Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Ami Natuzzuhriyyah
Universitas Singaperbangsa Karawang
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Secara Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Ami Natuzzuhriyyah; Nisa Nafisah
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6 No 2 (2021): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v6i2.1377

Abstract

Abstrak— Semenjak Penyebaran Covid19 di Indonesia semakin meningkat pada awal Maret 2020 menyebabkan aktivitas Lembaga Pendidikan terganggu, sehingga Menteri Pendidikan mengeluarkan surat edaran No. 3 tahun 2020 mengenai pencegahan covid19 yang menyatakan bahwa meliburkan sekolah dan perguruan tinggi. Sebagai gantinya kegiatan pembelajaran konvensional menjadi daring. Pembelajaran daring di Universitas Singaperbangsa dimulai sejak adanya peraturan dari kemdikbud RI, dari pembelajaran secara daring tersebut mempengaruhi konsentrasi, kendala seperti signal, suasana pembelajaran dan cara mengajar, sehingga faktor mempengaruhi tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring menggunakan Metodologi CRISP-DM dan algoritma naive bayes dengan menggunakan tools rapidminer dengan hasil yang didapatkan yaitu tingkat akurasi sebesar 76,92%, class precission 100.00%, class recall 57.14% serta nilai AUC 0.881 atau mendekati angka 1 jadi model yang dihasilkan baik. Dengan kata lain, dari hasil yang didapatkan menggunakan algoritma naïve bayes dapat digunakan sebagai bahan untuk pengambilan keputusan tingkat kepuasan pembelajaran secara daring.
Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Secara Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Ami Natuzzuhriyyah; Nisa Nafisah; Rini Mayasari
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 6 No. 3 (2021): September 2021
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (355.061 KB) | DOI: 10.14421/jiska.2021.6.3.161-170

Abstract

Since the spread of Covid-19 in Indonesia, in early March 2020, the activities of Educational Institutions have not been disrupted. As conventional learning. Learning at Singaperbangsa University began with regulation from the Ministry of Education and Culture of the Republic of Indonesia, from learning that boldly affects concentration, influences concentration, such as signals, learning atmosphere, and teaching methods, so that factors affect the level of student satisfaction in learning. This study aims to determine the level of student satisfaction with learning who dares to use the Bayes naive algorithm using RapidMiner tools with results obtained with an accuracy rate of 76.92%, class precision of 100.00%, class recall 57.14%, and an AUC value of 0.881 or close to, so the resulting model is good. In other words, the results obtained using the Naïve Bayes algorithm can be used as material for making decisions about the level of online learning satisfaction.
Co-Authors Nisa Nafisah Nisa Nafisah Rini Mayasari