## Model Academic Help-seeking dan Career Adaptability Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Academic Help-seeking and Career Adaptability Model using Artificial Neural Networks
Malikus Sumadyo 1 , Lucky Purwantini 2 , Endang Retnoningsih 3 1 Teknik Komputer, Universitas Islam 45 Bekasi
2 Psikologi, Universitas Islam 45 Bekasi
3 Teknik Informatika, Institut Bisnis Muhammadiyah Bekasi E-mail: 1 malikus.sumadyo@gmail.com, 2 purwantini.lucky@gmail.com,
3 endangretno@ibm.ac.id

## Abstrak
Academic help-seeking (pencarian bantuan pembelajaran) dan career adaptability (kemampuan beradaptasi dalam karier) adalah dua faktor penting yang mempengaruhi keberhasilan seseorang dalam  mencapai  tujuan  karier. Academic  help-seeking dapat  membantu  individu  dalam memperoleh  informasi  dan  dukungan  dari  orang  lain  dalam  mengatasi  masalah  pembelajaran. Sementara  itu, career  adaptability memungkinkan  individu  untuk  mengatasi  perubahan  dan tantangan dalam karier dengan lebih baik, dengan demikian kedua faktor tersebut memungkinkan untuk membentuk pola yang dapat diteliti. Namun demikian, saat ini belum banyak penelitian yang  memperhatikan  hubungan  antara  kedua  faktor  tersebut.  Penelitian  bertujuan mengembangkan pola Academic help-seeking dan Career adaptability . Academic help-seeking sebagai  variabel  masukan  dan career  adaptability sebagai  variabel  keluaran,  masing-masing menjadi variabel untuk dijadikan model jaringan syaraf tiruan. Penelitian menggunakan model algoritma  jaringan  syaraf  tiruan.  Model  penelitian  dapat  dimanfaatkan  oleh  konsultan  karier dalam  memprediksi  kemampuan  beradaptasi  dalam  karier  seseorang  dengan  melihat  perilaku help-seeking dalam pembelajaran.
Kata kunci: academic help-seeking, career adaptability , jaringan syaraf tiruan

## Abstract
Academic help-seeking (seeking learning assistance) and career adaptability (the ability to adapt in a career) are two important factors that influence a person's success in achieving career goals. Academic help-seeking can help individuals obtain information and support from other people in overcoming  learning  problems.  Meanwhile,  career  adaptability  allows  individuals  to  better overcome changes and challenges in their careers, thus these two factors make it possible to form patterns  that  can  be  researched.  However,  currently  there  is  not  much  research  that  pays attention to the relationship between these two factors. The research aims to develop patterns of Academic help-seeking and Career adaptability. Academic help-seeking as an input variable and career adaptability as an output variable, each becomes a variable to be used as an artificial neural  network  model.  The  research  uses  an  artificial  neural  network  algorithm  model.  The research model can be used by career consultants to predict adaptability in a person's career by looking at help-seeking behavior in learning.
