©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425
Prediksi Student Performance Pada Hasil Penilaian Proses Pembelajaran
On l ine Mata Pelajaran Informatika Di S MA
Sasra Dipa 1 , Joan Santoso 2 , Francisca H. Chandra 3 1,2,3 Pasca Sarjana, ISTTS, Jl. Ngagel Jaya Tengah No.73-77, Surabaya, Jawa Timur, 60284, Indonesia
*Email Korespondensi : Sasra_d20@mhs.istts.ac.id
Abstrak
Di Endemi Corona, kita tidak sekedar kembali ke pola pendidikan offline namun sudah mengarah pada edukasi 5.0. Pola pembelajaran online, normal, blended sudah menjadi hal yang biasa. Penilaian pembelajaran  Online membutuhkan prediksi student performance yang cepat dan tepat (akurasi tinggi). Penyebabnya adalah pertama, karena keterbatasan interaksi langsung. Kedua, pembelajaran normal biasanya ada penilaian proses belajar dan penilaian  karakter  untuk  bisa  memberikan  penilaian  akhir  akurat  itu  sulit  dapat  dilaksanakan  pada pembelajaran Online secara akurat. Ketiga, banyaknya data untuk diolah cepat dan tepat agar bisa dilaporkan kepada Institusi pendidikan dan pada keluarga peserta didik. Keempat,  Informatika adalah pelajaran yang 80 % praktek  dan  20  %  teori  sehingga  instrument  penilaian  yang  digunakan  adalah  80  %  instrument  unjuk  kerja (taksonomi  bloom  :  C2,  C3,  C4,  C5)  dan  20  %    instrument  sejenis  pilihan  ganda  (C1).  Koreksi  dan  penilaian Informatika lebih membutuhkan banyak waktu karena 80 % tidak bisa dinilai secara otomatis. Penelitian ini bertujuan  memprediksi  student  performance  (Lulus  (1)atau  Intervensi  (0))  pada  hasil  penilaian  proses pembelajaran  online  mata  pelajaran  informatika  di  sma.  Apabila  hasil  prediksi  student  performance menghasilkan  Intervensi  maka  segera  ditindaklanjuti  dengan  memberikan  strategi  intervensi  supaya  terjadi peningkatan student performance.Target hasil penelitian mencapai akurasi > 70 % terhadap dataset yang diolah. Penelitian  ini  menggunakan  metode  ensemble  learning  random  Forest  Classification  dan  XG  Boosting classification. Hasil penelitian Prediksi Student Performance menggunakan XG Boost Classification menghasilkan akurasi  lebih  tinggi  daripada  RF  Classification  yang  memiliki  nilai  akurasi  rata-rata    =  93  %  sedangkan  RF Classification memiliki hasil akurasi rata-rata = 92 %. Tujuan penelitian sudah tercapai karena hasil 2 metode yang digunakan sudah sesuai target yang diinginkan.
Kata Kunci : Informatika; Random Forest; Student Performance; SMA; XG Boosting

## Abstract
In the Corona Endemic, we are not just returning to offline education patterns but are already moving towards education 5.0. Online, normal, blended learning patterns have become commonplace. Online learning assessment requires fast and precise predictions of student performance (high accuracy). The reason is first, due to limited direct interaction. Second, normal learning usually involves an assessment of the learning process and character assessment to be able to provide an accurate final assessment, which is difficult to implement in online learning accurately.  Third,  there  is  a  lot  of  data  to  be  processed  quickly  and  precisely  so  that  it  can  be  reported  to educational institutions and to students' families. Fourth, Informatics is a lesson that is 80% practical and 20% theory so that the assessment instruments used are 80% performance instruments (Bloom's taxonomy: C2, C3, C4, C5) and 20% multiple choice instruments (C1). Informatics correction and assessment requires more time because 80%  cannot  be  assessed  automatically.  This  research  aims  to  predict  student  performance  (Pass  (1)  or Intervention (0)) on the results of the online learning process assessment for informatics subjects in high school. If the student performance prediction results in an intervention, it will be immediately followed up by providing an intervention strategy to increase student performance. The target  of the research results is to achieve > 70% accuracy on the processed dataset. This research uses the ensemble learning method random Forest Classification and  XG  Boosting  classification.  The  research  results  of  Student  Performance  Prediction  using  XG  Boost Classification produce higher accuracy than RF Classification which has an average accuracy value = 93% while
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 74
RF Classification has an average accuracy result = 92%. The research objectives have been achieved because the results of the 2 methods used have met the desired targets.

