## PERBANDINGAN IMPLEMENTASI 2 ALGORITMA SVM DAN K-NN DALAM PENGKLASIFIKASIAN KEPUASAN PENGGUNA SMART E-LEARNING
Talitha Raudya, Bambang Irawan, Ahmad Faqih Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131 itaraudya@gmail.com

## ABSTRAK
STMIK  IKMI  CIREBON  merupakan  salah  satu  institusi  yang  menerapkan  sistem  pembelajaran menggunakan Smart  E  -  Learning .  Dipandang  perlunya  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat  kepuasan pengguna nya saat ini, agar dapat dilakukannya penyempurnaan di masa mendatang. Tentunya diperlukan suatu analisa untuk mengetahui kualitas layanan dari Smart E-Learning yang dikelola oleh STMIK IKMI CIREBON. Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining  dengan  menggunakan  2  algoritma  sebagai  bahan perbandingan. Kedua algoritma ini biasa digunakan dalam proses regressi dan klasifikasi pada kasus data mining . Data mining adalah proses pengolahan data untuk menghasilkan sebuah analisa yang dapat diolah dan disebarkan dalam  bentuk  informasi.  Penelitian  ini  mengambil  pendekatan  kuantitatif  yang  mengacu  pada  gap  5  dimensi Servqual yakni Tangibles,  Reliability,  Responsiveness,  Assurance dan Emphaty .  Dimana  dimensi servqual merupakan  dimensi  pengukuran  yang  digunakan  dalam  menganalisa  dan  mengukur  kualitas  sebuah  layanan. Tujuan  dilakukan  nya  penelitian  ini  untuk  membuat  suatu  klasifikasi  berdasarkan  tingkat  kepuasan  pengguna Smart  E-  Learning .  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  model  klasifikasi  dan  implementasi  dari  algoritma Support  Vector  Machine dan K-Nearest  Neighbours yang  akan  dilihat  perbandingan  akurasi  nya.  Untuk menentukan model algoritma mana yang lebih cocok dalam penelitian ini. Dilakukan uji T-Test untuk mengetahui tingkat signifikasi perbedaan hasil akurasi yang dihasilkan dari kedua algoritma yang digunakan.
Kata kunci: Smart E-Learning, Data Mining, Klasifikasi, Servqual, KNN dan SVM

