Machine Learning untuk Analisis Data Akademik

Pendahuluan

Di era transformasi digital dan revolusi industri 4.0, dunia pendidikan menghadapi tantangan dan peluang yang semakin kompleks. Institusi pendidikan tidak hanya dituntut untuk mencetak lulusan yang kompeten, tetapi juga untuk memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan agar mutu pembelajaran dapat terus ditingkatkan. Salah satu bidang teknologi yang menjanjikan adalah Machine Learning (ML), sebuah pendekatan yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari data dan melakukan prediksi atau klasifikasi tanpa instruksi eksplisit untuk setiap kondisi. Dalam konteks akademik, ML dapat diaplikasikan untuk menganalisis data akademik siswa atau mahasiswa, misalnya prediksi prestasi belajar, identifikasi risiko drop-out, maupun penyesuaian strategi pembelajaran. Studi-bibliometrik di Indonesia menunjukkan bahwa penerapan ML dalam pendidikan masih relatif sedikit tetapi berkembang pesat, sehingga pemahaman mendalam tentang konsep, definisi, serta manfaatnya menjadi penting. [Lihat sumber Disini - journal.unesa.ac.id]
Artikel ini akan membahas Machine Learning untuk analisis data akademik dengan struktur sebagai berikut: definisi secara umum, dalam KBBI, menurut para ahli; kemudian pembahasan tentang pengaplikasian di ranah akademik, tantangan dan peluang, serta kesimpulan.

Definisi Machine Learning

Definisi Machine Learning secara Umum

Secara umum, machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang bertujuan membuat sistem komputer mampu belajar dari data, mengenali pola, dan kemudian membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap kasus. Sebagai contoh, menurut artikel penjelasan teknologi, “Machine learning adalah tipe kecerdasan buatan yang melakukan tugas analisis data tanpa instruksi eksplisit. Teknologi machine learning dapat memproses data historis dalam jumlah yang besar, mengidentifikasi pola, dan memprediksi hubungan baru antara data yang sebelumnya tidak diketahui.” [Lihat sumber Disini - aws.amazon.com]
Dalam konteks pendidikan atau analisis data akademik, konsep umum ini diadaptasi sebagai alat untuk menggali wawasan dari data siswa/mahasiswa, misalnya data kehadiran, nilai tugas, ujian, interaksi dengan sistem e-learning, dan kemudian memprediksi hasil akademik atau risiko tertentu.

Definisi Machine Learning dalam KBBI

Meski terminologi “machine learning” belum secara resmi tercantum sebagai entri utama dalam KBBI daring, suatu istilah terkait yaitu pemelajaran mesin tercatat dalam daftar istilah Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan sebagai padanan asing: “interactive machine learning : pemelajaran mesin interaktif”. [Lihat sumber Disini - pasti.kemdikbud.go.id]
Dengan demikian, dalam KBBI atau pedoman istilah resmi, “pemelajaran mesin” dapat dipahami sebagai penerjemahan langsung dari “machine learning”, yaitu proses pembelajaran mesin atau sistem yang belajar dari data. Meski definisi panjang rinci belum tersedia secara formal dalam KBBI, makna yang dapat ditarik: proses mesin atau sistem yang “belajar” dari data untuk melakukan tugas yang sebelumnya ditetapkan atau kasus baru.

Definisi Machine Learning Menurut Para Ahli

Beberapa ahli menyatakan definisi machine learning yang lebih spesifik sebagai berikut:

1. Arthur Samuel (1959) mendefinisikan bahwa machine learning adalah bidang studi yang memberikan sistem kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. (Sumber umum internasional; dikutip dalam literatur)
2. Menurut Bintoro (2024) dalam “Pengantar Machine Learning” menyampaikan bahwa “komputer dapat mempelajari pola dari data yang ada, membuat prediksi, dan mengambil keputusan” melalui metode machine learning. [Lihat sumber Disini - repository.um.ac.id]
3. Nurhalizah, dkk. (2024) dalam artikel “Analisis Supervised dan Unsupervised Learning” menyatakan bahwa “machine learning adalah bidang penelitian ilmiah yang mempelajari algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu tanpa instruksi eksplisit”. [Lihat sumber Disini - jiki.jurnal-id.com]
4. Pramabudi (2024) dalam “Pemanfaatan Data Mining untuk Prediksi Prestasi Akademik” menyatakan bahwa machine learning merupakan metode analisis yang mampu menangani data dalam jumlah besar dengan cara mengembangkan algoritma komputer. [Lihat sumber Disini - repository.itk.ac.id]

Dari definisi-definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa inti dari machine learning adalah: bukan sekadar program yang menjalankan instruksi satu per satu, melainkan sistem yang belajar dan menggeneralisasi dari data untuk melakukan tugas baru atau tidak terprogram sebelumnya secara eksplisit.

Penerapan Machine Learning dalam Analisis Data Akademik

Dalam konteks pendidikan dan analisis data akademik, machine learning mulai banyak digunakan untuk berbagai keperluan, antara lain prediksi prestasi akademik siswa/mahasiswa, identifikasi risiko kegagalan studi atau drop-out, pengelompokan pola belajar, dan intervensi pembelajaran yang dipersonalisasi. Berikut beberapa aspek aplikatif yang penting untuk dipahami:

Prediksi Prestasi Akademik

Banyak riset di Indonesia menunjukkan bahwa ML dapat memprediksi performa akademik dengan akurasi yang cukup tinggi. Contoh: penelitian “Penerapan Predictive Analytics untuk Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Performa Akademik” (2024) di mana algoritma seperti Linear Regression, SVR, Random Forest, K-Nearest Neighbors dan XGBoost digunakan dan menghasilkan korelasi tinggi (0,92) antara skor sebelumnya dengan performa akademik. [Lihat sumber Disini - journal.iaincurup.ac.id]
Contoh lainnya: “Analisis Performa Akademik Mahasiswa Menggunakan Machine Learning dan Social Network Analysis” (Afandi et al. 2024) menunjukkan bahwa usia, pendidikan orang tua, kota asal, dan kesulitan belajar mempengaruhi performa akademik mahasiswa. [Lihat sumber Disini - e-journals.dinamika.ac.id]
Dengan memanfaatkan data seperti kehadiran, hasil tugas, interaksi platform e-learning, institusi dapat mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko dan melakukan intervensi dini.

Identifikasi Risiko Drop-out dan Studi Terlambat

Penelitian “Interpretable Machine Learning for Academic Risk Analysis in Univ. … (ITS)” (2025) menunjukkan model ML berhasil mengidentifikasi risiko akademik seperti performa rendah, keterlambatan studi, dan drop-out dengan akurasi tinggi (96 % dan 97 %) menggunakan metode LightGBM + SHAP untuk interpretabilitas. [Lihat sumber Disini - scholar.its.ac.id]
Dengan demikian, institusi pendidikan dapat lebih proaktif dalam mengelola mahasiswa berisiko tinggi, merancang strategi pembimbingan, dan menciptakan lingkungan belajar yang lebih responsif.

Pengelompokan Pola Belajar dan Personalisasi

Selain prediksi, ML juga dapat digunakan untuk eksplorasi pola belajar (clustering) dan membangun sistem pembelajaran adaptif. Misalnya, penelitian “Machine Learning in Educational Data Mining: Current Trends” menyatakan bahwa penggunaan ML di bidang data pendidikan memungkinkan eksplorasi pola dalam data besar dan pembelajaran adaptif. [Lihat sumber Disini - eprints.uad.ac.id]
Pengelompokan pola tersebut bisa membantu pengajar dan institusi memahami kelompok siswa dengan karakteristik belajar berbeda,misalnya kelompok yang memerlukan intervensi intensif, atau yang mampu belajar mandiri.