## Keywords: Informatics; Random Forest; Student Performance; SENIOR HIGH SCHOOL; XG Boosting

## 1. Pendahuluan
Pembelajaran online tidak akan ditinggalkan, justru jadi bagian penting pada edukasi 5.0 sesuai perkembangan iptek dan perubahan pola hidup manusia. Sudah banyak teknologi pembelajaran online seperti MOOCs, LMS, VLE  dan  berbagai  teknologi  pendidikan  berbasis  AI,  yang  membuka  peluang  untuk  bisa  mendapat  akses terhadap  Iptek  secara  lebih  mudah,  murah,  terbuka  kepada  masyarakat  luas.  Di  Endemi  Corona,  kita  tidak sekedar kembali ke pola pendidikan offline namun sudah mengarah pada edukasi 5.0.(Ahmad et al., 2023)
Saat ini pembelajaran online, normal, blended sudah menjadi hal yang biasa. Bisa digunakan sesuai kebutuhan proses pembelajaran di SMA. Dan disesuaikan oleh guru pengampu dan pelajaran yang di ampuh. Beberapa hal yang masih tetap dipertahankan adalah kecepatan dan ketepatan dalam membuat  dan mengirim laporan pada institusi pendidikan, orangtua didik serta peserta didik. Karena selama pembelajaran  online hal itulah yang disukai  oleh  orangtua  peserta  didik  untuk  bisa  memantau  progres  putra-putrinya  dengan  cepat  dan  tepat. Karena itulah pengukuran performanya juga tetap membutuhkan prediksi student performance yang cepat tepat. Agar peserta didik yang dibawah rata-rata segera ditindaklanjuti dengan cepat dan tepat.
Penilaian adalah salah satu hal yang penting untuk mengukur Student Performance. Penilaian pembelajaran Online membutuhkan prediksi student performance yang cepat dan tepat (akurasi tinggi). Beberapa hal yang menyebabkan  penilaian  pembelajaran  online  khususnya  butuh  dianalisa  dengan  cepat  dan  tepat  adalah pertama, karena keterbatasan interaksi langsung. Kedua, pembelajaran normal biasanya ada penilaian proses belajar dan penilaian karakter untuk bisa memberikan penilaian akhir akurat dimana hal itu sulit untuk dapat dilaksanakan pada pembelajaran Online. Karena beberapa hal antara lain kendala teknis, contoh : layar zoom tidak  bisa  aktif  karena  rusak,  sinyal  tidak  bagus,  hemat  bandwith.  Baterai  drop.  Semua  itu  merupakan pengalaman observasi peneliti pada waktu proses pembelajaran online. Ketiga, banyaknya data yang butuh dinilai dengan cepat dan tepat untuk segera dilaporkan kepada Institusi pendidikan dan pada keluarga peserta didik.  Jika  dilaksanakan  penilaian  manual  normal  maka  tidak  mencukupi  waktu  dan  resource  untuk melaksanakannya.  Keempat,  Informatika  adalah  pelajaran  yang  80  %  praktek  dan  20  %  teori  sehingga instrument penilaian yang digunakan adalah 80 % instrument unjuk kerja (taksonomi bloom : C2, C3, C4, C5) dan 20 %  instrument sejenis pilihan ganda (C1). Proses penilaian Informatika lebih membutuhkan banyak waktu karena 80 % tidak bisa dinilai secara otomatis. Apabila pengukuran student performance bisa dilakukan untuk  pembelajaran  Online  maka  hal  itu  juga  akan  sangat  membantu  pada  pembelajaran  normal  ataupun blended.
Pada  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  di  bidang  pengukuran  student  performance  dengan menggunakan machine learning memberikan sebuah peluang penelitian yang baru. Penelitian yang dilakukan Nabil, A. dkk, peneliti menggunakan machine learning, Deep Learning untuk menilai student performance di Universitas  Menggunakan  jumlah  500  data  berisi  16  feature  yang  umum  institusional(Nabil  et  al.,  2021). Ghorbani, R., dkk, peneliti menggunakan machine learning, deep learning untuk menilai student performance di  universitas  menggunakan  jumlah  340  data  berisi  19  feature  yang  umum  dan  institusional  (Ghorbani  & Ghousi, 2020). Saidani, dkk, peneliti menggunakan esembly learning : boosting, deep learning untuk menilai student  performance  di  kursus  persiapan  kerja  setelah  universitas  menggunakan  jumlah  50  data  berisi  18 feature yang umum dan institusional (Saidani et al., 2022). Ada celah penelitian yang membuat peneliti tertarik yaitu memprediksi student performance di satu SMA sebagai sumber data utama.
