## KLASIFIKASI DAYA TANGGAP MAHASISWA TERHADAP MATERI PERKULIAHAN DALAM MASA PANDEMI COVID-19
R. Fanry Siahaan* 1 , Ibnu Febrian 2 , Widia Putri 3 1,2,3 STMIK Pelita Nusantara Jl. Iskandarmuda No.1 Medan E-mail : *rfanry@gmail.com
ABSTRAK- Salah  satu  sektor  vital  yang  ditutup  karena  dianggap  rentan  untuk  penyabaran  virus  Covid-19 adalah  sektor  pendidikan.  Proses  pembelajaran  yang  awalnya  dilakukan  di  kampus  menjadi  pembelajaran  dari rumah  melalui  pembelajaran  online.  Rata-rata  kelompok  usia  mahasiswa  prodi  Teknologi  Rekayasa  Komputer Jaringan  di  STMIK  Pelita  Nusantara  berbeda-beda  sebab  mahasiswa  yang  mendaftar  sebagai  mahasiswa  baru berasal dari mereka yang baru lulus dari pendidikan SMA/ SMK sederajat, yang sudah bekerja beberapa tahun di instansi  pemerintah  atau  swasta  dan  meraka  yang  sudah  lulus  dari  jenjang  D-3  melanjutkan  pendidikan  ke jenjang  S-1.  Dengan  kelompok  usia  yang  beraneka  ragam  serta  pelaksanaan  perkuliahan  secara  online,  tentu daya  tanggap  mahasiswa  dalam  memahami  setiap  materi  perkuliahan  yang  disampaikan  oleh  dosen  akan berbeda-beda hal ini akan berdampak terhadap masa studi dari setiap mahasiswa. Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalam  metode  deskriptif  kuantitatif  berupa  angket  dengan  jumlah  data  sampling  sebanyak  35 responden  yang  diolah  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  aplikasi  Rapidminer.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengelompokan  mahasiswa  yang  tanggap  dan  tidak  tanggap  terhadap  materi  perkuliahan  online. Hasil uji coba menunjukan bahwa tingkat akurasi sistem sebesar 81.25%, precision 80.00% dan recall 88.89%.
Kata kunci : Covid-19; Daya Tanggap; Klasifikasi; Kuliah Online; Naïve Bayes; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Diawal  tahun  tepatnya  pada  bulan  Januari  2020 dunia dilanda bencana teror yang sangat mengerikan yaitu virus. Virus ini telah merenggut ratusan nyawa manusia  hanya  dalam  kurun  waktu  dua  minggu  [1]. Corona  virus  Diseases 2019  (COVID-19)  adalah penyakit jenis baru yang belum pernah diidentifikasi sebelumnya  pada  manusia  gejala  yang  dirasakan oleh  yang  terserang  oleh  virus  ini,  diantaranya adalah  demam,  batuk,  pilek  dan  sesak  napas. Apabila  ada  yang  terkena  corona  virus  maka  masa inkubasi  rata-rata  5-6  hari  dengan  masa  inkubasi terpanjang 14 hari [2] dan [3].  Hingga saat ini virus ini  masih  mengkhawatirkan  sementara  obatnya belum  ditemukan  [4],  [5]  dan  [6].  Covid-19  mulai menjadi  perhatian  masyarakat  dunia  setelah  Januari 2020.  Berbagai  aspek  dan  bidang  kehidupan manusia  mengalami  dampak  yang  sangat  besar akibat  dari  penyebaran  dari  Covid-19  ini  [7]  dan Indonesia  salah  satu  negara  yang  mengalami dampak tersebut. Salah satu sektor vital yang ditutup karena  dianggap  rentan  untuk  penyabaran  dari Covid-19 ini adalah sektor Pendidikan [8].
Sebagai reaksi dan tanggap cepat dari pihak yang berwenang atas adanya virus corona ini pada tanggal 24  maret  2020  kemendikbud  mengeluarkan  Surat Edaran Nomor 4 Tahun 2020 yang mengatur tentang bagaimana  pelaksanaan  pendidikan  pada  masa pandemik  covid-19,  pada  surat  edaran  dijelaskan bahwa  proses  pembelajaran  dialihkan  yang  awalnya dilakukan  di  kampus  menjadi  pembelajaran  dari rumah  melalui  pembelajaran online .  Pembelajaran dari rumah dilakukan dengan tujuan untuk memutus
mata rantai penyebaran covid-19 [9],[10]. Pembelajaran online atau  sistem  perkuliahan berbasis  daring  atau  dengan  istilah e-Learning atau Online  Course merupakan  proses  perkuliahan dengan  menggunakan  teknologi  informasi  dan komunikasi dengan media internet. Mahasiswa dapat mengikuti  kuliah  di  mana  saja  dan  kapan  saja, selama memiliki koneksi Internet [11]. Kuliah online berisi  konten  terbuka  ( open content ),  yaitu  materi belajar  dapat  digunakan  bersama-sama  dan  juga dapat  dijadikan  pembelajaran  mobile  ( mobile learning ).  Dalam  pelaksanaan  perkuliahan  online  di masa  pandemic  covid-19,  tentu  memiliki  dampak positif  maupun  negatifnya  terhadap  daya  tanggap mahasiswa [12].
