Vol. 15. No. 01, Januari 2024: 72-77 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Prediksi Keterserapan Siswa SMK Pada Dunia Industri Dengan Pendekatan Educational Data Mining
Kuri Asih*, Lili Ayu Wulandhari
Computer Science Department, Universitas Bina Nusantara, Jakarta, Indonesia
* kuriasih@binus.ac.id
Abstrak—Tingginya  tingkat  penyerapan  tenaga  kerja  siswa kejuruan  sangat  menentukan  kualitas  suatu  Sekolah  Menengah Kejuruan (SMK). Semakin banyak siswa yang terserap ke dunia kerja dan semakin cepat bekerja setelah lulus maka semakin baik bagi  SMK  tersebut.  Data  mining  adalah  solusi  yang  berguna untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dan memberikan saran untuk  meningkatkan  kinerja  siswa.  Penelitian  ini  menggunakan data  rapor  dari  167  siswa  jurusan  Teknik  Jaringan  Komputer SMK Negeri 26 Jakarta selama enam semester, dari tiga angkatan siswa  yang  lulus  tahun  2015  hingga  2017.  Penelitian  ini menggunakan model SVR dan ANN dan metode Mean  Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANN dengan data  seluruh  fitur  yang  digunakan,  dengan  model  normalisasi Standard  Scaler,  dan  algoritma  aktifasi  Relu,    jumlah  Neuron sebanyak 128 dan Iter Max 150 menunjukkan performa terbaik, yaitu  MAE  sebesar  2,2  bulan.  Heatmap  korelasi  Pearson mengungkapkan  bahwa  semua  mata  pelajaran  yang  sangat  erat hubungannya dan mempengaruhi jumlah serapan mahasiswa di dunia  kerja  adalah  mata  pelajaran  produktif  (vokasi)  pada semester  1  &  2  pada  aspek  penilaian  keterampilan  (praktik). Untuk meningkatkan angka penyerapan tenaga kerja, mahasiswa harus  mempertajam  dan  memperdalam  kompetensi  mata pelajaran praktik vokasi pada awal semester. Hasil penelitian ini dapat  dijadikan  acuan  untuk  memprediksi  penyerapan  lulusan SMK  di  dunia  kerja  dan  sebagai  langkah  antisipatif  untuk meningkatkan nilai kompetensi sebelum memasuki dunia kerja.
Kata Kunci—Data mining, MAE, Prediksi keterserapan, Regresi
DOI: 10.22441/jte.2024.v15i1.011

## I. P ENDAHULUAN
Permasalahan  yang  dihadapi  tentang  keterserapan  kerja siswa  SMK  Negeri  26  Jakarta  adalah  banyak  sekali  data-data yang  dihasilkan  oleh  divisi  tersebut  di  sekolah,  namun  belum ada  satupun  yang  dapat  diolah  dan  diambil  insight-nya  untuk kebermanfaatan  kemajuan  dan  perkembangan  sekolah. Penelitian  ini  mengambil  topik  tentang  prediksi  keterserapan siswa  SMK  di  dunia  industri  dengan  pendekatan  Educational Data mining (EDM).
Penyelesaikan  permasalahan  pertama  yang  dihadapi  yaitu melakukan  analisis  terhadap  nilai  akademis  dan  non  akademis siswa serta pengaruhnya terhadap keterserapan lulusan di dunia industri, maka cara yang dilakukan adalah dengan mengklasifikasi  data  nilai  akademis  siswa,  antara  nilai
pengetahuan dan nilai keterampilan. Evaluasi  secara menyeluruh  sejak  awal  siswa  belajar  dari  semester  1  sampai semester  6.  Penelitian  ini  berguna  untuk  memprediksi  kinerja siswa, sehingga siswa yang beresiko gagal dapat terdeteksi lebih awal,  dan  dapat  diberikan  perhatian  khusus  oleh  guru,  serta diberikan  motivasi  dan  pengayaan  dalam  hal  akademis  dan softskill sehingga dapat meningkat menjadi lebih baik lagi.
Selain  itu,  untuk  memprediksi keterserapan  siswa  di  dunia kerja, maka digunakan nilai dari semester 1 sampai semester 6 dengan model regresi waktu (siswa terserap di dunia kerja pada bulan  ke-berapa).  Data  yang  dibutuhkan  adalah  data  nilai akademis  siswa,  nilai  absensi  serta  data  nilai  keaktifan  siswa dalam kegiatan ekstrakurikuler.
Data  yang  dibutuhkan  berupa  data  penelusuran  tamatan siswa  dari  jurusan  Teknik  Komputer  Jaringan  (TKJ),  yang didapat dari kordinator PKL siswa. Data tersebut berisi tentang nama  siswa  (alumni),  nama  perusahaan  dan  keterangan  siswa yang sudah langsung terserap di dunia kerja dalam jangka waktu 0 bulan sampai 18 bulan setelah kelulusan.
Algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma  data  mining dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Regression (SVR) dan Artificial Neural Network (ANN), berdasarkanreferensi  dari  paper  -paper  terkait.  Hasilnya, diharapkan  akan  dapat  memberikan  keluaran  (output)  berupa model prediksi waktu keterserapan lulusan SMK di dunia kerja. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi rentang waktu keterserapan siswa, dihitung dari waktu kelulusan mereka.
Data  mining  adalah  proses  penambangan  data  pada kumpulan  besar  data  dengan  melibatkan  integrasi  teknik  dari berbagai  disiplin  ilmu.  Metode  ini  sangat  berguna  dalam meningkatkan  kualitas  pendidikan  dengan  menemukan  model prediksi  dan  menganalisis  data.  Data  mining  membantu mengungkap  pengetahuan  tersembunyi  dalam  data,  berlaku  di berbagai  area  penelitian,  termasuk  pendidikan.  Sistem pendidikan menjadi domain penting dalam bidang ini, fokusnya adalah evaluasi dan peningkatan kualitas organisasi pendidikan [1],  [2].  Data  mining  telah  menjadi  alat  penilaian  cerdas  yang efektif  dalam  pembelajaran  pada  era  modern.  Dengan kemampuannya  untuk  memantau  kinerja  siswa  secara  cermat, data  mining  memungkinkan  identifikasi  kemajuan  siswa  dan prediksi kinerja akademik mereka dengan akurat [3]. Khususnya dalam  bidang  pendidikan,  data  mining  menunjukkan  kinerja
yang  luar  biasa  dalam  pengolahan  data  dan  populer  karena kemampuannya untuk memprediksi berdasarkan data yang ada [4]. Meskipun umumnya digunakan untuk memprediksi kinerja akademik siswa, perhatian terhadap prediksi keterserapan kerja siswa di SMK masih terbatas, meskipun SMK saat ini berfokus pada persiapan keterserapan kerja [4].
Menurut Larose & Larose  [5] dan Susanto dan Suryadi [6] fungsi  data  mining  terdiri  atas  fungsi  deskripsi  (description) untuk memahami data yang diteliti dengan tujuan menemukan pola  yang  tersembunyi.  Pola-pola  yang  repetitif  dan  memiliki nilai membantu dalam mengidentifikasi karakteristik data yang relevan. Kemudian, fungsi estimasi (estimation) adalah metode untuk memperkirakan nilai sebuah populasi dengan menggunakan  nilai  sampel,  untuk  mendapatkan  keputusan terbaik  untuk  menentukan    langkah  berikutnya  [7].  Ketiga adalah  fungsi  prediksi  (prediction)  untuk  memproses  data  dan menemukan pola khusus dari sebuah data dan beberapa variabel pendukung data. Jika sebuah pola sudah ditemukan, maka pola tersebut dapat digunakan untuk memprediksi variable lain yang nilainya  belum  diketahui.  Keempat  yaitu  fungsi  klasifikasi (classification)  yang  merupakan  teknik  untuk  menemukan aturan  yang  membagi  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda. Prosesnya  adalah  dengan  membuat  kumpulan  pengamatan serupa dari sebuah database yang besar. Algoritma yang dipakai adalah  classifier  [8].  adalah  fungsi  klasterisasi  (clusterisation) yang  merupakan  proses  identifikasi  kelompok  objek  tertentu yang memiliki kesamaan dan karakteristik khusus [8].

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Python  adalah  bahasa  pemrograman  serbaguna  yang ditujukan  untuk  analisis  data  statistik  serta  berbagai  aplikasi lainnya  seperti  Internet,  situs  web,  basis  data,  desktop  GUI, perhitungan  ilmiah,  dan  pengembangan  perangkat  lunak  dan game  [9].  Dikembangkan  Dikembangkan  oleh  Guido  van Rossum, Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek tingkat  tinggi  dengan  pustaka  standar  yang  besar,  mendukung berbagai  sistem  operasi  dan  basis  data,  serta  bersifat  multi- paradigma  [10].  Fleksibel,  mudah  dipahami,  dan  ramah pengguna, Python juga dikenal karena kinerja cepat, kekuatan, dan dukungannya terhadap teknologi lain [10].
Penelitian "Educational data mining: prediction of students’ academic performance using machine learning algorithms" oleh Yağcı [11] menggunakan model data mining dengan berbagai algoritma  seperti  Random  Forest,  Neural  Network,  Logistic Regression,  Support  Vector  Machine,  Naïve  Bayes,  dan  k Nearest  Neighbour.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Algoritma  RF,  NN,  dan  SVM  memiliki  akurasi  klasifikasi tertinggi,  yaitu  73%.  Model  ini  diharapkan  dapat  menjadi prediktor  yang  akurat  untuk  prestasi  akademik  siswa  di  masa mendatang  [11].