Penelitian ini bertujuan memprediksi student performance (Lulus (1) atau Intervensi (0)) pada hasil penilaian proses pembelajaran online mata pelajaran informatika di sma. Apabila hasil prediksi student performance menghasilkan Intervensi maka segera ditindaklanjuti dengan memberikan strategi intervensi supaya terjadi
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
peningkatan student performance.  Target hasil penelitian mencapai akurasi > 70  %  terhadap dataset yang diolah. Penelitian ini menggunakan metode ensemble learning random Forest Classification dan XG Boosting classification. Sehingga hasil akhir yang ingin diraih adalah student performance (tingkat kelulusan) khususnya mata pelajaran Informatika meningkat (Mienye & Sun, 2022).
Saat  ini,  evaluasi  prediksi  student  performance  dalam  suatu  organisasi  memegang  peranan  penting  dalam pembelajaran  siswa.  Prediksi  tidak  hanya  bermanfaat  untuk  intervensi  untuk  peningkatan  student performance.  Namun  juga  bisa  untuk  membuat  rekomendasi.  STIKI  Malang  adalah  perguruan  tinggi  yang bergerak  di  bidang  Informatika,  pada  perguruan  tinggi  ini  terdapat  4  program  studi,  yaitu  program  studi Teknik Informatika, Sistem Informasi, Manajemen Informatika, dan Desain Komunikasi Visual. Siswa/i yang telah lulus dari SMA/K dan ingin melanjutkan pendidikan di perguruan tinggi STIKI Malang akan memutuskan untuk  memilih  program  studi  yang  ada  di  STIKI  Malang.  Sering  kali  terjadi  tamu  yang  datang  ke  ruangan Penerimaan  Mahasiswa  Baru  STIKI  Malang/calon  mahasiswa  baru  di  STIKI  Malang  masih  bingung  untuk menentukan  jurusan  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  system  Rekomendasi  yang  sesuai  (Perkasa  &  Eka Purwiantono, 2023).
Machine  Learning  adalah  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang  membuat  komputer  belajar  sendiri  tanpa bantuan program eksternal. Teknik Machine Learning ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil tertentu (Kumar et al., 2020). Machine learning adalah dasar dari ensembly learning dan deep learning. Ensebly learning memperbaiki kinerja dari machine learning. Ensemble learning methods melatih banyak single learning dan menggabungkan prediksi mereka untuk mencapai kinerja yang lebih baik  dan kemampuan generalisasi yang lebih baik daripada single learning. Ide dasar di balik Ensemble learning methods adalah pengakuan bahwa machine learning  models memiliki keterbatasan dan dapat membuat kesalahan. Oleh  karena itu, Ensemble learning  methods  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  klasifikasi  dengan  memanfaatkan    kekuatan kumpulan beberapa single learning. Di sisi lain, algoritma ML memiliki beberapa keterbatasan. menghasilkan model dengan varian tinggi, bias tinggi, dan akurasi rendah.  Namun, beberapa penelitian menunjukkan bahwa Ensemble  learning  methods sering  kali  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  model  ML individual.mengurangi varians tanpa meningkatkan bias yang harus dilakukan. Secara keseluruhan, Ensemble learning methods lebih kuat dan berkinerja lebih baik daripada single learning (Sahlaoui et al., 2021). Ensemble learning methods secara garis besar dapat diklasifikasikan menjadi boostin g, bagging , dan stacking . Gradient Boosting  ,  XG  Boost, dan Ada  Boost adalah  contoh  algoritma  peningkatan  ( boostin g),    dan Random  Forest Clas sifier dan Extra Trees adalah algoritma bagging yang terkenal.  Contoh stacking framework adalah super ensemble dan blending techniques . Ensemble learning methods ini telah mencapai performa yang baik dalam berbagai aplikasi ML.  Ia juga dikenal untuk digunakan dalam banyak aplikasi dunia nyata. Algoritma GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) secara umum memiliki kinerja terbaik bila dibandingkan pada algoritme lainnya (Ahmed et al., 2021). XGBoost dikembangkan hanya untuk meningkatkan kinerja model dan kecepatan proses data (Ogunleye & Wang, 2020). Metode Ensemble adalah algoritme pilihan di banyak kompetisi ML karena performanya yang tinggi.