STMIK  Pelita  Nusantara  sebagai  salah  satu institusi pendidikan yang menyelenggarakan pembelajaran  secara oline yang  terdiri  dari  6 program studi. Masing-masing materi perkuliahan di program studi memuat dua jenis materi yaitu praktik dan  teori,  materi  perkuliahan  ini  harus  disampaikan kepada  mahasiswa  secara online dengan  metode synchronous maupun asynchronous [13].  Rata-rata kelompok  usia  mahasiswa  di  STMIK  Pelita Nusantara  di  setiap  tahun  akademik  berbeda-beda. Sebab mahasiswa yang mendaftar sebagai mahasiswa baru berasal dari mereka yang baru lulus dari  pendidikan  SMA/  SMK  sederajat,  yang  sudah bekerja  beberapa  tahun  di  instansi  pemerintah  atau swasta dan meraka yang sudah lulus dari jenjang D- 3  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  S-1.  Dengan kelompok  usia yang  beraneka  ragam  serta pelaksanaan  perkuliahan  secara online ,  tentu  daya
tanggap  mahasiswa  dalam  memahami  setiap  materi perkuliahan  yang  disampaikan  oleh  dosen  akan berbeda-beda hal ini akan berdampak terhadap masa studi  dari  setiap  mahasiswa  sebab  di  akhir  masa studi  setiap  mahasiswa  wajib  menyusun  sebuah karya ilmiah sebagai tugas akhir atau skripsinya.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalam  metode  deskriptif  kuantitatif  yaitu  metode pengumpulan  data  dengan  kuisioner  berupa  angket yang  di  implementasikan  dengan  algoritma  Naïve Bayes.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan daya tanggap mahasiswa terhadap materi perkuliahan.
2. ISI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini dalah desksriptif kualitatif dimana data kualitatif  adalah  data  deskriptif  berupa  simbol angka.  Data  kualitatif  dilakukanuntuk  memahami fenomena empiris yang difokuskan untuk menemukan  gambaran  sebanyak  mungkin  tanpa merincikan  hubungan  antar  variabel  [14]  yang dilakukan dalam beberapa tahapan yakni:
1. Teknik Pengumpulan data
Dalam  melaksanakan  penelitian  ini,  teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dijelaskan  dalam tahapan berikut:
a. Lokasi Penelitian
Penentuan  lokasi  penelitian  dalam  penelitian  ini sangat  penting  untuk  mendapatkan  data  yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Lokasi  penelitian dilakukan di STMIK Pelita Nusantara.
b. Pengumpulan Data
Metode dalam yang digunakan dalam pengumpulan  data  adalah  dengan  deskriptif kualitatif,  intrumen  yang  digunakan  adalah pembagian  angket  kepada  mahasiswa  Teknologi Rekayasa  Komputer  Jaringan  yang  masih  aktif selama  masa  pandemic  covid-19  dalam  tahun akademik 2020/2021.
c. Klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes
Data  yang  telah  dikumpulkan  selanjutnya dilakukan analisa data untuk menyaring ( cleaning and filtering )  data  yang  layak  untuk dijadikan  sebagai  data  mentah  yang  akan diproses.  Tahapan  berikutnya  setelah cleaning and  filtering adalah  pengimplementasian  data training  dan  data  uji  ke  dalam  algoritma  Naïve Bayes  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi berdasarkan  data  set  dan  data  uji.  Formulasi Naïve  Bayes  untuk  klasifikasi  menurut  [15] adalah sebagai berikut:
................... (1) Dimana:
P(Y|X)  :  probabilitas  data  dengan  vektor  X  pada kelas Y
P(Y) :  probabilitas  awal  kelas  Y  ( prior probabilitas)
:  probabilitas  independent  kelas  Y
dari semua fitur dalam vektor X Nilai P(X)
: probabilitas dari X
d. Tahapan selanjutnya adalah pembangunan aplikasi  atau  sistem  berbasis  komputer  untuk mempermudah dalam pengklasifikasian terhadap data yang baru.
e. Tahapan  terakhir  adalah  mengirimkan  atau publikasi  artikel  ke  dalam  jurnal  nasioanl  yang sudah terakreditasi.
Tahapan  penelitian  digambarkan  dalam  diagram berikut.
Pengumpulan Data
Lokasi Objek Daya Tanggap Kuisioner STMIK Pelita Nusantara Mahasiwa Prodi TRKJ Materi Kuliah Masa Covid-19 Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes Klasifikasi daya tanggap mahasiswa