Penelitian  oleh  Qiu  et  al.  [12]  menggunakan  Behavior Classification-based  E-Learning  Performance  (BCEP)  untuk memprediksi  perilaku  data  pada  E-Learning.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  BCEP  memiliki  efek  prediksi  yang  baik terhadap  kinerja  pembelajaran.  Selain  itu,  model  Process- Behavior Classification (PBC) juga menunjukkan kinerja yang
lebih baik dalam memprediksi kinerja pembelajaran dibandingkan metode klasifikasi tradisional [12].
Penelitian  oleh  Amjad  et  al.  [13]  bertujuan  untuk memprediksi kinerja siswa dengan menggunakan teknologi dan media  sosial.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  siswa  yang menggunakan  media  sosial  hanya  di  akhir  pekan  memiliki kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  yang menggunakan  media  sosial  setiap  hari  kerja.  Decision  Tree memiliki  hasil  terbaik  dengan  akurasi  90%,  mengungguli berbagai algoritma lain seperti Random Forest, Support Vector Machine,  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD)  classifier,  Ada Boost classifier, dan Logistic Regression (LR) classifier.
Penelitian Nahar et al. [14] menggunakan Educational Data mining  (EDM)  untuk  memprediksi  performa  mahasiswa. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  performa  akhir  mahasiswa  dari mata  kuliah  tertentu  terkait  erat  dengan  kinerja  mata  kuliah prasyaratnya,  serta  kinerja  mahasiswa  hingga  Ujian  Tengah Semester  (UTS).  Mereka  menggunakan  Decision  Tree  dan Naïve Bayes, dan Naïve Bayes menunjukkan performa dengan akurasi 75% [14].
Harris Hawks Optimization (HHO) dengan algoritma KNN digunakan  oleh  peneliti  Turabieh  et  al.  (2021)  sebagai  feature selection dalam memprediksi kinerja siswa, dan membandingkan  hasil  antara  HHO  asli  dan  HHO  modifikasi sebagai fitur yang berpengaruh terhadap kinerja siswa [15].
Dalam penelitiannya Rivas et al., (2020), mengusulkan ANN dan Decision Tree untuk mengolah variable yang mempengaruhi  performa  akademik  siswa  dalam  lingkungan pembelajaran  virtual  berbasis  Moodle  (MOOC)  menggunakan teknik machine learning [16].
Teknik machine learning digunakan oleh Kemper et al. . [17] untuk  memprediksi  siswa  yang  berpotensi  drop  out  dengan algoritma Decision Tree dan Logistic Regression, dan hasilnya walaupun  membutuhkan  dataset  yang  lebih  kompleks,  namun Decision  Tree  menjanjikan  hasil  yang  selaras  dengan prediksinya.
Penelitian  oleh  Waheed  et  al.  [18]  membandingkan algoritma  Artificial  Neural  Network  (ANN),  Support  Vector Machine  (SVM),  dan  Logistic  Regression  dalam  memprediksi performa  akademik  siswa  menggunakan  VLE  Big  Data. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  deep  ANN  memiliki  akurasi klasifikasi terbaik, mencapai 84%-93%, melebihi akurasi SVM (79.95% - 89.14%) dan logistic regression (79.82%  - 85.60%) [18].
Penelitian  oleh  Vijayalakshmi  &  Venkatachalapathy  [19] menunjukkan  bahwa  Deep  Neural  Network  (DNN)  mampu memproses dan memprediksi keunggulan akademik dan kinerja siswa dengan akurasi 85% menggunakan Bahasa pemrograman R.  Mereka  menggunakan  model  DNN  dengan  dua  lapisan tersembunyi, di mana lapisan pertama memiliki sepuluh neuron dan lapisan kedua memiliki lima neuron [19].
Penelitian  oleh  Alqurashi  (2019)  menggunakan  model prediktif  untuk  memprediksi  kepuasan  167  siswa  dalam pembelajaran online dengan memeriksa variabel konten kursus dan interaksi. Hasilnya menunjukkan bahwa self-efficacy, LCI, dan  LII  secara  signifikan  dapat  memprediksi  dan  menjelaskan
K. Asih et al., Prediksi Keterserapan Siswa SMK Pada Dunia Industri Dengan Pendekatan Educational Data Mining
tingkat  kepuasan  siswa  serta  pembelajaran  yang  dirasakan (Alqurashi, 2019).
Penelitian  oleh  Ranjeeth  et  al.  [20]  membandingkan performa  model  jaringan  syaraf  tiruan  ANNQ3H  dengan beberapa  algoritma  lain  untuk  memprediksi  kinerja  siswa tingkat  sekolah  menengah.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  tiga kinerja  terbaik  adalah  ANNQ3H  (93,3%),  J48  (90,5%),  dan SVM (86,7%), di mana ANNQ3H merupakan yang terbaik.
