengaruh Faktor Pemicu terhadap Tingkat Partisipasi Diskusi dalam Student Centered E-Learning Environment Harry B. Santoso; Zainal A. Hasibuan
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2007
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Keberadaan Internet dalam dunia pendidikan memungkinkan proses belajar mengajar dilakukan kapansaja dan dimana saja. Kondisi ini mampu memfasilitasi peningkatan intensitas kegiatan pendidikan. Prosesperkuliahan yang sebelumnya hanya dilakukan di dalam kelas, saat ini mengalami transisi. Prosentaseperkuliahan tatap muka dalam kelas dikombinasikan dengan pembelajaran online. Dalam pembelajaran onlineyang didukung oleh teori constructivist, peserta didik difasilitasi untuk belajar secara kolaboratif, baik denganpangajar maupun sesama peserta didik. Sebagian besar sistem pembelajaran online yang lebih dikenal LearningManagement System (LMS) telah menyediakan fasilitas forum diskusi. Hanya saja, dalam realitasnyakeberadaan fasilitas ini ternyata tidak selamanya cukup mendorong para peserta didik untuk terlibat dalamaktivitas diskusi. Tulisan ini akan membahas peranan diskusi dalam pembentukan knowledge dan bagaimanafaktor pemicu seperti penyediaan bahan ajar berbasis multimedia, pemberian penghargaan (rewards), sertaketerlibatan dosen dalam diskusi dapat memberikan motivasi bagi peserta didik untuk aktif berdiskusi. Ruanglingkup analisis ini dilakukan lingkungan pembelajaran Student Centered E-Learning Environment di FakultasIlmu Komputer Universitas Indonesia.Kata kunci: Faktor pemicu, diskusi, SCELE, multimedia, rewards.
K-Owl: Next-Gen Interactive Platform for Student Engagement and Feedback Nan Cenka, Baginda Anggun; Agnes Audya Tiara P; Ardanisa Rachma; Avelia Diva Zahra; Harry B. Santoso
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 5 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

In the digital era, the challenges faced by lecturers and students in learning are increasingly diverse, which makes students tend to be less involved in learning. A student response system called “K-Owl” is proposed to support the Know, Want to Know, Learn (KWL) strategy where lecturers can monitor students’ knowledge in real-time while the platform helps students stay actively engaged in class. User-Centered Design was used as a methodology to ensure that the proposed platform aligns with user needs, with stages including identifying user problems and needs, system design and development, and evaluation. This study involved 16 interview participants and 71 usability testing participants. Quantitative data were collected using the System Usability Scale (SUS) and the Maze application to usability testing and analysed using the SUS Score and Maze Score. Meanwhile, qualitative data were collected through user interviews and analysed using thematic analysis. This study resulted in three main features including courses management, KWL, and dashboard. The results of user acceptance testing and usability testing were with a score of 100% and a SUS score of 69 (Good category), respectively. The results of the study indicate that K-Owl is a promising platform to support active learning.