Learning From Data

Virtual Agent Character untuk Mendukung Intelligent Learning System Berbasis Web

example the e-learning which have become the demand to create online learning. During its development, there are needs to add intelligent support factor so that an intelligent learning can be created. Intelligent Learning System (ILS) or can be translated as a smart learning system that applies pedagogical learning strategy such as explaining content ordering, types of feedback received, and how the learning material should be taught or explained. The application of ILS into the e-learning system should improve the leaning quality. This writing tries to give an alternative way to support the creation of intelligent learning system especially for learning communication system by creating teacher character in the

form of Virtual Agent Character.

Keywords: agent, intelligent learning system, virtual agent character, ILS, pedagogical learning strategy

1. Pendahuluan

Dialog merupakan hal yang paling dasar dalam suatu sistem komunikasi pembelajaran. Suatu sistem pembelajaran saat ini masih sangat bersifat statis dimana informasi text menjadi hal yang utama untuk disajikan. Seorang pengajar megupload materi melalui sistem yang ada dan siswa mendownload. Sistem

komunikasi yang tersedia pun juga berbasis text sebut saja seperti forum dan chating. Hingga pada akhirnya banyak sistem pembelajaran tidak banyak disukai. Menurut sebuah penelitian yang diampaikan oleh Blom [Bloom, B.S., 1984] dikatakan bahwa one-to-one teaching atau pengajaran secara kelompok kecil lebih

baik dibandingkan kelompok besar. Sistem pembelajaran saat ini sudah dapat dibuat untuk kelompok kecil, sehingga prose pembelajaran dapat berjalan baik. Ternyata pada kenyataannya sistem

pembelajaran ini masih belum juga berjalan secara maksimal. Sang-Mok Jeong dan Ki-Sang Song [Sang-Mok Jeong and Ki-Sang Song, 2005] dalam jurnalnya menyatakan bahwa jika human teacher (kehadiran pengajar) dalam lingkungan e-learning dapat dihadirkan maka efek yang sama akan diperoleh bila pengajaran dilakukan secara langsung one-to-one. Tulisan ini mencoba memberikan sebuah alternatif dengan menghadirkan visual

teacher sehingga dapat mendukung terciptanya intelligent learning system khususnya sistem komunikasi pembelajaran.

2. Definisi dan Karakteristik Agent

2.1. Defini Agent

Berikut adalah beberapa definisi agent dari beberapa sumber :

_ Webster’s New World Dictionary [Guralnik, 1983], agent didefinisikan sebagai: A person or thing that acts or is capable of acting or is empowered to act, for another. Disimpulkan [Romi Satria W, 2003]

_ Agent mempunyai kemampuan untuk melakukan suatu tugas/pekerjaan.

_ Agent melakukan suatu tugas/pekerjaan dalam kapasitas untuk sesuatu, atau untuk orang lain.

_ Caglayan [Caglayan et al., 1997] mendefinisikan software agent sebagai:

Suatu entitas software komputer yang memungkinkan user (pengguna) untuk mendelegasikan tugas kepadanya secara mandiri (autonomously).

_ Brenner [Brenner et. al., 1998] mendefinisikan bahwa agent harus bisa berjalan dalam kerangka lingkungan jaringan (network environment)

2.2. Karakteristik Agent

Pemahaman tentang software agent, fungsi, peran, dan perbedaan mendasar dikaitkan software program yang ada, berikut ini akan dijelaskan tentang beberapa atribute dan karakteristik yang dimiliki oleh software agent [Romi Satria W, 2003- 2006].

1. Autonomy: Agent dapat melakukan tugas secara mandiri dan tidak dipengaruhi secara langsung oleh user, agent lain ataupun oleh lingkungan (environment). Untuk mencapai tujuan dalam melakukan tugasnya secara mandiri, agent harus memiliki kemampuan kontrol terhadap setiap aksi yang mereka perbuat, baik aksi keluar maupun kedalam [Woolridge et. al., 1995]. Dan satu hal penting lagi yang mendukung autonomy adalah masalah intelegensi (intelligence) dari agent.

2. Intelligence, Reasoning, dan Learning:  Setiap agent harus mempunyai standar minimum untuk bisa disebut agent, yaitu intelegensi (intelligence). Dalam konsep intelligence, ada tiga komponen yang harus dimiliki: internal knowledge base, kemampuan reasoning berdasar pada knowledge base yang dimiliki, dan kemampuan learning untuk beradaptasi dalam perubahan lingkungan.

3. Mobility dan Stationary: Khusus untuk mobile agent, dia harus memiliki kemampuan yang merupakan karakteristik tertinggi yang dia miliki yaitu mobilitas. Berkebalikan dari hal tersebut adalah stationary agent. Bagaimanapun juga keduanya tetap harus memiliki kemampuan untuk mengirim pesan dan berkomunikasi dengan agent lain.

