## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies
DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
Analisa Peningkatan Softskill dan Hardskill Siswa melalui Kurikulum
Merdeka dengan Machine Learning
Naufal Hilmizen 1 , Aris Munandar 2 , Jamilah Muryati 3 , Agus Mulyanto 4
1 SDN Pamulang Indah, 2 SMPN 19 Kota Tangsel, 3 Kemenag Tangsel, 4 Uninus Bandung nozem.99@gmail.com 1 , mdr.aris1964@gmail.com 2 , zemla.muryati06@gmail.com 3 , agus.mulyanto@fkip-uninus.ac.id 4

## ABSTRACT
The Merdeka Curriculum serves as a foundation for developing skills, both hard and soft, to prepare students to face the complex demands of society and the working world. However, assessments of improvements in soft and hard skills often lack consistency due to the subjective nature of evaluation by educators. This research aims to address these challenges by integrating Machine Learning (ML) methods into the assessment process. ML methods, including multiple linear  regression,  support  vector  machine  (svm),  and  artificial  neural  network  (ann),  are implemented to help achieve more objective and consistent evaluations of students' progress in soft and hard skills. The research also involves comparing the accuracy of these three machine learning methods, resulting in 91.13%, 88.92%, and 91.26% accuracy, respectively. This research is expected to make a valuable contribution to understanding the effectiveness of the Merdeka Curriculum in relation to students' skill development. The comparison of accuracy of machine learning methods is also expected to provide important insights for educators, policymakers, and education stakeholders to support more informed and data-driven decision-making.
Keywords: merdeka curriculum ; hard skill ; soft skill ; machine learning

## ABSTRAK
Kurikulum  Merdeka  menjadi  landasan  untuk  mengembangkan  keterampilan,  baik hard  skill maupun soft  skill ,  guna  mempersiapkan  siswa  menghadapi  tuntutan  kompleks masyarakat dan dunia kerja. Meskipun demikian, penilaian terhadap peningkatan soft skill dan hard skill sering kali mengalami ketidakkonsistenan karena subjektivitas dalam penilaian oleh tenaga  pengajar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  tantangan  tersebut  dengan mengintegrasikan  metode Machine  Learning (ML) dalam  proses  penilaian.  Metode ML , termasuk multiple  linear  regression,  support  vector  machine (svm) ,  dan artificial  neural network (ann) , diimplementasikan untuk membantu mencapai penilaian yang lebih objektif dan konsisten terhadap kemajuan soft skill dan hard skill siswa. Penelitian ini juga melibatkan perbandingan akurasi ketiga metode machine learning tersebut, dengan hasil berturut-turut adalah 91.13%, 88.92%, dan 91.26%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi berharga  dalam  memahami  efektivitas  Kurikulum  Merdeka  terkait  perkembangan keterampilan siswa. Hasil perbandingan akurasi metode machine learning juga diharapkan dapat  memberikan  wawasan  penting  bagi  tenaga  pengajar,  pengambil  kebijakan,  dan  para pemangku  kepentingan  pendidikan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih berbasis informasi dan data.
Kata kunci: kurikulum merdeka; hard skill ; soft skill ; machine learning

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## PENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu,  pemerintahan  Indonesia  telah  melalui serangkaian  perubahan  dan  penyempurnaan  dalam  implementasi  kurikulum pendidikan. Dimulai pada tahun 1947,  tahun 1964,  1968, tahun 1994,  tahun 1997 (revisi  Kurikulum  1994  tahun  2004  (Kurikulum  Berbasis  Kompetensi),  dan Kurikulum  2006  (Kurikulum  Tingkat  Satuan  pendidikan),  tahun  2013  diganti menjadi Kurikulum 2013 (Kurtilas)  dan  pada tahun  2018  pemerintah Indonesia merevisi  menjadi Kurtilas  Revisi (Ulinniam  et  al.,  2021).  Serangkaian perubahan ini mencerminkan komitmen Indonesia untuk menciptakan sistem pendidikan yang responsif, relevan, dan memberdayakan, mengakomodasi perubahan sosial, ekonomi, dan teknologi di tingkat nasional dan internasional.
Pada tahun 2021, Pemerintah Indonesia merancang Kurikulum Merdeka di mana  konsepnya mengartikan  kurikulum sebagai suatu  desain  pembelajaran  yang memberikan  ruang  bagi  siswa  untuk  belajar  dengan  suasana  yang  tenang,  santai, menyenangkan,  tanpa  beban  stres,  bebas  tekanan,  dan  perubahan  signifikan  yang dirasakan disekolah, di mana guru memiliki fleksibilitas lebih besar untuk berkreasi dalam  metode  pengajaran  mereka,  mencapai  potensi  maksimal  siswa,  dan  lebih mendalam dalam memahami minat, bakat, kebutuhan, serta kemampuan setiap siswa (Rahayu et al., 2022). Dengan pendekatan ini, Kurikulum Merdeka juga menempatkan penekanan  yang  seimbang  pada  pengembangan hard  skill dan soft  skill untuk membekali  siswa  dengan  keterampilan  yang  relevan  dengan  tuntutan  masyarakat dan dunia kerja.
Hard skill mencakup keterampilan teknis dan spesifik terkait pekerjaan/tugas yang  diperlukan  untuk  menjalankan  tugas-tugas  tertentu.  Sementara  itu, soft  skill adalah  kemampuan  sosial  yang  mencakup  interaksi  dengan  orang  lain  dan manajemen  pekerjaan,  dikembangkan  dari  nilai  dan  prinsip,  serta  diekspresikan melalui  keterampilan  seperti  berkomunikasi,  bernegosiasi,  menjual,  melayani pelanggan, dan pemecahan suatu masalah (Yuniarti, 2022).
Pertumbuhan  besar  dalam  jumlah  data  pendidikan  menciptakan  peluang baru untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan penilaian. Pemanfaatan metode Machine Learning (ML) dalam konteks pendidikan dapat membantu tenaga pengajar menganalisis  dan  memahami  pola-pola  kompleks  dalam  data,  yang  dapat memberikan  wawasan  berharga  terkait  efektivitas  pembelajaran,  peningkatan keterampilan  siswa,  dan  evaluasi  kurikulum.  Pengunaan  metode machine  learning juga  dapat  membantu  tenaga  pengajar  dalam  mengambil  keputusan  serta mempertahankan  tingkat  konsistensi  yang  tinggi  dalam  menganalisis  penilaian terhadap  peningkatan hard  skill dan soft  skill siswa  maupun  mahasiswa  (Purba,
2016).
Metode machine  learning ,  seperti multiple  linear  regression (Tranmer  dan Elliot, 2008), support vector machine (svm) (Hearst et.al., 1998), dan artificial neural network (ann) (Yegnanarayana, 2009) dapat digunakan untuk memberikan penilaian yang  lebih  objektif  terhadap  perkembangan hard  skill dan soft  skill siswa.  Dengan demikian,  penggunaan machine  learning dalam  pendidikan  dapat  membantu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keobjektifan dalam proses evaluasi pendidikan.