Keywords: academic help-seeking, artificial neural networks, career adaptability

## 1. PENDAHULUAN
Seorang mahasiswa yang sedang mengalami kesulitan dalam menyelesaikan tugas pembelajaran cenderung akan mencari bantuan atau help-seeking . Perilaku pencarian bantuan yang pertama dapat berupa keinginan untuk mendapatkan hasil akhir tentang tugas pembelajaran ada pula yang kedua berupa keinginan untuk mendapatkan clue . Clue tersebut dapat berupa rumus, contoh maupun langkah-langkah penyelesaian
masalah. Setiap mahasiswa dapat mempunyai dua dimensi perilaku bahkan lebih namun masing-masing dimensi  bisa  mempunyai  ukuran  yang  berbeda.  Sehingga  perilaku help-seeking dalam  kumpulan mahasiswa terdapat variasi yang sangat beragam. Namun apakah help-seeking hanya berpengaruh pada masalah pembelajaran saja? Faktor lain yang kemungkinan dipengaruhi oleh kemampuan seseorang dalam aktivitas help-seeking . Salah satu faktor tersebut adalah kemampuan dalam beradaptasi dalam karier, atau sering disebut dengan career adaptability . Kemampuan untuk beradaptasi dengan berbagai situasi kerja, membantu individu dalam mengatur diri ( self-regulation ) dalam memecahkan masalah, masa transisi kerja, mengatasi  hambatan,  dan  trauma  pada  pekerjaan  [1].  Kemampuan  untuk  pengaturan  diri  jika  terus dikembangkan  akan  menjadi  strategi  penting  yang  dapat  menjadi  instrumen  yang  efektif  dalam pembelajaran. Strategi pembelajaran yang dimaksudkan adalah Academic help-seeking [2]. Dengan  demikian  kemampuan Academic  help-seeking seorang  individu  terutama  mahasiswa ternyata setidaknya mempunyai pola tertentu dengan kemampuan beradaptasi dalam pengembangan karier atau career adaptability . Penelitian mengkaji mengenai pola kedua variabel hingga menjadi model untuk dapat  menjadi  instrument  prediksi.  Bagaimana  mengenal  atau  memprediksi  kemampuan  beradaptasi seorang  mahasiswa  dalam  karier  ke  depannya  dengan  memahami  kemampuan  dalam Academic  help- seeking .  Sehingga  model  prediksi  tersebut  dapat  dimanfaatkan  oleh  konsultan  atau  lembaga  konsultan dalam memprediksi karier seorang mahasiswa. Namun demikian, model prediksi harus dilakukan pengujian tingkat akurasi model, sejauhmana model cukup baik dalam mengidentifikasi data yang sebenarnya. Hal tersebut dapat diketahui dengan nilai recall dan precision . Kontribusi penelitian terdapat pada kemampuan model untuk mengidentifikasi data academic help-seeking dan career adaptability sehingga dapat diketahui tingkat akurasinya.
. Help-seeking sebagai  tindakan  pencarian  bantuan  untuk  memenuhi  kebutuhan help-seeking merupakan  salah  satu  bagian  dari strategi  pembelajaran  [3],  [4].  Tahapan-tahapan  ketika  seseorang menemukan  kesulitan  dalam  menyelesaikan  tugas  atau  soal  pembelajaran,  seorang  mahasiswa  dapat menyelesaikan soal maupun tugas yang kompleks dengan mempraktikan tahapan help-seeking [5]. Perilaku help-seeking dalam  dunia  pembelajaran  dapat  membiasakan  mahasiswa  untuk berperilaku secara adaptif terhadap lingkungan. Nelson-Le Gall memberikan model tahapan bahwa porses help-seeking dimulai dari kesadaran akan kebutuhan bantuan, sehingga memutuskan untuk mencari bantuan dengan pihak lain. Pada tahap kedua seseorang harus mampu beradaptasi dengan pihak lain, dan melakukan komunikasi untuk memenuhi kebutuhan yang dimaksud dengan kemampuannya untuk mengidentifikasi pihak pemberi bantuan apakah berpotensi memberikan bantuan yang dimaksud. Pada tahap berikutnya akan memutuskan untuk membuat strategi mendapatkan bantuan, kemudian mengevaluasi respon bantuan yang diperoleh. Kemampuan untuk untuk beradaptasi tentunya akan mempengaruhi kariernya dalam dunia kerja.
Kemampuan adaptabilitas karier dipandang sebagai kemampuan individu dalam menyesuaikan dengan pekerjaan sebagai kompetensi, sikap, dan perilaku [6]. Semakin dewasa usia individu dalam karier akan  semakin  meningkatkan  pengalaman  psiko-sosialnya  termasuk  kemampuan  beradaptasi  dengan kondisi kerja sehingga dapat mempengaruhi tahapan kariernya [7].