Pengambilan  Sampel  Berdasarkan  SMOTE  (Synthetic  Minority  Oversampling  Technique)  berfungsi mengurangi overfitting karena dataset yang tidak seimbang (Bujang et al., 2021), (Alwarthan et al., 2022).
Data set dibagi menjadi training set dan test set dengan menggunakan metode K-fold cross validation dengan nilai k set menjadi 10. Bagi data set menjadi k set dengan menggunakan metode k-fold transisi cross-validation. Satu  set  digunakan  untuk  pelatihan  model  dan  set  lainnya  untuk  pengujian  model,  yaitu  untuk  mengukur performa prediktif model pada data tak terlihat yang tidak digunakan selama pelatihan model (Adnan et al., 2021).
Sebagian  besar  mesin  machine  learning  modern  memiliki  plugin  yang  perlu  dimodifikasi  sebelum  dapat dijalankan.  Parameter  ini  disebut  hyperparameter.  Seringkali  kinerja  algoritma  untuk  tugas  pembelajaran bergantung pada pengaturan parameternya. Untuk mencapai performa terbaik, pakar machine learning dapat menyesuaikan  parameternya  (Weerts  et  al.,  2020).  Peneliti  menggunakan  algoritma  pencarian  grid  untuk menentukan parameter yang relevan untuk setiap model klasifikasi (Yao et al., 2021). Grid search dirancang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 76
dengan sekumpulan tetap parameter yang diperlukan untuk akurasi optimal berdasar validasi silang n-fold. Algoritme Grid search memberikan parameter terbaik seperti jumlah fitur yang perlu dipertimbangkan dalam setiap distribusi, contoh : jumlah pohon di hutan, kedalaman maksimum pohon, dan lain sebagainya (Shekar & Dagnew, 2019).
Peneliti menggunakan empat rumus metrik   untuk mengevaluasi kinerja model: Confusion Matrix, accuracy, precision, recall, F1-score. Sampel siswa dibagi menjadi empat  kelompok:  true positif (TP),  true negative (TN), false positif  (FP) dan false negative (FN).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑢𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 = [ 𝑇𝑃 𝐹𝑁 𝐹𝑃 𝑇𝑁 ] (1)
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗   ( 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (5)
Tune  up  atau  optimasi  model  algoritma  pembelajaran    yang  tepat  untuk  semua  hyper-parameter  nya membutuhkan  pengetahuan  tentang  algoritma,  latihan,  dan  biasanya  check  and  error.  Optimasi  untuk memperoleh  solusi  potensial  terbaik  secara  sistematis  dan  efektif,  agar  prediktif  pengklasifikasi  kinerja meningkat. Beberapa optimasi hyper-parameter seperti Manual, Pencarian Grid (Grid Search), Pencarian Acak (Random  Search)  dan  Optimasi  Bayesian,  terbukti  efektif  dalam  memecahkan  masalah  penyetelan  hyper- parameter dengan keunggulan dan kelemahan masing masing.
Banyak parameter algoritma machine learning didapatkan melalui training model. Selain itu, sebagian besar algoritma pembelajaran mesin modern memiliki parameter yang perlu disetel sebelum dijalankan. Parameter itu disebut sebagai hyperparameter. Dalam berbagai kasus, kinerja suatu algoritma pada tugas pembelajaran yang diberikan tergantung pada pengaturan hyperparameternya

## 2. Metode Penelitian
Batasan  penelitian  ini  adalah  dataset  diambil  hanya  dari  1  SMA.  Nilai  proses  pembelajaran  Online  mapel Informatika. Sumber data berupa dataset yang digunakan dikumpulkan hanya dari GCR ( Google Classroom). Penelitian  menggunakan  algoritma  Random  Forest  dan  XG  Boost.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik optimalisasi algoritma yaitu K-fold cross-validation dan Grid Search Hyper parameter Optimization. Dataset yang digunakan hanya 3 tahun ajaran yaitu 2020-2021, 2021-2022, 2022-2023. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah python. Software yang digunakan adalah google collaborator atau Jupiter Notebook.