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
Penelitian  tentang  pengembangan hard  skill dan soft  skill siswa  melalui Kurikulum  Merdeka  dengan  pendekatan machine  learning menjadi  penting  untuk mengevaluasi  sejauh  mana  kurikulum  tersebut  dapat  mencapai  tujuan pengembangan  keterampilan  yang  diinginkan  oleh  pemerintah.  Dengan menggabungkan visi Kurikulum Merdeka dan kecanggihan metode machine learning , diharapkan  dapat  ditemukan  solusi  yang  inovatif  untuk  meningkatkan  kualitas pendidikan di Indonesia.

## TINJAUAN LITERATUR
Tinjauan literatur berisi kerangka teori dan studi terdahulu. Studi terdahulu menjadi bagian dasar pernyataan kebaruan ilmiah dari artikel, pernyataan kebaruan ilmiah,  serta state  of  the  art dari  tema  penelitian  atau  kebaruan  ilmiah  artikel tersebut.
1. Kurikulum Merdeka Dikeluarkannya  Keputusan  Menteri  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan
Teknologi  Republik  Indonesia  Nomor  56/M/2022  tentang  Pedoman  Penerapan Kurikulum dalam Rangka Pemulihan Belajar Pengembangan & Pembelajaran (2022) mencerminkan komitmen kuat pemerintah terhadap perbaikan sistem pendidikan, menjadikannya  sebagai  pijakan  penting  dalam  mewujudkan  visi  Indonesia  Maju. Keputusan  ini  tidak  hanya  merespons  perlunya  pemulihan  belajar  pascapandemi, melainkan juga menggambarkan dukungan penuh terhadap implementasi Kurikulum Merdeka.  Sebagai  bentuk  nyata  dari  semangat  pembaharuan,  kebijakan  ini memberikan  kebebasan kepada  guru  dan siswa  untuk  berinovasi,  belajar mandiri, dan menciptakan Pelajar Pancasila yang tidak hanya memiliki kecerdasan akademis tetapi juga bernalar kritis, kreatif, mandiri, beriman, bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, dan berakhlak mulia.
Profil pelajar Pancasila mencerminkan siswa Indonesia yang unggul dengan komitmen  belajar  sepanjang  hayat,  mempunyai  karakter  yang  kuat,  dapat berkompetensi  secara  global,  dan  berperilaku  sesuai  nilai-nilai  Pancasila  dan berfungsi sebagai referensi utama untuk mengarahkan kebijakan pendidikan, serta menjadi  acuan  guru  dalam  membangun  karakter  dan  kompetensi  siswa (Rahmadayanti & Hartoyo, 2022).
Kurikulum Merdeka menghadirkan paradigma baru dalam dunia pendidikan, membangun fondasi pada konsep yang revolusioner, yakni "Merdeka Belajar". Seiring dengan  perkembangan  zaman,  pendekatan  ini  memberikan  kebebasan  yang  luas kepada para pemangku kepentingan utama, yaitu siswa, guru, dan sekolah di mana melibatkan  pandangan  yang  berbeda  dari  kurikulum  sebelumnya,  terutama Kurikulum 2013 (Sherly et al, 2020).
Siswa yang mengikuti Kurikulum Merdeka tidak hanya menjadi pelajar yang berprestasi secara akademis tetapi juga mencitrakan dirinya sebagai individu yang memiliki  identitas  dan  moral  yang  kokoh.  Selain  itu,  Kurikulum  ini  mengakui pentingnya pengembangan hard skill dan soft skill sebagai bagian integral dari proses pendidikan.  Pembelajaran  pada  siswa  seharusnya  tidak  hanya  berfokus  pada

