Klasifikasi Soal Sejarah Tingkat SMA Berdasarkan Level Kognitif Revised Bloom’s Taxonomy Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour Manhattan - Ariandi, Rama; Pratiwi, Oktariani Nurul; Fa’rifah, Riska Yanu (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak—Pendidikan merupakan upaya terencana untuk mendorong siswa-siswi agar giat belajar guna mengembangkan bakat dan kecerdasannya melalui pembelajaran dengan melakukan berbagai latihan soal. Naskah soal biasanya berisi contoh soal dengan tingkat kesulitannya dan untuk dilakukan klasifikasi berdasarkan Revised Bloom’s Taxonomy merupakan kasus yang tidak mudah jika dilakukan dengan cara manual. Peneliti ini menggunakan bantuan machine learning untuk mengklasifikasikan pertanyaan secara otomatis berdasarkan tingkat kognitif Revised Bloom’s Taxonomy yang terfokus pada soal Sejarah Indonesia tingkat SMA dan level C1–C3 RBT. Dataset diperoleh dari berbagai latihan bank soal, ulangan harian, dan soal USBN yang terdapat di internet. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan pendekatan jarak Manhattan adalah metode yang digunakan pada penelitian ini. Selain itu, pembobotan kata sebagai bagian dari proses TF-IDF diterapkan terhadap dataset. Ketidakseimbangan data dari dataset yang diperoleh dalam penelitian ini diatasi dengan penggunaan metode oversampling SMOTE. Dataset tersebut kemudian diproses melalui K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 10. Hasil akurasi penelitian yang telah dilakukan dengan algoritma KNN diperoleh nilai yang cukup baik dengan precision 90%, recall 87%, F1-Score 87% dan accuracy 87% dan teruji SMOTE dapat digunakan secara efektif dalam mengatasi imbalance data.Kata kunci—klasifikasi soal, KNN, manhattan, RBT, SMOTE, oversampling