<![CDATA[Abstrak— Pendidikan di tingkat formal membutuhkan aspek pengujian untuk memastikan ilmu pengetahuan diserap oleh siswa. Uji kompetensi terdiri dari berbagai macam tipe soal, salah satunya yaitu pilihan ganda. Soal yang dihimpun oleh guru dalam platform e-learning membutuhkan pemilahan sehingga dapat mengukur tingkat intelektual siswa dan mencakup keterampilan berpikir. Evaluasi dalam pemilahan soal didapati banyaknya soal yang belum tersaring sesuai dengan capaian kompetensinya. Pada penelitian ini, proses penyaringan yang melibatkan algoritma Revised Bloom’s Taxonomy diimplementasikan secara otomatis dengan menggunakan metode machine learning yaitu Stochastic Gradient Descent (SGD) pada soal sejarah tingkat SMA. Dikarenakan terdapat imbalance pada dataset, penelitian ini akan membandingkan antara dataset yang menerapkan dan yang tidak menerapkan metode oversampling SMOTE. Hasil klasifikasi dari penelitian ini diperoleh melalui implementasi algoritma SGD dengan tools python. Pada dataset tanpa SMOTE, algoritma SGD memiliki skor rata-rata K-Fold yaitu 62%. Pada dataset dengan SMOTE, algoritma SGD memiliki skor rata-rata 93%. Adapun hasil akurasi dari confusion matrix menunjukkan algoritma SGD pada dataset tanpa SMOTE memiliki performa 62%, sedangkan algoritma SGD pada dataset dengan SMOTE mendapatkan performa 94%. Hasil yang diperoleh melalui proses K-Fold Cross Validation dan confusion matrix tersebut menunjukkan bahwa dataset dengan menggunakan oversampling memiliki hasil yang lebih baik dibanding dengan dataset tanpa menggunakan oversampling.Kata kunci— klasifikasi pertanyaan, RBT, sejarah SMA, SGD, oversampling, SMOTE]]>
Copyrights © 2023