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
pengetahuan  teknis  ( hard  skill )  tetapi  juga  pada  kemampuan  interpersonal, komunikasi, dan keterampilan adaptasi ( soft skill ).
2. Hard Skill dan Soft Skill Hard  skill atau hard  competency adalah  deskripsi  konkrit  mengenai pengetahuan  dan  keterampilan  yang  diperlukan  seseorang  untuk  dapat melaksanakan tugas pekerjaannya dengan efektif (Suarjana et al, 2022). Kemampuan hard  skill adalah  kemampuan  untuk  memahami  pengetahuan,  teknologi,  dan keterampilan  teknis  yang  terkait  dengan  pengembangan intelligence  quotient di dalam  ranahnya.  Indikator-indikator  dari  kemampuan hard  skill ini  melibatkan pemahaman  dalam  ilmu  pengetahuan,  teknologi,  keterampilan  teknis,  dan keterampilan  akademis.  (Syawal,  2009).  Oleh  karena  itu, hard  skill pada  dasarnya merupakan aspek kognitif yang dipengaruhi oleh tingkat kecerdasan intelektual (IQ) (Fan et al., 2017).
Aspek-aspek hard Skill dapat tercermin dalam kecerdasan quotient thinking , yang  mencakup  indikator  untuk  melakukan  perhitungan,  analisis,  perancangan, memiliki wawasan dan pengetahuan yang luas, serta kemampuan membuat model dan berpikir kritis (Yanthy et al., 2020). Indikator dari hard skill yang disajikan oleh para  ahli  (Riyanto  et  al.,  2023)  mencakup  aspek-aspek  seperti:  1)  Keterampilan teknis, 2) Pemahaman ilmu pengetahuan, dan 3) Penguasaan ilmu teknologi.
Istilah soft skill sebenarnya merupakan evolusi dari konsep yang sebelumnya dikenal sebagai kecerdasan emosional atau EQ, yang melibatkan kemampuan untuk mengenali  perasaan  diri  sendiri  dan  orang  lain,  motivasi  diri  sendiri,  serta kemampuan dalam mengelola emosi, baik pada diri sendiri maupun pada orang lain (Wathoni, 2021). Kaipa dan Milus mengungkapkan bahwa soft skills menjadi kunci utama dalam mencapai kesuksesan, melibatkan aspek-aspek seperti kepemimpinan, pengambilan keputusan, penyelesaian konflik, komunikasi, kreativitas, keterampilan presentasi,  kerendahan  hati,  kepercayaan  diri,  kecerdasan  emosional,  integritas, komitmen, dan kerja sama (Kaipa dan Milus, 2011).
Berdasarkan survei National Association of Colleges and Employers (NACE) tahun 2002, terdapat 19 kemampuan yang dianggap penting dalam pasar kerja, dan soft  skill menduduki  urutan  ke-7  tertinggi  dalam  tingkat  urgensi.  Kemampuan tersebut  meliputi  kemampuan  komunikasi,  kejujuran/integritas,  kerja  sama, interpersonal, etos kerja yang baik, motivasi/inisiatif, kemampuan beradaptasi, dan analitis.  Oleh  karena  itu,  penekanan  pada  pengembangan soft  skill menjadi  sangat penting dalam dunia Pendidikan (Wathoni, 2021).
Penyebab kesuksesan seseorang, menurut Goleman yang dikutip dalam jurnal oleh Amrozi (2019), tidak hanya dipengaruhi oleh kecerdasan intelektual (IQ), yaitu sekitar 20%, namun sebagian besar, yaitu sekitar 80%, berasal dari faktor pendukung lainnya, termasuk kecerdasan emosional (EQ) (Amrozi, 2019). Sehingga, penting bagi pelajar untuk menguasai baik hard skill maupun soft skill sebagai persyaratan wajib dalam  mempersiapkan  diri  sebelum  terlibat  didalam  dunia  kerja  setelah menyelesaikan pendidikannya (Sari dan Manunggal, 2023).