Dataset di dapatkan dari download dari GCR berupa data-data nilai proses pembelajaran Informatika sejak tahun ajaran 2020-2021, 2021-2022, 2022-2023. Kemudian diolah dan disimpan dengan format csv. Total data adalah 1373, terbagi menjadi Data X = 454 (11 feature ), Data XI (9 feature ) = 387, Data XII (4 feature ) = 532, Data kombinasi =1373(8 feature ). Semua dataset di save dengan format .csv. Feature berdasarkan nilai  TP (Tujuan pembelajaran ) semua mempunyai tipe data numerik. Dan feature target merupakan jenis kategori yaitu Lulus (1) dan intervensi (0).
Data  collection adalah  pengumpulan  data  dari  GCR  (google  classroom)    dan  pembuatan  dataset. Data  pre- processing dilakukan sesuai kebutuhan  kondisi  dataset, yaitu d ata cleaning adalah  pembersihan data yang
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
NaN.  Kemudian  d ata  discretization adalah  mengubah  data  numerik  menjadi  nominal  di  bagian  target. Dilanjutkan f eature encoding yaitu mengubah data kategorikal menjadi bentuk numerik sebelum memasukkan fitur input ke dalam model. Kemudian, h andling imbalanced dataset yaitu menggunakan resampling method seperti SMOOTH dan feature scaling.
Pada model validation menggunakan random hold-out method yaitu mengubah dataset menjadi 80 % data train dan 20 % data test. Ensemble learning models menggunakan random Forest dan XG Boost. Optimalisasi Model menggunakan  K -fold  cross-validation dan Grid  Search  Hiper parameter  Optimization .  K- fold  cross-validation adalah metode yang ditingkatkan dari cross-validation untuk peningkatan performa machine learning . Untuk evaluation measures menggunakan Accuracy, Precision, Recall, F1-score.
Gambar 1 . Flowchart Ensemble Learning

## 3. Hasil
Uji coba dilaksanakan dalam 8 x menggunakan 4 dataset berbeda yang dipakai pada 2 model ensemble learning yaitu  Random Forest Classification dan XG Boosting Clasification. Eksperimen dilaksanakan memakai google collaboration.  Hasil  ujicoba  semua  dataset  untuk  random  forest  classification  maupun  XG  boosting classification (Tabel1).
k-FCV GridSearchCV accuracy precision recall f1 accuracy accuracy 1 Data X 0,84 0,84 0,84 0,84 0,89 0,9 2 Data XI 0,95 0,95 0,95 0,95 0,93 0,93 3 Data XII 1 1 1 1 0,98 0,98 4 Data Kombinasi 0,921 0,921 0,921 0,921 0,94 0,94 k-FCV GridSearchCV accuracy precision recall f1 accuracy accuracy 5 Data X 0,85 0,85 0,85 0,85 0,87 0,91 6 Data XI 0,96 0,96 0,96 0,96 0,93 0,94 7 Data XII 1 1 1 1 0,98 0,98 8 Data Kombinasi 0,923 0,923 0,923 0,923 0,93 0,94
Tabel 1.  Data Diolah oleh Peneliti 2024 Dataset Uji coba Dataset Uji coba Random Forest Classification XGB Classification Start Input : Dataset Data collection & creation Data Preprocessing Splitting dataset into training and test Training Model RF or XG B on training set Prediction on test set Making measurement Optimasisasi Visualisasi End Output : accuracy, precission, recall, F1, grafik
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 78
Uji Coba Dataset RF K-FCV GSC 1 Data X 84 89 90 2 Data XI 95 93 93 3 Data XII 100 98 98 4 Data Kombinasi 92 94 94 Random Forest Classification 84 95 100 92 89 93 98 94 90 93 98 94 75 80 85 90 95 100 105 Data X Data XI Data XII Data Kombinasi ACCURACY RF → K-FCV → GSC RF K-FCV GSC
Gambar 2. Hasil Accuracy Data Kombinasi  Random forest (data diolah oleh peneliti, 2024)
XGB Classification Applying k-Fold Cross Validation XGB K-FCV GSC Data X 85 87 91 Data XI 96 93 94 Data XII 100 98 98 Data Kombinasi 92,3 93,7 94,7
85 96 100 92,3 87 93 98 93,7 91 94 98 94,7 75 80 85 90 95 100 105 Data X Data XI Data XII Data Kombinasi ACCURACY XG Boosting → K-FCV → GSC XGB K-FCV GSC
Gambar 3. Hasil Accuracy XG Boosting(data diolah oleh peneliti, 2024)
