ID
EN
Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan Kembangkan Sistem Rekomendasi Pembelajaran Terpersonalisasi yang Mengintegrasikan Sinyal Gelombang Otak dan Multimodal Knowledge Graph
Bandar Lampung – Prestasi membanggakan kembali ditorehkan mahasiswa Universitas Teknokrat Indonesia (UTI), ASEAN’s Best Private University dan perguruan tinggi swasta yang dikenal berprestasi di tingkat nasional. Dua mahasiswa Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FTIK), berhasil meraih Juara II Nasional Lomba Karya Tulis Ilmiah Nasional (LKTI-N) GELORA API 2026 yang diselenggarakan oleh Himpunan Mahasiswa Pendidikan Geografi Universitas Siliwangi, Tasikmalaya.
Kedua mahasiswa berprestasi tersebut adalah Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan. Mereka berhasil mengharumkan nama Universitas Teknokrat Indonesia melalui karya ilmiah berjudul “Sistem Rekomendasi E-Learning Terpersonalisasi Menggunakan Multimodal Knowledge Graph dan Pendeteksi Fokus Gelombang Otak”.
Dalam kompetisi tersebut, Akbar dan Ferdi mendapatkan bimbingan dari dosen Program Studi S-1 Informatika, Dr. Heni Sulistiani, M.Kom. Karya mereka mengangkat gagasan pemanfaatan teknologi untuk menghadirkan sistem pembelajaran digital yang lebih adaptif terhadap perubahan kondisi belajar pengguna.
Kompetisi LKTI-N GELORA API 2026 mengusung tema “Optimalisasi Pembelajaran Adaptif dalam Era Pendidikan Digital melalui Pendekatan Deep Learning”. Ajang ini diikuti 131 peserta dari berbagai perguruan tinggi di Indonesia. Setelah melewati proses seleksi, tujuh tim terbaik terpilih sebagai finalis untuk mempresentasikan dan mempertahankan gagasan ilmiah di hadapan dewan juri.
Keberhasilan meraih Juara II Nasional menjadi bukti kemampuan mahasiswa Informatika Universitas Teknokrat Indonesia dalam mengembangkan gagasan berbasis teknologi, mengintegrasikan pengetahuan lintas bidang, dan merumuskan solusi terhadap tantangan pendidikan di era digital.
Karya ilmiah Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan berangkat dari tantangan dalam penerapan platform pembelajaran digital atau e-learning. Pada sejumlah sistem pembelajaran, materi sering disajikan dengan pola yang relatif seragam bagi seluruh pengguna, meskipun setiap mahasiswa memiliki kebutuhan, kemampuan, dan kondisi belajar yang berbeda.
Dalam proses pembelajaran, mahasiswa dapat menghadapi materi dengan tingkat kesulitan yang beragam. Ketika materi semakin kompleks atau perhatian mengalami perubahan, format penyajian yang sama belum tentu menjadi pilihan paling sesuai bagi setiap pengguna.
Berangkat dari permasalahan tersebut, kedua mahasiswa mengusulkan rancangan sistem rekomendasi pembelajaran yang dapat menyesuaikan format materi berdasarkan indikator atensi pengguna. Sistem ini mengintegrasikan teknologi Electroencephalography (EEG), yang digunakan untuk merekam aktivitas listrik otak, dengan Multimodal Knowledge Graph (MMKG), yaitu representasi pengetahuan yang menghubungkan berbagai informasi dan sumber pembelajaran, seperti teks, video, dan audio.
Kombinasi tersebut dirancang untuk menghubungkan informasi mengenai kondisi belajar pengguna dengan alternatif materi yang tersedia. Dengan pendekatan ini, sistem diharapkan dapat memberikan rekomendasi format pembelajaran yang lebih sesuai dengan skenario perubahan kondisi belajar.
Salah satu aspek utama penelitian ini adalah pemanfaatan sinyal EEG untuk memperoleh indikator yang berkaitan dengan atensi pengguna. Dalam rancangan yang diajukan, sinyal dari kanal frontal Fp1 dan Fp2 diproses untuk menghitung rasio Theta/Beta atau Theta/Beta Ratio (TBR).
Nilai tersebut digunakan sebagai salah satu masukan dalam mekanisme rekomendasi pembelajaran. Sistem dirancang untuk menghubungkan perubahan indikator tersebut dengan alternatif penyajian materi yang telah disiapkan berdasarkan aturan dan ambang batas tertentu.
Sebagai ilustrasi, ketika indikator yang digunakan menunjukkan perubahan kondisi atensi sesuai skenario yang ditetapkan, sistem dapat merekomendasikan materi dalam bentuk yang lebih ringkas atau alternatif audiovisual. Tujuannya adalah membantu pengguna mengakses materi melalui format berbeda tanpa menghilangkan keterkaitan dengan konsep utama yang sedang dipelajari.