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
3. Machine Learning (Pembelajaran Mesin)
Machine  Learning (ML) merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang secara terstruktur menggunakan algoritma untuk menghasilkan hubungan mendasar antara  data  dan  informasi  (Awad  et  al.,  2015).  Menurut  Shalev  dan  Ben  (2014), machine learning adalah studi mengenai algoritma untuk memahami cara melakukan tugas-tugas tertentu secara otomatis, yang biasanya dilakukan oleh manusia.
Dalam Konteks Pendidikan, machine learning memberikan fleksibilitas yang tinggi  dalam  membantu  siswa  belajar  dengan  memanfaatkan  algoritma  untuk memahami  bagaimana  siswa  mengonsumsi  informasi,  sehingga  memungkinkan mereka  untuk melangkah  lebih maju  setelah  benar-benar memahami  isi  pelajaran sebelumnya (Fathurohman, 2021).
Penerapan machine  learning dalam  evaluasi  dan  penilaian  mata  Pelajaran tertentu  memungkinkan  personalisasi  belajar  melalui  algoritma  yang  memahami kebutuhan  individu  siswa,  mendeteksi  kecenderungan  hasil  evaluasi  untuk menentukan area perhatian khusus, meramalkan kemajuan siswa berdasarkan data evaluasi  sebelumnya,  dan  mengembangkan  alat  evaluasi  formatif  dengan  umpan balik real-time untuk siswa dan guru, sehingga memungkinkan perbaikan segera (Al Kasyafani, G., 2023).
Untuk  penilaian  asesmen  siswa,  berbagai  model machine  learning dapat digunakan tergantung pada jenis data yang ada dan tujuan penilaian. Model machine learning untuk  penilaian  asesmen  siswa  dalam  konteks  regresi  bertujuan  untuk memprediksi  nilai  numerik  atau  kontinu,  seperti  nilai  ujian  atau  tugas.  Beberapa model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dalam  masalah  regresi  adalah  sebagai berikut:
3.1. Multiple Linear Regression (Regresi Linier Berganda)
Persamaan  regresi  linear  sederhana  mengestimasi  hubungan  antara variabel respons 𝑦 dan variabel penjelas tunggal 𝑥 , berdasarkan set data yang mencakup  pengamatan  untuk  kedua  variabel  tersebut  dari  sampel  tertentu (Tranmer dan Elliot, 2008). Persamaan untuk garis dalam pemodelan regresi sederhana memiliki bentuk sebagai berikut:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 𝑖 + 𝑒 𝑖
𝑦 𝑖 mewakili nilai yang diamati dari variabel dependen (variabel respons) untuk observasi  ke- 𝑖 dalam  dataset. 𝛽 0 adalah  intercept  yang  juga  disebut  sebagai konstan  –  ini  adalah  titik  di  mana  garis  memotong  sumbu 𝑦 pada  grafik. 𝛽 1 adalah kemiringan garis – ini menunjukkan seberapa besar nilai 𝑦 meningkat, untuk peningkatan satu unit dalam 𝑥 . 𝑥 𝑖 adalah nilai dari variabel independen (atau  penjelas)  pada  observasi  atau  kasus  ke- 𝑖 . 𝑒 𝑖 adalah  istilah kesalahan/ error untuk  observasi  atau  kasus  ke- 𝑖 .  Perbedaan  antara  nilai sebenarnya atau diamati, dan nilai yang diprediksi disebut sebagai kesalahan atau residu.
𝑒 𝑖 = 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
𝑦̂ 𝑖 berarti nilai yang diprediksi, dan 𝑦 𝑖 berarti nilai sebenarnya atau diamati. Regresi  linear  berganda  memperluas  regresi  linear  sederhana  dengan menyertakan lebih dari satu variabel penjelas. Persamaan untuk regresi linear berganda memiliki bentuk yang sama dengan regresi linear sederhana tetapi dengan lebih banyak istilah:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + 𝛽 2 𝑥 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 + 𝑒 𝑖
𝛽 0 adalah konstan yang akan menjadi nilai yang diprediksi dari 𝑦 𝑖 ketika semua variabel  penjelas  sama  dengan  0.  Dalam  model  dengan 𝑝 variabel  penjelas, setiap variabel penjelas memiliki nilai koefisien 𝛽 sendiri.

## 3.2. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritme pembelajaran mesin yang  diawasi,  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi,  dengan  cara menemukan  hiperplane  yang  memisahkan  dua  kelas  data  dengan  margin terbesar.  Hiperplane  ini  adalah  bidang  dua  dimensi  yang  memisahkan  dua kelas  data,  sedangkan  margin  adalah  jarak  antara  hiperplane  dan  titik  data terdekat di kedua kelas (Hearst et.al., 1998). Untuk masalah klasifikasi dalam Support Vector Machine (SVM) , fungsi yang digunakan adalah fungsi keputusan yang dapat dinyatakan sebagai:
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏) 𝑛 𝑖=1
Di sini, 𝑓(𝑥) adalah  fungsi keputusan, 𝛼 𝑖 adalah  bobot yang dihitung selama pelatihan model, 𝑦 𝑖 adalah label kelas, 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) adalah kernel yang mengukur seberapa mirip 𝑥 dengan 𝑥 𝑖 , dan 𝑏 adalah bias atau pergeseran. Fungsi 𝑠𝑖𝑔𝑛 menghasilkan tanda positif atau negatif, menentukan kelas yang diatribusikan ke suatu sampel. Untuk masalah regresi dalam Support Vector Machine (SVM) yang sekarang disebut dengan Support Vector Regression telah dikembangkan oleh Vladimir Vapnik (1995) dan dapat dinyatakan sebagai:
𝐹 2 (𝑥, 𝑤 ̂) = ∑(𝛼 𝑖 ∗ 𝛼 𝑖 )(𝑣 𝑖 𝑡 𝑥 + 1) 𝑝 + 𝑏 𝑁 𝑖=1
Pada persamaan ini: - 𝛼 𝑖 adalah bobot yang dihitung selama pelatihan model.
- 𝑣 𝑖 adalah vektor pendukung.
- 𝑥 adalah input yang ingin diprediksi.

