Abstract:
Pendidikan dasar merupakan tahap fundamental yang menentukan kualitas pendidikan pada
jenjang selanjutnya. Salah satu tantangan yang dihadapi siswa adalah transisi dari Sekolah
Dasar (SD) ke Sekolah Menengah Pertama (SMP), yang menuntut kesiapan akademik
maupun emosional. SD Muhammadiyah Medan Timur menghadapi kesulitan dalam
mempersiapkan siswa menghadapi seleksi masuk SMP Negeri karena belum adanya sistem
yang mampu mengklasifikasi keberhasilan siswa secara otomatis. Selama ini, pengelolaan
data akademik dan non-akademik masih dilakukan secara manual, sehingga kurang efisien
dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem berbasis
web yang mengintegrasikan algoritma Gradient Boosting Machine (GBM) dalam
mengklasifikasi potensi keberhasilan siswa. Data yang digunakan meliputi nilai rapor, tingkat
kehadiran, serta prestasi akademik dan non-akademik lainnya. Model GBM dilatih
menggunakan data historis siswa untuk menghasilkan prediksi mengenai kemungkinan
diterimanya siswa di SMP Negeri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma
GBM mampu memberikan klasifikasi yang akurat terhadap potensi keberhasilan siswa.
Dengan sistem ini, pihak sekolah dapat mengidentifikasi siswa yang membutuhkan perhatian
lebih sejak dini, sehingga intervensi pembinaan dapat dilakukan secara tepat dan sesuai
kebutuhan. Implementasi GBM dalam konteks pendidikan diharapkan dapat meningkatkan
efektivitas pengelolaan data akademik sekaligus mendukung pengambilan keputusan yang
lebih baik di lingkungan sekolah dasar.
