## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEPUASAN SISWA MTS SURYA BUANA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK
Moh. Saleh, Totok Chamidy, Suhartono Magister Informatika, UIN Maulanan Malik Ibrahim Malang Jalan Gajayana No.50 Malang, Indonesia 200605210015@student.uin-malang.ac.id

## ABSTRAK
Sebagai  sebuah  lembaga  pendidikan,  sekolah  memiliki  tanggung  jawab  yang  besar  dalam  memberikan pelayanan  yang berkualitas  kepada siswa-siswinya. Hal ini penting agar sekolah dapat bersaing efektif dengan berbagai sekolah lain  yang terus bermunculan.  Dengan  kemajuan teknologi  saat ini, evaluasi  tingkat  kepuasan belajar  siswa  dapat  dijalankan  melalui  metode  data  mining,  salah  satunya  menggunakan  pendekatan  Regresi Logistik. Metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan siswa. Regresi Logistik bekerja dengan cara menghitung probabilitas kelas dari sebuah data. Berdasarkan hasil penelitian, dapat dibuat kesimpulan bahwan kepuasan siswa di MTs Surya Buana Malang bisa diprediksi dan dievaluasi dengan menggunakan  teknik  data  mining  yang  memanfaatkan  algoritma  regresi  logistik.  Hal  ini  bertujuan  untuk memprediksi tingkat kepuasan siswa dengan memanfaatkan algoritma regresi logistik. Hasil analisis memberikan gambaran tentang faktor-faktor yang perlu diperhatikan oleh pihak sekolah dalam meningkatkan tingkat kepuasan siswa, terutama dalam hal peningkatan lingkungan sekolah dengan p-value 0.03, serta fasilitas dan infrastruktur yang memiliki p-value yang sangat rendah yakni 0.00. Selain itu Algoritma regresi logistik dapat memiliki akurasi yang sangat baik yakni 87.69% yang tergolong puas dengan menggunakan confusion matrix.
Kata kunci :  Data Mining, Algoritma Regresi Logistik, Kepuasan Siswa

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  sebuah  lembaga  pendidikan,  sekolah memiliki  tanggung  jawab  yang  besar  dalam memberikan  pelayanan  yang  berkualitas  kepada siswa-siswinya.  Hal  ini  penting  agar  sekolah  dapat bersaing  efektif  dengan  berbagai  sekolah  lain  yang terus  bermunculan.  Oleh  karena  itu,  situasi  ini menekankan  perlunya  sekolah  dan  setiap  unit  atau program  yang  ada  di  dalamnya  untuk  berkomitmen secara  kuat  dalam  upaya  berkelanjutan  untuk meningkatkan mutu pendidikan yang diselenggarakan, dengan  tujuan  utama  memenuhi  dan  melampaui harapan serta kepuasan siswa dan orang tua.
Dalam  rangka  memberikan  layanan  terbaik, lembaga  pendidikan  harus  terus  meningkatkan profesionalisme dalam memberikan layanan pendidikan  yang  maksimal.  Selain  sarana  prasarana yang memadai, juga harus didukung layanan akademik yang  baik,  sehingga  dapat  terjadi  pembentukan karakter yang sesuai dengan visi misi sekolah. Hal ini bertujuan  agar  siswa  dapat  memperoleh  sekolah favorit  dan  juga  membekali  semua  siswanya  dengan pemahaman agama yang lebih baik.
Kepuasan dan ketidakpuasan pelanggan terhadap suatu  produk  atau  jasa  memiliki  dampak  signifikan pada  pola  perilaku  selanjutnya  [1].  Apabila  seorang pelanggan  merasa  puas,  kemungkinan  besar  akan kembali  membeli  produk  atau  jasa  yang  sama,  dan pelanggan yang puas cenderung memberikan referensi positif ( word of mouth ) kepada calon konsumen yang mereka kenal. Sebaliknya, pelanggan yang tidak puas mungkin  akan  mengembalikan  produk,  mengajukan keluhan,  dan  akhirnya  berbagi  pengalaman  buruk mereka tentang organisasi tersebut kepada orang lain.
Dalam kasus ekstrem, pelanggan yang tidak puas bisa mengajukan  gugatan  terhadap  organisasi  tersebut, yang  berpotensi  mengakibatkan  kerugian  besar  bagi organisasi  tersebut.  Selain  itu,  cara  lain  yang digunakan  oleh  pelanggan  untuk  "menghukum" sekolah  yang  tidak  mampu  memberikan  kepuasan adalah dengan "pindah" ke sekolah lain yang dianggap lebih mampu memberikan kepuasan.
Kepuasan  pelanggan  sangat  dipengaruhi  oleh kualitas  jasa  yang  sesuai  dengan  harapan  konsumen. Oleh  karena  itu,  sekolah  sebagai  penyedia  layanan pendidikan  seharusnya  memberikan  penekanan  pada pemberian  layanan  berkualitas  untuk  memperoleh kepercayaan  dari  siswa,  orang  tua,  dan  masyarakat luas.
Dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini,  evaluasi tingkat  kepuasan  belajar  siswa  dapat  dijalankan melalui metode data mining, salah satunya menggunakan  pendekatan  Regresi  Logistik.  Metode ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  memengaruhi  kepuasan  siswa.  Regresi  logistik bekerja  dengan  cara  menghitung  probabilitas  kelas dari sebuah data.
Pemilihan  regresi  logistik  untuk  penelitian  ini didasarkan  pada  kesesuaian  dengan  sifat  data  dan tujuan  penelitian.  Alasan  utamanya  adalah  karena variabel  utama  yang  dilihat  (kepuasan  siswa)  diukur dalam  kategori  seperti  "puas,"  atau  "tidak  puas." Regresi  logistik  dirancang  khusus  untuk  mengatasi jenis  data  kategorikal  ini.  Metode  ini  membantu  kita mengukur seberapa besar kemungkinan kepuasan atau ketidakpuasan siswa terjadi berdasarkan faktor-faktor yang  akan  diamati.  Kelebihan  lainnya  adalah  regresi logistik dapat menangani berbagai jenis variabel, baik
yang  kategorikal  maupun  kontinu,  dan  dapat memberikan fleksibilitas dalam menganalisis data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Regresi Logistik
Regresi  logistik  adalah  salah  satu  algortima pembelajaran  mesin  yang  handal  digunakan  untuk klasifikasi  data  dengan  target  bertipe  kategori  [2]. Regresi  Logistik  merupakan  suatu  metode  statistik yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  korelasi  antara variabel prediktor (variabel independen) dan variabel respons  (variabel  dependen)  yang  bersifat  biner  atau kategorikal.  Variabel  respons  pada  regresi  logistik hanya memiliki dua nilai atau kategori, seperti Ya dan Tidak,  Sukses  dan  Gagal,  atau  Benar  dan  Salah. Metode ini cocok untuk mengatasi data yang bersifat dikotomus,  yaitu  data  yang  hanya  memiliki  dua kategori, dan memberikan informasi mengenai sejauh mana variabel prediktor mempengaruhi kemungkinan terjadinya  suatu  kejadian  pada  variabel  respons. Analisis  regresi  logistik  sering  digunakan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  ilmu  sosial,  kesehatan, ekonomi,  sains,  dan  teknik,  untuk  memahami hubungan  dan  dampak  faktor-faktor  terhadap  hasil tertentu  [3].  Jenis  regresi  logistik  melibatkan  regresi logistik biner, regresi logistik multinomial, dan regresi logistik ordinal.
Regresi Logistik adalah jenis algoritma pembelajaran  mesin  klasifikasi  statistik.  Dasar  dari algoritma ini diturunkan dari fungsi sigmoid.
Gambar 1. kurva model regresi logistik
Fungsi yang memili bentuk seperti Gambar 1 di atas adalah sebagai berikut:
(𝑥) = exp⁡(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥) 1 + exp⁡(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥)
Diketahui  fungsi  regresi  logistik,  rumus  ini memperlihatkan bahwa ketika x → ∞,π(x)↓0  jika β<0 dan  π(x)↑0  jika  β>0.  Jika  β→0  kurvanya  cenderung membentuk  garis  horizontal  dan  jika  modelnya dipenuhi  denga  β=0  maka  variabel  respon  biner  Y akansaling bebas terhadap x.
Model regresi logistik dipakai untuk menganalisis  keterkaitan  antara  satu  variabel  respon
dan  beberapa  variabel  prediktor.  Variabel  respon  ini berupa  data  kualitatif  dikotomi,  di  mana  nilai  1 menunjukkan keberadaan suatu karakteristik, sementara  nilai  0  menunjukkan  ketiadaannya  [4]. Penerapan  model  regresi  logistik  relevan  ketika variabel  respon  menghasilkan  dua  kategori  dengan nilai  0  dan  1,  sehingga  sesuai  dengan  distribusi Bernoulli [5].
Regresi Logistik sangat berguna dalam  masalah klasifikasi  biner.  Karena  klasifikasi  saat  ini  yang bersangkutan  adalah  tipe  biner  dan  sangat  dapat diterapkan.  Kelemahan  dari  regresi  logistik  adalah rentan  terhadap underfitting dataset  yang  kelasnya tidak  seimbang  [6],  sehingga  menghasilkan  akurasi yang rendah.

## 2.2. Confusion matrix
Confusion matrix merupakan salah satu instrumen  yang  digunakan  untuk  menganalisis kemampuan suatu model algoritma klasifikasi seperti regregsi logistik, dalam mengenali berbagai kombinasi data [7].