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
- 𝑝 adalah pangkat (order) dalam ruang fitur yang mungkin lebih tinggi, yang diperoleh melalui fungsi kernel.
- 𝑏 adalah bias atau pergeseran.
Fungsi  ini  menciptakan  hubungan  antara  input 𝑥 dan  output 𝐹 2 (𝑥, 𝑤 ̂)
dengan mempertimbangkan vektor pendukung, bobot, dan fungsi kernel yang digunakan  selama  pelatihan  SVR.  SVR  berusaha  membangun  model  regresi yang  optimal  dengan  memperhatikan  data  pelatihan  dan  vektor pendukungnya.
3.3. Artificial Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan)
Jaringan Saraf Tiruan ( Artificial Neural Network atau ANN ) adalah model komputasi  yang  terinspirasi  oleh  struktur  dan  fungsi  jaringan  saraf  biologis manusia  (Yegnanarayana,  2009).  Model  ini  dirancang  dengan  struktur  yang terdiri dari sekelompok unit pemrosesan sederhana yang disebut neuron atau node.  Neuron-neuron  ini  saling  terhubung  melalui  koneksi  yang  memiliki bobot dimana Struktur tersebut mencakup tiga lapisan utama, yaitu input layer , hidden layer , dan output layer seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1. Input layer berfungsi  untuk  menerima  masukkan  data, hidden  layer melakukan proses komputasi dan pemrosesan data secara internal, sedangkan output layer menghasilkan  hasil  akhir  atau  prediksi  berdasarkan  informasi  yang  telah diproses melalui lapisan sebelumnya. ANN digunakan untuk memodelkan dan memproses informasi kompleks serta menyelesaikan tugas seperti klasifikasi, regresi, pengenalan pola, dan pemahaman bahasa alami.
Gambar 1 ANN dengan 3 Input , 4 Hidden Layer dan 2 Output Sumber: Wikipedia, 1 Januari 2024
Evaluasi model dalam machine learning adalah langkah penting untuk menilai kemampuan  model  dalam  memprediksi  data  baru.  Proses  evaluasi  memberikan gambaran  tentang  performa  dan  kehandalan  model,  membantu  pengembang memahami  sejauh  mana  model  dapat  digunakan  dalam  berbagai  situasi.  Hasil evaluasi ini menjadi dasar untuk pengambilan keputusan terkait perbaikan model. Untuk  masalah  regresi,  ada  beberapa  metrik  evaluasi  seperti Mean  Squared  Error (MSE) dan R-squared digunakan untuk mengukur kinerja model dalam memprediksi nilai numerik (Tatachar, 2021).

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies
DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  pendekatan  kuantitatif  yang mengintegrasikan teknologi machine learning untuk melakukan penilaian terhadap soft skill siswa. Pendekatan ini memungkinkan analisis data secara lebih mendalam dan  objektif  dalam  mengukur  kemampuan  interpersonal,  kepemimpinan,  dan keterampilan lainnya yang termasuk dalam soft skill . Dengan memanfaatkan metode machine  learning ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai  prediksi  yang akurat terkait dengan perkembangan dan kemampuan siswa dalam aspek soft skill , memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kualitas pendidikan dan pengembangan pribadi siswa.
Dalam  pembuatan  model  ini,  data  yang  digunakan  terdiri  dari  nilai  mata pelajaran,  absensi  dan  total  skor hard  skill siswa,  yang  berperan  sebagai  variabel independen (x). Sedangkan variabel dependen (y) menggunakan data nilai skor soft skill siswa yang akan diprediksi. Data tersebut diperoleh melalui penyebaran angket kuesioner di SMPN 4 Kota Tangerang Selatan, dengan masing-masing satu kelas dari tingkat 7, 8, dan 9. Total terdapat 96 responden siswa yang menjawab angket, dan data  ini  telah  diolah  untuk  keperluan  analisis  dan  pembuatan  model machine learning .  Kemudian,  data  tersebut  melalui  proses  awal  persiapan  data  seperti pembersihan, pengkodean variabel, dan normalisasi. Eksplorasi data dilakukan untuk memahami  karakteristik  data,  mengidentifikasi  pola,  outlier,  dan  hubungan  antar variabel.
Setelahnya, data dibagi menjadi dataset pelatihan dan dataset pengujian guna melatih dan menguji model. Dataset pelatihan menggunakan 80% dari semua data dan  sisanya  20%  untuk  dataset  pengujian.  Tiga  model machine  learning yang diterapkan  adalah  regresi  linier  berganda, support  vector  machine ,  dan artificial neural network . Proses pelatihan dilakukan untuk menyesuaikan model dengan data pelatihan dan meningkatkan kinerja melalui penyetelan parameter. Evaluasi model dengan  menggunakan  data  pengujian  memberikan  pemahaman  tentang  seberapa akurat model dapat melakukan prediksi, dengan memanfaatkan metrik seperti Mean Squared Error (MSE), R-squared , dan akurasi. Hasil akurasi menggunakan Absolute Percent Error (APE). Hasil perhitungan APE tiap barisnya dihitung kemudian direrata sehingga hasil akurasinya menjadi 100% - (rerata APE) (Huda dan Handayani, 2023).
Optimasi  model  dapat  dilakukan  dengan  menyesuaikan  parameter  atau struktur model untuk meningkatkan performa. Setelah model dioptimalkan, langkah prediksi digunakan untuk membuat estimasi atau prediksi pada data baru. Terakhir, model dapat diimplementasikan dalam lingkungan sekolah jika hasilnya memuaskan. Implementasi  ini  sering  melibatkan  pemantauan  dan  pembaruan  model  sesuai dengan perubahan dalam data. Keseluruhan alur ini dirancang untuk menciptakan model machine  learning yang  efektif,  relevan,  dan  dapat  memberikan  solusi  yang berarti dalam penilaian siswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembuatan  model,  data  yang  digunakan  melibatkan  nilai  mata pelajaran, absensi kehadiran, serta hasil kuesioner mengenai hard skill dan soft skill

