BERKALA SAINSTEK 2023 11(3): 153-160 doi: 10.19184/bst.v11i3.31737 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/31737

## RESEARCH   ARTICLE
Comparison of Online and Offline Learning During The COVID-19 Pandemic using Naïve Bayes Method and C4.5
(Perbandingan Pembelajaran Online dan Offline pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Naive Bayes 4.5)
Andini Cahya Aulia *) , Mohamat Fatekurohman, I Made Tirta Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37, Jember 68121 Indonesia

## ABSTRACT
Learning is a process of interaction between educators and students who meet the elements of learning carried out in an educational environment, so that learning can develop student’s abilities, interests and talents optimally. In today's era learning is done online and inversely with offline. The purpose of this study is to analyze the comparison of percentages and classification results as well as the results of learning evaluations using the Naïve Bayes method and C4.5. This test is carried out with 4 variables and a comparison of the two methods. The results showed that the accuracy of Naïve Bayes was 74.07% and C4.5. of 77.77% so that the comparison results show that the level of accuracy of the C4.5 method is better than Naïve Bayes. The resulting importance variables are time and effectiveness as well as the results of the classification of learning decisions, namely the offline category as many as 16 data on the Naïve Bayes method and 19 data on the Decision Tree algorithm C4.5 method from 27 input testing data.
Pembelajaran adalah proses interaksi antara pendidik dengan peserta didik yang memenuhi unsur-unsur pembelajaran yang dilakukan dalam  suatu  lingkungan  pendidikan,  sehingga  pembelajaran  dapat  mengembangkan  kemampuan  minat  dan  bakat  siswa  secara optimal. Pada era zaman sekarang pembelajaran dilakukan secara online dan berbanding terbalik dengan offline . Tujuan dari penelitian ini menganalisa perbandingan presentase dan hasil klasifikasi serta hasil evaluasi pembelajaran menggunakan metode Naïve Bayes dan C4.5. Pengujian ini dilakukan dengan 4 variabel dan perbandingan kedua metode. Hasil penelitian didapatkan bahwa nilai akurasi Naïve Bayes sebesar 74,07% dan C4.5. sebesar 77,77% sehingga hasil perbandingan didapatkan bahwa tingkat akurasi metode C4.5 lebih  baik  daripada Naïve  Bayes .  Variabel importance yang  dihasilkan  yaitu  waktu  dan  keefektifan  serta  hasil  klasifikasi  keputusan pembelajaran yaitu kategori offline ukuran data 16 pada metode Naïve Bayes dan sebanyak 19 data pada metode Decision Tree algoritma C4.5 dari 27 input data testing .
Keywords: Classification, Comparison, Naïve Bayes, C4.5.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  kondisi  pembelajaran  sekarang yaitu  salah  satunya  di  negara  Indonesia  yang  sedang terdampak kasus COVID-19 mengakibatkan tindakan pembelajaran  dilakukan  secara online dan  berbanding terbalik dengan offline . Metode pembelajaran online dan offline mempunyai kelebihan serta kekurangan masing- masing, maka di akhir pembelajaran selalu dilakukan evaluasi mengenai metode pembelajaran yang sedang dipakai. Permasalahan yang dialami yaitu hasil evaluasi dan keputusan pembelajaran online dan offline .
