Penerapan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Dalam Penggunaan Edlink

Hidayat, Ikhsan (2023) Penerapan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Dalam Penggunaan Edlink. Diploma thesis, Universitas Lancang Kuning.

	Text 1855201066_BAB-I_VI_DAFTAR-PUSTAKA.pdf Download (2MB)
	Text 1855201066_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Fakultas Ilmu Komputer menggunakan platform Sevima Edlink sebagai media pembelajaran. Permasalahannya masih terdapat kendala yang dihadapi dalam pemahaman mahasiswa terhadap aplikasi. Tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat kepuasan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer dalam penggunaan Edlink sebagai media pembelajaran dengan menggunakan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Dan Mengukur tingkat akurasi dari algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam mengukur tingkat kepuasan mahasiswa. Adapun indikator yang digunakan adalah model pengujian Servqual yaitu Tangible, Reability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Berdasarkan tingkat akurasi dari kedua metode diatas, didapat bahwa tingkat akurasi metode klasifikasi algoritma C.45 Decision Tree sebesar 70% lebih besar dari metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier yaitu sebesar 50%. Pada dataset yang digunakan terdapat 91 responden mahasiswa yang telah mengisikan kuisioner. Responden 01 - 81 digunakan sebagai data training, Responden 82 - 91 digunakan sebagai data testing, berdasarkan data tersebut selanjutnya di olah menggunakan kedua metode dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 70 % pada algoritma C4.5 dan 50 % pada algoritma Naïve Bayes Classifier. Pada perbandingan dari Data Training dan Data Testing yang berbeda, telah dilakukan percobaan sebanyak 9 kali dengan menggunakan kedua metode. Berdasarkan perbandingan yang telah dilakukan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma C4.5 Decision Tree menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebesar 77,78% sedikit lebih akurat jika dibandingkan dengan Naïve Bayes Classifier yang menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebesar sebesar 71,11%. Pengujian dilakukan dilakukan dengan tools Google Colaboratory dengan bahasa pemograman python.

Actions (login required)

View Item