## 1. PENDAHULUAN
STMIK IKMI CIREBON merupakan salah satu institusi  yang  menerapkan  sistem  pembelajaran menggunakan Smart  E  -  Learning .  Dipandang perlunya  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat kepuasan  pengguna  nya  saat  ini,  agar  dapat dilakukannya  penyempurnaan  di  masa  mendatang. Menurut  [1] E-learning adalah  sistem  pembelajaran jarak  jauh  yang  memanfaatkan   kestabilan  jaringan komputer  untuk  proses  akses  nya,  sehingga memungkinkan  melakukan  proses  pembelajaran melalui  PC,  laptop  maupun  handphone  berbasis android dapat  diakses  dimanapun  tanpa  harus  secara fisik   mengikuti  kegiatan  pembelajaran  maupun perkuliahan di kelas.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Panny Agustia Rahayuningsih pada tahun 2019 yang berjudul  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi Data Mining Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kematian  Dini Kanker  Dengan Dataset  Early  Death  Cancer ”. Memaparkan  mengenai  analisa  yang  dilakukan peneliti  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi yaitu C.45,  Neural  Network,  K-Nearest  Neighbours, Naïve  Bayes, dan Random  Forest dataset  yang digunakan  diperoleh  dari Public  Health  England, Health  Profile  Datasheets  2013. Menghasilkan perbandingan dari ke 5 algoritma tersebut menunjukan performance terbaik  dengan  nilai  akurasi  sebesar 98,35% dari algoritma Neural Network . Dan dari hasil uji t-test algoritma  dengan  model  terbaik  yaitu
Random Forest dan Neural Network , algoritma Naïve Bayes lumayan  baik,  algoritma C.45 cukup  baik  dan algoritma  yang  kurang  baik  adalah  algoritma K- Nearest Neighbour (K-NN).
Metode  penelitian  untuk  melakukan  analisa  ini menggunakan metode klasifikasi dimana diperlukan 2 algoritma  dalam  proses  implementasinya  yakni K- Nearest Neighbours dan Support Vector Machine. K- Nearest  Neighbor  (K-NN) merupakan  algoritma Supervised Learning dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan banyaknya kategori pada K-NN [2]. Support Vector Machine adalah sebuah metode  klasifikasi  biasa  digunakan  untuk  mengolah data linear maupun non linear yang dipisahkan dengan hyperlane atau  pembatas  [3].    Pada  kasus  data  non linear  konsep  yang  digunakan  adalah  konsep  kernel dengan ruang kerja berdimensi tinggi. Hyperlane atau pembatas  terbaik  dapat  ditentukan  dengan  mencari support vector dan maximum margin , kemudian data tersebut akan dipisahkan sesuai dengan hyperlane atau pembatas yang sudah ditentukan
Indikator  pengukuran  yang  digunakan  yakni dimensi  pengukuran Servqual .  Ini  merupakan  salah satu  metode  dasar  untuk  mengukur  kepuasan  suatu layanan.  Dimensi  pengukuran  yang  digunakan  yakni Tangible , Realiability,  Responsiveness,  Assurance , dan Emphaty . Analisis ini berfokus pada gap 5 dengan menemukan  ketidak  seimbangan  antara  presepsi  dan ekspektasi dari pengguna.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Rapid Miner
Rapid  Miner menurut  pandangan  [4]  adalah software yang dikembangkan oleh perusahaan dengan nama serupa, menyediakan lingkungan yang mendukung  untuk  pembelajaran machine  learning, deep learning , text  mining ,  dan  analisis  prediktif. RapidMiner dikembangkan  dengan  model open source.
2.2. K-Nearest Neighbour
K-Nearest  Neighbor  (K-NN) termasuk  kedalam algoritma supervised  learning ,  hasil  dari  sampel  uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori  pada K-NN .  Terdapat  data training dan testing . Klasifikasi menggunakan voting terbanyak di antara  klasifikasi  dari  K  objek.  Algoritma K-NN menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai prediksi dari sampel uji yang baru [2]

## 2.3. Support Vector Machine
Berdasarkan  penelitian [5] Support  Vector Machine bekerja  dengan  menemukan hyperplane (pemisah) terbaik untuk memisahkan data menjadi dua kelas. Ini merupakan algoritma yang cocok digunakan untuk metode klasifikasi.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini termasuk kedalam jenis penelitian evaluasi berdasarkan buku dengan judul Theory and application  of  IT  Research  Metodologi  Penelitian Tekenlogi Informasi [6] Peneliti melakukan evaluasi dan  analisa  terhadap  kepuasan  pengguna  dari  sistem Smart E-Learning STMIK IKMI Cirebon.
3.2. Metode Knowledge Discovery In Database
Metode yang digunakan yaitu KDD (Knowledge Discovery in Database). KDD menurut pandangan  [7] adalah  metode  untuk  memperoleh  informasi  dari database yang  ada.  Dalam database terdapat  tabel yang  saling  berkorelasi.  Hasil  informasi  yang diperoleh  dalam  proses  tersebut  dapat  digunakan sebagai  basis  pengetahuan (knowledge  base) untuk keperluan pengambilan keputusan.
Tahapan KDD adalah sebagai berikut:
1. Data Selection
Melakukan seleksi pada data yang akan digunakan.
2. Pre-processing / Cleaning
Pada tahap ini akan dilakukan proses pembersihan data  dengan  cara  menghilangkan  duplikasi  data dan memilih data yang konsisten
3. Transformation
Transformasi  pada  data  yang  relevan  untuk penelitian
4. Data Mining
Proses  pengolahan  data  menggunakan  software agar menghasilkan informasi yang di inginkan.
5. Interpretation / Evaluation Ini  merupakan  tahapan  akhir  dari  proses  KDD dimana  hasil  akhir  peneliti  perlu  menyajikan informasi yang telah dihasilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti.
Gambar 1. Metode KDD Sumber : Jurnal penelitian [8]