Hasil  evaluasi  dan  keputusan  dapat  diselesaikan dengan  menggunakan  perbandingan  teknik  data
mining dengan algoritma Naïve Bayes dan algoritma C4.5.  Menurut  [1],  membahas  tentang  prediksi  hasil tingkat pemahaman mahasiswa terhadap mata kuliah berdasarkan posisi duduk menggunakan metode Naïve Bayes .  Nilai  dari  segi  akurasi  sebesar  88,24%  maka dengan  nilai  akurasi  yang  melebihi  minimal  dapat dikatakan  metode  tersebut  berhasil  digunakan  untuk meprediksi  hasil  dari  pemahaman  materi  kuliah berdasarkan  posisi  duduk,  sedangkan  menurut  [2], tentang  memprediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap kinerja  dosen.  Hasil  pengujian  memiliki  tingkat  nilai akurasi sebesar 94,62% maka metode tersebut berhasil digunakan  untuk  memprediksi  kepuasan  mahasiswa terhadap  kinerja  dosen.  Metode Naïve  Bayes
*) Corresponding author: Andini Cahya Aulia E-mail: auliaandini447@gmail.com
merupakan  merupakan  pendekatan  statistik  untuk melakukan inferensi induksi pada persoalan klasifikasi [3]. Metode ini menggunakan probabilitas bersayarat sebagai  dasarnya.  Metode Decision  tree (C4.5) merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang menggunakan  representasi  struktur  pohon.  Konsep dari pohon keputusan Decision tree ini kemudian akan dihasilkan rule-rule solusi  permasalahan  [4].  Metode Naïve Bayes dan Decision tree algortima C4.5 sama-sama merupakan metode data mining . Kedua metode sangat sering digunakan untuk penelitian-penelitian terutama pada penelitian yang membahas tentang klasifikasi.
Pada  paper  ini  menggunakan  data mining dengan metode Naïve Bayes dan Decision tree (C4.5). Data yang digunakan  yaitu  data  kuesioner  dari  pendapat mahasiswa  angkatan  2018  dan  2019.  Penelitian  ini dilakukan dengan tujuan membandingkan hasil kedua metode  tersebut  dan  memprediksi  hasil  keputusan pembelajaran  berdasarkan  pilihan  mahasiswa  yaitu pembelajaran online atau offline .
a. Data Mining Data mining merupakan  suatu  proses  penggalian data  atau  penyaringan  data  dengan  memanfaatkan kumpulan  data  dengan  ukuran  yang  cukup  besar melalui  serangkaian  proses  untuk  mendapatkan informasi dari data tersebut. Pengumpulan data mining bukan  hanya  sebagai  tempat  terkumpul  saja,  tetapi mencakup  analisis  dan  prediksi  dari  informasi  yang ditampilkan. Data yang dikumpulkan disimpan dalam database , kemudian diproses sehingga dapat dijadikan untuk  pengambilan  keputusan  informasi  yang  akan digunakan  [3].  Salah  satu  jenis  data  mining  yang digunakan  yaitu  klasifikasi (classification) yaitu melakukan generalisasi struktur yang diketahui untuk diapilkasikan pada data-data baru.
b. Naïve Bayes Dasar  metode Naïve  Bayes yaitu  pada  asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output , maka nilai output serta  probabilitas  mengamati  secara  bersama merupakan  produk  dari  probabilitas  individu. Kelebihan  menggunakan  metode Naïve  Bayes adalah membutuhkan  jumlah  data testing yang  kecil  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan dalam  proses  pengklasifikasian. Naïve  Bayes dapat bekerja jauh lebih baik dalam suatu dunia nyata yang kompleks daripada yang diharapkan. Klasifikasi Naïve
Bayes diasumsikan  bahwa ada  atau  tidak ciri  tertentu dari sebuah kelas tidak berhubungan dengan ciri dari kelas lain. Persamaan dari teorema Naïve Bayes adalah :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
𝑋 : Data dengan kelas yang belum diketahui 𝐻 : Hipotesis data 𝑋 adalah suatu kelas spesifik 𝑃(𝐻|𝑋) : Probabilitas hipotesis data 𝐻 berdasarkan kondisi 𝑋 𝑃(𝐻) : Probabilitas hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋|𝐻) : Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋) : Probabilitas 𝑋
Keterangan  diatas  untuk  menjelaskan  teorema Naïve  Bayes ,  dapat  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi perlu sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas yang cocok  bagi  sampel  yang  dianalisis.  Teorema  Bayes diatas disesuaikan seperti persamaan berikut:
𝑃(𝐶|𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐶)𝑃(𝐹 1 … 𝐹 𝑛 |𝐶) 𝑃(𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) (2)
c. Decision Tree (C4.5)
Decision  tree dengan  algoritma  C4.5  merupakan salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan representasi  struktur  pohon (tree) dimana  setiap node mempresentasikan
atribut, cabangnya mempresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun mempresentasikan  kelas.  Algoritma  C4.5  merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  merupakan  pemeteaan mengenai  alternatif-alternatif   pemecahan  masalah yang  dapat  diambil  dari  masalah  tersebut.  Pohon tersebut juga memperlihatkan faktor-faktor kemungkinan  yang  akan  mempengaruhi  alternatif keputusan tersebut dan disertai dengan estimasi hasil akhir  yang  akan  didapat  [4].  Algoritma  C4.5  ini mempunyai  input  berupa training  samples dan testing samples . Pembuatan pohon keputusan untuk memilih atribut  sebagai  akar  dapat  menggunakan  persamaan berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (3)
Dapat disederhanakan:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   −𝑝 + 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 − 𝑝 − 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 (4)
Menghitung nilai Gain :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑠 𝑖=1 (5)
Keterangan:
𝑆 : himpunan kasus 𝐴 : Atribut 𝑛 : jumlah partisi atribut
| 𝑆𝑖 | : jumlah kasus pada partisi ke – 𝑖 | 𝑆 | : jumlah kasus dalam 𝑆
d. Confusion Matrix Confusion  Matrix adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  perhitungan  nilai  akurasi  pada konsep  data  mining. Confusion  Matrix dapat digambarkan  pada  tabel  yang  menyatakan  jumlah semua data uji yang benar dan salah diklasifikasikan. Nilai yang dihasilkan melalui metode Confusion Matrix yaitu  berupa  evaluasi accuracy,  precision,  Recall dan specificity .

## METODE PENELITIAN
Proses  penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan data,  analisis  data,  pemecahan  masalah  hingga penarikan kesimpulan. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan  nilai  tingkat  akurasi  antara  metode Naïve  Bayes dan  metode Decision  tree algoritma  C4.5 serta  memprediksi  hasil  keputusan  pembelajaran berdasarkan  pilihan  mahasiswa  yaitu  pembelajaran online atau offline . Pada penelitian ini pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan responden mahasiswa  aktif   kuliah  lingkup  Universitas  Jember angkatan 2018-2019 dan sudah pernah melaksanakan kuliah  tatap  muka.  Analisis  data  yang  dilakukan berdasarkan  hasil  responden  dengan  mengolah  data menggunakan metode Naïve Bayes dan metode Decision Tree algoritma  C4.5.  Pemecahan  masalah  yang dilakukan  yaitu  perbandingan  kedua  metode,  hasil keputusan serta hasil evaluasi pembelajaran online dan offline .
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Correct Clasification Classified as Predicted “+” Predicted “-” Actual “+” True Positive s False Negatives Actual “-” False Positives True Negatives
Gambar 1. Kerangka Masalah

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan dan Perancangan Data Pengumpalan data pada penelitian ini menggunakan  teknik sampling  probability .  Jenis  teknik sampling probability pada penelitian ini adalah metode Cluster  Random  Sampling untuk  menentukan  sampel
minimum  yang  akan  dihasilkan  pada  pengisian kuesioner  di  setiap  jurusan  yang  ada  di  Universitas Jember.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  primer,  dengan  mengisi  kuesioner  oleh mahasiswa  Universitas  Jember  angkatan  2018  dan 2019 sebanyak 35.425 mahasiswa aktif  semester ganjil tahun  ajaran  2021/2022.  Data  yang  terkumpul sebanyak 540 responden sesuai dengan jumlah cluster minimal.
Tabel 2. Jumlah Mahsiswa dan Hasil Pengumpulan Data Tiap Cluster
Fakultas Jumlah Mahsiswa Jumlah Pengumpulan Data Tiap Cluster Hukum 2552 34 Ilmu Soisal dan Ilmu Politik 3568 44 Pertanian 3094 41 Ekonomi dan Bisnis 3733 42 Keguruan dan Ilmu Pendidikan 8182 98 Ilmu Budaya 2040 23 Teknologi Pertanian 1642 24 Kedokteran Gigi 632 9 Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam 1608 109 Teknik 3308 41 Kesehatan Masyarakat 1235 17 Farmasi 685 16 Keperawatan 923 10 Ilmu Komputer 1528 25 Kedokteran 693 7 Jumlah 35425 540 Tabel 3. Data Penelitian Responden Waktu Interaksi Keefektifan Media Keputusan Responden 1 Teratur Tidak Baik Efektif Baik Offline Responden 2 Tidak Teratur Tidak Baik Tidak Efektif Tidak Baik Online Responden 3 Teratur Baik Efektif Baik Offline Responden 4 Tidak Teratur Tidak Baik Tidak Efektif Baik Online Responden 5 Teratur Baik Tidak Efektif Baik Offline Responden 6 Tidak Teratur Tidak Baik Tidak Efektif Baik Online Responden 7 Teratur Tidak Baik Efektif Baik Offline Responden 8 Teratur Tidak Baik Tidak Efektif Tidak Baik Online Responden 9 Teratur Tidak Baik Efektif Baik Offline Responden 10 Teratur Baik Efektif Baik Offline Responden 11 Tidak Teratur Baik Efektif Baik Offline Responden 12 Tidak Teratur Baik Tidak Efektif Baik Online Responden 13 Tidak Teratur Baik Tidak Efektif Tidak Baik Online Responden 14 Teratur Baik Tidak Efektif Baik Offline Responden 15 Teratur Baik Efektif Baik Offline
Data  yang  terkumpul  dari  responden  kuesioner berbentuk numerik yang akan dirubah menjadi bentuk kategori  setiap  variabel.  Pada  kuesioner  terdapat  16 pertanyaan  dengan  dua  kategori  pensekoran, pertanyaan  urutan  1  sampai  15  memiliki  kategori Setuju  skor  1  dan  Tidak  Setuju  skor  2,  sedangkan pertanyaan urutan 16 memiliki kategori online skor 1 dan offline skor  2.  Hasil  numerik  setiap  pertanyaan
diambil  rata-rata  untuk  dijadikan  data  penelitian variabel.

## Pengujian dan Perbandingan Metode
Hasil  penelitian  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  metode Decision  Tree algoritma  C4.5 dengan  data  penelitian  hasil  responden  Mahasiswa Universitas  Jember  sebanyak  540  responden  yang terdiri  dari  dua  kelas  kategori  yaitu  kelas online dan
offline . Penelitian ini menggunakan jumlah data training sebesar 95% dan jumlah data testing 5%.
a. Model Naïve Bayes Pemodelan Naïve Bayes untuk klasifikasi penentuan keputusan  pembelajaran  kuliah  online  dan  offline menggunakan input data training. Model Naïve Bayes yang dibuat yaitu menentukan nilai probabilitas prior pada  suatu  data  berdasarkan  persamaan  (2). Pemodelan Naïve Bayes menghasilkan nilai probabilitas
prior dan nilai probabilitas bersyarat. Hasil pemodelan Naïve Bayes sebagai berikut.
Tabel 4. Nilai Probabilitas Prior
Kelas Nilai Probabilitas Prior 𝑷(𝒀 𝒊 ) Online 0, 4483431 Offline 0, 5516569

## Tabel 5. Nilai Probabilitas Bersyarat
Variabel Kategori Nilai Probabilitas Bersyarat Online Offline Waktu (𝑿 𝟏 ) Teratur 0,4043478 0,7703180 Tidak Teratur 0,5956522 0,2296820 Interaksi (𝑿 𝟐 ) Baik 0,5608696 0,7844523 Tidak Baik 0,4391304 0,2155477 Keefektifan (𝑿 𝟑 ) Efektif 0,3478261 0,7420495 Tidak Efektif 0,6521739 0,2579505 Media (𝑿 𝟒 ) Baik 0,73043478 0,90106007 Tidak Baik 0,26956522 0,09893993

## Gambar 2. Pohon Keputusan
Perhitungan hasil nilai probabilitas prior pada Tabel 4 merupakan  hasil  perhitungan  awal  atau  dugaan  awal sebuah  probabilitas  untuk  penentuan  keputusan pembelajaran  kuliah online atau offline .  Pada  Tabel  5 merupakan  hasil  perhitungan  probabilitas  bersyarat setiap variabel, probabilitas bersyarat digunakan untuk mengestimasi  peluang  bersyarat  secara  akurat  pada setiap variabel penelitian.
b. Decision Tree algoritma C4.5 Pada penelitian metode Decision tree yang digunakan
yaitu  dengan  algoritma  C4.5.  Model Decision  tree algoritma  C4.5  akan  dilakukan  menggunakan  input data training. Variabel  keputusan (𝑌) dibangun  pada pohon keputusan dengan semua variabel 𝑋 sebanyak empat  variabel  yaitu 𝑋 1 adalah  waktu, 𝑋 2 adalah interaksi, 𝑋 3 adalah keefektifan dan 𝑋 4 adalah media. Bentuk dari model Decision Tree yaitu pohon keputusan dengan root tertinggi  yaitu  keefektifan.  Hasil  model pohon keputusan metode Decision Tree algoritma C4.5. seperti pada Gambar 2.
Pohon keputusan pembelajaran online dan offline pada Gambar 2 sebagai berikut.
1. Jika keefek tifan yang dihasilkan efektif  dan waktu yang  dihasilkan  teratur  maka  keputusan offline sebesar 78%.
2. Jika keefektifan yang dihasilkan efektif, waktu yang dihasilkan  tidak  teratur,  dan  interaksi  yang dihasilkan  baik  maka  keputusan offline sebesar 63%.
3. Jika keefektifan yang dihasilkan efektif, waktu yang dihasilkan  tidak  teratur  dan  interaksi  yang dihasilkan tidak baik maka keputusan online sebesar 56%.
4. Jika  keefektifan  yang  dihasilkan  tidak  efektif, waktu  yang  dihasilkan  teratur  dan  interaksi  yang
dihasilkan  baik  maka  keputusan offline sebesar 59%.
5. Jika  keefektifan  yang  dihasilkan  tidak  efektif, waktu  yang  dihasilkan  teratur,  interkasi  yang dihasilkan  tidak  baik  dan  media  yang  dihasilkan baik maka keputusan offline sebesar 58%. 6. Jika  keefektifan  yang  dihasilkan  tidak  efektif, waktu  yang  dihasilkan  teratur,  interkasi  yang dihasilkan  tidak  baik  dan  media  yang  dihasilkan tidak baik maka keputusan offline sebesar 80%. 7. Jika keefektifan yang dihasilkan tidak efektif  dan waktu  yang  dihasilkan  tidak  teratur  maka keputusan online sebesar 86%.
c. Variabel Importance
Hasil variabel imporatance sebagai berikut.
Gambar 3.  Hasil Variable Importance
Tabel 6.  Hasil Perbandingan Klasifikasi Metode Naïve Bayes dan Metode Decision Tree algoritma C4.5
No Naïve Bayes Decision Tree (C4.5) 1. Hasil Confusion Matrix True Positive = 14 False Positive = 2 False Negative = 5 True Negative = 6 Hasil Confusion Matrix True Positive = 16 False Positive = 3 False Negative = 3 True Negative = 5 2. Hasil akurasi akhir penelitian perbandingan kuliah online dan offline sebesar 74,07% Hasil akurasi akhir penelitian perbandingan kuliah online dan offline sebesar 77,77%
3. Hasil precision sebesar 87,5% Hasil precision sebesar 84,21% 4. Hasil sensitivity sebesar 73,68% Hasil sensitivity sebesar 84,21% 5. Hasil specificity sebesar 75% Hasil specifcity sebesar 62,5% 6. Hasil kelas klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes yaitu kelas offline Hasil kelas klasifikasi dengan algoritma C4.5 yaitu kelas offline
Hasil  variable importance berdasarkan  Gambar  3 didapatkan dari ke empat variabel yang berpengaruh adalah  variabel  waktu  dengan  kategori  Teratur  dan Tidak  Teratur  serta  variabel  keefektifan  dengan  dua kategori Efektif  dan Tidak Efektif.
d. Perbandingan Metode
Penelitian ini mengunakan jumlah data testing dan data training yang sama antara kedua metode, sehingga diperoleh  hasil  pada  setiap  metode.  Proses  analisis pada penelitian ini juga dilakukan perbandingan hasil antara kedua metode tersebut. Berikut ini dijabarkan masing-masing hasil kedua metode tersebut.
Berdasarkan Tabel 6 diperoleh nilai akurasi metode Decision  Tree algoritma  C4.5  lebih  baik  dibandingkan dengan metode Naïve Bayes . Nilai akurasi didapatkan perbedaan karena sebaran Confusion Matrix pada kedua metode  tersebut.  Hasil Confusion  Matrix ditentukan dari  prediksi  setiap  metode  dan  prediksi  yang dihasilkan  berdasarkan    model  kedua    metode  yang dibentuk. Pada metode Naïve Bayes model yang dibetuk berbentuk  nilai  probabilitas  prior  dalam  dan  nilai probablitas  bersyarat  yaitu  nilai  peluang  pada  suatu data,  sedangkan  metode Decision  Tree algoritma  C4.5 model berbentuk pohon keputusan yang memiliki nilai disetiap node sehingga  nilai  tersebut  yang mempengaruhi terhadap model yang dibuat sebanyak 7 rule dengan root yaitu keefektifan. Nilai akurasi kedua metode cukup baik untuk proses klasifikasi tetapi nilai yang dihasilkan masih tidak sesuai dengan ketentuan yaitu diatas 80% sehingga nanti nya dapat dikatakan sangat  baik  karena  pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  sulit  untuk  dikelompokkan  dan  variabel yang  digunakan  juga  tidak  semua  berpengaruh  dan hanya  dua  variabel  yang  berpengaruh  menunjukkan variabel  yang  berpengaruh  hanya  waktu  dan keefektifan. Nilai precision yang  dihasilkan  dari  kedua metode  tersebut  sudah  baik  dimana  hasil  tersebut tingkat kearutan yang dihasilkan sudah sesuai prediksi model dan tingkat keakuratan sebagaian data positive sudah  sesuai  tetapi  tidak  sepenuhnya  karena  masih terdapat kesalahan record data yaitu False Positive (FP) artinya  pada  kelas online yang  seharusnya  kelas offline sebanyak 2 data pada metode Naïve Bayes sedangakan sebanyak  3  pada  metode Decision  tree algortima  C4.5 dan False Negative (FN) artinya pada kelas offline yang seharusnya kelas online sebanyak 5 data pada metode Naïve Bayes sedangkan sebanyak 3 data pada metode Decision tree algoritma C4,5. Nilai sensitivity pada metode
Decision  Tree algotirma  C4.5  lebih  baik  dari  nilai sensitivity metode Naïve  Bayes dengan  hasil  tersebut sesuai  dengan  model  yang  dibentuk  dan  data  yang ditemukan  terecord  sesuai  dengan  jumlah  data input , tetapi tidak sepenuhnya terecord secara benar karena masih  terdapat  record  kesalahan  yaitu  terletak  pada False Positive (FP) dan False Negative (FN). Nilai specitivity cukup  baik  dimana  hasil  tersebut  pada  data  yang digunakan terdapat data yang terecord negative yaitu pada metode Naïve Bayes False Negative (FN) sebanyak 5  data  dan True  Negative (TN)  sebanyak  6  data sedangkan  pada  metode Decision  tree algoritma  C4.5 False Negative (FN) sebanyak 3 data dan True Negative (TN)  sebanyak  5  data.  Hasil  evaluasi  data  kuesioner berdasarkan  hasil  visualisasi  data  dengan  pilihan responden  menunjukkan  bahwa  responden  memilih offline karena waktu yang teratur, interaksi yang baik, keefektifan  yang  optimal  dan  media  yang  baik, sedangkan  responden  memilih online yaitu  kebalikan dari  offline  tetapi  interaksi  dan  media  menunjukkan hasil yang sama. Pada variable importance yang dihasilkan bahwa variabel yang beperngaruh terhadap keputusan pembelajaran yaitu waktu dengan indikator pelaksaan jadwal  dan  durasi  pembelajaran  sesuai  sks  serta keefektifan dengan indikator situasi pembelajaran dan keaktifan  mahasiswa  serta  kualitas  bahan  ajar.  Hasil klasifikasi  kedua  metode  tersebut  menunjukan  hasil yang  sama  yaitu  hasil  klasifikasi  ketegori offline sebanyak 16 data pada metode Naïve Bayes sedangkan sebanyak 19 data pada metode Decision Tree algoritma C4.5 dari 27 data input data testing.

## KESIMPULAN
Hasil  perbandingan  diperoleh,  tingkat  akurasi algoritma  C4.5  sebesar  77,77%  lebih  baik dibandingkan  dengan  algoritma Naïve  Bayes sebesar 74,07%  karena  berdasarkan  perhitungan  algoritma bahwa algortitma C4.5 alur perhitungan lebih lengkap dari algoritma Naïve Bayes . Terdapat dua jenis kategori pembelajaran yaitu online dan offline yaitu dengan data penelitian yang digunakan yaitu data primer sebanyak 540  responden.  Hasil  evaluasi  data  kuesioner berdasarkan  hasil  visualisasi  data  dengan  pilihan responden  menunjukkan  bahwa  responden  memilih offline karena waktu yang teratur, interaksi yang baik, keefektifan  yang  optimal  dan  media  yang  baik, sedangkan  responden  memilih online yaitu  kebalikan dari offline tetapi  interkasi  dan  media  menunjukkan
hasil yang sama. Pada variable importance yang dihasilkan bahwa variabel yang beperngaruh terhadap keputusan pembelajaran yaitu waktu dengan indikator pelaksaan jadwal  dan    durasi  pembelajaran  sesuai  sks  serta keefektifan dengan indikator situasi pembelajaran dan keaktifan  mahasiswa  serta  kualitas  bahan  ajar.  Hasil klasifikasi  yang  dihasilkan  antara  metode Naïve  Bayes dan  metode Decision  Tree algoritma  C4.5  yaitu  sama dengan kategori offline sebanyak 16 data pada metode Naïve Bayes dan sebanyak 19 data pada metode Decision Tree algoritma C4.5 dari 27 input data testing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.S.  Siltonga,  Saifullah,  and  D.  Rafika.  “Analisis metode naïve  bayes dalam  memprediksi  tingkat pemahaman  mahasiswa  terhadap  mata  kuliah berdasarkan  posisi  duduk,”  Prosiding  Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), pp. 435, 2019.
[2]  A. Yuliana, and D.B. Pratomo. “Algoritma decision tree (c4.5)  untuk  memprediksi  kepuasan  mahasiswa terhadap  kinerja  dosen  Politeknik  TEDC  Bandung,” Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri vol. 22, no. 384, 2017
[3]  I. Andriyanto, E. Santoso, and Suprapto. “Pemodelan sistem  pakar  untuk  menentukan  penyakit  diabetes mellitus menggunakan metode naïve bayes Studi Kasus: Puskesmas
Poncokusumo Malang,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol.
2, no. 2, p. 881, 2018
[4]  E. Elisa, “Analisa dan penerapan algoritma c4.5 dalam data  mining  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor penyebab kecelakaan kerja konstruksi PT. Arupadhatu Adisesanti,” Sistem  Infromasi,  Universitas  Putera  Batam , vol. 2, no. 1, p. 37, Juni 2017.
[5]  T.  Suryaudin,  “Implementasi  data  mining  untuk menganalisa  pola  penjualan  barang  dengan menggunakan algoritma apriori,” Jurnal Simki-Techsain ,
vol 2, no. 4, 2018.
[6]  R.T.  Wulandari,  Data  Mining,  Yogyakarta:  Gava Media, 2017.