Career adaptability membantu menekuni pekerjaan atau memilih pekerjaan sesuai minat, bakat dan kemampuan sehingga memperluas peluang dalam mencari pekerjaan yang cocok dan meningkatkan keberhasilan karier bahkan kesejahteraan [8]. Keberhasilan karier juga diperoleh dari dukungan sosial atau social support . Dukungan orang di sekitar individu akan mempengaruhi adaptabilitas karier [9], hal ini sangat terkait dengan kemampuan help-seeking seseorang. Academic help-seeking dan kemampuan career adaptability adalah dua konsep berbeda yang telah dipelajari dalam konteks berbeda. Selama ini, kemampuan career adaptability telah diteliti mempengaruhi strategi pencarian kerja yang digunakan oleh mahasiswa yang bekerja, dengan strategi fokus berhubungan positif dengan perhatian dan rasa ingin tahu, dan strategi eksplorasi dipengaruhi oleh rasa ingin tahu dan kepercayaan diri [10]. Namun, penelitian mengenai hubungan spesifik antara academic help-seeking dan kemampuan career  adaptability masih  terbatas.  Penelitian  ini  mempelajari  pola  kemampuan career adaptability tidak hanya sekedar pada rasa ingin tahu, tetapi juga pada perilaku academic help-seeking. Algoritma Artificial  neural  network (ANN) atau  jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  bagian  dari kecerdasan buatan maupun data mining dalam pencarian pola dan relasi melakukan klasifikasi, klasterisasi, asosiasi untuk memprediksi dan visualisasi [11]. Jaringan syaraf tiruan menggunakan algoritma data mining maupun kecerdasan buatan yang dapat memproses multi-input dengan multi-output. Data mining sebagai teknik statistic dan matematika, sedangkan kecerdasan buatan untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan dari data yang besar.
Dalam proses kecerdasan buatan dengan algoritma ANN memerlukan tahapan praprosesing data atau preparasi data untuk menjadikan data mentah menjadidata siap proses. Tahapan pertama adalah cleaning data, yaitu proses pembersihan data dari data mentah yang mempunyai perbedaan format, nilai yang hilang,
dan data noisy. Tahap selanjutnya reduksi data, memproses seleksi atribut data untuk menjadikan data siap analisis, seperti agregasi data, seleksi subset data, reduksi dimensionality dan reduksi numerosity [12].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan kuesioner untuk mengumpulkan data dari responden. Sampel mahasiswa responden yang sedang menempuh pendidikan perguruan tinggi. Data yang diambil  berupa  skor  dari  kuesioner Academic  help-seeking dan  rata-rata Career  adaptability .  Data kuesioner  diolah  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan software RapidMiner. Penelitian menggunakan pendekatan cross-sectional . Sampel yang digunakan adalah 260 responden yang dipilih secara acak dari mahasiswa. Data yang dikumpulkan berupa skor Academic help-seeking dan Career adaptability .  Selanjutnya,  data  diolah  menggunakan Artificial  Neural  Network  (ANN) untuk mengembangkan model kedua variabel.
Tahapan penelitian dimulai pengumpulan data mahasiswa mengenai Academic help-seeking dan Career  adaptability .  Hasil  pengumpulan  data  dilakukan  tahapan  preparasi  data, cleaning data membersihkan data dari data yang tidak perlu dari format yang salah. Selain itu pengujian atribut yang mempunyai  ketergantungan  tinggi  terhadap  atribut  lain  dihapuskan  karena  mengganggu  penyusunan model.  Kemudian  tahapan  analisis  model  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan software RapidMiner. Empat variabel bebas academic help-seeking merupakan variabel input, nilai masing-masing variabel diambil berdasarkan hasil instrumen kuesioner. Variabel tak bebas career adaptability merupakan rata-rata dari lima faktornya yaitu concern, confidence, control, curiosity dan cooperation . Variabel tak bebas merupakan variabel output dengan dua label. Label untuk level rendah melabelkan nilai minimum hingga  nilai  median.  Label  level  tinggi  untuk  melabelkan  nilai  mulai  dari  nilai  median  hingga  nilai maksimum.