Gambar 2. parameter pada confusion matrix
Keterangan: TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## 2.3. MSE dan RMSE
Mengukur  kesalahan  dalam  proses  klasifikasi dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  RMSE  dan MSE .  Root  mean  square  error (RMSE)  adalah  nilai akar  kuadrat  dari  jumlah  kesalahan  kuadrat  rata-rata yang  timbul  dari  analisis  perhitungan  [8].  Semakin rendah  nilai  RMSE,  semakin  baik  prediksi  yang dihasilkan. Nilai RMSE yang rendah mengindikasikan bahwa  model  estimasi  mendekati  nilai  sebenarnya. Sebaliknya,  semakin  tinggi  RMSE,  semakin  tidak akurat nilai-nilai yang dihasilkan oleh model [9].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ⁡ √∑ (𝑦 1 ⁡ − ⁡ 𝑦̂ 1 ) 2 1 𝑛 𝑖=1
Mean  squared  error (MSE)  merupakan  metrik yang umum digunakan untuk mengevaluasi keakuratan prediksi suatu model. MSE mengukur rata- rata dari perbedaan kuadrat antara nilai yang diprediksi oleh model dengan nilai yang diamati [10].
𝑀𝑆𝐸 = ⁡ √∑ (𝑦 1 ⁡ − ⁡ 𝑦̂ 1 ) 2 𝑛
𝑖=1
…… (1) …… (2) …… (3)
Keterangan : 𝑦 ̂1, 𝑦 ̂2, … …, 𝑦 ̂ 𝑛 = nilai yang diprediksi 𝑦 1, 𝑦 2, … …, 𝑦𝑛 = nilai yang diamati

## 2.4. Accuration
Akurasi merupakan prediksi true atau tingkat dari nilai kebenaran yang dihasilkan dari model algoritma dalam  melakukan  klasifikasi,  yang  mencerminkan sejauh  mana  prediksi  model  cocok  dengan  nilai sebenarnya [7].
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦⁡ =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁

## 2.5. Precision
Precision adalah ukuran keakuratan suatu model algoritma yang dapat dihitung dengan membandingkan  jumlah  True  Positive  dengan  total prediksi positif yang dilakukan oleh model [7].
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛⁡ = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
2.6. Recall Recall  adalah  ukuran  kelengkapan  suatu  model algoritma yang
dapat
dihitung dengan membandingkan jumlah data yang benar-benar positif dengan total data yang sebenarnya positif [7].
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙⁡ = 𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
2.7. Kualitas Pelayanan
Kualitas pelayanan ( service quality ) dapat dinilai dengan membandingkan persepsi konsumen terhadap pelayanan yang mereka terima dengan harapan mereka terhadap  atribut-atribut  pelayanan  suatu  perusahaan atau  lembaga  pendidikan.  Ketika  pelayanan  yang diterima  sesuai  dengan  harapan,  maka  kualitas pelayanan  dianggap  baik  dan  memuaskan.  Jika pelayanan melebihi harapan konsumen, maka kualitas pelayanan dianggap sangat baik dan berkualitas tinggi. Sebaliknya, jika pelayanan yang diterima lebih rendah dari harapan, maka kualitas pelayanan dianggap buruk [11]. Pendapat Parasuraman, Zeithaml, dan Berry yang dikutip  oleh  Zurni  menyatakan  bahwa  "kualitas pelayanan  adalah  perbandingan  antara  harapan konsumen terhadap pelayanan dengan pelayanan yang mereka terima." [12].
Menurut  Kotler,  sebagaimana  dikutip  dalam jurnal oleh Ester Sianturi dan Arfianti Novita Anwar, "kualitas  pelayanan  adalah  totalitas  karakteristik barang atau jasa yang mengindikasikan kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan pelanggan,  baik  yang  bersifat  materiil  maupun nonmateriil. Kualitas layanan jasa dapat diukur dengan sejauh  mana  keefektifannya,  dan  layanan  jasa memiliki  potensi  untuk  mengurangi  kesenjangan antara  harapan  pelanggan  dan  layanan  yang diberikan." [13].
Kualitas  pelayanan  dapat  diidentifikasi  dengan membandingkan persepsi pelanggan terhadap pelayanan yang mereka terima dengan harapan mereka
terhadap  atribut-atribut  pelayanan  yang  sebenarnya diinginkan  dari  suatu  perusahaan.  Hubungan  antara produsen  dan  konsumen  tidak  terbatas  pada  saat pembelian,  hubungan  ini  bersifat  abadi  dan  meluas melewati  masa  kepemilikan  produk  hingga  ke pelayanan purna jual [14].
Menurut  Lewis  &  Booms,  sebagaimana  dikutip dalam  Tjiptono  Chandra  dalam  jurnal  oleh  Purwa Udiutomo,  "kualitas  pelayanan  adalah  ukuran  sejauh mana tingkat pelayanan yang diberikan sesuai dengan harapan pelanggan." [15].
Dari  definisi-definisi  yang  telah  disebutkan  di atas  mengenai  kualitas  pelayanan,  dapat  disimpulkan bahwa  kualitas  pelayanan  merujuk  kepada  semua tindakan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  atau lembaga  pendidikan,  baik  yang  bersifat  non-formal maupun  formal,  untuk  memenuhi  harapan  dan keinginan  pelanggan  mereka.  Pelayanan  dalam konteks ini adalah layanan atau jasa  yang disediakan oleh  penyedia  layanan  dalam  bentuk  kemampuan, kemudahan,  kecepatan,  dan  keramahan, yang diwujudkan  melalui  sikap  dan  perilaku  penyedia layanan untuk memuaskan pelanggan.