Penelitian  oleh  Mahmoud  &  Zohair  (2[21]  019) menggunakan  algoritma  visualisasi  dan  clustering  untuk mengolah dataset kecil dalam memprediksi kinerja siswa yang berisiko. Metode ini terbukti efisien dengan tingkat akurasi dan reliabilitas  klasifikasi  yang  dapat  diterima.  Mereka  melakukan simulasi  kuantitatif  dengan  berbagai  algoritma  klasifikasi  dan memilih  model  paling  akurat  untuk  memprediksi  kinerja mahasiswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan peringkat  dan  reputasi  universitas  dengan  memastikan penyediaan  sumber  belajar  dan  pengalaman  yang  baik  bagi siswa.
Penelitian  oleh  Burgos  et  al.  (2018)  menggunakan  Teknik Logistics  Regression  untuk  membuat  model  referensi  untuk nilai  semua  murid  dalam  dataset  training.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan  bersama  dengan perencanaan pengajaran sangat bermanfaat dalam mengurangi tingkat drop-out siswa pada tahun pelajaran 2014/2015 [22].

## III. M ETODE

## A. EDM
EDM  merupakan  alat  untuk  analisis  akademis  dan pemahaman mendalam tentang siswa. Mulai dikenal pada 2005, EDM memungkinkan analisis kinerja siswa dan pengembangan strategi  masa  depan.  Fokus  utama  EDM  adalah  memprediksi kinerja  siswa  dengan  efektif.  Implementasinya  merupakan pengembangan  dari  teknik  penambangan  data  tradisional, memungkinkan  pemecahan  masalah  di  bidang  pendidikan. Meskipun sebagian besar teknik data mining dapat diterapkan langsung, beberapa memerlukan penyesuaian karena kekhususan  lingkungan  pendidikan.  Dengan  menggunakan basis data sistem pendidikan, EDM dapat merancang kebijakan pendidikan  yang  lebih  baik  untuk  meningkatkan  kinerja akademik  siswa  dan  mengurangi  tingkat  kegagalan  [2],  [13], [23], [24].

## B. SVR
Sementara  itu,  SVR  adalah  turunan  SVM  untuk  regresi dalam machine learning dan data mining. Berbeda dengan SVM yang  membagi  dataset  menjadi  dua  zona  dengan  hyperplane, SVR  menangani  regresi  linier  dan  non-linier,  menghasilkan output bilangan riil. Algoritma ini efektif mengatasi overfitting, menemukan  hyperplane  terbaik  dengan  mengukur  margin antara hyperplane dan data terdekat disebut support vector. Ini memungkinkan  prediksi  variabel  bernilai  nyata  yang berkelanjutan  dan  efisien  pada  data  berdimensi  tinggi, meminimalkan  nilai  epsilon  untuk  memastikan  semua  dataset masuk ke dalam satu zona [25], [26].

## C. ANN
ANN  merupakan  salah  satu  jenis  dari  metode  Supervised Learning.    Artificial  Neural  Netwrok  (ANN)  atau  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  replika  dari  sistem  syaraf (neuron) pada jaringan otak manusia. Otak manusia terdiri dari milyaran  neuron  yang  terkoneksi  dan  saling  berhubungan  satu sama  lain  (Wulandhari,  2017).  Menurut  Wulandhari  (2017) dalam  tulisannya,  neuron  biologis  terdiri  dari  tiga  komponen utama, diantaranya yaitu Dendrit yang merupakan saluran sinyal masukan  (input)  yang  kekuatannya  terkoneksi  ke  nucleus  dan dipengaruhi  oleh  bobot sinapsis.  Kemudian  Cell  Body  (Badan Sel)  sebagai  tempat  perhitungan  sinyal  input  dan  bobot  yang menghasilkan sinyal keluaran yang selanjutnya akan dikirimkan ke  neuron  lain.  Terakhir,  Axon  yang  merupakan  bagian  yang mengirimkan  sinyal  output  ke  neuron  lain  yang  terhubung dengannya.  Berdasarkan  representasi  ini,  JST  dibagi  menjadi beberapa elemen sebagai berikut, yaitu (1) Input Layer, lapisan masukan ini terdiri dari neuron-neuron yang merepresentasikan fitur-fitur  atau  variabel  untuk  pemecahan  masalah,  (2)  Output Layer,  lapisan  keluaran  ini  terdiri  dari  neuron-neuron  yang merepresentasikan  hasil  perhitungan  dalam  badan  sel,  (3) Weight,  merupakan  bobot  yang  mengindikasikan  kekuatan koneksi  antar  neuron,  (4)  Activation  Function,  fungsi  aktivasi untuk mendapatkan keluaran sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan, (5) Learning Function, sebagai fungsi pembelajaran atau fungsi optimasi guna mendapatkan kesalahan minimum dengan memperbarui bobot, (6) Hidden Layer, adalah lapisan tersembunyi, bersifat opsional tergantung pada arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan.
ANN atau JST dapat diimplementasikan dalam Regression untuk  mengestimasi  hubungan  antara  variabel  independen dengan  variabel  dependen  untuk  mendapatkan  fungsi  yang sesuai dengan data. Kemudian, Classification untuk memprediksi kelas dari data input sesuai dengan target atau data label.  Ketiga  adalah  Clustering  untuk  mengelompokkan sekumpulan  data  tanpa  label  data  atau  target.  Terakhir, Forecasting untuk memprediksi kondisi masa depan menggunakan data masa kini dan masa lalu atau dikenal sebagai data deret waktu.