Evaluasi performa model dapat diketahui dengan tingkat akurasi yang dihasilkan. Selain itu perlu diketahui  juga  bagaimana  nilai recall untuk  memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model  dapat mendeteksi instans positif, dan nilai precision untuk memberikan informasi tentang seberapa baik model menghindari memberikan prediksi positif yang salah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Responden penelitian adalah 260 responden, yang terdiri atas 60 mahasiswa dan 200 mahasiswi, berbagai program studi perguruan tinggi di Indonesia. Berbagai program studi tersebut jika dikategorikan berdasarkan rumpun ilmu terkategorisasi menjadi 11 rumpun ilmu yaitu rumpun ilmu teknik, rumpun ilmu matematika dan ilmu pengetahuan alam (MIPA), rumpun ilmu kedokteran, rumpun ilmu kesehatan, rumpun ilmu tanaman, rumpun ilmu ilmu bahasa, rumpun ilmu sosial politik dan humaniora, rumpun ilmu ekonomi, rumpun ilmu agama dan filsafat, rumpun ilmu desain dan media, rumpun ilmu seni, serta rumpun ilmu pendidikan.
Instrumen  penelitian  mengenai Academic  Help  Seeking  Scale yang  telah  dikembangkan.  Skala terdapat 24 item dengan masing-masing 6 item yang dikelompokkan dalam empat dimensi, yaitu dimensi instrumental help seeking, executive help seeking, avoidance help seeking, dan perceived benefits of help seeking. Instrumen sebelumnya telah dikembangkan oleh [13] dan berisi 25 item, yang terdiri atas 6 item untuk dimensi instrumental help seeking , 6 item untuk dimensi executive help seeking , 6 item untuk dimensi avoidance help seeking , dan 7 item untuk dimensi perceived benefits of help seeking . Dimensi terakhir, yaitu perceived  benefits  of  help  seeking, merupakan  dimensi  yang  item-itemnya  diambil  dari  skala Computer Science Help Seeking Scale (CSHSC) milik [14]. Item-item dari dimensi perceived benefits of help seeking- lah yang disusun kembali. Penyusunan kembali item-item dari dimensi perceived banefits of help seeking dilakukan dengan memperhatikan  kaidah  penulisan  item.  Setelah  item-item  disusun,  selanjutnya  item-  item  digabungkan dengan  18  item  dari  3  dimensi  lainnya  sehingga  item  skala Acadaemic  Help  Seeking  Scale secara keseluruhan  berjumlah  24  item.  Langkah  berikutnya  pengambilan  data  pada  responden  dari  berbagai program studi dan perguruan tinggi di Indonesia secara daring dengan menggunakan google forms . Responden didominasi oleh mahasiswi (77%) dan berasal dari 11 rumpun ilmu, yaitu rumpun ilmu MIPA dengan bidang studi biologi, fisika, dan statistika (3%), rumpun ilmu tanaman dengan bidang ilmu agribisnis (4%), rumpun ilmu kedokteran (<1%), rumpun ilmu kesehatan dengan bidang ilmu psikologi, farmasi,  dan  ilmu  keperawatan  (23%),  rumpun  ilmu  teknik  dengan  bidang  ilmu  teknik  kimia,  sistem
informasi  (13%),  rumpun  ilmu  bahasa  dengan  bidang  ilmu  sastra  inggris  (3%),  rumpun  ilmu  ekonomi dengan bidang ilmu ekonomi, manajemen (19%), rumpun ilmu sosial, ilmu politik, dan humaniora dengan bidang ilmu administrasi negara, ilmu administrasi public, ilmu hukum (13%), rumpun ilmu agama dan filsafat dengan bidang ilmu hadist, pendidikan agama islam (10%), rumpun ilmu seni, desain, dan media dengan bidang ilmu desain produk (2%), rumpun ilmu pendidikan dengan bidang ilmu pendidikan guru sekolah dasar, pendidikan anak usia dini (10%).
Untuk kegiatan di luar jam kuliah, mayoritas subjek mengisinya dengan kegiatan lain-lain (43%). Kegiatan  lain-lain  ini  seperti  organisasi,  kursus,  atau  yang  lainnya.  Terdapat  37%  subjek  yang  tidak memiliki kegiatan di luar jam kuliah, dan 20% subjek mengisinya dengan bekerja. Untuk orientasi setelah lulus kuliah, 66% subjek memiliki orientasi bekerja, 19% subjek ingin melanjutkan pendidikan S2, dan 15% subjek berorientasi lain-lain. Orientasi lain-lain seperti berwirausaha atau yang lainnya.