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies
DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
siswa, sebagaimana terdokumentasikan pada Tabel 1. Semua data yang digunakan bersifat numerik, sehingga tidak memerlukan proses transformasi data, melainkan hanya proses normalisasi dan proses pengecekan missing values .
Tabel 1 Variabel Data (Fitur) Sumber: Dokumen Pribadi, 3 Januari 2024 No. Variabel Tipe Data Keterangan 1 Agama Int64 Nilai Pelajaran Agama (Islam, Kristen, dsb.) 2 PPKN Int64 Nilai Pelajaran PPKN 3 B. Indo Int64 Nilai Pelajaran Bahasa Indonesia 4 MTK Int64 Nilai Pelajaran Matematika 5 ENGLISH Int64 Nilai Pelajaran Bahasa Inggris 6 IPA Int64 Nilai Pelajaran IPA 7 IPS Int64 Nilai Pelajaran IPS 8 Penjas Int64 Nilai Pelajaran Olahraga 9 Seni Budaya Int64 Nilai Pelajaran Seni Budaya 10  TIK/Prakarya Int64 Nilai Pelajaran Komputer dan Prakarya 11  PLH Int64 Nilai Pelajaran Pendidikan Lingkungan Hidup 12  Sakit Int64 Jumlah Sakit 13  Izin Int64 Jumlah Izin 14  Alpha Int64 Jumlah Alpha (Tanpa Ket.) 15  Total S/I/A Int64 Total Jumlah dari Sakit, Izin dan Alpha 16  Total Skor Hard Skill Int64 Total Skor Hard Skill dengan nilai rentang dari 0 - 80 17  Total Skor Soft Skill Int64 Total Skor Soft Skill dengan nilai rentang dari 0 - 100
Pemilihan  variabel  untuk  model machine  learning melibatkan  variabel independen (x) yang terdiri dari nomor 1 hingga 16. Variabel ini mencakup nilai mata pelajaran dari nomor 1 hingga 11, absensi kehadiran dari nomor 12 hingga 15, dan hasil skor penilaian hard skill menggunakan kuesioner skala likert 1-5 pada nomor 16. Sementara itu, variabel dependen (y) yang terdapat pada nomor 17 adalah hasil skor dari penilaian soft skill menggunakan kuesioner skala likert 1-5. Variabel y ini merupakan  nilai  yang  akan  diprediksi,  memungkinkan  kita  untuk  meramalkan peningkatan  dalam soft  skill siswa  berdasarkan  model machine  learning yang dikembangkan.
Nilai  variabel  mata  pelajaran  siswa  di  SMPN  4  Kota  Tangerang  Selatan memiliki rentang nilai antara 80 hingga 100, karena sekolah tersebut menerapkan standar nilai KKM sebesar 80. Sementara itu, variabel hard skill memiliki rentang nilai antara  0  hingga  80,  sedangkan  variabel soft  skill memiliki  rentang  nilai  antara  0 hingga 100. Pengukuran kedua variabel ini dilakukan melalui pertanyaan kuesioner

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies
yang  seimbang,  mencakup  aspek  positif  dan  negatif  untuk  memberikan  gambaran yang komprehensif terhadap kemampuan dan karakter siswa.
Pada Gambar 2 dari box plot dan histogram total skor hard skill menunjukkan distribusi data yang cukup merata. Box plot menunjukkan kuartil bawah (Q1) berada pada skor 51, menandakan bahwa 25% data terendah berada di bawah nilai tersebut. Median (56) terletak di tengah kotak, memisahkan 50% data terendah dari 50% data tertinggi, sementara kuartil atas (Q3) berada pada skor 61, menunjukkan bahwa 25% data tertinggi berada di atas nilai tersebut. Tidak adanya pencilan mengindikasikan bahwa tidak ada nilai yang signifikan jauh dari kuartil atas atau bawah. Histogram menunjukkan distribusi simetris, dengan puncak di sekitar nilai mean (56.5), yang juga  sejalan  dengan  median.  Rentang  skor  antara  nilai  minimum  (42)  hingga maksimum  (76)  mencakup  variasi  yang  relatif  moderat,  dengan  standar  deviasi sekitar 7.3. Distribusi yang simetris dan absennya pencilan menunjukkan bahwa skor hard skill cenderung terdistribusi secara merata di sekitar nilai rata-rata dan median.
Gambar 2 Box Plot (Kiri) dan Histogram (Kanan) dari Total Skor Hard Skill Sumber: Dokumen Pribadi, 3 Januari 2024
Pada Gambar 3 dari box plot total skor soft skill menggambarkan distribusi data yang cukup variatif. Box plot menunjukkan bahwa kuartil bawah (Q1) berada pada skor 67, menandakan bahwa 25% data terendah berada di bawah nilai tersebut. Median (72) berada di tengah kotak, memisahkan 50% data terendah dari 50% data tertinggi, sementara kuartil atas (Q3) berada pada skor 77.3, menunjukkan bahwa 25%  data  tertinggi  berada  di  atas  nilai  tersebut.  Adanya  pencilan  menunjukkan bahwa  terdapat  beberapa  nilai  yang  signifikan  jauh  dari  kuartil  atas  atau  bawah, menunjukkan adanya variasi ekstrem dalam data.
Gambar 3 Box Plot (Kiri) dan Histogram (Kanan) dari Total Skor Soft Skill Sumber: Dokumen Pribadi, 3 Januari 2024

