Pernahkah kamu bertanya-tanya mengapa banyak lulusan perguruan tinggi masih kesulitan mendapat pekerjaan meski sudah mengantongi ijazah? Salah satu jawabannya ada pada kurikulum yang diajarkan di kampus, yang sering kali tertinggal jauh dari apa yang sebenarnya dibutuhkan dunia industri saat ini. Perusahaan mencari orang yang bisa langsung terjun bekerja, sementara universitas masih sibuk mengajarkan teori-teori yang mungkin sudah tidak relevan dengan kebutuhan lapangan. Kesenjangan ini bukan rahasia lagi, dan sudah lama menjadi keluhan bersama antara dunia pendidikan dan dunia kerja.

Menariknya, sebuah penelitian yang diterbitkan baru-baru ini mencoba menjawab tantangan tersebut bukan dengan cara konvensional, melainkan dengan memanfaatkan kecerdasan buatan dan machine learning sebagai alat bantu pengambilan keputusan. Tim peneliti yang berasal dari berbagai universitas di Indonesia dan Malaysia ini mengembangkan sebuah kerangka kerja hibrida yang menggabungkan teknik pembelajaran mesin dengan pendekatan pengambilan keputusan berbasis banyak kriteria untuk menilai seberapa siap dan relevan sebuah program akademik terhadap kebutuhan industri. Dalam bahasa yang lebih sederhana, sistem ini bekerja seperti seorang konsultan cerdas yang bisa membaca data dari ratusan responden, lalu memberikan penilaian objektif tentang apakah kurikulum sebuah jurusan sudah sesuai dengan yang diminta pasar kerja atau belum.

Sistem yang dibangun dalam penelitian ini tidak bekerja secara sembarangan. Para peneliti melibatkan 17 perusahaan dari berbagai sektor mulai dari teknologi, otomotif, energi, hingga farmasi dan penerbangan sebagai sumber data industri. Selain itu, sebanyak 189 responden yang terdiri dari mahasiswa, dosen, alumni, dan perwakilan industri juga dilibatkan untuk memberikan penilaian terhadap kurikulum yang sedang dievaluasi. Semua masukan itu kemudian diolah menggunakan serangkaian metode canggih yang bekerja secara berlapis. Pertama, bobot setiap kriteria penilaian ditentukan berdasarkan tingkat kepentingannya, lalu setiap kurikulum dinilai menggunakan logika fuzzy yang mampu menangkap ketidakpastian dalam jawaban manusia, dan akhirnya model klasifikasi berbasis Support Vector Machine yang dioptimalkan dengan algoritma khusus menghasilkan keputusan akhir secara otomatis.

Hasilnya cukup mengejutkan sekaligus mencerahkan. Dari sepuluh jenis kurikulum yang diuji, hanya tiga yang masuk dalam kategori sangat direkomendasikan yaitu Kurikulum Berbasis Kompetensi, Kurikulum Berbasis Hasil, dan Kurikulum Berbasis Keterampilan. Sementara beberapa kurikulum lain seperti Kurikulum Berbasis Teknologi dan Kurikulum Merdeka Belajar ternyata masih memerlukan revisi signifikan karena menunjukkan kelemahan struktural dalam beberapa dimensi penilaian. Temuan ini tentu bukan untuk menjatuhkan satu jenis kurikulum, melainkan sebagai sinyal penting bagi institusi pendidikan untuk segera berbenah secara lebih terarah dan berbasis data, bukan sekadar dugaan atau kebiasaan lama.

Yang membuat pendekatan ini istimewa adalah kemampuannya mendeteksi program yang benar-benar butuh perbaikan dengan tingkat akurasi mencapai 97 persen, jauh melampaui metode klasifikasi konvensional lainnya. Artinya, kampus tidak perlu lagi menunggu bertahun-tahun untuk sadar bahwa kurikulumnya sudah ketinggalan zaman. Dengan sistem seperti ini, evaluasi bisa dilakukan secara berkala dan hasilnya langsung bisa dijadikan dasar perbaikan nyata, baik dari sisi isi mata kuliah, metode pengajaran, maupun cara menilai mahasiswa. Penelitian ini menjadi bukti nyata bahwa teknologi bukan hanya alat untuk memudahkan pekerjaan sehari-hari, tapi juga bisa menjadi jembatan antara bangku kuliah dan dunia nyata yang terus bergerak cepat.

Referensi Penelitian :

 

Muhammad Faisal, Titik Khawa Abd Rahman, Darniati Zainal, Husni Mubarak, Fadly Shabir, Nizirwan Anwar, Imam Asrowardi. Utilizing Machine Learning-Based Decision-Making to Align Higher Education Curriculum with Industry Requirements. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS), 17(4), hlm. 1–25. https://www.scopus.com/pages/publications/105013866509?origin=resultslist

 

(DMG)