Reliabilitas responden skala Academic help seeking sebesar 0.83 [15], termasuk dalam kategori bagus. Reliabilitas item sebesar 1.00, yang termasuk dalam kategori istimewa, dan reliabilitas Cronbach Alpha sebesar 0.80, yang termasuk dalam kategori bagus. Struktur tabel di dalam formulir google form akan mengalami kesulitan dalam proses analisis jika menjadikan 33 kolom variabel (data demografi dan Academic help-seeking ) sebagai input dan 36 kolom variabel sebagai output. Jika rumusan masalah yang harus diselesaikan adalah bagaimana tipe Academic help-seeking yang mempunyai kecenderungan career adaptability tertentu sehingga dapat dijadikan model input output . Sehingga harus menjadikan data demografi menjadi satu kolom identitas responden sebagai langkah  transformasi  data.  Kemudian  melakukan  integrasi  data  dengan  menjadikan  kolom  pada  setiap dimensi help-seeking menjadi satu variabel, dan kolom pada setiap faktor career adaptability menjadi satu kolom  variabel  dengan  melakukan  rata-rata  setiap  dimensi.  Sehingga  didapatkan  empat  variabel help- seeking sebagai input dan satu variabel output setiap faktor career adaptability . Dari preparasi dilakukan pengelompokan output career adaptability (CA) untuk yang dihitung dari rata-rata setiap faktor menjadi dua label, yaitu CA rendah dan tinggi. Pada preparasi data Academic help- seeking dan CA terdapat  20  data  duplikat  sehingga  data  yang  diproses  hanya  240  responden.  Setelah melakukan  preparasi  data,  selanjutnya  analisis  data  menggunakan  algoritma  data  mining  untuk mengekstraksi pola, hubungan, dan informasi berharga dari dataset yang telah siap.
Data Academic help-seeking dan Career adaptability sejumah 240 baris dengan empat atribut dan satu  label  diproses  dengan  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  sebagai  algoritma  pilihan. Algoritma digunakan untuk mendapatkan model dengan output yang telah disupervisi dalam bentuk dua label kategori. Keempat input yang menjadi atribut juga merupakan atribut yang cukup kompleks sehingga tidak cukup menggunakan regresi linier.
Berikut 240 baris data bahan yang akan dianalisis, berupa empat atribut Academic help-seeking yaitu instrumental, executive, avoidance dan perceived benefit . Output label career adaptability merupakan rata-rata dari lima faktor concern, confidence, control, curiosity dan cooperation seperti termuat dalam Gambar 1.

## Gambar 1 Data Siap Analisis
Variabel  bebas career  adaptability merupakan  rata-rata  dari  kelima  faktor  dilakukan pengelompokan dalam dua level yaitu level rendah untuk nilai minimum hingga median, sedangkan level tinggi untuk rentang dari nilai median hingga nilai maksimum. Data dianalisis dengan software Rapidminer Studio dengan rancangan seperti dalam Gambar 2.
Gambar 2 Rancangan Analisis dengan Software Rapidminer
Data awal yang tersimpan dalam Microsoft Excel telah dibaca dengan menggunakan operator Read Excel .  Untuk  menghindari  adanya  duplikat  data  maka  dilakukan  penghapusan  duplikat  dengan menggunakan operator Remove Duplicates baru kemudian dilakukan proses menggunakan operator Cross Validation . Operator yang terakhir adalah kumpulan dari beberapa operator didalamnya seperti Gambar 3.

## Gambar 3 Proses Cross Validation
Proses Cross Validation berisi operator Neural Network sebagai operator model algoritma yang digunakan dalam penelitian untuk melakukan training data. Kemudian untuk melakukan testing digunakan operator Apply Model , dan untuk menghitung performansinya digunakan operator Performance . Setelah dilakukan ujicoba dengan beberapa hidden layer dan neuron pada setiap hidden layer didapatkan nilai optial tingkat akurasi dengan dua hidden layer masing masing mempunyai 10 neuron dan 5 neuron seperti dalam Gambar 4.
