Implementasi metode Naive Bayes Classifier pada Evaluasi Kepuasan Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring
Dublin Core
Title
Implementasi metode Naive Bayes Classifier pada Evaluasi Kepuasan Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring
Subject
Data mining, Naïve Bayes, Evaluasi, Daring, Pembelajaran
Description
Dampak dari pandemic Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) salah satunya adalah
kegiatan proses belajar dan mengajar yang dilakukan dengan secara Online. Pembelajaran
secara daring bisa dilakukan dengan menggunakan piranti lunak masing masing. Smartphone,
laptop, dan koneksi internet yang stabil menjadi hal yang sangat genting saat ini.
Pembelajaran secara daring juga mengakibatkan proses belajar yang dialami mahasiswa
menjadi kurang efektif dan efisien dikarenakan berbagai hal seperti perangkat yang kurang
mendukung, koneksi internet yang kurang memadai khususnya di daerah perkampungan serta
proses mengajar memaksa dosen dan mahasiswa harus belajar serba terdigitalisai. Hal ini juga
tentu dirasakan mahasiswa pada Universitas Budi Darma. Naïve Bayes merupakan teknik
prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada aturan bayes dengan asumsi
independensi yang kuat. Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah studi
literatur yaitu mengumpulkan sampel data berupa keluhan atau aduan mahasiswa dalam
bentuk kuesioner. Berdasarkan Hasil dari pengujian dengan menggunakan 97 responden
training serta 12 responden testing menampilkan akurasi sebesar 83,33%. prediksi puas dan
kenyataannya benar puas adalah 8 responden. Jumlah prediksi Tidak Puas dan kenyataannya
benar puas adalah 0 responden. Jumlah prediksi Puas dan kenyataannya benar tidak puas
adalah 2 responden. Jumlah prediksi puas dan kenyataannya benar tidak puas adalah 2
responden. Pada prediksi tidak puas class precision mempunyai nilai 50% sebaliknya prediksi
puas mempunyai 100% serta class recall pada true tidak puas mempunyai nilai 50%
sebaliknya class recall pada true puas mempunyai 100%.
kegiatan proses belajar dan mengajar yang dilakukan dengan secara Online. Pembelajaran
secara daring bisa dilakukan dengan menggunakan piranti lunak masing masing. Smartphone,
laptop, dan koneksi internet yang stabil menjadi hal yang sangat genting saat ini.
Pembelajaran secara daring juga mengakibatkan proses belajar yang dialami mahasiswa
menjadi kurang efektif dan efisien dikarenakan berbagai hal seperti perangkat yang kurang
mendukung, koneksi internet yang kurang memadai khususnya di daerah perkampungan serta
proses mengajar memaksa dosen dan mahasiswa harus belajar serba terdigitalisai. Hal ini juga
tentu dirasakan mahasiswa pada Universitas Budi Darma. Naïve Bayes merupakan teknik
prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada aturan bayes dengan asumsi
independensi yang kuat. Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah studi
literatur yaitu mengumpulkan sampel data berupa keluhan atau aduan mahasiswa dalam
bentuk kuesioner. Berdasarkan Hasil dari pengujian dengan menggunakan 97 responden
training serta 12 responden testing menampilkan akurasi sebesar 83,33%. prediksi puas dan
kenyataannya benar puas adalah 8 responden. Jumlah prediksi Tidak Puas dan kenyataannya
benar puas adalah 0 responden. Jumlah prediksi Puas dan kenyataannya benar tidak puas
adalah 2 responden. Jumlah prediksi puas dan kenyataannya benar tidak puas adalah 2
responden. Pada prediksi tidak puas class precision mempunyai nilai 50% sebaliknya prediksi
puas mempunyai 100% serta class recall pada true tidak puas mempunyai nilai 50%
sebaliknya class recall pada true puas mempunyai 100%.
Creator
Bister Purba, Rian Syahputra
Publisher
Perpustakaan Horizon Karawang
Date
2021
Contributor
Fajar Bagus W
Format
PDF
Language
Indonesia
Type
Text
Files
Collection
Citation
Bister Purba, Rian Syahputra, “Implementasi metode Naive Bayes Classifier pada Evaluasi Kepuasan Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring,” Repository Horizon University Indonesia, accessed March 14, 2025, https://repository.horizon.ac.id/items/show/3354.