## 3.3. Sumber Data
Data yang digunakan yaitu data primer diperoleh dengan  menyebarkan  kuisioner  kepada  mahasiswa tahun ajaran 2019 STMIK IKMI CIREBON, peneliti melakukan  penyebaran  kuisioner  dan  pengamatan langsung  terhadap smart  e-learning .  Populasi  untuk survei ini adalah mahasiswa Angkatan 2019. Dengan menggunakan  teknik  pengambilan  sample  adalah Cluster  Random  Sampling .  Dimana  peneliti  memilih cluster  mahasiswa  sebagai  sampling  nya.  Sehingga dari  total  140  mahasiswa  Angkatan  2019  didapat  50 mahasiswa  yang  mengisi  kuisioner  dan  dijadikan sebagai sample .

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara menyebarkan  kuisioner.  Kuesioner  merupakan  salah satu  teknik  pengumpulan  data  dengan  memberikan pernyataan  kepada  responden  dengan  menggunakan google form . Kuesioner terdiri dari 25 pernyataan.
Table 1. Tabel Pernyataan Kuisioner
No Pernyataan Penilaian STP TP P CP SP
Tangible 1 Layanan Smart E-Learning aktif 24 jam
2 Konten yang terdapat pada Smart E-Learning mudah diakses
3 Terdapat petunjuk manual penggunaan Smart E-Learning
4 Konten yang disajikan mudah dipahami
5 Tampilan Smart E-Learning user friendly Reability
No Pernyataan Penilaian STP TP P CP SP
1 Smart E-Learning mudah diakses kapan saja
2 Tersedianya notifikasi apabila ada informasi terbaru
3 Nama dan alamat Smart E-Learning mudah diingat
4 Semua link yang tercantum di dalam Smart E-Learning valid
5 Website aktif
Responsiveness
1 Memiliki fasilitas pencarian (search engine) yang baik
2 Smart E-Learning cepat terbuka setiap kali diakses
3 Smart E-Learning normal kembali setelah perbaikan sistem
4 Konten dapat diakses dengan baik
5 Tampilan smart E-Learning dapat ditampilkan dengan baik pada browser yang berbeda
Assurance 1 Smart E-Learning menjamin keamanan data pengguna
2 Smart E-Learning melakukan record data dengan baik
3 Media penyimpanan data aman dari perusakan atau kecelakaan
4 Terdapat pengontrolan terpusat terhadap penggunaan data
5 Sistem dapat menghasilkan input dan output yang sesuai

## Emphaty
1 Pengguna merasa nyaman saat mencari informasi
2 Smart E-Learning memberikan kepuasan saat user membutuhkan informasi
3 Pengguna merasa website mudah digunakan
4 Pengguna merasa dimudahkan saat proses upload maupun men download file
5 Layanan pada website memenuhi ekspektasi pengguna
Kuisioner diatas menggunakan pengukuran skala likert .  Skala likert menurut  [9]  adalah  skala pengukuran  yang  dikembangkan  oleh Likert pada tahun  1932.  Skala Likert akan  melakukan  analisis item.  Analisis  item  diperlukan  untuk  mengetahui sejauh  mana  sebuah  pernyataan  dalam  kuesioner mampu  mengukur  sebuah  konstruk  atau variabel sesuai yang diharapkan. Bentuk kuisioner yang sering digunakan  adalah  pernyataan  yang  disertai  dengan skala  pengukuran.  Dimana  skala  tersebut  merupakan nilai  yang  digunakan  sebagai  pilihan  sikap  yang ditentukan  oleh  responden  sesuai  dengan  pernyataan nya.  Tabel  penilaian  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
Table 2. Skala Likert NO Jawaban Bobot 1 Sangat Tidak Puas (STP) 1 2 Kurang Puas (KP) 2 3 Netral (N) 3 4 Cukup Puas (P) 4 5 Sangat Puas (CP) 5

## 3.5. Uji Validitas
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui validitas  dari  angket  kuisioner  yang  digunakan  oleh peneliti  saat  mengukur  dan  memperoleh  data  untuk penelitian dari responden. Validitas menurut penjelasan  dari  [10]  adalah  pengujian  untuk  melihat seberapa  baik  data  yang  dikumpulkan.  Validitas berarti “mengukur apa yang hendak diukur”. Indikator pada  kuesioner  dapat  dikatakan valid apabila  nilai  r hitung lebih besar dari r tabel (r hitung > r tabel ). Tabel
pengukuran yang digunakan sebagai acuan ketentuan validitas adalah Tabel R.