4. Delegation: Sesuai dengan namanya dan seperti yang sudah kita bahas pada bagian definisi, agent bergerak dalam kerangka menjalankan tugas yang diperintahkan oleh user. Fenomena pendelegasian (delegation) ini adalah karakteristik utama suatu program disebut agent.

5. Reactivity: Karakteristik agent yang lain adalah kemampuan untuk bisa cepat beradaptasi dengan adanya perubahan informasi yang ada dalam suatu lingkungan (enviornment). Lingkungan itu bisa mencakup: agent lain, user, adanya informasi dari luar, dsb [Brenner et. al., 1998].

6. Proactivity dan Goal-Oriented: Sifat proactivity boleh dikata adalah kelanjutan dari sifat reactivity. Agent tidak hanya dituntut bisa beradaptasi terhadap perubahan lingkungan, tetapi juga harus mengambil inisiatif langkah penyelesaian apa yang harus diambil [Brenner et. al., 1998]. Untuk itu agent harus didesain memiliki tujuan (goal) yang jelas, dan selalu berorientasi kepada tujuan yang diembannya (goal-oriented).

7. Communication and Coordination Capability: Agent harus memilikikemampuan berkomunikasi dengan user dan juga agent lain. Masalah komunikasi dengan user adalah masuk ke masalah user interface dan

perangkatnya, sedangkan masalah komunikasi, koordinasi, dan kolaborasidengan agent lain adalah masalah sentral penelitian Multi Agent System (MAS). Bagaimanapun juga untuk bisa berkoordinasi dengan agent lain dalam menjalankan tugas, perlu bahasa standard untuk berkomunikasi. Tim Finin [Finin et al., 1993] [Finin et al., 1994] [Finin et al., 1995] [Finin et al., 1997]dan Yannis Labrou [Labrou et al., 1994] [Labrou et al., 1997] adalah peneliti software agent yang banyak berkecimpung dalam riset mengenai bahasa dan

protokol komunikasi antar agent. Salah satu produk mereka adalah Knowledge Query and Manipulation Language (KQML). Kemudian masih berhubungan dengan ini komunikasi antar agent adalah Knowledge Interchange Format

(KIF).

3. MS Agent untuk menciptakan Visual Agent Character

MS Agent adalah suatu set layanan software yang dapat diprogram, yang mendukung presentasi dari karakter grafis beranimasi dalam interface Windows. Dengan adanya MS Agent, maka dapat memberikan lebih banyak nilai interaktif ke dalam programnya. Contoh penggunaan MS Agent versi 1 yang mudah didapati adalah Office Assistant pada program aplikasi MS Office97.

MS Agent secara garis besar mempunyai tiga layanan (services), yaitu animation service / layanan animasi, input service / layanan input, dan output service / layanan output. Berikut ini ada penjabaran dari layanan-layanan tersebut

Layanan animasi :

_ Load karakter

_ Load karakter default

_ Menganimasikan karakter

Layanan input

_ Input active client

_ Support untuk pop-up menu

_ Support untuk speech input (input berupa perkataan/omongan)

_ Pemilihan speech engine

_ Event-event speech input

_ Window voice command (perintah dengan suara)

_ Listening tip

Layanan output

_ Support untuk synthesized speech (suara yang dikeluarkan komputer dan

menyerupai suara manusia)

_ Support untuk audio output

_ Support untuk word baloon

_ Efek suara pada saat animasi

Untuk menciptakan virtual character untuk mendukung terciptanya intelligent learning system cukup digunakan layanan animasi dan layanan output, khususnya synthesized speech. Speech engine/penghasil suara yang digunakan adalah penghasil suara default MS Agent yang berbahasa Inggris.

Penutup

Pengembangan visual agent ini dapat juga digunakan untuk membuat fasilitas chating menjadi lebih dinamis atau dapat juga digunakan dalam penyampaian materi online lainnya.

Adapun saran yang penulis sampaikan adalah bahwa penciptakan character pada akhirnya juga dapat menetukan keberhasilan suatu pembelajaran untuk itu pemilihan character untuk visual agent (teacher) dapat disesuaikan.

Daftar Pustaka

[Blo84] Bloom, B.S. “The 2 Sigma Problem”: The Search for methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 1984

[Hya96] Hyacinth Nwana, “Software Agents: An Overview”, “Knowledge

Engineering Review, 1996

[Hya96] Hyacinth Nwana dan Divine Ndumu, “And Introducting to Agent

Technology”, BT Technology Journal, 1996

[Mic08] Microsoft, Microsoft Agent Platform SDK help file, topic: Programming

the Microsoft Agent Control

[Rom06] Romi Satria Wahono, “Pengantar Software Agent: Teori dan Aplikasi”,

2003-2006.

[San05] Sang-Mok Jeong and Ki-Sang Song. (2005). “The Comunity-Based

Intelligent e-Learning System”.

Sumber

http://majour.maranatha.edu/index.php/jurnal-informatika/article/view/272