Di sisi lain, Multimodal Knowledge Graph berperan mengorganisasi hubungan antarmateri dan berbagai sumber belajar. Dengan struktur pengetahuan tersebut, perpindahan dari satu format materi ke format lainnya dirancang agar tetap terhubung secara semantik dan relevan dengan topik pembelajaran.
Keunggulan gagasan ini terletak pada upaya menggabungkan pemanfaatan indikator atensi dengan pengelolaan pengetahuan multimodal. Pendekatan tersebut membuka peluang pengembangan sistem pembelajaran yang tidak hanya menyajikan materi digital, tetapi juga mempertimbangkan konteks pengguna dan hubungan antarsumber belajar.
Meski demikian, rancangan ini masih perlu melalui pengujian empiris lebih lanjut untuk menilai akurasi deteksi atensi, ketepatan rekomendasi, kenyamanan pengguna, serta dampaknya terhadap hasil belajar.
Dalam mengembangkan gagasan tersebut, Akbar dan Ferdi menggunakan pendekatan Design Science Research Methodology (DSRM). Metodologi ini digunakan untuk merancang solusi terhadap permasalahan tertentu melalui pengembangan artefak atau model yang dapat dievaluasi.
Penelitian berfokus pada perancangan konseptual dan simulasi logika sistem, termasuk hubungan antara indikator atensi, struktur pengetahuan multimodal, dan mekanisme pemilihan format materi.
Melalui pendekatan tersebut, mahasiswa berupaya menunjukkan bagaimana sistem rekomendasi dapat dirancang agar lebih dinamis dibandingkan pola penyajian materi yang sepenuhnya statis. Evaluasi konseptual menjadi tahap awal untuk menilai kelayakan rancangan sebelum dilakukan pengembangan dan pengujian lebih lanjut.
Proses penelitian ini juga mencerminkan penerapan kompetensi Informatika dalam mengidentifikasi masalah, mempelajari pendekatan yang relevan, menyusun arsitektur solusi, dan mengomunikasikan hasil pemikiran secara ilmiah.
Pengembangan seperti ini penting bagi mahasiswa karena memberikan pengalaman dalam menghubungkan teori komputasi dengan kebutuhan nyata di bidang pendidikan dan teknologi digital.
Di bawah bimbingan Dr. Heni Sulistiani, M.Kom., karya ilmiah Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan menjadi contoh pengembangan gagasan mahasiswa yang memadukan sistem informasi, kecerdasan buatan, pemodelan pengetahuan, dan pemrosesan sinyal.
Pendampingan dosen memiliki peran penting dalam membantu mahasiswa menyusun permasalahan penelitian, menelaah referensi ilmiah, menentukan pendekatan yang sesuai, serta mengembangkan argumentasi yang sistematis.
Partisipasi dalam kompetisi karya tulis ilmiah juga memberikan ruang bagi mahasiswa untuk mengasah kemampuan berpikir kritis, menulis akademik, melakukan presentasi, dan mempertahankan gagasan berdasarkan landasan ilmiah.
Melalui kegiatan penelitian dan kompetisi, mahasiswa diharapkan tidak hanya memahami perkembangan teknologi, tetapi juga mampu mengidentifikasi persoalan yang dapat diselesaikan melalui pendekatan ilmiah dan inovasi yang bertanggung jawab.
Wakil Rektor I Universitas Teknokrat Indonesia, Dr. H. Mahathir Muhammad, S.E., M.M., menyampaikan apresiasi atas keberhasilan Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan meraih Juara II Nasional dalam LKTI-N GELORA API 2026.
Menurut Mahathir, capaian tersebut menunjukkan potensi mahasiswa Universitas Teknokrat Indonesia dalam mengembangkan gagasan inovatif yang relevan dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan masyarakat.
“Alhamdulillah, selamat dan sukses kepada Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan atas keberhasilan meraih Juara II Nasional dalam LKTI-N GELORA API 2026. Prestasi ini menjadi kebanggaan bagi Universitas Teknokrat Indonesia sekaligus menunjukkan bahwa mahasiswa memiliki potensi besar untuk menghasilkan gagasan inovatif yang relevan dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan masyarakat,” ujar Mahathir.
Ia menilai penelitian yang menggabungkan indikator gelombang otak, sistem rekomendasi, dan Multimodal Knowledge Graph merupakan gagasan menarik untuk dikembangkan lebih lanjut dalam bidang teknologi pendidikan.
