ANALISA KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP E-LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Iwan Mahendro; Dhanan Abimanto (JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI MARITIM, 2022)
Kegiatan pembelajaran pada umumnya yang sudah dilakukan yaitu pembelajaran dengantatap muka, akan tetapi dikarenakan di Indonesia terjadi pandemi covid-19 maka kegiatanpembelajaran mengalami perubahan. Kegiatan pembelajaran yang awalnya dilakukandengan tatap muka, digantikan dengan pembelajaran e-learning. Hal ini tentunya membuatmahasiswa menanggapi dengan berbagai respon. Perguruan tinggi harus bisa menangkaprespon mahasiswa dengan baik, apakah mahasiswa sudah merasa puas atau belum denganpembelajaran e-learning. Pengumpulan data yang digunakan dengan penyebaran kuesionerkepada mahasiswa. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer.Sedangkan untuk mengetahui dapat menganalisa kepuasan mahasiswa pada penelitian iniakan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil dari analisamenggunakan SVM nilai accuracy sebesar 98,23% artinya metode algoritma SVM dapatmemprediksi responden yang puas dan yang tidak puas dengan benar 98,23% darikeseluruhan data. Precission merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengankeseluruhan hasil yang diprediksi positif jadi algoritma SVM ini memprediksi respondenyang benar puas sebesar 95,65% dibandingkan dengan hasil keseluruhan yang diprediksipuas. Recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan datayang benar positif. Algoritma svm menghasilkan nilai recall sebesar 95,65% artinyaalgoritma svm ini memprediksi responden yang diprediksi akan puas dibandingkan dengankeseluruhan responden yang sebenarnya merasa puas.