Prediksi Kesiapan Sekolah Menggunakan Machine Learning Berbasis Kombinasi Adam dan Nesterov Momentum - Indah Mustika Rahayu; Ahmad Yusuf; Mujib Ridwan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Kesiapan sekolah adalah aspek perkembangan anak yang berperan pada kemampuan anak untuk beradaptasi dalam sistematika pendidikan tingkat dasar. Berdasarkan Permendikbud, usia 7 tahun adalah usia yang tepat bagi anak masuk Sekolah Dasar, karena anak telah memiliki kesiapan fisik dan psikis untuk mengikuti proses pendidikan formal. Namun, setiap anak tidak memiliki kondisi yang sama pada usia tertentu. Sehingga, diperlukan Nijmeegse Schoolbekwaamheids Test (NST) untuk mengukur kesiapan sekolah. Instrumen NST hanya dapat digunakan oleh Biro Psikologi yang mempunyai kemampuan dalam melakukan asesmen psikologis. Sedangkan, guru serta orang tua yang memiliki peran dalam bentuk pemberian dukungan dan stimulasi pada anak tidak dapat menggunakan instrumen tersebut. Machine learning adalah teknik yang menggunakan algoritma untuk menemukan pola yang berguna dalam data. Berdasarkan data NST terdahulu, dapat dirancang model prediksi kesiapan sekolah yang akan memudahkan guru dan orang tua dalam mengetahui kesiapan anak untuk masuk Sekolah Dasar. Data penelitian adalah data administratif 225 siswa yang telah mengikuti tes kesiapan sekolah berbasis NST yang diselenggarakan oleh TK Ar-Rasyid pada tahun 2012-2018. Data administratif NST terdiri dari umur, jenis kelamin, urutan anak, jumlah saudara, status TK, pendidikan ayah, pendidikan ibu dan hasil kesiapan sekolah. Berdasarkan korelasi Chi-Square, variabel yang memiliki hubungan signifikan kuat terhadap hasil tes kesiapan sekolah adalah status TK, jumlah saudara dan umur anak dengan nilai p<.05. Penelitian menggunakan algoritma Artificial Neural Network dengan metode optimasi kombinasi Adam dan Nesterov Momentum. Pengujian menggunakan skenario 5-fold cross validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi Adam dan Nesterov Momentum memiliki kinerja lebih baik daripada classical Adam dalam memprediksi kesiapan sekolah dengan akurasi 96% dan loss 0.06 dalam 1.98 seconds pada 10 neuron dan 1000 epochs.