## 3.6. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah pengujian yang menunjukkan sejauh  mana  suatu  alat  pengukuran  dapat  digunakan [10].  Uji  Reabilitas  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  konsistensi  dari  angket  kuisioner  yang  akan digunakan  oleh  peneliti.  Sehingga  angket  tersebut dapat  diandalkan  meskipun  penelitian  dilakukan berulang kali dengan menggunakan angket yang sama dalam  kurun  waktu  yang  berbeda.  Uji  reabilitas dilakukan  setelah  item  soal  telah  melalui  proses  uji validitas dan dinyatakan valid. Apabila suatu variabel menunjukkan nilai Cronbach Alpha > 0,60 maka dapat dikatakan bahwa angket konsisten dan reliabel [11].
Rumus Cronbach Alpha
r ac = ( 𝒌 𝒌−𝟏 ) [𝟏 − ∑ 𝝈𝒃 𝟐 𝝈𝒕 𝟐 ]
Keterangan: rac = koefisien reliabilitas alpha cronbach k
= jumlah item pertanyaan
𝜎𝑡 2 = jumlah varians ∑ 𝜎 𝑡 2 = jumlah varians per item pertanyaan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Uji Validitas
Dalam tahapan ini peneliti menggunakan rumus statistik  koefisien  kolerasi pearson  product  moment dengan  tingkat  signifikasi  sebesar  5%  dan software
yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  uji  validitas ini adalah IBM SPSS Statistic 25.
Table 3. Hasil Uji Validitas P Tangible Reability Responsive Assurance Emphaty R Tabel Hasil R Hitung R Hitung R Hitung R Hitung R Hitung VALID P1 0,641 0,723 0,823 0,692 0,723 0.2732 VALID P2 0,642 0,589 0,733 0,754 0,589 0.2732 VALID P3 0,01 0,56 0,619 0,67 0,56 0.2732 VALID P4 0,706 0,566 0,519 0,739 0,566 0.2732 VALID P5 0,653 0,514 0,694 0,681 0,541 0.2732 VALID

## 4.2. Uji Reliabilitas
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  menguji  seberapa realiabel  angket  kuisioner  yang  digunakan.  Sehingga angket  dapat  digunakan  sebagai  alat  pengukuran dalam pengujian atau penelitian berikutnya.
Table 4. Hasil Uji Reliabilitas Indikator Reablility Scale Hasil Tangible 0,761 RELIABEL Reability 0,752 RELIABEL Responsive 0,786 RELIABEL Assurance 0,858 RELIABEL Emphaty 0,725 RELIABEL
Setelah  kuisioner dinyatakan valid dan reliabel maka  data  dari  hasil  penyebaran  kuisioner  dapat digunakan sebagai bahan penelitian.

