PENGEMBANGAN DAN UJI EFEKTIVITAS SISTEM PEMBELAJARAN ADAPTIF BERBASIS KECERDASAN BUATAN UNTUK MEREMEDIASI KESULITAN BELAJAR MATEMATIKA SISWA SMP - Evinitus Sembiring; Kris Diansen Siregar; Desi Margaretta (Akademi Manajemen Informatika dan Komputer PARBINA NUSANTARA Pematangsiantar, 2026)
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan memberikan peluang dalam pengembangan sistem pembelajaran yang mampu menyesuaikan materi berdasarkan karakteristik dan kebutuhan individu siswa. Permasalahan yang sering terjadi pada pembelajaran matematika tingkat SMP adalah adanya perbedaan kemampuan awal, pola kesalahan konsep, serta keterbatasan guru dalam memberikan pembelajaran yang bersifat personal kepada seluruh siswa. Sistem pembelajaran konvensional masih menerapkan pendekatan yang sama sehingga belum mampu memberikan rekomendasi pembelajaran berdasarkan tingkat kesulitan masing-masing siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji efektivitas sistem pembelajaran adaptif berbasis kecerdasan buatan menggunakan Machine Learning Recommendation System untuk meremediasi kesulitan belajar matematika siswa SMP. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model Borg and Gall sederhana yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan produk, validasi ahli, revisi produk, uji coba pengguna, dan evaluasi efektivitas. Sistem yang dikembangkan menggunakan pendekatan machine learning recommendation dengan algoritma Random Forest untuk melakukan klasifikasi tingkat kesulitan belajar berdasarkan data kemampuan awal, pola kesalahan jawaban, waktu penyelesaian soal, dan tingkat penguasaan konsep siswa. Sistem menghasilkan rekomendasi materi pembelajaran secara adaptif sesuai kebutuhan siswa. Pengujian sistem dilakukan melalui validasi lima ahli yang terdiri dari ahli pendidikan matematika, ahli teknologi pembelajaran, ahli informatika, dan guru matematika SMP. Uji coba pengguna dilakukan terhadap 30 siswa kelas VIII dengan kemampuan akademik heterogen. Hasil validasi ahli materi memperoleh nilai Aiken’s V sebesar 0,90. Pengujian model AI menghasilkan nilai akurasi rekomendasi sebesar 96,67%. Hasil uji efektivitas menunjukkan peningkatan hasil belajar meningkat sebesar 45% dari nilai Pre-Test. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa sistem pembelajaran adaptif berbasis kecerdasan buatan yang dikembangkan mampu melakukan rekomendasi pembelajaran secara akurat dan efektif dalam membantu meremediasi kesulitan belajar matematika siswa SMP.