## 2.8. Kepuasan Siswa
Menurut Richard F. Gerson, kepuasan pelanggan adalah  ketika  pelanggan  merasa  bahwa  harapan mereka telah terpenuhi atau bahkan melebihi harapan tersebut  [16].  Kepuasan  pelanggan  terhadap  suatu layanan  dapat  dijelaskan  dengan  membandingkan bagaimana pelanggan melihat layanan tersebut dengan apa  yang  mereka  harapkan  dari  layanan  yang diinginkan [17].
Menurut Newstrom & Davis, kepuasan pelanggan  juga  dapat  diartikan  sebagai  perasaan senang atau tidak senang yang relatif [18]. Reaksi yang berbeda  akan  ditunjukkan  oleh  pelanggan  setelah menggunakan layanan jasa, tergantung pada kebutuhan dan harapan mereka. Perasaan senang akan muncul  jika  kebutuhan  dan  harapan  terpenuhi, sedangkan sebaliknya, ketidakpuasan akan timbul jika harapan dan kebutuhan tidak terpenuhi.
Dalam  buku  Handi,  kepuasan  pelanggan dijelaskan  sebagai  hasil  akumulasi  pengalaman konsumen  atau  pelanggan  dalam  menggunakan produk dan jasa [19]. Kepuasan pelanggan didefinisikan  sebagai  respons  pelanggan  terhadap perbedaan  antara  tingkat  kepentingan  yang  mereka miliki sebelumnya dengan kinerja aktual yang mereka rasakan  setelah  menggunakan  produk  atau  layanan tersebut [20].
Menurut buku yang ditulis oleh Nina, pelayanan dan kepuasan pelanggan menjadi tujuan utama dalam sebuah perusahaan karena perusahaan tidak akan dapat beroperasi  tanpa  pelanggan  [21],  dapat  disimpulkan bahwa  kepuasan  pelanggan  adalah  respons  perasaan seseorang  terhadap  pengalaman  yang  mereka  alami sehubungan  dengan  harapan  mereka.  Dalam  konteks ini,  kepuasan  pelanggan  merujuk  kepada  kepuasan siswa  sebagai  pelanggan  di  lembaga  pendidikan.
… (4)
…… (5)
…… (6)
Kepuasan siswa terjadi ketika harapan mereka sesuai dengan  pengalaman  yang  mereka  alami  di  sekolah. Dengan  kata  lain,  siswa  akan  merasa  puas  jika  apa yang  mereka  harapkan  sejalan  dengan  pengalaman yang mereka peroleh di sekolah tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Bila  dilihat  dari  sumber  data  yang  digunakan, pengumpulan  data  dapat  menggunakan  data  primer. Data  primer  adalah  sumber  data  yang  langsung memberikan  data  kepada  pengumpul  data  (Sugiyono 2017).  Data  primer  dalam  penelitian  ini  yaitu kuesioner  yang  dibagikan  ke  212  responden,  yakni siswa  MTs  Surya  Buana  Malang.  Kuesioner merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  cara  memberi  sekumpulan  pertanyaan  atau pernyataan  tertulis  kepada  responden  untuk  dijawab [22].

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah penyebaran kuesioner. Kuesioner merupakan  alat  pengumpulan  data  yang  melibatkan penyampaian  beberapa  pernyataan  tertulis  kepada responden  untuk  dijawab.  Dalam  penelitian  ini,  jenis kuesioner  yang  digunakan  adalah  kuesioner  tertutup. Kuesioner  tertutup  mengandung  pernyataan  tertulis beserta pilihan jawaban yang telah disediakan. Model kuesioner  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengadopsi  skala  Likert.  Skala  likert  diterapkan dengan  menyajikan  sejumlah  pernyataan  kepada responden,  kemudian  dijawab  dengan  tingkat kesesuaian  yang  dapat  diukur  melalui  lima  kategori. Sebelum melaksanakan penyebaran kuesioner, beberapa pengujian akan dilakukan adalah uji validitas dan uji reabilitas.

## 3.3. Analisis Data
Analisis  data  ini  terdiri  dari  beberapa  proses (gambar  3).  Proses  awal  merupakan  mengumpulkan dataset,  dilanjutkan  dengan  proses  normalisasi  data, validasi data, dan proses klasifikasi. Adapun algoritma klasifikasi yang digunakan Regresi Logistik.
Regresi  logistik  digunakan  untuk  memodelkan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen  sehingga  dapat  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  siswa MTs Surya Buana Malang. Dan selanjutnya hasil dari implementasi regresi logistik dan menarik kesimpulan serta  memberikan  saran  dari  hasil  penelitian  yang sudah  diperoleh.  Analisis  menggunakan  confusion matrix untuk  mengevaluasi keakuratan  model regresi logistik.  Gambar  3  menunjukkan  flowcart  proses penelitian yang dilakukan.
