Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna Google Classroom dalam Pembelajaran Online Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - Ramadhani, Annisa Auliya; Saputra, Rizal Adi; Ningrum, Ika Purwati (JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER, 2024)
Kemajuan teknologi sejauh ini berdampak pada pertumbuhan pembelajaran, terutama pasca pandemi Covid-19. Pengajaran online menggunakan Google Classroom telah muncul sebagai salah satu pilihan yang tepat untuk adaptasi pendidikan selama pandemi Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pengguna Google Classroom terhadap mahasiswa Universitas Halu Oleo menggunakan algoritma naïve bayes. Kuesioner online yang dirancang untuk menguji berbagai aspek kepuasan, termasuk kualitas sistem, penggunaan, responsivitas, fleksibilitas, informasi, dan kepuasan. Teknik klasifikasi naïve bayes ialah sebuah metode yang didasarkan pada teknik probabilitas dan teorema bayes. Kodingan dengan bahasa pemrograman Python, digunakan untuk implementasi, dengan memanfaatkan berbagai library dan modul penggunaaan algoritma naïve bayes. Penelitian ini menggunakan 500 data responden mahasiswa, kemudian dibagi menjadi 400 data latih dan 100 data uji. Data pengujian yakni sebanyak 100 data latih diolah dan mendapatkan akurasi sebesar 89% dan mengklasifikasikan 88 pengguna puas dengan presisi 95%, recall 100%, dan f1-score 97% dan sebanyak 12 pengguna tidak puas diperoleh presisi 100%, recall 58%, dan f1-score 74%. Dari hasil penelitian ini, menunjukkan kinerja baik dalam mengklasifikasikan kepuasan pengguna.