Hasil evaluasi performa model berdasarkan metrik pada Gambar 5 menyatakan bahwa, akurasi mengukur klasifikasi dengan benar keseluruhan data uji model. Akurasi 66,67% menunjukkan bahwa dari semua prediksi yang dibuat oleh model, 66,67% di antaranya adalah prediksi yang benar. Namun, angka ini tidak memberikan informasi tentang seberapa baik model membedakan antara kelas rendah dan tinggi. Recall untuk  kelas  tinggi  ( True  Positive  Rate )  sebesar  84,52%  menunjukkan  bahwa  model  cukup  baik dalam  mengidentifikasi  contoh-contoh  yang  sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "tinggi".  Namun, recall untuk kelas rendah hanya 34,12%, yang mengindikasikan bahwa model mungkin memiliki kinerja yang lebih buruk dalam mengidentifikasi contoh-contoh kelas "rendah". Precision untuk prediksi kelas "tinggi" sebesar  70,05%  menunjukkan  bahwa  dari  semua  prediksi  yang  model  beri  label  "tinggi",  70,05%  di antaranya  benar-benar  termasuk  dalam  kelas  "tinggi".  Precision  untuk  prediksi  kelas  "rendah"  adalah 54,72%, yang artinya dari semua prediksi yang model beri label "rendah", 54,72% di antaranya benar-benar termasuk dalam kelas "rendah".
Gambar 5 Hasil Akurasi Proses Pemodelan
Akurasi  yang  lebih  rendah  (66,67%)  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kendala  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  benar,  terutama  karena  perbedaan  yang  signifikan  dalam recall dan precision  antara  kelas  "tinggi"  dan  "rendah". Recall yang  rendah  untuk  kelas  "rendah"  (34,12%) mengindikasikan bahwa model cenderung melewatkan contoh-contoh yang sebenarnya termasuk dalam kelas "rendah". Ini bisa menjadi perhatian, terutama jika kesalahan ini memiliki dampak yang signifikan. Precision yang lebih rendah untuk kelas "rendah" (54,72%) menunjukkan bahwa ketika model memberi label "rendah", ada kemungkinan yang lebih besar bahwa beberapa prediksi ini sebenarnya termasuk dalam kelas "tinggi". Ini mengindikasikan masalah dalam kemampuan model untuk membedakan antara kelas tersebut.  Kesimpulannya  hasil  pembahasan,  hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja yang cukup baik dalam mengidentifikasi kelas "tinggi" namun memiliki kinerja yang lebih rendah dalam mengidentifikasi kelas "rendah". Hal ini penting untuk mempertimbangkan konteks data Academic help- seeking dan career adaptability serta tujuan analisis untuk menginterpretasikan hasil evaluasi secara lebih mendalam.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil evaluasi performa model yang telah dilakukan evaluasi performa model sangat bergantung  pada  kualitas  dan  representativitas  data.  Akurasi  66,67%  menunjukkan  bahwa  dari  semua prediksi yang dibuat oleh model, 66,67% di antaranya adalah prediksi yang benar. Recall yang cukup bagus untuk label “tinggi” namun nilai recall rendah untuk label “rendah”, perlu dipastikan lagi bahwa data yang digunakan untuk melatih dan menguji model mencakup variasi yang cukup dari perilaku psikologi dalam academic help-seeking dan kemampuan career adaptability . Pengumpulan data tambahan atau diversifikasi data  dapat  membantu  meningkatkan  kualitas  dan  generalisasi  model.  Berdasarkan  hasil  evaluasi,  dapat dilakukan penyesuaian pada model arsitektur jaringan saraf yang berbeda, mengatur parameter pelatihan, atau  menggunakan  teknik-teknik  seperti oversampling atau undersampling untuk  menangani  masalah ketidakseimbangan  kelas.  Perlu  adanya  Feature  Engineering.  Evaluasi  performa  model  mungkin  akan memunculkan pertanyaan tentang pentingnya fitur atau atribut yang digunakan. Sehingga perlu melakukan pengembangan fitur atau transformasi fitur yang lebih baik untuk meningkatkan performa model yang lebih canggih,  melibatkan  lebih  banyak  variabel,  atau  menerapkan  teknik-teknik  lanjutan  seperti ensemble learning . Penelitian selanjutnya perlu dilakukan dan diteliti tentang bobot variabel dalam model mengenai variabel-variabel perilaku psikologi dalam belajar berkontribusi terhadap kemampuan beradaptasi dalam karir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. L. Savickas et al. , “Life Designing: A Paradigm for Career Construction in the 21st Century,” J.  Vocat.  Behav. ,  vol.  75,  no.  3,  pp.  239–250,  2009,  doi: 10.1016/j.jvb.2009.04.004.