Gambar 3. langkah-langkah proses penelitian
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu data  kuisioner  yang  ditujukan  kepada  Siswa  MTs Surya Buana Malang  untuk  mengetahui  faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kepuasan Siswa terhadap MTs Surya Buana Malang, Dimana proses pengumpulan  datanya  menggunakan  google  form. Pengumpulan Dataset menggunakan kuesioner berupa pertanyaan-pertanyaan yang dibentuk menjadi kelompok-kelompok sebagai berikut:
a) Kualitas Pembelajaran
b) Lingkungan Sekolah
c) Hubungan Sosial
d) Bimbingan dan Konseling
e) Fasilitas dan Infrastruktur f) Pelayanan Administratif g) Kurikulum dan Materi Pembelajaran
Dari  pengumpulan  data  tersebut  didapatkan jumlah  dataset  yang  sudah  terkumpul  sebanyak  198 data  dengan  187  data  yang  terisi  dengan  benar  sisa adalah  data  kembar  dan  data  dengan  identitas  yang tidak sesuai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  data  kuesioner.  Data  diperoleh  dari pembagian  kuisioner  sebanyak  187  kuisioner.  Data yang dikumpulkan yaitu data kuisioner yang dibagikan kepada Siswa-siswi MTs Surya Buana Malang tahun Pelajaran 2023-2024.
Gambar 4. tampilan kuisioner
Dari  hasil  kuisioner  di  peroleh  187  data  yang terdiri dari 180 kuisioner yang Menyatakan PUAS dan 7 kuisioner yang Menyatakan TIDAK PUAS. Adapun pemilihan  atribut  data  yang  digunakan  dapat  di  lihat pada tabel 4 di bawah.
Tabel 1. Pemilihan atribut Atribut Detail penggunaan Nama √ Id Jenis Kelamin X No Kelas X No Kualitas Pembelajaran √ Variabel bebas Lingkungan Sekolah √ Variabel bebas Hubungan Sosial √ Variabel bebas Bimbingan dan Konseling √ Variabel bebas Fasilitas dan Infrastruktur √ Variabel bebas Pelayanan Administratif √ Variabel bebas Kurikulum dan Materi Pembelajaran √ Variabel bebas LABEL √ Variabel terikat
Setelah  data  kuesioner  terkumpul,  selanjutnya data  di  olah  menggunakan  Microsoft  Excel  dengan cara mengambil rata-rata X1 (Kualitas Pembelajaran), rata-rata  X2  (Lingkungan  Sekolah),  rata-rata  X3 (Hubungan  Sosial),  rata-rata  X4  (Bimbingan  dan Konseling), rata-rata X5 (Fasilitas dan Infrastruktur), rata-rata  X6  (Pelayanan  Administratif),  rata-rata  X7 (Kurikulum  dan  Materi  Pembelajaran),  dan  Y (LABEL).

## 4.2. Pengolahan Data pada RapidMiner Studio
Pada  tahap  selanjutnya  data  akan  di  proses menggunakan  bantuan  RapidMiner  Studio,  untuk pengujiannya menggunakan cross validation yang ada di dalam RapidMiner Studio.
Gambar 5. pengolahan data rapidminer studio.
Setelah dilakukan perhitungan medote algoritma Regresi  Logistik  pada  RapidMiner  Studio,  maka mendapatkan hasil seperti berikut :
Gambar 6. Hasil pengolahan algoritma regresi
logistik Hasil analisis model Regresi Logistik menggunakan  metrik  evaluasi  seperti Mean  Squared Error (MSE)  sebesar  0.06  dan Root  Mean  Squared Error (RMSE)  sebesar  0.26  menunjukkan  kualitas prediksi  yang  baik.  MSE  merupakan  rata-rata  dari kuadrat  selisih  antara  nilai  prediksi  dan  nilai sebenarnya,  memberikan  gambaran  tentang  tingkat kesalahan  prediksi  secara  keseluruhan.  Nilai  MSE yang  rendah  menandakan  bahwa  model  memiliki tingkat  kesalahan  yang  minim  dalam  memprediksi nilai  target.  Sedangkan  RMSE  merupakan  akar kuadrat  dari  MSE,  memberikan  informasi  tentang seberapa  jauh  rata-rata  prediksi  model  dari  nilai sebenarnya  dalam  satuan  yang  sama  dengan  variabel target. Dengan nilai RMSE yang rendah yaitu 0.26, hal
ini  menegaskan  bahwa  model  memiliki  kemampuan untuk  memprediksi  nilai  target  dengan  tingkat kesalahan yang rendah. Oleh karena itu, hasil analisis menunjukkan bahwa model Regresi Logistik ini dapat diandalkan dalam melakukan prediksi dengan akurasi yang tinggi.
Confusion  matrix (CM)  menunjukkan  evaluasi kinerja  model  dengan  membandingkan  kelas  aktual dan kelas yang diprediksi. Terdapat dua kelas: "Tidak Puas" dan "Puas". Dari 44 sampel yang "Tidak Puas", model  memprediksi  31  dengan  benar  dan  13  salah (error rate sebesar 0.29). Dari 143 sampel yang "Puas", model  memprediksi  140  dengan  benar  dan  3  salah (error  rate  sebesar  0.02).  Keseluruhan,  dari  187 sampel,  terdapat  16  prediksi  yang  salah  (error  rate sebesar 0.08).