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies
DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
Histogram  pada  Gambar  3  menunjukkan  distribusi  yang  cukup  simetris, tetapi lebih condong ke kanan, dengan puncak di sekitar nilai mean (72.7), yang juga sejalan dengan median. Rentang skor antara nilai minimum (50) hingga maksimum (91)  mencakup  variasi  yang  relatif  besar,  dengan  standar  deviasi  sekitar  8.5. Meskipun  distribusi  simetris  secara  umum,  keberadaan  pencilan  menunjukkan bahwa terdapat variasi ekstrem dalam skor soft skill , menciptakan sebaran yang lebih luas di sekitar nilai rata-rata dan median.
Interpretasi matriks korelasi pada Gambar 4 menunjukkan bahwa skor hard skill dan soft  skill memiliki  hubungan  positif  yang  kuat  (0.7),  artinya  jika  siswa memiliki skor tinggi pada hard skill , mereka cenderung memiliki skor tinggi juga pada soft skill , dan sebaliknya. Selain itu, nilai mapel dan absensi tidak memiliki pengaruh yang  signifikan  pada  skor hard  skill atau soft  skill siswa,  karena  nilai  korelasi mendekati  0.  Variabel  mata  pelajaran  seperti  PLH,  English,  dan  penjas  memiliki hubungan positif, tetapi tidak terlalu kuat (sekitar 0.3).

## Gambar 4 Matriks Korelasi Semua Variabel
Sumber: Dokumen Pribadi, 3 Januari 2024
Dengan demikian, pemilihan variabel total skor hard skill sebagai faktor yang sangat berpengaruh dalam penelitian didasarkan pada hubungan yang kuat dengan

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DOI: 47467/eduinovasi.v4i2.1582
total  skor soft  skill .  Namun,  variabel  lain  seperti  nilai  mapel  dan  absensi  tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada kedua skor tersebut.
Hasil evaluasi tiga model pada Tabel 2 menunjukkan Model Multiple Linear Regression  (MLR)  menghasilkan  koefisien  yang  menunjukkan  pengaruh  variabel independen terhadap variabel dependen, dengan intercept pada 60.21 sebagai nilai ketika  semua  variabel  independen  setara  dengan  nol.  Meskipun  memiliki  Mean Squared Error (MSE) sebesar 56.15  dan R-squared Score sekitar 0.39, model MLR menunjukkan akurasi yang baik sekitar 91.13%. Sebaliknya, model Support Vector Regression (SVR) menunjukkan kinerja yang relatif lebih rendah dengan MSE yang tinggi (87.62) dan R-squared yang rendah (0.05), serta akurasi sekitar 88.92%. Model Artificial Neural Network (ANN) menonjol sebagai model terbaik dengan MSE rendah (52.83), R-squared yang lebih tinggi (0.43), dan akurasi yang baik sekitar 91.26%. Kesimpulannya, ANN adalah model yang paling efektif dalam memprediksi, diikuti oleh  MLR,  sementara  SVR  menunjukkan  performa  yang  lebih  rendah  dalam menjelaskan variasi data.
Tabel 2 Hasil Evaluasi Model Sumber: Dokumen Pribadi, 3 Januari 2024 No Model MSE R-Squared  Akurasi (dalam %) 1 Regresi linier Berganda 56.15 0.39 91.13 2 Support Vector Regressor 87.62 0.05 88.92 3 Artificial Neural Network 52.83 0.43 91.26

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  penerapan  implementasi Kurikulum Merdeka memiliki hubungan positif yang cukup kuat dengan peningkatan hard skill dan soft skill siswa, ditunjukkan oleh nilai korelasi sebesar 0.7 antara kedua kategori  keterampilan  tersebut.  Meskipun  demikian,  terdapat  nilai  korelasi  yang rendah  antara  nilai  mata  pelajaran  dengan  nilai  skor hard  skill siswa,  di  mana indikator hard  skill salah  satunya  mencakup  pemahaman  ilmu  pengetahuan.
Sehingga, perlunya analisis lebih lanjut mengenai masalah ini.
Hasil pada pembahasan pada penelitian ini menunjukkan bahwa ANN mampu dengan  baik  memodelkan  hubungan  antara  variabel-variabel  input  (seperti  nilai mata pelajaran, absensi, dan skor hard skill ) dengan nilai soft skill siswa. Oleh karena itu,  model  ini  dapat  diandalkan  untuk  memberikan  prediksi  yang  akurat  terkait perkembangan soft  skill siswa  berdasarkan  variabel-variabel  yang  dimasukkan  ke dalam model. Keberhasilan model ANN ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih  lanjut  dalam  penilaian  siswa  secara  objektif  dan  pengembangan hard  skill maupun soft skill siswa menggunakan pendekatan machine learning dalam konteks pendidikan.

