OPTIMALISASI LITERASI MATEMATIS MAHASISWA CALON GURU BERDASARKAN NILAI UJIAN MASUK: PENDEKATAN PREDIKTIF DAN KLASIFIKASI

Abstract

Literasi matematis merupakan keterampilan penting bagi mahasiswa calon guru dalam membangun pemahaman matematika yang mendalam dan aplikatif bagi siswa di masa depan. Oleh karena itu, penting untuk menelusuri faktor-faktor awal yang berkontribusi terhadap kemampuan literasi matematis mahasiswa, salah satunya melalui analisis nilai ujian masuk. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi literasi matematis mahasiswa berdasarkan nilai ujian saringan masuk serta melakukan klasifikasi mahasiswa berdasarkan kesamaan kemampuan akademik mereka. Data yang digunakan meliputi nilai ujian masuk pada mata pelajaran matematika, bahasa Indonesia, bahasa Inggris, serta APM (Analisis Potensi Mental) dan skor literasi matematis. Metode regresi linear dipilih untuk mengembangkan model prediksi literasi matematis. Selain itu, metode clustering K-means, diterapkan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan nilai ujian masuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skor matematika dan APM memberikan kontribusi signifikan dalam memprediksi literasi matematis. Selanjutnya, analisis clustering menghasilkan beberapa kelompok mahasiswa dengan karakteristik akademik yang berbeda, yang memungkinkan pendekatan pembelajaran yang lebih spesifik dan efektif. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model prediktif dan klasifikasi berdasarkan nilai ujian masuk dapat menjadi alat bantu yang bermanfaat untuk mengidentifikasi kebutuhan belajar mahasiswa secara lebih tepat dalam mengembangkan literasi matematis calon guru.