## 4.3. Dataset Uji
Dataset  ini  diperoleh  dari  penyebaran  kuisioner melalui google form. Dihasilkan model klasifikasi dari analisa tingkat kepuasan pengguna Smart E-Learning STMIK  IKMI  CIREBON.  Hasil  ini  diperoleh  dari proses  clustering  dengan  menggunakan software Rapid Miner. Diperoleh 28 data dengan klasifikasi T (Tinggi) dan 22 data dengan klasifikasi R (Rendah).
Table 5. Dataset Uji No Cluster Tangible Reability Responsive Assurance Emphaty Rata Rata 1 T 4 5 3 4 5 4.2 2 T 4 4 4 4 4 4 3 T 5 5 5 5 5 5 4 T 5 5 5 5 5 5 5 T 5 4 5 3 4 4.2 6 T 4 4 5 3 4 4 7 T 5 4 4 4 4 4.2 8 T 4 5 4 5 5 4.6 9 T 3 4 5 5 4 4.2 10 T 4 4 4 4 4 4 11 T 4 5 4 4 5 4.4 12 T 4 4 4 4 4 4 13 T 5 4 5 4 4 4.4 14 T 4 5 3 5 5 4.4 15 T 3 3 4 5 5 4 16 T 4 5 5 5 5 4.8 17 T 4 5 4 5 5 4.6 18 T 3 4 5 5 4 4.2 19 T 4 4 4 4 4 4 20 T 5 4 5 5 4 4.6 21 T 4 4 4 5 4 4.2 22 T 5 4 3 4 4 4 23 R 4 3 3 3 3 3.2 24 R 5 3 3 2 3 3.2 25 R 4 3 3 3 3 3.2 26 R 4 3 3 3 3 3.2 27 R 5 3 3 3 3 3.4 28 R 4 3 3 3 3 3.2 29 R 4 4 2 3 4 3.4 30 R 4 4 3 3 4 3.6 31 R 4 4 3 3 4 3.6 32 R 4 4 3 3 4 3.6 33 R 4 3 4 3 3 3.4 34 R 3 4 3 3 4 3.4
No Cluster Tangible Reability Responsive Assurance Emphaty Rata Rata 35 R 4 3 3 3 3 3.2 36 R 3 4 3 3 4 3.4 37 R 4 4 3 3 4 3.6 38 R 4 3 4 3 3 3.4 39 R 3 3 4 3 3 3.2 40 R 3 4 3 4 4 3.6 41 R 4 4 3 4 4 3.8 42 R 4 4 3 4 4 3.8 43 R 4 4 4 3 4 3.8 44 R 4 3 2 3 3 3 45 R 3 3 3 3 3 3 46 R 3 4 5 3 3 3.6 47 R 4 3 4 3 3 3.4 48 R 3 4 4 4 4 3.8 49 R 3 4 4 4 4 3.8 50 R 3 4 4 4 4 3.8

## 4.4. Proses Analisa Data
Pada  tahap  ini  dataset  akan  diolah  kedalam beberapa proses
1. Data Selection
Dataset  akan  melalui  proses  seleksi  untuk mengambil  data  yang  diperlukan  sebagai  bahan penelitian.
2. Pre-processing/Cleaning
Pada  tahap  ini  data  akan  dilakukan  pembersihan dari missing value dan duplicate data.
3. Transformation Mengolah  data  agar  relevan  dengan  tujuan penelitian.
4. Data Mining Tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  data mining  dengan  menggunakan  software  Rapid Miner.  Algoritma  yang  digunakan  adalah K-NN dan SVM.

## 4.5. Support Vector Machine
Gambar 2. Implementasi Support Vector Machine
Hasil  dari  pengolahan  data  menggunakan algoritma SVM menunjukan tingkat accuracy sebesar 56,00%.

