1.png)
ANALISIS MODEL KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP CARA PENGAJARAN DOSEN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Abstract
Kesuksesan suatu pembelajaran ditentukan berdasarkan kepuasan mahasiswa dalam belajar, salah satunya tehadap cara pengajaran dosen. Dalan melakukan proses belajar mengajar seorang dosen harus memperhatikan cara dalam menyampaikan materi yang diajarkan. Dosen diharapkan memiliki sikap capability dan loyality, yakni dalam bidang ilmu yang diajarkan seorang dosen harus memiliki kemampuan dalam mengajar yang baik agar memberikan kepuasan kepada mahasiswa dalam proses belajar mengajar. Faktor yang digunakan dalam klasifikasi model kepuasan mahasiswa adalah komunikasi,membangun suasana, penilaian terhadap mahasiswa, dan penyampaian terhadap materi. Tujuan dalan pemelitian ini adalah klasifikasi model kepuasan mahasiswa terhadap cara pengajaran dosen. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5 dengan data sebanyak 100 sampel di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi data sebesar 80,00% dengan variabel Penyampaian Terhadap Materi merupakan node tertinggi dengan kategori Sangat Baik dengan jumlah kepuasan sebanyak 19. Penelitian ini adalah hasil perbandingan dari penelitian sebelumnya dengan hasil akurasi data sebesar 92.00% dengan Algoritma Naïve Bayes. Hasil yang diperoleh penelitian menggunakan ini Algoritma C4.5 memberikan model kepuasan mahasiswa yang tidak lebih dibandingkan daripada Algoritma Naïve Bayes. Dengan hasil penelitian ini dapat memberikan keputusan yang akan diambil oleh pihak perguruan tinggi dalam mengevaluasi kinerja dosen terkhusus terhadap cara pengajaran dosen.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
D. R. Sari, D. Hartama, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Cara Pengajaran Dosen,” no. September, pp. 287–297, 2019.
F. Santoso, A. Syukur, and A. Z. Fanani, “Algoritma C4.5 Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Lama Menghafal Al-Quran Pada Santri Mahadul Quran,” J. Teknol. Inf., vol. 14, pp. 92–103, 2018.
P. P. P. A. N. . F. I. R. . Zer, D. Hartama, and S. R. Andani, “Analisa Faktor Dominan Mahasiswa Kesulitan Memahami Bahasa Pemrograman Menggunakan Metode C4.5,” SENARIS, vol. 1, no. September, p. 492, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.55.
E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform., vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
E. S. Rahayu, R. S. Wahono, and C. Supriyanto, “Penerapan Metode Average Gain, Threshold Pruning dan Cost Complexity Pruning untuk Split Atribut pada Algoritma C4.5,” J. Intell. Syst., vol. 1, no. 2, pp. 91–97, 2015.
M. A. Sembiring, M. F. L. Sibuea, and A. Sapta, “Analisa Kinerja Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Hasil Belajar,” JSSR, no. February, pp. 73–79, 2018.
H. Sulistiono, “Kajian Penerapan Algoritma C4.5, Neural Network dan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Mahasiswa yang Bermasalah dalam Registrasi,” Fakt. Exacta, vol. 8, no. 4, pp. 305–315, 2015.
R. K. Amin, Indwiarti, and Y. Sibaroni, “Implementasi Klasifikasi Decision Tree Dengan Algoritma C4.5 Dalam Pengambilan Keputusan Permohonan Kredit Oleh Debitur,” vol. 2, no. 1, pp. 1768–1778, 2015, doi: 10.2527/jas1972.354859x.
DOI: http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v6i1.520
Article Metrics
Abstract view : 863 timesPDF (Bahasa Indonesia) - 350 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H. Zer, Masri Wahyuni, Aditia Rangga, Zakarias Situmorang
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.