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2. Teknik Analisa Data
Analisa  data  dilakukan  bertujuan  mengetahui data  mahasiswa  aktif  yang  mengikuti  perkuliahan online.  Data  yang  dikumpulkan  selanjutnya  diolah menggunakan  metode  algoritma  Naïve  Bayes  yang telah dibuktikan dengan tools RapidMiner . 3. Sampel Penelitian
Data  sampel  yang  dikumpulkan  sebanyak  33 sampel responden,  untuk itu diperlukan sampel data yang  digunakan  pada  pengklasifikasian  mahasiswa yang  tanggap  dan  tidak  tanggap  terhadap  materi perkuliahan.  Peneliti  menggunakan  rumus  Slovin dengan batas toleransi kesalahan sebesar 5%.
............................................ (2)
n= 32,183 Keterangan:
n  : besarnya sampel
N  : jumlah sampel
e  : besarnya penyimpangan yang masih dapat diterima
Berdasarkan  rumus Slovin ,  maka  diperoleh  jumlah data  yang  akan  digunakan  sebagai  data  mahasiswa aktif  yang  mengikuri  perkuliahan  secara  online sebanyak 32 responden.

## 2.2 Hasil dan Pembahasan
Data  yang  telah  terkumpul  melalui  kuesioner online  sebanyak  33  responden  mahasiswa  prodi teknologi  rekayasa  komputer  jaringan  kemudian diolah dan dianalisa menggunakan metode Algoritma Naïve  Bayes .  Data  tersebut  dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing
yang  digunakan  untuk  implementasi  perhitungan manual,  untuk  menghasilkan  suatu  informasi  baru, apakah mahasiswa program studi teknologi rekayasa komputer  jaringan  mampu  memahami  materi perkuliahan  secara daring atau tidak Tanggap. Serta mencari  probabilitas  dan  menghitung  peluang dimasing  masing  atribut  menggunakan  Microsoft Excel. Kemudian untuk menguji tingkat keakurasinya  maka  digunakan Rapid  Miner sebagai alat  bantu  dalam  proses  pengujian  tingkat  akurasi dan klasifikasi tersebut.
Adapun  kategori  yang  digunakan  dalam  penelitian ini sebagai berikut:
1. Status Bekerja Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi  dua  kategori  yaitu  bekerja  dan  tidak bekerja.
2. Usia Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi lima kategori yaitu 19, 20, 21, 22 dan 24 tahun. 3. Kehadiran dalam perkliahan Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi  dua  kategori  yaitu:  kurang  dari  10  kali kehadiran  dan  lebih  dari  10  kali  kehadiran  dari rata-rata seluruh perkuliahan dari tahun 2019 dan 2020. 4. Indeks Prestasi Komulatif (IPK) Rata-Rata Merupakan  variable  IPK  Rata-Rata  yang diperoleh mahasiswa selama
mengikuti perkuliahan  di  setiap  semesternya.  IPK  ini  di kategorikan  ke  dalam  dua  kategori  yakni  IPK kurang  atau  dibawah  dari  3,50  dan  IPK  diatas atau lebih dari 3,50.
Berikut ini adalah data training dan testing:
Tabel 1. Data Responden