## Gambar 3. Implementasi Algoritma K-NN
4.6. K-Nearest Neighbours
Hasil  dari  pengolahan  data  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbours menunjukan tingkat akurasi  sebesar  94,00%.  Sehingga  dapat  dikatakan
bahwa  penggunaan  algoritma K-Nearest  Neighbours menghasilkan  tingkat accuracy yang  lebih  tinggi daripada SVM.
4.7. Uji T-Test
Gambar 4. Hasil Uji T-Test
Untuk  melihat  perbedaan  signifikasi  dapat menggunakan T-Test dengan nilai alpha sebesar 0,05. Diperoleh  nilai  signifikansi  sebesar  0,000  untuk algoritma K-Nearest  Neighbours .  Sehingga  model terbaik  untuk  dataset  ini  adalah  algoritma K-Nearest Neighbours.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  proses  klasifikasi  dari  total  data yang diperoleh sebanyak 50 sample. Menghasilkan 28 data berlabel RENDAH dan 22 data berlabel TINGGI. Terdapat  selisih  6  data  antara  data  berlabel  TINGGI dan  berlabel  RENDAH.  Sehingga  dapat  dikatakan model  klasifikasi  yang  dihasilkan  melalui  proses klasifikasi  ini  menghasilkan  analisa  dimana  terdapat 22  pengguna  merasa  “puas”  dan  28  pengguna  lain yang merasa “tidak puas” dengan pelayanan Smart E- Learning yang  dikelola  oleh  STMIK  IKMI CIREBON.  Dari  implementasi  dua  algortima menghasilkan kesimpulan bahwa penggunaan algoritma K-Nearest Neighbours lebih baik dikarenakan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  algoritma Support  Vector
Machine. Algoritma
K-Nearest Neighbours menghasilkan  akurasi  sebesar  94,00%  dan  Support Vector  Machine  sebesar  56,00%.  Uji  T-Test menunjukan  nilai  signifikansi  sebesar  0,000  pada algoritma K-Nearest  Neighbours sehingga  dapat dinyatakan  bahwa  algoritma  ini  merupakan  metode yang cocok diterapkan dalam penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA [1]  Y. Yuliana, “Analisis Keefektivitasan Pemanfaatan E-Learning Sebagai Media Pembelajaran  Pendidikan  Agama  Islam  Pada Masa  Pandemi  Corona  (Covid-19),” SALAM: Jurnal Sosial dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 10, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i10.17371.
[2]  W. Puspita Hidayanti, “Penerapan Algoritma K- Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Efektivitas Penjualan Vape (Rokok Elektrik) pada ‘Lombok Vape  On,’” Jurnal  Informatika  dan  Teknologi , vol. 3, no. 2, 2020.
[3]  Fakhriyani,  Widodo,  and  B.  Prasetya  Adhi, “Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  dan Support Vector Machine dalam Seleksi Kelulusan  Pemberkasan  Beasiswa  BPP-PPA Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri  Jakarta,” PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan  Komputer ,  vol.  2,  no.  2,  2018,  doi: 10.21009/pinter.2.2.4.
[4]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “ANALISIS  DATA HASIL  KEUNTUNGAN  MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, Jul. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[5]  M. Riefky and W. Pramesti, “Sentiment Analysis of  Southeast  Asian  Games  (SEA  Games)  in Philippines  2019  Based  on  Opinion  of  Internet User  of  Social  Media  Twitter  with  K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine Analisis Sentimen terhadap Southeast Asian Games (SEA
Games)  di  Filipina  Tahun  2019  berdasarkan Opini Netizen dari Media Sosial Twitter dengan Metode K-nearest Neighbor dan Support Vector Machine,” vol. 17, no. 1, pp. 26–41, 2020, doi:
10.20956/jmsk.v%vi%i.9947.
[6]  S. Guritno, Sudaryono, and U. Rahardja, Theory And Application Of IT Research , 1st ed., vol. 4. Yogyakarta: Percetakan Andi OFFSET, 2011.
[7]  Mardi  Yuli,  “Jurnal  Edik  Informatika  Data Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma C4.5 Yuli Mardi,” Jurnal Edik , vol. 2, 2019.
[8]  S. E. Choi, J. Kim, and D. Seo, “Travel patterns of  free-floating  e-bike-sharing  users  before  and during  COVID-19  pandemic,” Cities ,  vol.  132, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.cities.2022.104065.
[9]  A.  H.  Suasapha,  “SKALA  LIKERT  UNTUK PENELITIAN  PARIWISATA;  BEBERAPA CATATAN UNTUK MENYUSUNNYA DENGAN BAIK,” JURNAL
KEPARIWISATAAN ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  26–37, Mar. 2020, doi: 10.52352/jpar.v19i1.407.
[10]  F.  D.  P.  Anggraini,  A.  Aprianti,  V.  A.  V. Setyawati,  and  A.  A.  Hartanto,  “Pembelajaran Statistika  Menggunakan  Software  SPSS  untuk Uji Validitas dan Reliabilitas,” Jurnal Basicedu , vol.  6,  no.  4,  pp.  6491–6504,  May  2022,  doi: 10.31004/basicedu.v6i4.3206.
[11]  A.  Firdiawan et  al. ,  “UJI  VALIDITAS  DAN RELIABILITAS  KUESIONER  COVID-19- IMPACT  ON  QUALITY  OF  LIFE  (COV19- QOL)  TERHADAP  PASIEN  PENYAKIT KRONIS,” 2021.