Sistem Rekomendasi Minat Siswa Berbasis AI Untuk Peningkatan Perencanaan Pendidikan Strategis

AI-BASED STUDENT INTEREST RECOMMENDER SYSTEMS FOR ENHANCED STRATEGIC EDUCATIONAL PLANNING

Abstract

Perencanaan strategis di sekolah menengah atas semakin memerlukan perkakas yang akurat untuk menyelaraskan minat siswa dengan jalur akademik dan ekstrakurikuler. Namun, banyak institusi masih bersandar pada asesmen manual dan bimbingan yang digeneralisasi, yang kerap gagal mencerminkan preferensi dan potensi unik setiap siswa. Kajian ini memperkenalkan sistem pemberi rekomendasi minat siswa berbasis AI yang dirancang untuk menunjang perencanaan pendidikan strategis pada jenjang sekolah menengah atas. Sistem ini memanfaatkan teknik Collaborative Filtering untuk menganalisis pola dari kinerja akademik, partisipasi klub siswa, dan pilihan mata pelajaran elektif di seluruh 1.200 profil siswa sekolah menengah atas. Model faktorisasi matriks hibrida yang digabungkan dengan penyaringan berbasis ketetanggaan (neighborhood-based filtering) diimplementasikan untuk meningkatkan personalisasi dalam rekomendasi. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem ini mencapai akurasi 87,6% dalam merekomendasikan jalur akademik dan program ekstrakurikuler yang relevan. Selain itu, administrator sekolah melaporkan peningkatan pengambilan keputusan dalam perencanaan kurikulum dan alokasi sumber daya berdasarkan wawasan dari sistem tersebut. Riset ini menyoroti nilai integrasi sistem pemberi rekomendasi berbasis AI ke dalam perencanaan strategis sekolah menengah atas. Hal ini tidak hanya menunjang bimbingan siswa, tetapi juga upaya institusional untuk menyampaikan program pendidikan yang lebih personal dan efektif yang selaras dengan aspirasi siswa dan sasaran sekolah.