## 1. Pengujian Microsoft Excel
Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes,  penulis  membuat  tabel  data untuk  menghitung  nilai  probabilitas  atau  klasifikasi daya  tanggap  mahasiswa  dalam  perkuliahan  daring. Untuk  menghitung  probabilitas  kelas  Tanggap  dan tidak  Tanggap  pada  kolom  keterangan  digunakan rumus sebagai berikut.
= COUNTIF(blok  atribut  kolom  Keterangan; “Tanggap” / COUNTA (blok atribut kolom Keterangan).  Untuk  atribut  Keterangan  tidak Tanggap  hanya  mengganti  “Tanggap”  menjadi “tidak Tanggap”.
Tabel 2. Probabilitas Kelas Probabilitas Kelas Keterangan Nilai Tanggap 58% Tidak Tanggap 42% Total  100% a) Tahap  pertama  adalah  dengan  menghitung atribut masing-masing dengan atribut jenis Status Bekerja menggunakan rumus = COUNTIFS (blok  atribut  kolom  Status  Bekerja; “ya”;blok atribut
keterangan;”Tanggap” / COUNTIFS  (blok  atribut kolom Keterangan;”Tanggap”).
b) Tahap  kedua  adalah  dengan  menghitung  atribut jenis  Status  Bekerja  namun  yang  dibedakan adalah  kelas  tidak  Tanggap  dengan  rumus = COUNTIFS(blok  atribut  kolom  Status  Bekerja;
“ya”;blok
atribut keterangan;”tidak Tanggap” / COUNTIFS (blok atribut kolom Keterangan;”tidak Tanggap”)
c) Tahap ketiga sama  seperti Langkah pertama dan kedua  hanya  dibedakan  atribut  status  bekerja menjadi tidak.
d) Tahapan  keempat  melakukan  penjumlahan  data masing-masing  kolom  dengan  menggunakan fungsi  =  SUM  (blok  seluruh  data  status pekerjaan). Setelah mendapatkan
hasil
pengujian menggunakan  Microsoft  excel  diperolah  hasil sebagai berikut:

## 1) Atribut Status Bekerja
Tabel 3. Atribut Status Bekerja Status Bekerja Tanggap Tidak Tanggap ya 47% 36% tidak 53% 64% Total  100% 100%
2) Atribut Usia
Tabel 4. Atribut Usia Usia Tanggap Tidak Tanggap 19 26% 21% 20 37% 29% 21 11% 29% 22 21% 14% 24 5% 7% 100% 100%

## 3) Atribut Kehadiran dalam Perkuliahan
Tabel 5. Atribut Kehadiran dalam Perkuliahan Kehadiran dalam perkuliahan Tanggap Tidak Tanggap <10 5% 64% >=10 95% 36% 100% 100%

## 4) Atribut IPK Rata-Rata
Tabel  6. Atribut IPK Rata-Rata IPK Rata-Rata Tanggap Tidak Tanggap <3,5 16% 100% >=3,5 84% 0% 100% 100%
2. Pengujian  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan Tools RapidMiner
Pengujian  dengan  tools  RapidMiner  untuk mengetahui  nilai accuracy,  recall dan precision.
Naïve Bayes
Classifier
merupakan metode klasifikasi yang menggunakan perhitungan probabilitas.  Untuk  mendapatkan  performance  dari data  sampel,  peneliti  menggunakan  konsep  Split Data dengan perbandingan 50:50. Berikut Pengolahan  data  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes.
Gambar 2. Desain Model Algoritma Naïve Bayes
Pada gambar 2 merupakan desain model dari 33 data mahasiswa  aktif  yang  mengikuti  perkuliahan  secara online.  Pada  gambar  3  ditunjukan  hasil  pengolahan data dengan RapidMiner

## Gambar 3. Hasil Performance Algoritma Naïve Bayes pada RadpidMiner
Berdasarkan  perhitungan  dengan  RapidMiner  pada gambar  3  bahwa  tingkat  accuracy  dari  Performance Vector sebesar 81,25%, class precision sebesar 80% dan  class  recall  sebesar  88,89%  seperti  ditunjukan dalam gambar grafik berikut.
Gambar 4. Hasil klasifikasi daya tanggap mahasiswa

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang dilakukan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes terhadap 33 data sampel dapat dikategorikan tingkat daya tanggap mahasiswa terhadap materi perkuliahan  daring  dengan  nilai  akurasi  sebesar 81,25% dan class recall Tidak Paham 71,43%, class recall Paham  88,89%  dan class  precision Tidak Paham  sebesar  83,33%  dan  c lass  precision Paham 80%.

## 4. PENUTUP
Kami mengucapkan terima kasih kepada lembaga STMIK  Pelita  Nusantara  yang  telah  difasilitasi melalui LPPM dalam melaksanakan penelitian ini.
Untuk penelitian selanjutnya disarankan menggunakan  seluruh  data  mahasiswa  yang  ada  di STMIK  Pelita  Nusantara,  tidak  hanya  mahasiswa dari  dalam  satu  program  studi  saja,  agar  lebih  jelas klasifikasi daya tanggap mahasiswa dalam mengukuti perkuliahan secara daring.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] .  S.  and  Y.  S.  Gaos,  “Proteksi  Diri  Saat
Pandemi Covid-19 Di Lingkungan Perusahaan,” PKM-P , 2020, doi: 10.32832/pkm-p.v4i1.727.
[2] M.  R.  Aji,  “Update  Corona  26  Maret:  893 Kasus,  78  Meninggal,  35  Sembuh,” Tempo , 2020.
[3] H.  Hairunisa,  N.  and  Amalia,  “Review: penyakit  virus  corona  baru  2019  (COVID- 19)”,  Jurnal  Biomedika  dan  Kesehatan,
3(2),” J. Biomedika dan Kesehat. , 2020.
[4] F.  R.  Hardy,  “Herd  Immunity  Tantangan New  Normal  Era  Pandemi  Covid-19,” J. Ilm. Kesehat. Masy. , 2020.
[5] M. Khifzhon Azwar and S. Setiati, “COVID- 19  and  Indonesia,” Acta  Med.  Indones. , 2020.
[6] L. Rosyanti and I. Hadi, “Dampak Psikologis dalam  Perawatan  dan  Layanan  Kesehatan Pasien,” J. Penelit. Inf. Kesehat. , 2020.
[7] R.  B.  Nugroho,  “Dampak  covid-19  Bagi kegiatan Ekonomi Masyarakat,” Orphanet J.
Rare Dis. , 2020.
[8] U. F. R. Rahmawaty,  “Pendidikan di Tengah di  Masa  Covid-19,” Institude  of  Sosial Economic and Digital . 2020.
[9] Ahmad,  H.  R.  Perwira  Negara,  M.  Ibrahim, and  D.  Etmy,  “Pelatihan  Pembelajaran Daring  (Google  Classroom)  bagi  Guru  MTs dan  MI  Nurul  Yaqin  Kelanjur,” JPMB    J.
Pemberdaya.  Masy.  Berkarakter ,  2020,  doi:
10.36765/jpmb.v3i1.224.
[10] Z. Zahrotunnimah, “Langkah Taktis
Pemerintah  Daerah  Dalam  Pencegahan Penyebaran  Virus  Corona  Covid-19  di
Indonesia,” SALAM  J.  Sos.  dan  Budaya
Syar-i , 2020,
doi:
10.15408/sjsbs.v7i3.15103.
[11] T.  Elen,  “Kuliah  Online  Di  Masa  Pandemi Covid-19:  Efektif?,” WACANA  J.  Ilm.  Ilmu
Komun. , 2020, doi: 10.32509/.v19i2.1085.
[12] W.  M.  I,  “Perkuliahan  Online  Dengan Aplikasi Zoom Dalam Program Belajar Dari Rumah  Dimasa  Pandemi  Covid-19,” J.
Unmas , 2020.
[13] T.  M.  Fuadi,  R.  Musriandi,  and  L.  Suryani, “Covid-19 : Penerapan Pembelajaran Daring di  Perguruan  Tinggi,” J.  Dedik.  Pendidik. ,
2020.
[14] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan Metode Naive  Bayes,” Ilk.  J.
Ilm. , 2018, doi:
10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[15] S.  Ruan,  H.  Li,  C.  Li,  and  K.  Song,  “Class- specific  deep  feature  weighting  for  naïve bayes  text  classifiers,” IEEE  Access ,  2020,
doi: 10.1109/ACCESS.2020.2968984.
Contac person Author:     R. Fanry Siahaan Hp : 081265815557