Gambar 4. Hasil ujicoba Data Kombinasi – data test -  RF
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Gambar 5. Hasil ujicoba Data Kombinasi-data test - XG Boosting
Gambar 6.  Hasil ujicoba Data X-data test – RF
Gambar 7. Hasil ujicoba Data X-data test - XG Boosting
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 80
Pada gambar 4 dan gambar 5 adalah tampilan Data Kombinasi berupa data test yang dijalankan dalam model Random  Forest  Classification dan  dalam  model  XG  Boosting.  Dimana  data  Kombinasi  adalah  dataset  yang memiliki nilai akurasi terbaik dari semua dataset yaitu yang mengalami kenaikan nilai akurasi secara konsisten . Sedangkan gambar  6  dan gambar  7  adalah  tampilan Data X berupa data test yang dijalankan dalam model Random Forest Classification dan dalam model XG Boosting. Dimana data X adalah data yang memiliki akurasi paling rendah  dari semua dataset. Pada gambar tersebut, tersebar 2 kategori data yang beda yaitu bulatan warna hijau yang mewakili kategori 1 yaitu lulus. Sedangkan bulatan warna merah mewakili kategori 0 yaitu intervensi. Area latar belakang biru adalah area kategori 1 sedangkan area latar belakang merah adalah area kategori  0.  Jumlah  kategori  1  yang  masuk  area  kategori  0  adalah outlier yang  merupakan  indikator  besar kecilnya akurasi yang diraih. Semakin banyak kategori 1 yang berada di area kategori 0 maka semakin kecil akurasinya.

## 4. Pembahasan
Dari hasil ujicoba (tabel 1)(gambar 2)(gambar 3) Algoritma XG Boosting memiliki rata-rata akurasi lebih tinggi daripada Random  Forest . Nilai  akurasi  terbaik  ada  pada  dataset  Kombinasi  dengan  XG  Boosting  karena performa nilai akurasi yang terus meningkat dari algoritma XG boosting lalu dilanjutkan K-fold cross-validation kemudian Grid  Search  Hiper  parameter  Optimization .  Nilai accuracy terendah  ada  pada  dataset  X  dengan Random Forest. Terjadi overfitting pada dataset XII dengan random Forest ataupun XG Boosting, hal ini terjadi karena feature Data XII paling sedikit yaitu 4 feature.
Optimalisasi  K-fold  cross-validation  dan  Grid  Search  Hiper  parameter  Optimization  bekerja  akumulatif meningkatkan  hasil  akurasi  algoritma  secara  rata-rata.  Sedangkan  pada  overfitting,  bisa  memperbaiki performa menjadi tidak lagi overfitting.
Hasil dari penelitian ini adalah solusi untuk mengatasi masalah prediksi student performance pembelajaran online Informatika di SMA. Dengan menerapkan metode prediksi student performance menggunakan random forest dan XG Boosting cepat dan tepat dalam prediksi nilai pembelajaran online Informatika. Kemudian segera membuat  laporan  kepada  institusi,  orangtua  didik.  Sehingga  segera  ada  intervensi-penanganan  kolaboratif terhadap peserta didik yang memiliki student performance di bawah rata-rata oleh pihak institusi, orangtua didik,  guru  pelajaran.  Hasil  akhirnya  terjadi  peningkatan  student  performance  yaitu  tingkat  kelulusan informatika meningkat.

## 5. Kesimpulan
Tujuan  penelitian  sudah  terpenuhi  dengan  hasil  Prediksi  Student  Performance  menggunakan  XGB Classification menghasilkan akurasi lebih tinggi daripada RF Classification dengan nilai akurasi rata-rata = 93 % sedangkan RF Classification memiliki hasil akurasi rata-rata = 92 %. Hal ini melebihi target yang diinginkan yaitu > 70 % terhadap data yang diolah.
Saran bagi penelitian berikutnya adalah menggunakan algoritma ensemble learning jenis voting dan stacking. Menggunakan  optimasi  Bayesian.  Menggunakan  data  karakter  sebagai  salah  satu  feature  independent. Menggunakan data nilai proses pembelajaran offline dikombinasikan dengan data online.