Fungsi  aktivasi  dalam  JST  menerjemahkan  input  menjadi keluaran. Bobot yang ditentukan secara acak sebagai nilai awal mempengaruhi sinyal dari satu neuron ke neuron lainnya [19].
Bobot  merupakan  parameter  krusial  dalam  proses pembelajaran karena menentukan keberhasilan pengenalan pola. Untuk  memperoleh  bobot  yang  efektif,  dilakukan  perhitungan pada  data  input  dan  bobot.  Perhitungan  ini  melibatkan kombinasi  linear  antara  input  dan  bobot,  diikuti  dengan penerapan fungsi aktivasi (Wulandhari, 2017).
Beberapa  jenis  fungsi  aktifasi  pada  ANN  adalah  Linear Function, Step Function,   Logistic Sigmoid Function (Logsig), Hyperbolic  tangent  sigmoid  Function  (tanh/tansig),  Rectified Linear Unit Function (ReLU), dan Gaussian Function.

## D. SVR
Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah  metrik  yang  sering digunakan  dalam  mengevaluasi  keakuratan  model  statistik. Mean  Absolute  Error  (MAE)  mengukur  rata-rata  perbedaan
absolut  antara  nilai  yang  diprediksi  dan  nilai  aktual.  Mean Absolute Error (MAE)  dinyatakan oleh Yusa et al., [27] sebagai ukuran keakuratan prediksi; semakin kecil nilai MAE, semakin kuat  algoritma  tersebut.  Dalam  sebuah  pembelajaran  machine learning,  tahap  pengukuran  tingkat  keakuratan  kinerja  sebuah metode  sangat  penting  untuk  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengukur kinerja suatu algoritma. Dalam bukunya ((Wulandhari, 2017). Rumus MAE sebagai berikut :
𝑀𝐴𝐸(𝑦, 𝑦̅) = 1 𝑛 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 (1) ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̅ | 𝑛 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑖=0 (2)
Dimana : n: adalah ukuran sampel 𝑦 𝑖 : adalah nilai data actual ke-i 𝑦 𝑖 ̅ adalah nilai data peramalan ke- i.
Hasil  perhitungan  pada  MAE  selalu  bernilai  positif  karena terdapat tanda mutlak (II).  I y i - (y ) ̂i I, artinya menunjukkan nilai kesalahan atau perbedaan nilai atau selisih nilai antara nilai aktual (nilai sebenarnya) dengan nilai prediksi (nilai peramalan). MAE yang ideal dan diharapkan dalam setiap penelitian adalah MAE  dengan  nilai  kesalahan  yang  terkecil.  Nilai  MAE  ini umumnya digunakan untuk membandingkan dua model dalam melakukan peramalan.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini, setelah proses pengumpulan data selesai dilakukan, adalah menggabungkan  data  file  raport  dalam  bentuk  Excel  dari  tiap angkatan. Total seluruh file yang diolah sebanyak 36 file, lalu seluruh file tersebut digabungkan menjadi 1 file, yang dirubah dari  format  Excel  (.xlsx)  menjadi  format  CSV  (Comma Separated  Value)  agar  dapat  diolah  kedalam  program  Python. Hasil heatmap correlation yang didapat dari python  dipindahkan ke dalam bentuk Excel. Kemudian dilakukan  pengelompokkan mata  pelajaran  sesuai  dengan  tingkatan  korelasinya.  Tabel  1 menunjukkan rentang nilai hubungan korelasi dan  warna yang mewakilinya.
Tabel 1. Rentang Nilai Hubungan Korelasi
Setelah proses pengklasifikasian dengan kode warna selesai, maka  langkah  selanjutnya  adalah  dengan  melihat  dan mengamati secara manual. Jika di dalam 1 (satu) deret horizontal terlihat  ada  lebih  dari  2  (dua)  angka  yang  berkorelasi  tinggi,
maka mata pelajaran tersebut berkorelasi tinggi terhadap bulan keterserapan.  Pada  Tabel  2  dan  3  merupakan  tampilan  proses pengklasifikasian  korelasi  data  nilai  raport  semester  1  dan  2 angkatan tahun 2014-2015.
Berdasarkan hasil tersebut maka didapatkan insight pertama, yaitu  pada  semester  1  dan  2  terdapat  tiga  fitur  mata  pelajaran yang berkorelasi sangat kuat dan kuat. Sementara pada semester 3  dan  4  terdapat  empat  fitur  mata  pelajaran  yang  berkorelasi sangat kuat dan kuat. Terakhir, pada semester 5 dan 6 terdapat dua fitur mata pelajaran yang berkorelasi sangat kuat dan kuat. Dengan demikian, perlu diperhatikan agar guru yang mengajar di  semester  3  dan  4  harus  lebih  memperhatikan  siswanya, terutama  dalam  hal  ketuntasan  belajar  dan  prestasi akademiknya, karena semester ini dangat penting.