“Gagasan yang menghubungkan informasi mengenai kondisi belajar dengan rekomendasi materi digital menunjukkan keberanian mahasiswa dalam mengeksplorasi pendekatan teknologi yang baru. Kami mendorong mahasiswa untuk terus mengembangkan budaya riset, berpikir kritis, dan berani berkompetisi di tingkat nasional maupun internasional dengan pendampingan dosen,” tambahnya.
Mahathir juga menyampaikan apresiasi kepada Dr. Heni Sulistiani, M.Kom., atas pendampingan yang diberikan kepada mahasiswa selama proses pengembangan karya ilmiah.
Ia berharap prestasi ini dapat memotivasi mahasiswa lainnya untuk aktif mengikuti penelitian, kompetisi ilmiah, dan kegiatan inovasi sebagai bagian dari pengembangan kompetensi akademik dan profesional.
Prestasi Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan menambah capaian mahasiswa Universitas Teknokrat Indonesia dalam bidang penelitian dan inovasi teknologi. Keberhasilan tersebut juga memperlihatkan bahwa mahasiswa Informatika dapat berkontribusi dalam menjawab tantangan transformasi digital melalui gagasan yang disusun berdasarkan pendekatan ilmiah.
Universitas Teknokrat Indonesia terus mendorong mahasiswa untuk mengembangkan kemampuan akademik, keterampilan teknologi, kreativitas, dan keberanian dalam menyampaikan gagasan. Kompetisi ilmiah menjadi salah satu sarana untuk melatih mahasiswa merumuskan permasalahan, mengembangkan solusi, serta menguji relevansi gagasan dalam forum akademik.
Melalui sinergi antara mahasiswa, dosen pembimbing, dan lingkungan akademik, pengembangan penelitian diharapkan dapat melahirkan lebih banyak inovasi yang berpotensi memberikan manfaat bagi pendidikan, industri, dan masyarakat.
Keberhasilan mahasiswa Informatika Universitas Teknokrat Indonesia dalam LKTI-N GELORA API 2026 juga memiliki keterkaitan dengan sejumlah Sustainable Development Goals (SDGs) atau Tujuan Pembangunan Berkelanjutan.
Gagasan sistem rekomendasi e-learning terpersonalisasi berhubungan dengan upaya mengembangkan pembelajaran digital yang lebih adaptif terhadap kebutuhan pengguna. Pengembangan teknologi pendidikan yang tepat guna berpotensi mendukung pengalaman belajar yang lebih relevan dan membantu memperluas pilihan penyajian materi.
Penelitian ini mencerminkan eksplorasi inovasi di bidang Informatika melalui integrasi EEG, pemodelan pengetahuan multimodal, dan mekanisme rekomendasi. Pengembangan serta pengujian lanjutan terhadap gagasan tersebut dapat berkontribusi pada inovasi teknologi pendidikan.
Pemanfaatan indikator EEG dalam rancangan penelitian berkaitan dengan upaya memahami perubahan kondisi atensi selama pembelajaran. Namun, karena penelitian ini masih berupa rancangan konseptual dan simulasi logika sistem, manfaatnya terhadap kesehatan atau kesejahteraan belajar belum dapat disimpulkan tanpa pengujian lebih lanjut.
Melalui keterkaitan tersebut, Universitas Teknokrat Indonesia mendorong pengembangan penelitian mahasiswa yang tidak hanya berorientasi pada pencapaian akademik, tetapi juga memperhatikan relevansi teknologi, kebutuhan pengguna, dan potensi kontribusinya bagi masyarakat.
Raihan Juara II Nasional oleh Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan menjadi motivasi bagi mahasiswa Universitas Teknokrat Indonesia untuk terus mengembangkan potensi diri melalui penelitian, kompetisi, dan inovasi teknologi.
Prestasi ini sekaligus menunjukkan pentingnya lingkungan akademik yang mendorong mahasiswa untuk berani mengajukan gagasan, bekerja sama dengan dosen pembimbing, dan mengembangkan solusi terhadap permasalahan yang dihadapi masyarakat.
Universitas Teknokrat Indonesia berkomitmen memperkuat budaya riset dan pengembangan kompetensi agar mahasiswa mampu menjadi talenta digital yang kritis, kreatif, adaptif, dan bertanggung jawab.
Dengan semangat inovasi dan pembelajaran berkelanjutan, mahasiswa diharapkan dapat terus menghasilkan karya ilmiah yang bermanfaat serta berkontribusi dalam pengembangan pendidikan dan teknologi di Indonesia.
Universitas Teknokrat Indonesia — Kampus Berdampak, Kampusnya Sang Juara!
#MahasiswaBerprestasi
#MahasiswaBerdampak
#MahasiswaTerbaikdiLampung