Secara  keseluruhan  model  Regresi  Logistik  ini memiliki  kinerja  yang  cukup  baik  dengan  nilai evaluasi  yang  menggambarkan  kemampuan  model dalam  memprediksi  kelas  dengan  baik.  Namun  perlu diperhatikan bahwa masih ada beberapa sampel yang diprediksi dengan salah,  yang  perlu diperbaiki dalam pengembangan model berikutnya.

## 4.3. Pengujian Analisis Regresi Logistik
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui kinerja  dari  algoritma  Regresi  Logistik  dalam melakukan  klasifikasi  terhadap  kelas  yang  telah ditentukan  dalam  uji  coba  ini.  Pengujian  yang dilakukan  menggunakan  K-Fold  Validation  pada operator  cross  validation.  K-Fold  Validation  ini berfungsi untuk membagi data training dan data testing pada data yang akan di uji.
Algoritma  Regresi  Linier  melakukan  training terhadap  data-data  yang  telah  dibagi  oleh  cross validation  menjadi  dua  kota  yaitu  data  training  dan testing.  Training  sendiri  terdiri  dari  model  Regresion Logistic,  sedangkan  untuk  testing  terdiri  dari  apply model dan performance.
Gambar 7. prosess pada cross validation
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membagi  data sebanyak 10 bagian dari 187 data kuesioner yang akan diuji. Sebanyak 10 bagian tersebut terdiri dari 9 bagian data  training  dan  1  bagian  data  testing,  dalam pengujian  ini  akan  menghasilkan  nilai  akurasi, prescision dan recall. Berikit ini merupakan pengujian algortima  Regresion  Logistic  pada  rapidminer  studio dengan menggunakan cross validation untuk pengujian model dengan number of validation 10.
Gambar 8. pengujian K-Fold Validation 10
Hasil pengujian menghasilkan accuracy, precision, dan recall sebagai berikut:
Gambar 8. Hasil pengujian menghasilkan accuracy , precision , dan recall
Data tersebut merupakan hasil evaluasi performa dari  suatu  model  klasifikasi  dengan  metrik  yang mencakup akurasi, presisi, dan recall.  Akurasi  model ini  mencapai  87.69%  dengan  deviasi  sebesar  +/- 5.04%, dihitung menggunakan metode mikro rata-rata. Micro  average  adalah  teknik  penghitungan  yang mengambil  rata-rata  dari  setiap  kelas  dalam  suatu dataset. Dari matriks kebingungan (confusion matrix), dapat dilihat bahwa model berhasil mengklasifikasikan  sebagian  besar  instance  dengan benar, dengan 27 instance dari kelas "Tidak Puas" dan 137  instance  dari  kelas  "Puas"  terklasifikasikan dengan benar. Selanjutnya, presisi model untuk kelas "Puas"  adalah  89.44%  dengan  deviasi  sebesar  +/- 5.11%.  Presisi  adalah  ukuran  dari  keakuratan  positif yang diidentifikasi oleh model. Kemudian, recall atau "tingkat  keberhasilan  yang  diprediksi"  untuk  kelas "Puas"  adalah  95.71%  dengan  deviasi  sebesar  +/- 6.90%.  Recall  menggambarkan  seberapa  baik  model dapat  mengidentifikasi  instance  yang  seharusnya termasuk dalam suatu kelas. Dari matriks kebingungan yang  sama,  model  memiliki  kecenderungan  untuk mengklasifikasikan  dengan  baik  kelas  "Puas". Kesimpulannya, model ini menunjukkan kinerja yang baik  dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelas "Puas", meskipun masih ada ruang untuk peningkatan konsistensi dan kestabilan performa.

## 4.4. Hasil Pengujian Analisis Regresi Logistik
Hasil  analisis  menunjukkan  koefisien  untuk setiap atribut, yang mencerminkan seberapa kuat atau seberapa  lemah  hubungan  antara  atribut  tersebut dengan  tingkat  kepuasan  siswa.  Analisis  hasil pengujugian dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2. hasil pengujian Attribute Coefficient Std. Coeffient Std. Error z-Value p-Value Kualitas Pembelajaran 0.65 0.42 0.51 1.27 0.20 Lingkungan Sekolah 1.57 1.04 0.72 2.16 0.03 Hubungan Sosial 0.08 0.05 0.59 0.13 0.89 Bimbingan dan Konseling -0.82 -0.61 0.47 -1.76 0.08 Fasilitas dan Infrastruktur 3.49 2.73 0.78 4.74 0.00 Pelayanan Administratif 0.43 0.30 0.57 0.76 0.45 Kurikulum dan Materi Pembelajaran 0.18 0.13 0.58 0.31 0.76
Data yang terlihat dalam tabel 2 merupakan hasil dari  analisis  regresi  logistik,  yang  bertujuan  untuk memahami  hubungan  antara  beberapa  atribut  dengan probabilitas  tingkat  kepuasan  siswa.  Setiap  atribut memiliki  koefisien  yang  mengindikasikan  seberapa besar  dampaknya  terhadap  probabilitas  tingkat kepuasan siswa, serta standar koefisien dan kesalahan standar  yang  membantu  mengukur  akurasi  dari estimasi tersebut.