Tabel 2. Rentang Nilai Hubungan Korelasi
Tabel 3. Rentang Nilai Hubungan Korelasi
Hasil  penelitian  juga  memberikan  insight  kedua  bahwa terdapat empat  fitur mata pelajaran normatif  adaptif (pelajaran umum) yang berkorelasi sangat kuat dan kuat. Selain itu, juga terdapat lima fitur mata pelajaran produktif (pelajaran kejuruan) yang  berkorelasi  sangat  kuat  dan  kuat.  Berdasarkan  hasil penelitian  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  mata  pelajaran
K. Asih et al., Prediksi Keterserapan Siswa SMK Pada Dunia Industri Dengan Pendekatan Educational Data Mining
produktif  (kejuruan)  merupakan  mata  pelajaran  yang  lebih penting dibandingkan mata pelajaran umum untuk siswa dapat terserap di dunia industri. Hal tersebut untuk mendukung tingkat keprofesionalitas siswa saat terjun ke dunia industri (Febrianti et al., 2023).
Insight  ketiga,  berdasarkan  hasil  penelitian  yaitu  terdapat dua  fitur  mata  pelajaran  dalam  aspek  pengetahuan  atau  teori yang berkorelasi sangat kuat dan kuat. Kemudian, terdapat tujuh fitur  mata  pelajaran  dalam  aspek  keterampilan  /  praktek  yang berkorelasi  sangat  kuat  dan  kuat.  Berdasarkan  hasil  tersebut maka mata pelajaran kejuruan harus lebih diperbanyak lagi porsi jam belajarnya. Hal tersebut dilakukan agar siswa lebih banyak melakukan  praktik  kejuruan.  Dengan  lebih  mahir  di  bidang kejuruan,  siswa  tidak  hanya  dapat  meningkatkan  kualitas  dan nilai  raportnya,  siswa  juga  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan angka keterserapan kerja di industri.
Jika  pada  penjelasan  sebelumnya  telah  dijelaskan  cara mencari  korelasi  antar  mata  pelajaran  menggunakan  heatmap correlation pada peranti lunak Python, lalu memindahkannya ke dalam bentuk Excel. Kemudian dilakukan proses pemilihan fitur dengan  cara  manual  untuk    dapat  diambil  insight  datanya. Langkah berikutnya sebelum melakukan percobaan pada model adalah  proses  pemilihan  fitur  (feature  selection)  dengan menggunakan Python. Fitur yang digunakan adalah seluruh fitur (full  feature)  sebanyak  60  fitur,  fitur  >  0,24  sebanyak  10  fitur dan fitur > 0,15 sebanyak 33 fitur. Setelah semua data dan fitur yang  dipilih  telah  siap,  maka  langkah  berikutnya  dalah melakukan percobaan pada model SVR dan ANN.
Model SVR dan ANN digunakan untuk dapat memprediksi di  bulan  ke-berapa  siswa  lulusan  bisa  terserap  di  dunia  kerja, dengan  output  berbentuk  angka.  Kedua  model  ini  diuji performanya  dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman Python,  kemudian  dicatat  hasilnya,  lalu  dibandingkan.  Hasil mana  yang  lebih  bagus  antara  SVR  dan  ANN.  Manakah  yang menghasilkan  hasil  pengujian  evaluasi  data  latih  (data  train) paling  kecil,  maka  itulah  model  terbaik  yang  akan  dipilih. Percobaan  pada  model  SVR  membandingkan  normalisasi StandardScaler dan MinMaxScaler untuk mencari hasil terbaik. Pada fitur > 0,24 dengan 10 fitur, Coefisien 1,0, dan Epsilon 0,01 dengan MinMaxScaler menunjukkan kinerja terbaik: data train 0,311 dan data test 0,483 dibandingkan dengan Standard Scaler.
Hasil  uji  ANN  yang  divisualisasikan  pada  Gambar  1, menunjukkan bahwa algoritma aktivasi Relu dengan fitur di atas 0,15 (>0,15) sebanyak 33 fitur diolah menggunakan normalisasi Standard Scaler dengan parameter jumlah neurons 256 dan iter max 100 menghasilkan performa terbaik yaitu pada MAE data train sebesar 0,013 dan pada data test sebesar 0,574. Sedangkan pada  algoritma  aktifasi  Logistic  dengan  seluruh  fitur  (full feature)  sebanyak  60  fitur  diolah  menggunakan  normalisasi StandardScaler,  dengan  parameter  jumlah  neurons  26  dan  iter max 200 menghasilkan performa terbaik yaitu pada MAE data train sebesar 0,276 dan pada data test sebesar 0,621.