[2] S. H. Liu, “Relationship Between the Factors Influencing Online Help-Seeking and Self- Regulated  Learning  Among  Taiwanese  Preservice  Teachers,” Comput.  Human  Behav. , vol. 72, pp. 38–45, 2017, doi: 10.1016/j.chb.2017.02.034.
[3] N.  Cornally  and  G.  Mccarthy,  “Help-Seeking  Behaviour:  A  Concept  Analysis,” Int.  J. Nurs. Pract. , vol. 17, no. 3, pp. 280–288, 2011, doi: 10.1111/j.1440-172X.2011.01936.x.
[4] S. Nelson-Le Gall, “Help-Seeking : An Understudied Skill in Children,” Dev. Rev. , vol. 246, pp. 224–246, 1981.
[5] I.  Roll,  V.  Aleven,  B.  M.  Mclaren,  and  K.  R.  Koedinger,  “Improving  Students’  Help- Seeking Skills Using Metacognitive Feedback in an Intelligent Tutoring System,” Learn. Instr. , vol. 21, no. 2, pp. 267–280, 2011, doi: 10.1016/j.learninstruc.2010.07.004.
[6] M. L. Savickas, “Advancing Life-Span, Life-Space Theory,” Career Dev. Q. , vol. 45, no. 3, pp. 236–237, 1997, doi: 10.1177/0093854897024002001.
[7] A. Hirschi, “Career Adaptability Development in Adolescence: Multiple Predictors and Effect on Sense of Power and Life Satisfaction,” J. Vocat. Behav. , vol. 74, no. 2, pp. 145– 155, 2009, doi: 10.1016/j.jvb.2009.01.002.
[8] T. V. V. Mustofa, “Hubungan Antara Adaptabilitas Karir dan Subjective Well-Being Pada Lulusan Baru Universitas Airlangga,” Universitas Airlangga, 2016.
[9] N. Giffari and F. Suhariadi, “Pengaruh Social Support Terhadap Career Adaptability Pada Mahasiswa Tingkat Akhir Fakultas Psikologi Universitas Airlangga,” J. Psikol. Ind. dan Organ. , vol. 6, no. 4, pp. 64–77, 2017.
[10]  I. F. S. Francisco and M. C. N. Castano, “The Impact of Career Adaptability to the Job Search Strategies of Graduate Students in NCR,” GATR J. Manag. Mark. Rev. , vol. 5, no. 1, pp. 41–50, 2020, doi: 10.35609/jmmr.2020.5.1(4).
[11]  D. Setiyadi and A. L. I. Nurdin, “Data Mining Potensi Akademik Siswa Berbasis Online,” vol. 2, no. 19, pp. 31–40, 2014.
[12]  J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques , vol. 2nd Ed. 2006. doi: 10.1007/978-3-642-19721-5.
[13]  L.  Purwantini  and  M.  Sumadyo,  “Reliabilitas  Skala  Academic  Help  Seeking:  Rasch Model,” Pros. 1St Increasing Semin. 2021 Innov. Creat. Synerg. Implement. Good Gov. , pp. 77–87, 2021.
[14]  F. Pajares, Y. F. Cheong, and P. Oberman, “Psychometric Analysis of Computer Science Help-Seeking  Scales,” Educ.  Psychol.  Meas. ,  vol.  64,  no.  3,  pp.  496–513,  2004,  doi: 10.1177/0013164403258447.
[15]  B. Sumintono and W. Widhiarso, Aplikasi Model Rasch untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial . Cimahi: Trim Komunikata Publishing House, 2013.