Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

TENDENCY OF PLAYERS IS TRIAL AND ERROR: CASE STUDY OF COGNITIVE CLASSIFICATION IN THE COGNITIVE SKILL GAMES

Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (JIKI) · Vol. 5 No. 1 (2012) · pp. 31–39

DOI
10.21609/jiki.v5i1.184
ISSN
2502-9274, 2088-7051
Published
2012-07-28
Publisher
Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia
Language
eng

Abstract

To assess the cognitive level of player ability is difficult; many instruments are potentially biased, unreliable, and invalid test. Whereas, in serious game is important to know the cognitive level. If the cognitive level can be measured well, the mastery learning can be achieved. Mastery learning is the core of the learning process in serious game. To classify the cognitive level of players, researchers propose a Cognitive Skill Game (CSG). CSG improves this cognitive concept to monitor how players interact with the game. This game employs Learning Vector Quantization (LVQ) for optimizing the cognitive skill input classification of the player. Training data in LVQ use data observation from the teacher. Populations of cognitive skill classification in this research are pupils when playing the game. Mostly players cognitive skill game have cognitive skill category are Trial and Error. Some of them have Expert category, and a few included in the group carefully. Thus, the general level of skill of the player is still low. Untuk menilai tingkat kognitif dari kemampuan pemain sangatlah sulit; banyak instrumen yang berpotensi bias, tidak dapat diandalkan, dan merupakan tes yang tidak valid. Padahal, dalam serious game penting untuk mengetahui tingkat kognitif. Jika tingkat kognitif dapat diukur dengan baik, penguasaan pembelajaran dapat dicapai. Penguasaan belajar adalah inti dari proses belajar dalam serious game. Untuk mengklasifikasikan tingkat kognitif pemain, kami mengusulkan Cognitive Skill Game (CSG). CSG meningkatkan konsep kognitif untuk memantau bagaimana pemain berinteraksi dengan permainan. Permainan ini menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mengoptimalkan input klasifikasi keterampilan kognitif pemain. Data trining dalam observasi LVQ menggunakan data dari guru. Populasi klasifikasi keterampilan kognitif dalam penelitian ini adalah siswa saat memainkan permainan. Sebagian besar pemain CSG berkategori keterampilan kognitif adalah coba-coba. Beberapa dari mereka memiliki kategori Ahli, dan sedikit yang termasuk dalam kelompok hati-hati. Dengan demikian, secara umum kemampuan pemain masih rendah.

Keywords

Collaboration network of the authors

26 authors · 49 co-authorship links · 16 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
  • Universitas Trunodjoyo Madura
  • Tokyo University of Technology
  • Sebelas Maret University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Eko Mulyanto YuniarnoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Dwi Ratna SulistyaningrumInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
I Ketut Eddy PurnamaInstitut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya2
Arif MuntasaUniversitas Trunodjoyo Madura1
Mochammad Kautsar ShopanUniversitas Trunodjoyo Madura1
Kunio KondoTokyo University of Technology1
Rahmat SyamInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Mauridhi Herry PurnomoAffiliation unknown1
Muhtadin MuhtadinAffiliation unknown1
Mauridhy Hery PurnomoAffiliation unknown1
Muhammad RivaiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Hartarto JunaediInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Jaya PranataInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Hans JuwianthoInstitut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya1
Esther Irawati SetiawanInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Joan SantosoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Meidya KoeshardiantoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Diana PurwitasariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Abid Famasya AbdillahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Safitri JuanitaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Wisnu WidiartoSebelas Maret University1
Eko SetijadiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Alamsyah AlamsyahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">TENDENCY OF PLAYERS IS TRIAL AND ERROR: CASE STUDY OF COGNITIVE CLASSIFICATION IN THE COGNITIVE SKILL GAMES</dc:title>
	<dc:creator>Syufagi, Moh. Aries</dc:creator>
	<dc:creator>Purnomo, Mauridhi Hery</dc:creator>
	<dc:creator>Hariadi, Mochamad</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US">coba-coba</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">cognitive classification</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">cognitive skill game</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">cognitive level</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">klasifikasi kognitif</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">learning vector quantization</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">permainan ketrampilan kognitif</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">tingkat kognitif</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">trial and error</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">To assess the cognitive level of player ability is difficult; many instruments are potentially biased, unreliable, and invalid test. Whereas, in serious game is important to know the cognitive level. If the cognitive level can be measured well, the mastery learning can be achieved. Mastery learning is the core of the learning process in serious game. To classify the cognitive level of players, researchers propose a Cognitive Skill Game (CSG). CSG improves this cognitive concept to monitor how players interact with the game. This game employs Learning Vector Quantization (LVQ) for optimizing the cognitive skill input classification of the player. Training data in LVQ use data observation from the teacher. Populations of cognitive skill classification in this research are pupils when playing the game. Mostly players cognitive skill game have  cognitive skill category are Trial and Error. Some of them have Expert category, and a few included in the group carefully. Thus, the general level of skill of the player is still low.

Untuk menilai tingkat kognitif dari kemampuan pemain sangatlah sulit; banyak instrumen yang berpotensi bias, tidak dapat diandalkan, dan merupakan tes yang tidak valid. Padahal, dalam serious game penting untuk mengetahui tingkat kognitif. Jika tingkat kognitif dapat diukur dengan baik, penguasaan pembelajaran dapat dicapai. Penguasaan belajar adalah inti dari proses belajar dalam serious game. Untuk mengklasifikasikan tingkat kognitif pemain, kami mengusulkan Cognitive Skill Game (CSG). CSG meningkatkan konsep kognitif untuk memantau bagaimana pemain berinteraksi dengan permainan. Permainan ini menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mengoptimalkan input klasifikasi keterampilan kognitif pemain. Data trining dalam observasi LVQ menggunakan data dari guru. Populasi klasifikasi keterampilan kognitif dalam penelitian ini adalah siswa saat memainkan permainan. Sebagian besar pemain CSG berkategori keterampilan kognitif adalah coba-coba. Beberapa dari mereka memiliki kategori Ahli, dan sedikit yang termasuk dalam kelompok hati-hati. Dengan demikian, secara umum kemampuan pemain masih rendah.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Faculty of Computer Science  - Universitas Indonesia</dc:publisher>
	<dc:date>2012-07-28</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/184</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.21609/jiki.v5i1.184</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi; Vol. 5 No. 1 (2012): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information); 31-39</dc:source>
	<dc:source>2502-9274</dc:source>
	<dc:source>2088-7051</dc:source>
	<dc:source>10.21609/jiki.v5i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/184/285</dc:relation>
</oai_dc:dc>