Prediksi Kesiapan Sekolah Menggunakan Machine Learning Berbasis Kombinasi Adam dan Nesterov Momentum
Notice bibliographique
Résumé
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. Abstract School readiness is an aspect of child development that plays a role in the child's ability to adapt in the systematics of elementary level education. Based on the Minister of Education and Culture, 7 years is the right age for children to enter elementary school, because children already have physical and psychological readiness to take part in the formal education process. However, every child does not have the same condition at a certain age. Thus, the Nijmeegse Schoolbekwaamheids Test (NST) is needed to measure school readiness. The NST instrument can only be used by the Psychology Bureau who has the ability to carry out psychological assessments. Meanwhile, teachers and parents who have a role in providing support and stimulation to children cannot use these instrument. Machine learning is a technique that uses algorithms to find useful patterns in data. Based on previous NST data, it can be designed as a school readiness prediction model that will facilitate teachers and parents in knowing the readiness of children to enter elementary school. Research data is administrative data of 225 students who have taken the NST-based school readiness test conducted by TK Ar-Rasyid in 2012-2018. NST administrative data consists of age, gender, child position, number of siblings, pre-elementary status, father education, mother education and school readiness results. Based on the Chi-Square correlation, variables that have a strong significant relationship to school readiness test results are pre-elementary status, number of siblings and age with p<.05. The research used Artificial Neural Network algorithms with a combination of Adam and Nesterov Momentum optimization method. Model testing used a 5-fold cross validation scenario. The results showed that the combination of Adam and Nesterov Momentum performed better than classical Adam in predicting school readiness with 96% accuracy and 0.06 loss in 1.98 seconds on 10 neurons and 1000 epochs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».