Perbandingan Algoritma C4.5, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Fakultas (Studi kasus: Fakultas pertanian Universitas Lancang Kuning)

Rezki, Rafael (2022) Perbandingan Algoritma C4.5, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Fakultas (Studi kasus: Fakultas pertanian Universitas Lancang Kuning). Diploma thesis, Universitas Lancang Kuning.

	Text 1855201134_BAB-I_VI_DAFTAR-PUSTAKA.pdf Download (980kB)
	Text 1855201134_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan fakultas merupakan salah satu tolak ukur keberhasilan fakultas dalam menjalankan dan memberikan pelayanan akademik bagi mahasiswa nya, pengukuran tingkat kepuasan tersebut dapat dilakukan menggunakan metode prediksi Data Mining. Pada penelitian ini telah dilakukan prediksi kepuasan mahasiswa pada Fakultas Pertanian Universitas Lancang Kuning menggunakan algoritma C4.5, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor, akan dilakukan perbandingan antara ketiga metode untuk mengetahui metode mana yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan 100 data kuisioner yang diperoleh dari mahasiswa. Dengan atribut yang digunakan yaitu Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Emphaty. Pengujian metode pada penelitian ini akan dilakukan menggunakan confusion matrix dan kurva ROC yang akan di implementasikan pada pemrograman Python agar mendapatkan hasil yang diharapkan. Dari penelitian yang dilakukan pada split validation 70% Naïve Bayes mendapat tingkat akurasi tertinggi yaitu 100.00% kemudian K-Nearest Neighbor dan C4.5 93.00%, pada pengujian menggunakan split validation 80% Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi 100%, K-Neareest Neighbor mendaptkan nilai akurasi 95.00% sedangkan C4.5 mendapatkan nilai akurasi 90.00%.

Actions (login required)

View Item