MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP E-LEARNING UNIVERSITAS SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Shona Chayy Bilqisth; Khoirudin Khoirudin; Astrid Novita Putri (Universitas Muhammadiyah Gresik, 2022)
Kegiatan belajar mengajar yang bisanya dilaksanakan dengan tatap muka secara langsung, pada era Pandemi Covid-19 ini harus dilakukan dengan daring menggunakan e-learning. Dengan tercapainya kepuasan mahasiswa Universitas Semarang dalam menggunakan suatu e-learning, merupakan salah satu faktor untuk menentukan e-learning Universitas Semarang tercapai sesuai harapan, karena pelayanan terhadap mahasiswa merupakan peranan penting kelangsungan suatu institusi pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan metode naïve bayes, untuk mengukur kepuasan mahasiswa terhadap layanan e-learning pada Universitas Semarang, sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan dan mengembangkan e-learning, yang dapat membantu masyarakat perguruan tinggi dalam menggambil kebijakan yang berhubungan dengan peningkatan kualitas pelayanan akademis. Naïve Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema atau aturan bayes dengan asumsi independensi yang kuat. Indikator penilaian yang digunakan adalah kemudahan akses, kelengkapan menu, kecepatan respon CS, keamanan aplikasi dan kualitas layanan video. Hasil pengujian menunjukkan bahwa klasifikasi kepuasan pengguna menggunakan metode Naïve Bayes untuk pengujian pertama dengan full data training mendapatkan nilai akurasi sebesar 95%, pengujian kedua dengan cross-validation mendapatkan nilai akurasi sebesar 91%, pengujian ketiga dengan data training 80% dan data testing 20% mendapatkan nilai akurasi 92% selanjutnya pengujian keempat dengan 60% data training dan 40% data testing mendapatkan nilai akurasi 90%.