Tim peneliti dari Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak (TRPL), Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM) kembali menghadirkan solusi teknologi untuk dunia pendidikan. Tim yang diketuai oleh Rochana Prih Hastuti, S.Kom., M.Cs. bersama dosen anggota Margareta Hardiyanti, S.Kom., M.Eng., serta melibatkan mahasiswa Dwi Noviandaru dan Fikri Ulinukha, sukses mengembangkan modul Content Retrieval canggih pada Learning Management System (LMS) Olimpiade berbasis web, SOLVE.
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh peran vital fitur pencarian (search feature) dalam sebuah LMS. Bagi siswa yang sedang mempersiapkan diri untuk olimpiade, kemudahan menemukan soal latihan yang relevan di “Bank Soal” sangat krusial untuk meningkatkan kemampuan mereka. Namun, sistem pencarian konvensional yang mengandalkan pencocokan kata persis (exact string matching) memiliki banyak keterbatasan. Sistem lama sering kali gagal menemukan materi jika pengguna melakukan kesalahan ketik (typo), menggunakan kata yang tidak baku, atau mencari kata yang tidak ada dalam kosakata sistem (Out-of-Vocabulary).
Untuk mengatasi kendala tersebut, tim peneliti mengembangkan modul pencarian baru menggunakan teknologi FastText Word Embedding. Berbeda dengan metode pencarian biasa, metode ini merepresentasikan kata dalam bentuk vektor numerik yang mampu memahami konteks dan kemiripan kata.
Hasilnya, sistem pencarian baru ini mampu mengakomodir kebutuhan pengguna dengan jauh lebih baik. Modul ini terbukti andal dalam menangani pencarian berdasarkan konten, mengenali kata meski terjadi typo, serta menangani kata-kata Out-of-Vocabulary.
Keunggulan modul ini telah dibuktikan melalui serangkaian pengujian. Berdasarkan evaluasi otomatis (groundtruth) maupun evaluasi manusia (human evaluation) melalui responden, performa model berbasis FastText terbukti mengungguli metode awal string matching. Sistem mampu memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat bagi pengguna.
Tantangan teknis terkait ukuran model yang besar juga berhasil diatasi. Tim peneliti menerapkan teknik Compressed FastText, sehingga ukuran model menjadi lebih ringkas tanpa mengorbankan performa secara signifikan. Hal ini memastikan modul siap dan ringan untuk diimplementasikan (deploy) secara nyata.
Optimalisasi sistem pembelajaran digital ini merupakan kontribusi nyata terhadap SDG 4 (Quality Education), memastikan akses terhadap materi pendidikan dapat dilakukan dengan mudah, akurat, dan inklusif bagi seluruh siswa. Penerapan teknologi pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) yang adaptif ini juga selaras dengan SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure), membuktikan peran riset akademik dalam menghadirkan solusi teknologi yang efisien. Lebih jauh, keberhasilan integrasi modul ini menjadi bukti kompetensi mahasiswa dalam mengembangkan perangkat lunak berskala industri yang siap mendukung ekosistem pendidikan cerdas.
