Eksplorasi Hubungan Kedekatan Ayah dengan Kecerdasan Anak Menggunakan Algoritma Linear Regression - Nursetia Wati (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2024)
Abstrak - Masih banyak masyarakat yang beranggapan kecerdasan itu sepenuhnya melat pada pengasuhan seorang ibu dan ayah tidak berkewajiban untuk turut andil pada hal tersebut.  Padahal hubungan kedekatan ayah dan anak berpengaruh terhadap perkembangan kognitif dan sosial anak. Untuk itu pada penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan antara kedekatan ayah dan kecerdasan anak dengan memanfaatkan algoritma Data Mining. Kedekatan ayah diukur melalui variabel-variabel seperti waktu yang dihabiskan bersama, komunikasi, dan dukungan emosional. Kecerdasan anak dinilai menggunakan tes non standar IQ dan indikator perkembangan kognitif lainnya. Data dikumpulkan dari survei yang melibatkan orang tua dan anak di berbagai latar belakang sosial-ekonomi. Dalam konteks penelitian hubungan kehadiran ayah terhadap kecerdasan anak, peneliti menggunakan analisis Linear Regression untuk menganalisis data dan menemukan pola yang signifikan, dan mengujian metode menggunakan tools rapidminer untuk memastikan tingakt akurasinya. Metode ini menganalisis apakah anak yang tumbuh tanpa kehadiran ayah yang positif dapat memiliki kecerdasan dan keterampilan social. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedekatan ayah berkontribusi positif terhadap perkembangan kecerdasan anak, dengan nilai R-squared yang didapatkan adalah 0.91, yang berarti model ini mampu menjelaskan 91% variasi dalam kecerdasan anak berdasarkan kehadiran ayah dengan dampak yang bervariasi tergantung pada faktor demografis. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengembangan kebijakan dan program intervensi yang mendukung keterlibatan ayah dalam pendidikan anak.Kata kunci: data mining, regresi linier, r-squared Abstract - Many people still believe that intelligence is entirely shaped by maternal upbringing, overlooking the father's role in contributing to this aspect. In fact, the relationship between a father and a child significantly influences the child's cognitive and social development. This study aims to explore the correlation between father-child closeness and a child's intelligence using Data Mining algorithms. Father-child closeness is measured through variables such as time spent together, communication, and emotional support. Children's intelligence is assessed using non-standard IQ tests and other cognitive development indicators. Data were collected through surveys involving parents and children from diverse socio-economic backgrounds. To investigate the relationship between father presence and child intelligence, the researchers employed Linear Regression analysis to identify significant patterns and tested the method using RapidMiner tools to ensure accuracy. This method examines whether children raised without positive paternal involvement can develop comparable intelligence and social skills. The results demonstrate that father-child closeness positively contributes to a child's cognitive development, with an R-squared value of 0.91. This indicates that the model explains 91% of the variation in child intelligence based on fatherly involvement, with varying impacts depending on demographic factors. These findings provide valuable insights for developing policies and intervention programs that support paternal involvement in children's education.Keywords: Data Mining, Linear Regression, R-squared