Alur Umum Penerapan dalam Analisis Akademik

Secara ringkas, alur penerapan ML dalam analisis data akademik meliputi:

• Pengumpulan data akademik & non-akademik (kehadiran, tugas, ujian, aktivitas ekstrakurikuler, latar sosial ekonomi)
• Pre-processing data: pembersihan data, penanganan missing value, encoding kategorikal, normalisasi
• Pemilihan fitur (feature selection) yang relevan
• Pemilihan algoritma ML (klasifikasi, regresi, clustering) sesuai tujuan
• Pelatihan dan validasi model
• Interpretasi hasil untuk pengambilan keputusan (contoh: via SHAP)
• Implementasi sistem intervensi atau rekomendasi berdasarkan hasil prediksi/pola
  Institusi pendidikan yang bergerak di ranah analitik akademik perlu memperhatikan kualitas data, etika penggunaan data, serta interpretabilitas model agar hasil analisis dapat diterima dan diimplementasikan secara praktis.

Tantangan dan Peluang

Peluang

1. Peningkatan mutu pendidikan: Dengan analisis data berbasis ML, institusi dapat mengidentifikasi faktor-penentu keberhasilan atau kegagalan akademik lebih cepat dan merespon dengan program yang tepat.
2. Personalisasi pembelajaran: Sistem berbasis ML memungkinkan penyusunan jalur belajar yang disesuaikan dengan kebutuhan tiap siswa/mahasiswa, meningkatkan efisiensi dan efektivitas pembelajaran.
3. Pengambilan keputusan yang berbasis data: Data akademik dan non-akademik yang dianalisis melalui ML memberikan dasar yang lebih kuat bagi kebijakan institusi pendidikan dan pengajar.

Tantangan

1. Kualitas dan ketersediaan data: Banyak institusi masih menghadapi data yang tidak lengkap, tidak bersih, atau belum terdigitalisasi. Studi di Indonesia menunjukkan bahwa publikasi terkait ML dalam pendidikan hingga 2021 hanya sedikit (2,6 % dari seluruh publikasi ML) dalam bidang pendidikan. [Lihat sumber Disini - journal.unesa.ac.id]
2. Interpretabilitas dan kepercayaan pengguna: Model ML yang “kotak hitam” dapat menimbulkan skeptisisme dari pengajar atau manajemen institusi. Pendekatan interpretable seperti SHAP dapat membantu, sebagaimana penelitian ITS yang menggunakan SHAP. [Lihat sumber Disini - scholar.its.ac.id]
3. Etika dan privasi data: Analisis data akademik sering melibatkan data sensitif siswa/mahasiswa. Institusi harus memastikan perlindungan data dan penggunaan yang etis.
4. Sumber daya manusia dan teknologi: Keahlian dalam ML, infrastruktur komputasi, serta pemahaman domain pendidikan diperlukan agar penerapan berhasil.
5. Generalitas model dan konteks lokal: Model yang dikembangkan harus sesuai dengan konteks institusi dan karakteristik siswa/mahasiswa,tidak semua algoritma atau model yang berhasil di satu institusi cocok diterapkan di institusi lain tanpa adaptasi.

Kesimpulan

Penggunaan machine learning dalam analisis data akademik menawarkan potensi besar untuk meningkatkan kualitas pendidikan melalui prediksi prestasi, identifikasi risiko akademik, dan personalisasi pembelajaran. Dengan definisi yang jelas, baik secara umum, menurut para ahli, maupun dalam konteks terminologi Indonesia, kita memahami bahwa ML bukan sekadar teknologi, namun sebuah pendekatan analitis yang memerlukan data, algoritma, dan interpretasi. Penerapannya dalam ranah akademik telah menunjukkan hasil positif di Indonesia, meskipun masih dihadapkan pada tantangan seperti kualitas data, interpretabilitas, dan sumber daya. Institusi pendidikan yang mampu mengatasi tantangan ini dan memanfaatkan peluang yang ada akan memperoleh keuntungan signifikan dalam menavigasi lanskap pendidikan masa kini yang semakin kompleks dan berbasis data.