Implementasi Model Bayesian Network dalam Penilaian Pengaruh Faktor-faktor Terhadap Kenaikan Jabatan PTK dan Rekomendasi Kebijakan Pengelolaan Karier Ptk
Files
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
DOI
Abstract
Penelitian ini mengimplementasikan model Bayesian Network untuk menganalisis faktor- faktor yang memengaruhi kenaikan jabatan Pendidik dan Tenaga Kependidikan (PTK) serta memberikan rekomendasi kebijakan pengelolaan karier. Data penelitian bersum- ber dari Data Pokok Pendidikan (Dapodik) dan Badan Kepegawaian Nasional dengan sampel sebanyak 1.454.516 PTK hingga Desember 2024. Metode analisis mencakup pembangunan struktur jaringan menggunakan algoritma hill-climbing, estimasi para- meter melalui Conditional Probability Table (CPT), serta perhitungan Joint Probabi- lity Distribution (JPD) dan probabilitas posterior. Hasil kuantitatif menunjukkan bah- wa model Bayesian Network mencapai akurasi 100% pada skenario dengan variabel pangkat golongan, sedangkan tanpa variabel tersebut akurasi turun menjadi 53%. In- tegrasi dengan Random Forest berhasil memperbaiki 66,67% kesalahan prediksi pada model lengkap. Faktor pangkat golongan menjadi penentu utama dengan 86,29% PTK golongan IV berpeluang menjadi Ahli Madya. Masa kerja >20 tahun memberikan pe- luang 85,25% mencapai Ahli Madya, sedangkan pendidikan S3 menjamin 100% posisi di jenjang tersebut. PTK di daerah 3T memiliki probabilitas 69,09% terjebak di jen- jang Ahli Pertama. Simulasi proyeksi karier menunjukkan transisi signifikan terjadi pada horizon waktu 5 tahun, dengan hanya 64% PTK yang berhasil mencapai Ahli Utama dalam 10 tahun. Regulasi PERMENPANRB Nomor 1 Tahun 2023 berpotensi meningkatkan fleksibilitas karier, namun memerlukan waktu dan intervensi pendukung untuk hasil optimal. Rekomendasi kebijakan mencakup program beasiswa dan sertifi- kasi untuk daerah 3T, sistem promosi berbasis merit, serta penyederhanaan persyaratan administratif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Bayesian Network efektif dalam me- modelkan hubungan kausal kompleks dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam pengelolaan karier PTK.