KLASIFIKASI SOAL MENGGUNAKAN MULTI-LABEL PROBLEM TRANSFORMATION DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN K-NEAREST NEIGHBOR - Kurniawan, Muhammad Rayhan; Pratiwi, Oktariani Nurul; Hamami, Faqih (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Pendidikan merupakan komponen utama dalam membangun sumber daya manusia yang berkualitas. Ujian merupakan bagian dari proses evaluasi pendidikan untuk mengukur kemampuan siswa dalam memahami materi yang dipelajari. Proses ujian secara online memerlukan fasilitas mengenai pengelolaan soal, sehingga diperlukan klasifikasi untuk mengelompokkan soal sesuai dengan topiknya. Klasifikasi multi-label adalah proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelas berdasarkan kesamaan ciri atau karakteristik data, di mana setiap soal dapat memiliki lebih dari satu topik. Penelitian ini berfokus pada pengklasifikasian soal mata pelajaran Bahasa Indonesia tingkat SMP dengan menggunakan metode Problem Transformation dan algoritma Random Forest serta K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode Problem Transformation yang digunakan yaitu Binary Relevance, Classifier Chain, dan Label Powerset. Metrik evaluasi untuk menentukan kinerja terbaik yaitu berdasarkan F1-Score dengan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan kinerja terbaik dibandingkan K-NN dengan nilai F1-Score terbaik di semua metode Problem Transformation. Nilai F1-Score terbaik dengan metode Label Powerset pada algoritma Random Forest sebesar 69%, dan K-NN sebesar 44%. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma Random Forest dengan Label Powerset lebih efektif dalam mengklasifikasikan soal multi-label. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan soal ujian pada sistem pembelajaran online seperti Learning Management System (LMS).