## Referensi
Adnan, M., Habib, A., Ashraf, J., Mussadiq, S., Raza, A. A., Abid, M., Bashir, M., & Khan, S. U. (2021). Predicting at- Risk Students at Different Percentages of Course Length for Early Intervention Using Machine Learning Models. IEEE Access , 9 , 7519 – 7539. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3049446 Ahmad, S., Umirzakova, S., Mujtaba, G., Amin, M. S., & Whangbo, T. (2023). Education 5.0: Requirements, Enabling Technologies, and Future Directions . http://arxiv.org/abs/2307.15846
Ahmed, D. M., Abdulazeez, A. M., Zeebaree, D. Q., & Ahmed, F. Y. H. (2021). Predicting University’s Students Performance Based on Machine Learning Techniques. 2021 IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems, I2CACIS 2021 - Proceedings , 276 – 281. https://doi.org/10.1109/I2CACIS52118.2021.9495862
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
Alwarthan, S., Aslam, N., & Khan, I. U. (2022). An Explainable Model for Identifying At-Risk Student at Higher Education. IEEE Access , 10 , 107649 – 107668. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3211070 Bujang, S. D. A., Selamat, A., Ibrahim, R., Krejcar, O., Herrera-Viedma, E., Fujita, H., & Ghani, N. A. M. (2021).
Multiclass Prediction Model for Student Grade Prediction Using Machine Learning. IEEE Access , 9 , 95608 – 95621. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3093563
Ghorbani,  R.,  &  Ghousi,  R.  (2020).  Comparing  Different  Resampling  Methods  in  Predicting  Students’
Performance Using Machine Learning Techniques. IEEE Access , 8 , 67899 – 67911.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2986809
Kumar, V. U., Krishna, A., Neelakanteswara, P., & Basha, C. Z. (2020). Advanced Prediction of Performance of a
Student  in  an  University  using  Machine  Learning  Techniques. 2020  International  Conference  on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC) , 121 – 126.
https://doi.org/10.1109/ICESC48915.2020.9155557
Mienye,  I.  D.,  &  Sun,  Y.  (2022).  A  Survey  of  Ensemble  Learning:  Concepts,  Algorithms,  Applications,  and Prospects. In IEEE Access (Vol. 10, pp. 99129 – 99149). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3207287
Nabil,  A.,  Seyam,  M.,  &  Abou- Elfetouh,  A.  (2021).  Prediction  of  Students’  Academic  Performance  Based  on Courses’ Grades Using Deep Neural Networks. IEEE Access , 9 , 140731 – 140746. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3119596 Ogunleye,  A.,  &  Wang,  Q.  G.  (2020).  XGBoost  Model  for  Chronic  Kidney  Disease  Diagnosis. IEEE/ACM Transactions on Computational
Biology and Bioinformatics , 17 (6), 2131 – 2140.
https://doi.org/10.1109/TCBB.2019.2911071
Perkasa, K. B. P. Y., & Eka Purwiantono, F. (2023). Sistem Rekomendasi Jurusan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Gaussian Berbasis Web. J-INTECH , 11 (2), 361 – 370. https://doi.org/10.32664/j-intech.v11i2.1090 Sahlaoui, H., Alaoui, E. A. A., Nayyar, A., Agoujil, S., & Jaber, M. M. (2021). Predicting and Interpreting Student Performance Using Ensemble Models and Shapley Additive Explanations. IEEE Access , 9 , 152688 – 152703. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3124270
Saidani,  O.,  Menzli,  L.  J.,  Ksibi,  A.,  Alturki,  N.,  &  Alluhaidan,  A.  S.  (2022).  Predicting  Student  Employability Through  the  Internship  Context  Using  Gradient  Boosting  Models. IEEE  Access , 10 ,  46472 – 46489.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3170421
Shekar, B. H., & Dagnew, G. (2019). Grid Search-Based Hyperparameter Tuning and Classification of Microarray Cancer  Data. 2019  Second  International  Conference  on  Advanced  Computational  and  Communication Paradigms (ICACCP) , 1 – 8. https://doi.org/10.1109/ICACCP.2019.8882943
Weerts,  H.  J.  P.,  Mueller,  A.  C.,  &  Vanschoren,  J.  (2020). Importance  of  Tuning  Hyperparameters  of  Machine Learning Algorithms . http://arxiv.org/abs/2007.07588
Yao,  J.,  Zheng,  Y.,  &  Jiang,  H.  (2021).  An  Ensemble  Model  for  Fake  Online  Review  Detection  Based  on  Data Resampling, Feature Pruning, and  Parameter  Optimization. In IEEE Access (Vol. 9,  pp. 16914 – 16927). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3051174