Kualitas  Pembelajaran  menunjukkan  koefisien positif  yang  mengindikasikan  bahwa  peningkatan kualitas  pembelajaran  cenderung  meningkatkan probabilitas  keberhasilan,  namun  nilai  p-value  yang tinggi (0.20) menunjukkan bahwa hubungan ini tidak signifikan  secara  statistik.  Lingkungan  Sekolah memiliki  koefisien  positif  yang  tinggi,  menandakan bahwa lingkungan sekolah yang baik secara signifikan meningkatkan  probabilitas  keberhasilan  (p-value  = 0.03).
Hubungan Sosial memiliki koefisien yang rendah dan  p-value  yang  tinggi  (0.89),  menunjukkan  bahwa hubungan  sosial  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap probabilitas keberhasilan. Bimbingan  dan  Konseling  menunjukkan  koefisien negatif,  menandakan  bahwa  kualitas  bimbingan  dan konseling yang baik cenderung menurunkan probabilitas  keberhasilan,  namun  hasil  ini  tidak signifikan secara statistik (p-value = 0.08).
Fasilitas  dan  Infrastruktur  memiliki  koefisien yang  tinggi  dan  p-value  yang  sangat  rendah  (0.00), menandakan  bahwa  fasilitas  dan  infrastruktur  yang baik  memiliki  pengaruh  yang  sangat  signifikan terhadap probabilitas keberhasilan. Pelayanan Administratif dan Kurikulum dan Materi Pembelajaran,  meskipun  memiliki  koefisien  yang rendah, juga memiliki p-value yang tinggi, menunjukkan  bahwa  keduanya  tidak  memiliki pengaruh  yang  signifikan  secara  statistik  terhadap probabilitas keberhasilan.
Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  regresi logistik  ini,  lingkungan  sekolah  dan  fasilitas  serta infrastruktur  adalah  faktor  yang  paling  signifikan dalam  memprediksi  probabilitas  keberhasilan  suatu peristiwa,  sementara  faktor  lainnya  tidak  memiliki pengaruh yang signifikan secara statistik pada tingkat kepercayaan yang sama.

## 4.5. Pembahasan Analisis Regresi Logistik
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat  kepuasan siswa MTS Surya Buana menggunakan metode regresi
logistik.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan dengan  menggunakan  metode  tersebut,  beberapa faktor  dapat  diidentifikasi  sebagai  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan siswa.
Pertama,  faktor  Lingkungan  Sekolah  memiliki koefisien  sebesar  1.57  dengan  standar  koefisien  1.04 dan p-value sebesar 0.03. Hal ini menunjukkan bahwa lingkungan  sekolah  memiliki  pengaruh  positif  yang signifikan  terhadap  kepuasan  siswa.  Selanjutnya, Fasilitas  dan  Infrastruktur  juga  memiliki  pengaruh yang sangat signifikan dengan koefisien 3.49, standar koefisien 2.73, dan p-value 0.00. Hal ini menandakan bahwa  fasilitas  dan  infrastruktur  yang  baik  dapat meningkatkan kepuasan siswa secara signifikan.
Selain  itu,  faktor  Kualitas  Pembelajaran  juga menunjukkan  pengaruh  positif  terhadap  kepuasan siswa,  meskipun  tidak  signifikan  secara  statistik dengan  p-value  sebesar  0.20.  Namun,  faktor Bimbingan dan Konseling memiliki koefisien negatif - 0.82 dengan standar koefisien -0.61 dan p-value 0.08, menunjukkan  bahwa  bimbingan  dan  konseling  yang kurang  efektif  dapat  berdampak  negatif  terhadap kepuasan siswa.
Sementara itu, faktor Hubungan Sosial, Pelayanan  Administratif,  dan  Kurikulum  dan  Materi Pembelajaran  tidak  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan  terhadap  kepuasan  siswa,  karena  memiliki p-value di atas 0.05.