Gambar 1. Grafik Hasil Uji SVR
(a)
(b)
Gambar 2. Grafik perbandingan Hasil Uji ANN. (a) Relu &(b)
Logistic
K. Asih et al., Prediksi Keterserapan Siswa SMK Pada Dunia Industri Dengan Pendekatan Educational Data Mining

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah  dipaparkan di  atas memberikan  simpulan  bahwa  dengan  pendekatan  Educational Data  mining  dapat  diketahui  jenis  mata  pelajaran,  yang diajarkan di semester berapa saja, serta aspek pengetahuan atau keterampilan  yang  paling  berpengaruh  terhadap  angka keterserapan kerja siswa.  Hal tersebut dapat dijadikan sebagai landasan  pengetahuan  bagi  manajemen  kurikulum  di  SMK Negeri 26 Jakarta. Mata pelajaran yang memiliki korelasi yang kuat  dan  sangat  kuat  terdapat  pada  mata  pelajaran  kejuruan (produktif).  Mata  pelajaran  ini  siswa  SMK  dapatkan  sejak semester  3  sampai  dengan  semester  6,  di  mana  aspek keterampilan  (praktik)  turut  berpengaruh  besar  terhadap keterserapan kerja. Mata pelajaran produktif (kejuruan), paling banyak  berpengaruh  terhadap  keterserapan  kerja  siswa. Berdasarkan hasil penelitian, didapat sebesar 0,5 bulan sebagai angka  keterserapan  siswa  dalam  hitungan  bulan  setelah kelulusan.  Siswa  yang  belum  terserap  pada  dunia  industri  di kisaran  2  bulan  masih  dianggap  wajar.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  masa  awal  kelas  X  di  semester  1  dan  2 adalah  masa  yang  paling  fundamental  (pembentukan  dasar), maka  sekolah  diharapkan  bisa  lebih  memberikan  pembinaan dan perhatian khusus yang lebih intens kepada siswa kelas X di jurusan  Sistem  Informatika  Jaringan  dan  Aplikasi  (SIJA), dalam hal mata  pelajaran normatif adaptif  dan mata pelajaran produktif.  Sekolah  juga  perlu  untuk  lebih  menekankan  dan mengembangkan  aspek  mata  pelajaran  praktek  (aspek keterampilan)  sejak  semester  1  sampai  semester  6,  agar keterserapan  kerja  dapat  terus  meningkat.  SMK  Negeri  26 Jakarta dan untuk SMK di seluruh Indonesia, diharapkan dapat melakukan  penelitian  dan  pengembangan  educational  data mining dengan menggunakan fitur dan variabel-variabel yang lain agar bisa lebih bermanfaat untuk dapat mengambil insight data  dari  kumpulan  data  di  sekolah  yang  sangat  banyak  dan belum pernah teruji dan tergali manfaatnya selama ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. A. Dudhe and S. R. Sakhare, “Teacher Ranking System To Rank of Teacher As Per Specific Domain.,” ICTACT J. Soft Comput. , vol. 6956, no. January, pp. 1589–1596, 2018, doi: 10.21917/ijsc.2018.0222.
[2] E.  Y.  Obsie  and  S.  A.  Adem,  “Prediction  of  Student  Academic Performance  using  Neural  Network,  Linear  Regression  and  Support Vector Regression: A Case Study,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 180, no. 40, pp. 39–47, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917057.
[3] Y.  K.  Salal,  S.  M.  Abdullaev,  and  Y.  M.  Kumar,  “Educational  Data Mining: Study Performance Prediction in Academic,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 8, no. 4C, pp. 54–59, 2019.
[4] P. Thakar, A. Mehta, and Manisha, “A Unified Model of Clustering and Classification  to  I  mprove  Students  ’  Employability  Prediction,” I.J. Intell.  Syst.  Appl. ,  vol.  9,  no.  September,  pp.  10–18,  2017,  doi: 10.5815/ijisa.2017.09.02.
[5] D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction to Data Mining: Second Edition . 2014.
[6] S. Susanto and D. Suryadi, Pengantar Data Mining . 2010.
[7] E.  I.  A.  Warih  and  Y.  Rahayu,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Menentukan Estimasi Produktivitas Tanaman Tebu dengan Menggunakan  Algoritma  Linier  Regresi  Berganda  di  Kabupaten Rembang,” pp. 1–5, 2014.
[8] P.  Akulwar,  S.  Pardeshi,  and  A.  Kamble,  “Survey  on  Different  Data Mining  Techniques  for  Prediction,”  in Proceeding  of  the  2nd International  Conference on I-SMAC  (IoT  in Social,  Mobile,  Analytics
and  Cloud)  (I-SMAC)I-SMAC  (IoT  in  Social,  Mobile,  Analytics  and Cloud) , 2018, pp. 513–519, doi: 10.1109/I-SMAC.2018.8653734.
[9] J. Hao and T. K. Ho, “Machine Learning Made Easy: A Review of Scikit- learn Package in Python Programming Language,” J. Educ. Behav. Stat. , vol. XX, no. X, pp. 1–14, 2019, doi: 10.3102/1076998619832248.
[10]  K. R. Srinath, “Python -The Fastest Growing Programming Language,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 4, no. 12, pp. 354–357, 2017.
[11]  M. Yağcı, “Educational data mining: prediction of students ’ academic performance  using  machine  learning  algorithms,” Smart  Learn. Environ. ,  vol.  9,  no.  11,  pp.  1–19,  2022,  doi:  10.1186/s40561-022- 00192-z.
[12]  F.  Qiu et  al. ,  “Predicting students ’  performance  in  e  ‑  learning using learning process and behaviour data,” Sci. Rep. , no. 0123456789, pp. 1– 15, 2022, doi: 10.1038/s41598-021-03867-8.
[13]  S. Amjad, M. Younas, M. Anwar, Q. Shaheen, M. Shiraz, and A. Gani, “Data  Mining  Techniques  to  Analyze  the  Impact  of Social  Media  on Academic Performance of High School Students,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/9299115.
[14]  K. Nahar, B. I. Shova, T. Ria, H. B. Rashid, and A. H. . S. Islam, “Mining educational data to predict students A comparative study of data mining techniques,” Educ.
Inf. Technol. , 2021,
doi: https://doi.org/10.1007/s10639-021-10575-3 Mining.
[15]  H.  Turabieh et  al. , “Enhanced Harris Hawks optimization as a feature selection for the prediction of student performance,” Computing , 2021, doi: 10.1007/s00607-020-00894-7.
[16]  A. Rivas, A. González-briones, G. Hernández, J. Prieto, and P. Chamoso, “Neurocomputing  Artificial  neural  network  analysis  of  the  academic performance  of  students  in  virtual  learning  environments,” Neurocomputing , no. xxxx, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2020.02.125.
[17]  L. Kemper, G. Vorhoff, and B. U. Wigger, “Predicting student dropout : A  machine  learning  approach  Predicting  student dropout : A machine learning approach,” Eur.  J. High.  Educ. ,  vol. 0, no. 0,  pp. 1–20,  2020, doi: 10.1080/21568235.2020.1718520.
[18]  H. Waheed, S. U. Hassan, N. R. Aljohani, J. Hardman, S. Alelyani, and R. Nawaz, “Predicting academic performance of students from VLE big data  using deep  learning  models,” Comput.  Human  Behav. ,  vol.  104, 2020, doi: 10.1016/j.chb.2019.106189.
[19]  V. Vijayalakshmi and K. Venkatachalapathy, “Deep Neural Network for Multi-Class Prediction of Student Performance in Educational Data,” Int. J.  Recent  Technol.  Eng. ,  vol.  3878,  no.  2,  pp.  5073–5081,  2019,  doi: 10.35940/ijrte.B2155.078219.
[20]  S. Ranjeeth, T. P. Latchoumi, M. Sivaram, A. Jayanthiladevi, and T. S. Kumar, “Predicting Student Performance with ANNQ3H: A Case Study in Secondary Education,” Proc. 2019 Int. Conf. Comput. Intell. Knowl.
Econ. ICCIKE 2019 , pp. 603–607, 2019, doi: 10.1109/ICCIKE47802.2019.9004387.
[21]  L.  M. Abu  Zohair,  “Prediction  of Student’s  performance by modelling small dataset size,” Int.  J. Educ. Technol. High. Educ. ,  vol. 16, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s41239-019-0160-3.
[22]  C. Burgos, M. L. Campanario, D. de la Peña, J. A. Lara, D. Lizcano, and M. A. Martínez, “Data mining for modeling students’ performance: A tutoring action plan to prevent academic dropout,” Comput. Electr. Eng. , vol. 66, pp. 541–556, 2018, doi: 10.1016/j.compeleceng.2017.03.005.
[23]  A. Mueen, B. Zafar, and U. Manzoor, “Modeling and Predicting Students ’  Academic  Performance  Using  Data  Mining  Techniques,” I.J.  Mod. Educ.  Comput.  Sci. ,  no.  November,  pp.  36–42,  2016,  doi: 10.5815/ijmecs.2016.11.05.
[24]  E. Fernandes, M. Holanda, M. Victorino, V. Borges, R. Carvalho, and G. Van Erven, “Educational data mining: Predictive analysis of academic performance of public school students in the capital of Brazil,” J. Bus. Res. , vol. 94, no. February, pp. 335–343, 2019, doi: 10.1016/j.jbusres.2018.02.012.
[25]  F. Zhang and L. J. O. Donnell, “Support vector regression,” in Machine Learning , Elsevier Inc., 2020, pp. 123–140.
[26]  F. Zhang and L. J. O’Donnell, Support vector regression . Elsevier Inc., 2019.
[27]  M.  Yusa,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “Analisis  Komparatif  Evaluasi Performa  Algoritma  Klasifikasi  pada  Readmisi  Pasien  Diabetes,” J. Buana  Inform. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  293–302,  2016,  doi: 10.24002/jbi.v7i4.770.