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies

## DAFTAR PUSTAKA
Amrozi,  S.  R.  (2019).  Pemikiran  Daniel  Goleman  dalam  Bingkai  Pembaharuan Pendidian Islam di Indonesia. Al'adalah, 105.
Awad,  M.,  Khanna,  R.,  Awad,  M.,  &  Khanna,  R.  (2015).  Support  vector  regression. Efficient  learning  machines:  Theories,  concepts,  and  applications  for engineers and system designers, 67-80.
Burges, C. J. (1998). A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data mining and knowledge discovery, 2 (2), 121-167.
Fan, C.S., Wei, X., and Zhang, J. (2017). Soft Skills, Hard Skills, and The Black/White Wage Gap. Wiley Online Library, 55 (2): 1032-1052.
Fathurohman,  A.  (2021).  Machine  Learning  untuk  Pendidikan:  Mengapa  dan Bagaimana. Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK), 1(3), 57-62. Hearst, M. A., Dumais, S. T., Osuna, E., Platt, J., & Scholkopf, B. (1998). Support vector machines. IEEE Intelligent Systems and their applications , 13 (4), 18-28. Huda,  D.  N.,  &  Handayani,  S.  (2023).  Prediksi  Nilai  Ujian  dengan  Artificial  Neural Network. REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 7(1),
157-165. Kaipa, Prasad., & Milus, Thomas., Chowdary, Subhash., & Jagadeesh, B. (2011). Soft Skills are Smart Skills. https://www.researchgate.net/publication/242208755_Soft_Skills_are_Sma rt_Skills.
Kasyafani,  G.  Al.  (2023).  Penerapan Machine  Learning dalam  Mendukung  Proses Evaluasi dan Penilaian dalam Pendidikan Matematika. Jurnal Dunia Ilmu, 3(3). Purba,  Desinta.  (2016).  Analisa  Peningkatan Softskill Dan Hardskill Mahasiswa Melalui  Pembelajaran  Scl  Dan  Rc  Dengan Machine  Learning . Jurnal  Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), 1 (2), 2548-1916. Rahayu, R., Rosita, R., Rahayuningsih, Y. S., Hernawan, A. H., & Prihantini, P. (2022). Implementasi  Kurikulum  Merdeka  Belajar  di  Sekolah  Penggerak. Jurnal Basicedu, 6 (4), 6313-6319.
Rahmadayanti, D., & Hartoyo, A. (2022). Potret Kurikulum Merdeka, Wujud Merdeka Belajar di Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu, 6(4), 7174-7187. Riyanto, F., Astuti, S. D., Mahmud, M., & Panjaitan, R. (2023). Hard Skill sebagai Faktor
Dominan  Kesiapan  Kerja  di  Era  Industri  4.0. Jurnal  Nusantara  Aplikasi Manajemen Bisnis, 8(1), 46-65. https://doi.org/10.29407/nusamba.v8i1.18676. Sari, C. N. I., & Manunggal, S. A. M. (2023). Pengaruh Soft Skill dan Hard Skill terhadap Kesiapan  Kerja  Mahasiswa  di  Bank  Syariah. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi (JURKAMI), 8(2), 347-356.
Shalev-Shwartz, S., & Ben-David, S. (2014). Understanding machine learning: From theory to algorithms. Cambridge university press.
Sherly,  Dharma,  E.,  &  Sihombing,  H.  B.  (2020).  Merdeka  belajar:  kajian  literatur. UrbanGreen Conference Proceeding Library , 1.
Suarjana, A. A. G. M., Wahyuni, L. M., & Putra, I. K. M. (2022). Pengaruh Kompetensi terhadap Kinerja dalam Upaya Mewujudkan Integrasi Kompetensi Hard skill,

## EduInovasi:  Journal of Basic Educational Studies
Soft  Skill  Lulusan  Akuntansi. Jurnal  Bisnis  Dan  Kewirausahaan, 18(2),  125- 137.
Syawal, G. (2009). Implementasi Soft Skills dalam Pembelajaran: Upaya yang Strategis dalam Meningkatkan Kualitas Pendidikan. Universitas Negeri Medan.
Tatachar,  A.  V.  (2021).  Comparative  Assessment  of  Regression  Models  Based  on Model Evaluation Metrics. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8(9), 853-860.
Tranmer, M., & Elliot, M. (2008). Multiple linear regression. The Cathie Marsh Centre for Census and Survey Research (CCSR), 5(5), 1-5.
Ulinniam, Hidayat, Barlian, U. C., & Iriantara, Y. (2021). Penerapan Kurikulum Revisi 2013 di Masa Pandemi pada SMK IBS Tathmainul Qullub Indramayu. Jurnal Pendidikan Indonesia, 2 (1), 118–126.
Wahyuni,  D.  (2022).  Keputusan  Menteri  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi  Republik  Indonesia  Nomor  56/M/2022  tentang  Pedoman Penerapan Kurikulum dalam Rangka Pemulihan Pembelajaran.
Wathoni,  N.  (2021).  Pengembangan  Karakter  dan  Soft  Skill  Siswa  melalui  Budaya Sekolah  di  SMK  Negeri  41  Jakarta.  (Doctoral  dissertation,  Institut  PTIQ Jakarta).
Yanthy,  E.,  Sudiyono,  R.  N.,  Waruwu,  H.,  Agistiawati,  E.,  &  Purwanto,  A.  (2020). Pengaruh  Soft  Skills  dan  Hard  Skill  terhadap  Inovasi  Guru  Sekolah  Islam. Refleksi Edukatika: Jurnal Ilmiah Kependidikan, 10(2), 199-215. Yegnanarayana, B. (2009). Artificial neural networks. PHI Learning Pvt. Ltd. Yuniarti,  Y.  (2022).  Pengembangan  Soft  Skill  Aparatur  Sipil  Negara  dalam  Upaya Peningkatan Profesionalitas. IndraTech, 3(2), 17-31.