Dengan demikian, hasil analisis ini memberikan gambaran tentang faktor-faktor yang perlu diperhatikan oleh pihak sekolah dalam meningkatkan tingkat  kepuasan  siswa,  terutama  dalam  hal peningkatan  lingkungan  sekolah,  fasilitas  dan infrastruktur, serta kualitas pembelajaran.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan bahwa  kepuasan  siswa  di  MTs  Surya  Buana  Malang dapat  diprediksi  dan  dievaluasi  menggunakan  teknik data  mining  dengan  algoritma  regresi  logistik, membantu  memperkirakan  tingkat  kepuasan  siswa dengan  menggunakan  data  training  yang  telah dikumpul sebelumnya. Analisis tersebut menggarisbawahi faktor-faktor yang perlu diperhatikan  oleh  pihak  sekolah  untuk  meningkatkan kepuasan  siswa,  terutama  dalam  hal  peningkatan lingkungan sekolah dengan p-value sebesar 0.03 yakni lebih  kecil  dari  0.05,  serta  fasilitas  dan  infrastruktur yang p-value 0.00. Selain itu Algoritma regresi logistik dapat memiliki akurasi yang sangat baik yakni 87.69% yang tergolong puas dengan  menggunakan confusion
matrix , diharapkan sekolah dapat memanfaatkan data yang diperoleh untuk evaluasi dan peningkatan sistem pembelajaran agar lebih baik, serta tidak mengabaikan kepuasan siswa karena hal ini berpengaruh pada masa depan  sekolah.  Selain  itu,  sekolah  permu  melakukan penelitian  lebih  lanjut  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi  kepuasan  siswa,  khususnya  terkait dengan  faktor  lingkungan  sekolah,  serta  fasilitas  dan infrastruktur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Kotler, Marketing Management . New Jersey: Prentice Hall International, Inc, 2000.
[2]  I. M. K. Karo, M. Farhan, M. Fudzee, S. Kasim, and A. A. Ramli, “Karonese Sentiment Analysis: A  New  Dataset  and  Preliminary  Result,” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 6, no. 2–2, pp. 523– 530, 2022, [Online]. Available: www.joiv.org/index.php/joiv
[3]  I.  Wayan,  “Implementasi  Logistic  Regression dalam  Sistem  Diagnosa  Penyakit  Diabetes dengan  KNN,” Elektron.  J. ,  vol.  11,  no.  4,  pp. 743–749, 2011.
[4]  F.  Sepang,  H.  Komalig,  and  D.  Hatidja, “Penerapan Regresi Logistik untuk Menentukan Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemilihan Jenis  Alat  Kontrasepsi  di  Kecamatan  Modayag Barat,” J. MIPA Unsrat Online , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[5]  A.  Agresti, Categorical  Data  Analysis .  New York: John Wiley and Sons, Inc., 1990.
[6]  I. M. K. Karo, M. F. M. Fudzee, S. Kasim, and A.  A.  Ramli,  “Sentiment  Analysis  in  Karonese Tweet  using  Machine  Learning,” Indones.  J. Electr. Eng. Informatics , vol. 10, no. 1, pp. 219– 231, Mar. 2022, doi: 10.52549/ijeei.v10i1.3565.
[7]  M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 212–218, 2019.
[8]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode  Regresi Linier,” J.  Nas. Teknol.  Dan  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[9]  H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P.
Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro Dan Teknol. Inf. , vol.
8, no. 4, p. 364, 2019, doi:
10.22146/jnteti.v8i4.537.
[10]  A.  Yunishafira,  “Determining  the  Appropriate Demand Forecasting Using Time Series Method: Study  Case  at  Garment  Industry  in  Indonesia,” KnE Soc. Sci. , vol. 3, no. 10, p. 553, 2018, doi: 10.18502/kss.v3i10.3156.
[11]  P.  Kotler  and  K.  L.  Keller, Manajemen Pemasaran:  Edisi  Bahasa  Indonesia ,  12th  ed., vol. 1. Jakarta: PT Indeks, 2007.
[12]  Zurni,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Kepuasan Mahasiswa Menggunakan Perpustakaan  USU,” J.  Stud.  Perpust.  dan  Inf. , vol. 1, no. 1, p. 28, 2005.
[13]  E. Sianturi and A. N. Anwar, “Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Pendidikan Terhadap
Kepuasan  Siswa  Di  Lingkungan  Yayasan Pendidikan  Beerseba  (Studi  Kasus  Pada  Smp Beerseba  Pekanbaru),” J.  Progr.  Stud.  Manaj. Sekol. Tinggi Ilmu Ekon. Pelita Indones. , vol. 3, no. 1, p. 4, 2015.
[14]  Sudaryono, Manajemen  Pemasaran  Teori  dan Implikasi . Yogyakarta: CV Andi Offset, 2016.
[15]  P. Udiutomo, “Analisa Tingkat Kepuasan Siswa terhadap  Layanan  Program  Smart  Ekselensia Indonesia  Tahun  2011,” J.  Pendidik.  Dompet Dhuafa , vol. I, p. 5, 2011.
[16]  R.  F.  Gerson, Mengukur  Kepuasan  Pelanggan . Jakarta: PPM, 2001.
[17]  James, Service Management, Operations, Strategy  Information  Technology .  New  York: McGraw, 2014.
[18]  P.  Sopiatin, Manajemen  Belajar  Berbasis Kepuasan Peserta didik . Bogor: Graha Indonesia, 2010.
[19]  H.  Irawan, 10  Prinsip  Kepuasan  Pelanggan . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2002.
[20]  F.  Rangkuti, Measuring  Customer  Satisfaction: Teknik  Mengukur  dan  Strategi  Meningkatkan Kepuasan Pelanggan & Analisis Kasus PLN-JP . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2006.
[21]  N.  Rahmayanty, Manajemen  Pelayanan  Prima . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[22]  Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan . Bandung: Alfabeta, 2017.