Penerapan Algoritma Machine Learning Dalam Mengklasifikasi Data Masa Studi di Indonesia Berdasarkan Jenis Kelamin

Abstract

Masalah perbedaan jenis kelamin dan pendidikan di Indonesia adalah masalah yang serius, karena dengan pendidikan yang layak barulah Negara Indonesia ini bisa menjadi Negara yang maju. Untuk menunjang penelitian ini maka penulis mengambil data rata-rata lama sekolah dari Badan Pusat Statistik sebanyak 1.028 data kemudian diberikan pelabelan Lama dan Sebentar serta dibagi menjadi 4 kategori yaitu Data Saat Pandemi Covid Laki-laki dan Perempuan, dan Data Pasca Covid Laki-laki dan Perempuan selanjutnya diolah dengan bantuan aplikasi Orange Data Mining, selanjutnya data dirapihkan menggunakan Data Table dan dikelompokkan atributnya menggunakan Select Column dan diproses menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, serta menggunakan Test and Score dan Confusion Matrix untuk melihat hasil evaluasinya. Setelah data tersebut diolah didapatkan hasil dari pengolahan data tersebut yaitu laki-laki lebih lama masa studi atau sekolahnya dibandingkan perempuan dari data Saat Pandemi Covid dan Pasca Pandemi Covid serta memperoleh tingkat akurasi dari 4 kategori yaitu 0.909, 0.848, 0.846, 0.920 dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, sehingga pengolahan data menghasilkan hasil yang optimal. Dengan dilakukannya penelitian ini agar dapat menjadi referensi bagi pemerintah Indonesia agar dapat memajukan pendidikan di Indonesia, karena Negara yang maju dan berkualitas diwujudkan dari Sumber Daya Manusia yang berkualitas juga dan itu didapatkan dari Pendidikan yang bagus, serta dapat menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya.