## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Analisis Algoritma Klasifikasi untuk Memprediksi Karakteristik Mahasiswa pada Pembelajaran Daring
Wiyli Yustanti #1 , Naim Rochmawati #2
# Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya Kampus Unesa Ketintang, Surabaya
1 wiyliyustanti@unesa.ac.id
2 naimrochmawati@unesa.ac.id
Abstrak  —  Keberhasilan  pelaksanaan  pembelajaran  secara daring di masa pandemi dari sisi mahasiswa dipengaruhi oleh faktor  eksternal  dan  internal.  Faktor  eksternal  antara  lain ketersediaan sinyal atau jaringan yang baik, kuota internet, serta  perangkat  penunjang  seperti  smartphone  dan  laptop. Selain  itu,  aspek  internal  seperti  motivasi  belajar,  budaya belajar,  dan    kondisi  fisik  serta  psikologi  yang  baik  juga berperan  penting  dalam  keberhasilan  proses  belajar mahasiswa. Faktor-faktor ini menjadi input untuk membangun model prediksi karakteristik mahasiswa peserta daring.  Pada  proses  pemodelan  diawali  dengan  tahap  pre- processing melalui seleksi fitur menggunakan uji independen Chi-Square  untuk  menentukan  variabel  yang  berpengaruh pada  proses  prediksi  variabel  respon.  Hasil  seleksi  variabel independen menghasilkan 16 variabel yang berpengaruh dari total  22  variabel  awal.    Adapun  jenis  label  pada  variabel respon terdiri dari 4 kelompok yaitu mahasiswa aktif dengan fasilitas  terbatas,  aktif  dengan  fasilitas  baik,  pasif  dengan fasilitas  baik  dan  pasif  dengan  fasilitas  terbatas.  Pada  data penelitian  ini,  distribusi  variabel  respon  termasuk  dalam kategori tidak seimbang (imbalanced class) dengan proporsi kelas terkecil adalah 2,20%. Untuk melakukan balancing data digunakan  teknik  oversampling  sebelum  tahap  pemodelan. Sementara  algoritma  klasifikasi  yang  diujicobakan  terdiri dari  6  algoritma  yaitu  Naïve  Bayes  (NB),  Support  Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Regresi Logistik (LR), K-Nearest  Neighbor  (KNN),  dan  Decision  Tree  (DT).  Hasil komparasi  kinerja  menunjukkan  bahwa  algoritma  Support Vector Machine (SVM)  lebih unggul dengan  nilai F-1 Score 92,8% dan AUC sebesar 99,01%.
Kata  kunci— F1-Score,  AUC,  Imbalanced,  Klasifikasi, Oversampling

## I. P ENDAHULUAN
Pada  masa  pandemi,  proses  pembelajar  di  berbagai institusi  pendidikan  dilakukan  secara  daring  dan menggantikan proses pembelajaran tatap muka. Pembelajaran  dikelas  dapat  dilakukan  secara  virtual melalui  media  komunikasi  yang  mendukung  tatap  muka secara daring, seperti aplikasi media sosial atau platform e- learning.  Dengan  demikian,  siswa  tetap  dapat  mengikuti proses  pembelajaran  tanpa  terhalang  lokasi  dan  waktu. Pembelajaran  secara  daring  sudah  menjadi  solusi  untuk menghentikan  laju  persebaran  virus.    Hal  ini  dilakukan
sebagai  upaya  pemerintah  melalui  kebijakannya  secara bertahap  untuk  mewajibkan  semua  proses  pembelajaran dilakukan  secara  daring  sampai  waktu  kondusif  untuk memulai  pembelajaran  tatap  muka.  Upaya  ini  diharapkan bahwa  melalui  metode  pembelajaran  daring,  dapat memudahkan  siswa  dalam  mengakses  setiap  materi pembelajaran,  berinteraksi  atau  melakukan  diskusi  antara satu  dengan  yang  lain  sehingga  tercapainya  hasil  belajar yang optimal.
Pelaksanaan  pembelajaran  secara  daring  tentunya memerlukan  dukungan  ketersediaan  fasilitas  seperti kualitas  sinyal  atau  jaringan  yang  baik,  kuota  internet, smartphone,  dan  laptop.  Dukungan  sarana  prasarna  ini, berpengaruh terhadap kualitas proses pembelajaran daring yang  dapat  dilihat  dari  hasil  belajar  melalui  nilai  yang diperoleh. Selain aspek fasilitas, faktor internal siswa juga memiliki peran dalam keberhasilan belajar. Fadila, dkk [1] menjelaskan  bahwa  kemandirian  belajar  adalah  bahwa siswa  dapat  belajar  tanpa  tergantung  orang  lain  dalam proses  pemahaman materi, penerapan pengetahuan,  serta penyelesaian  masalah.  Pada  penelitian  lain,  Keberhasilan belajar  akan  tercapai  bila  seorang  pelajar  memiliki dukungan  fasilitas  yang  baik,  motivasi  belajar,  budaya belajar serta memiliki kondisi fisik dan psikologi yang baik. Penelitian terkait dengan faktor yang berpengaruh terhadap hasil pembelajaran daring  banyak ditemukan antara lain , Anggrawan, dkk [2] dalam hasil penelitiannya menyimpulkan  bahwa  ada  kaitan  antara  gaya  belajar dengan performansi  belajar  mahasiswa pada  studi  Bahasa Inggris. Dimana pada pembelajaran daring, mahasiswa tipe auditori  dan  visual  rata-rata  memiliki  nilai  lebih  unggul dibanding  dengan  mahasiswa  tipe  kinestetik.  Sedangkan hasil  penelitian    Andrianto,  dkk  [3]  menjelaskan  secara umum, faktor yang mempengaruhi kesukseskan penerapan e-learning  di  Indonesia  terdiri  dari  tiga  hal  yang  utama yaitu  infrastruktur,  kualitas  sumber  daya  manusia  dan institusi pendidikan itu sendiri. Ketiga  hal ini membutuhkan pemerintah untuk  mempersiapkan kegiatan pembelajaran secara dari dapat berjalan lancar. Penjelasan yang senada juga ditemukan pada penelitian Bambang [4].
Aspek internal siswa juga berpengaruh terhadap kualitas proses belajar secara daring, khususnya dalam membangun
motivasi dan minat belajar. Syarifah, dkk [5] menemukan bahwa  ada  pengaruh  signifikan  antara  aspek  penggunaan kuota  internet,  cara  pandang,  budaya  belajar,  kondisi ekonomi terhadap minat belajar mahasiswa. Minat belajar ini, juga dipengaruhi oleh media pembelajaran daring yang digunakan,  hasil  penelitian  Nabila,  dkk  [6]  menunjukkan bahwa  lebih  dari  50%  mahasiswa  lebih  menyukai pembelajran  melalui  Google  Classroom  (GCR)  dan Whatsapp Group (WAG). Hal ini juga dibuktikan bahwa, penggunaan  Google  Meet  pada  saat  pembelajaran  daring memberikan  nilai  yang  baik  dan  sangat  baik  berdasarkan hasil  penelitian  Sepita  [7].  Penelitian  Mumuh  [8]  dan Turmuzi  [9]  juga  memberikan  kesimpulan  bahwa penggunaan GCR dan WAG menjadi pilihan terbaik untuk proses  pembelajaran  daring  karena  ramah  kuota  internet. Windi,  dkk  [10]  menemukan  dalam  penelitiannya  bahwa kemandirian belajar dipengaruhi oleh motivasi berprestasi, dimana  semakin  tinggi  motivasi  seseorang  untuk  belajar maka  tingkat  kemandiriannya  juga  semakin  tinggi  dan sebaliknya.  Berbeda  halnya  dengan  siswa  berkebutuhan khusus , dimana umur, gender dan pola asuh memberikan pengaruh yang cukup signifikan [11].
Implementasi  pembelajaran  secara  daring  sudah dilaksanakan  hampir  dua  tahun  di  seluruh  intitusi pendidikan di Indonesia. Salah satu hasil evaluasinya dapat dilihat pada Riyanda, dkk [12] yang menyimpulkan bahwa pembelajaran  secara  daring  baik  dari  sisi  aspek  konteks, input,  proses,  dan  output,  berhasil  dengan  baik  dan  dapat dilanjutkan.  Sedangkan  pada  hasil  evaluasi  Nurlina  [13], menyimpulkan  bahwa  dengan  pembelajaran  daring  guru lebih aktif dalam menyiapkan bahan ajar serta kemampuan menggunakan media komunikasi digital untuk pembelajaran  lebih  baik.  Dalam  hasil  penelitian  lain ditemukan  beberapa  dampak  akibat  pembelajaran  daring antara lain mahasiswa masih sering mengalami kebingungan,  pasif,  kurang  produktif  dan  tidak  kreatif, stress,  penumpukan  konsep/informasi  yang  kurang bermanfaat  serta  literasi  bahasa  yang  meningkat  [14]. Purniawan [15] juga memberikan informasi terkait analisis respon  siswa  terhadap  pembelajaran  daring  yang menunjukkan  hasil  cukup  baik  meskipun  ketersediaan kuota internet sering menjadi kendala.
Aspek  faktor-faktor  yang  ditemukan  berpengaruh  dan hasil  evaluasi  proses  pelaksanaan  pembelajaran  daring selama ini memberikan informasi secara kuantitatif bahwa data-data  tersebut  dapat  diekplorasi  lebih  dalam  untuk membangun  model  prediksi  karakteristik  mahasiswa berdasarkan  variabel-variabel  yang  diduga  berpengaruh signifikan.  Penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  [16] diterapkan untuk memprediksi kepuasaan mahasiswa pada proses pembelajaran daring dengan menggunakan variabel yang  mengukur  komunikasi,  suasana  pembelajaran, penilaian dan penyampaian materi.  Penelitian serupa juga dilakukan  Natuzzuhriyyah,  dkk  [17]  yang  menggunakan tujuh  variabel  independen  sebagai  prediktor  tingkat kepuasan.  Algoritma  klasifikasi  juga  digunakan  pada evaluasi  hasil  pembelajaran  daring  berbasis  pada  analisis sentiment di media sosial Twitter [18],[19] dan [20].
Berdasarkan dengan perkembangkan penelitian pembelajaran daring di masa pandemi yang cukup beragam, maka  pada  penelitian  ini  ingin  dilakukan  analisis  faktor yang  berpengaruh  terhadap  karakteristik  mahasiswa  pada pembelajaran  daring  berdasarkan  berbagai  aspek  yang ditemukan  perpengaruh  signifikan  pada  penelitian  terkait dengan  menggunakan  pendekatan  algoritma  klasifikasi. Terdapat enam algoritma klasifikasi yang akan dibandingkan  yaitu  Naïve  Bayes  (NB),  Support  Vector Machine  (SVM),  Random  Forest  (RF),  Regresi  Logistik (LR), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree (DT). Tujuannya  adalah  agar  proses  pembelajaran  dapat dimanajemen  dengan  baik  sesuai  dengan  karakteristik siswa  yang  ada  melalui  pemilihan  model  yang menunjukkan kinerja prediksi terbaik.

## II. M ETODE
Metodologi  dalam  penelitian  ini  mengadopsi  proses yang ada pada kerangka kerja Knowledge Data Discovery (KDD)  yang  diusulkan  oleh  Fayyad  [21]. Inti  utama  dari kerangka KDD terdiri dari lima tahap yaitu tahap pemilihan data, pre-processing, tranformasi, pemodelan, dan evaluasi.

## A. Data
Sumber  data  dalam  penelitian  iini  merupakan  data primer yang diperoleh dari hasil isian formulir mahasiswa peserta mata kuliah Basis Data yang diambil secara random. Didapatkan  91  responden  dengan  instrument  isian  terdiri dari 22 variabel yang meliputi aspek internal dan ekternal mahasiswa saat mengikuti perkuliahan daring. Secara rinci, variabel dependen atau data kelas/target untuk pemodelan klasifikan menggunakan nilai pada Tabel I.
TABEL I V ARIABEL D EPENDEN D ATASET M AHASISWA Simbol Variabel Tipe Data Nilai Data Keterangan
y
Kelompok Siswa Kategorik 0 Pembelajar aktif dengan dukungan fasilitas terbatas
1 Pembelajar aktif dengan dukungan fasilitas baik 2 Pembelajar pasif dengan dukungan fasilitas baik
3 Pembelajar pasif denag dukungan fasilitas terbatas
Sedangkan untuk variabel independent secara  lengkap dapat  dilihat  pada  Tabel  II.  Semua  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bertipe  kategorik  dengan  skala Nominal.
TABEL III
V ARIABEL I NDEPENDEN D ATASET M AHASISWA Simbol Fitur Tipe Data Nilai Data x 1 Jenis kelamin Kategorik 0 = Pria, 1 = Wanita x 2 Berat Badan Kategorik 1 = Kurus, 2 = Normal, 3 = Gemuk, 4 = Obesitas x 3 Kacamata Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 4 Pernah Sakit Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 5 Pernah Gangguan Mental Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 6 Aktif Bertanya Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 7 Aktif Menjawab Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 8 Aktif mengerjakan Tugas Kategorik 0 = Sebagian, 1 = Semua x 9 Minat Kategorik 0 = Tidak, 1 = Mungkin, 2 = Ya x 10 Waktu Belajar Kategorik 1 = < 5 jam, 2 = 5 < t < 10 jam, 3 = > 10 jam x 11 Ketersediaan Sumber Belajar Lain Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 12 Aktif mencari tutorial Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 13 Mengulang Materi Kategorik 0 = Tidak, 1 = Terkadang 2 = Selalu x 14 Melakukan Latihan Kategorik 0 = Tidak, 1 = Terkadang , 2 = Selalu x 15 Kegiatan Diskusi Kategorik 0 = Tidak, 1 = Terkadang, 2 = Selalu x 16 Smartphone Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 17 Laptop Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 18 Internet Kategorik 0 = Tidak, 1 = Terkadang, 2 = Ya x 19 Dukungan Lingkungan Rumah Kategorik 0 = Tidak, 1 = Terkadang, 2 = Ya x 20 Listrik Kategorik 1 = Ya, 0 = Tidak x 21 Daerah Kategorik 1 = Pedesaan, 2 = Perkotaan , 3 = Pesisir x 22 Kemudahan akses telekomunikasi Kategorik
1 = Buruk, 2 = Sedang,
3 = Baik

## B. Pre-Procesing
Pada  tahap  ini  variabel  independen  ( x )  pada  dataset mahasiswa  di  seleksi  kembali  dengan  cara  memilih  fitur yang  berpengaruh  dan  membuang  fitur  yang  tidak berpengaruh  sehingga  diharapkan  dapat  meningkatkan nilai  akurasi  saat  dilakukannya  proses  klasifikasi,  untuk menguji  variabel  independen  digunakan  uji Chi-Square dengan langkah-langkah dalam pengujian sebagai berikut :
a) Menentukan Hipotesis.
b) Membuat Tabel Kontingensi.
c) Menentukan Nilai Harapan
d) Menghitung Statistik Chi-Square.
e) Memutuskan Terima atau Tolak Hipotesis Null.

## C. Transformasi
Bentuk  transformasi  dapat  berupa perubahan tipe data dari  kategorik  menjadi  numeri  maupun  perubahan  skala data  menjadi  range  yang  standard.  Pada  penelitian  ini dilakukan transformasi data kategorik menggunakan Label Encoding yaitu  mengkonversi  secara  langsung  data  text menjadi  nilai  integer  yang  bermakna  nominal  tanpa mempertimbangkan  urutan.  Setelah  dilakukan  koversi  ke numerik, selanjutnya data distandarisai dengan rumus :
lama min baru max min x x x x x − = −
(1)

## D. Pemodelan
Proses  pemodelan  merupakan  tahapan  membangun model  prediksi  klasifikasi  berdasarkan  nilai-nilai  pada variabel  input  terhadap  variabel  output  (kelas).  Untuk mendapatkan  model  prediksi  yang  terbaik,  dilakuka ekperimen  dengan  beberapa  algoritma  klasifikasi  yaitu Decision  Tree  (DT),  Naïve  Bayes  (NB),  K-Nearest Neighbor  (KNN),  Regresi  Logistik  (RL),  Random  Forest (RF) dan Support Vector Machine (SVM).  Proses optimasi parameter menggunakan metode Grid Search.

## E. Validasi dan Evaluasi
Metode  validasi  yang  digunakan  untuk  dataset  yang memiliki  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang  adalah menggunakan  Teknik  oversampling  sehingga  distribusi menjadi seimbang. Untuk memastikan bahwa semua kelas akan terwakili pada proses training dan testing, digunakan Stratified-K  Cross  Validation  dengan  nilai  fold  adalah  2 sampai  10.  Sedangkan  metrik  evaluasi  kinerja  prediksi kelas  menggunakan  F1-Score.  Untuk  kasus  distribusi kelas  yang  seimbang,  nilai  Akurasi  dan  F1-Score  akan menghasilkan angka yang sama. Ukuran lain yang dapat digunakan  adalah  nilai  AUC.  Adapun  interpretasi  nilai AUC dapat mengacu pada Tabel III.
TABEL IIIII K ATEGORI N ILAI AUC AUC Score Interpretasi Hasil Klasifikasi 0.90 – 1.00 Sangat Baik 0.80 – 0.90 Baik 0.70 – 0.80 Sedang 0.60 – 0.70 Buruk 0.50 – 0.60 Gagal

## III. H ASIL   DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  membahas  tentang  hasil  dari  setiap tahapan yang sudah dijelaskan pada bagian sebelumnya mulai dari hasil  seleksi  variabel  yang  berpengaruh  terhadap variabel respon  sampai  dengan  hasil  evaluasi  dan  validasi  untuk pemilihan model yang terbaik.

## A. Seleksi Variabel
Berdasarkan  hasil  dari  seleksi  fitur  dengan  uji independen Chi-Square menggunakan  nilai  α=10% didapatkan hasil seperti pada Tabel IV.
TABEL IVV S ELEKSI F ITUR D ATASET DENGAN U JI C HI -S QUARE
X i 2 hitung  Likelihood df 2 tabel  H 0 x 1 6,398 7,219 3 6,251 Ditolak x 2 13,389 15,874 9 14,684 Diterima x 3 8,146 8,737 3 6,251 Ditolak x 4 17,766 18,846 3 6,251 Ditolak x 5 19,505 19,212 3 6,251 Ditolak x 6 11,358 12,905 3 6,251 Ditolak x 7 5,886 5,978 3 6,251 Diterima x 8 60,753 17,745 3 6,251 Ditolak x 9 70,471 3,725 6 10,645 Ditolak x 10 3,189 3,786 3 6,251 Diterima x 11 14,402 15,091 3 6,251 Ditolak x 12 3,556 5,111 3 6,251 Diterima x 13 24,708 26,110 3 6,251 Ditolak x 14 23,035 27,027 3 6,251 Ditolak x 15 16,058 15,546 6 10,645 Ditolak x 16 2,162 2,311 3 6,251 Diterima x 17 27,053 15,733 3 6,251 Ditolak x 18 29,044 33,973 6 10,645 Ditolak x 19 32,126 34,698 6 10,645 Ditolak x 20 14,783 6,237 3 6,251 Ditolak x 21 7,874 9,463 6 10,645 Diterima x 22 32,385 37,358 6 10,645 Ditolak
Dari hasil seleksi fitur pada Tabel III diketahui variabel independen yang tidak digunakan dalam proses selanjutnya adalah x 2, x 7, x 10, x 12, x 16, dan x 21 ,  sedangkan  sisanya  akan digunakan  sebagai  variabel  input  pada  proses  pemodelan klasifikasi.  Dengan  demikian,  pada  penelitian  ini, menggunakan  16  variabel  yang  terpilih  dari  22  variabel awal.

## B. Kinerja Algoritma Klasifikasi
Sebagaimana  yang  dijelaskan  dalam  bagian  metode, bahwa  percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  enam algoritma  klasifikasi  yang  berbeda,  yaitu  DT,  KNN,  NB, LR, RF dan SVM. Untuk mengetahui apakah proses seleksi fitur  mempengaruhi  hasil  kinerja  klasifikasi  ,  maka dilakukan  pengukuran  kinerja  klasifikasi  menggunakan nilai F1-Score sebelum dan sesudah seleksi fitur. Tabel V dan  VI  menunjukkan  hasil  dari  percobaan  dengan mengambil nilai K-Fold muladi dari 2 sampai 10.
TABEL V N ILAI F1-S CORE S EBELUM S ELEKSI F ITUR K DT KNN LR NB RF SVM 2 0.681 0.772 0.840 0.780 0.836 0.889 3 0.717 0.762 0.930 0.788 0.826 0.905 4 0.691 0.800 0.879 0.779 0.879 0.851 5 0.727 0.823 0.919 0.795 0.930 0.903 6 0.721 0.815 0.909 0.785 0.912 0.879 7 0.665 0.782 0.927 0.799 0.904 0.900 8 0.699 0.798 0.920 0.778 0.886 0.881 9 0.706 0.848 0.908 0.784 0.904 0.869 10 0.667 0.838 0.908 0.764 0.925* 0.889
Didapatkan  bahwa  baik  kinerja  sebelum  maupun sesudah seleksi fitur menunjukkan bahwa K-Fold sebanyak 10  memberikan  hasil  tertinggi.  Untuk  dataset  sebelum diseleksi  fitur,  algoritma  RF  memberikan  hasil  kinerja
prediksi  tertinggi  yaitu  sebesar  92,5%.  Sedangkan  untuk dataset  setelah  seleksi  fitur  ,  algoritma  SVM  memiliki performansi  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  92,8%  atau sekitar  0,03%  lebih  unggul  daripada  algoritma  RF  pada dataset tanpa seleksi fitur.
TABEL VI N ILAI F1-S CORE S ETELAH S ELEKSI F ITUR DT KNN LR NB RF SVM 2 0.654 0.882 0.881 0.856 0.714 0.865 3 0.717 0.832 0.879 0.853 0.815 0.855 4 0.745 0.847 0.853 0.864 0.842 0.895 5 0.779 0.845 0.912 0.874 0.872 0.893 6 0.717 0.858 0.862 0.868 0.857 0.912 7 0.698 0.873 0.911 0.904 0.904 0.904 8 0.724 0.887 0.879 0.883 0.865 0.914 9 0.727 0.869 0.896 0.880 0.905 0.922 10 0.674 0.888 0.878 0.886 0.881 0.928*
Selanjutnya,  analisis    dilakukan  dengan  melihat  nilai rata-rata  F1-Score  untuk  semua  algoritma  pada  kondisi sebelum  seleksi  fitur  yaitu  terdiri  dari  22  variabel independen,  dan  setelah  proses  seleksi  fitur  dengan menggunakan  17  variabel.  Secara  umum  terlihat  bahwa untuk algoritma DT, KNN, NB dan SVM memiliki kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan kinerja hasil model prediksi  klasifikasi  sebelum  adanya  proses  seleksi  fitur. Sedangkan  untuk  algoritma  LR  dan  RF  memiliki  kinerja lebih rendah yaitu penurunan masing-masing sebesar 2,1% dan 3,9%.  Secara visual , histogram nilai rata-rata F1 Score dengan jumlah fitur berbeda terlihat pada Gambar 1.
Gambar.  1  Perbandingan  nilai  rata-rata F1-score algoritma  klasifikasi sebelum dan sesudah seleksi fitur
Dari keseluruhan proses ekperimen yang sudah dilakukan, kinerja  tertinggi  ditunjukkan  oleh  algoritma  SVM. Selanjutnya  sebagai  konfirmasi  dari  hasil  ini,  dilakukan perhitungan  nilai  AUC.  Hasil  perhitungan  AUC ditampilkan pada Tabel VII.
TABEL VII N ILAI AUC PADA K-F OLD 10
Jumlah Fitur Nilai AUC untuk  KFold = 10 DT KNN LR NB RF SVM 22 Fitur 0.846 0.961 0.979 0.962 0.982 0.995 17 Fitur 0.715 0.865 0.884 0.874 0.851 0.899
Hasil  AUC  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  tetap memberikan  hasil  prediksi  yang  tertinggi  dibandingkan dengan  algoritma  yang  lain.  Nilai  AUC  dan  F1-Score merupakan  metrik  evaluasi  yang  sangat  kuat  dan  bekerja sangat  baik  untuk  banyak  masalah  klasifikasi.  Salah  satu perbedaan besar antara  F1-Score dan AUC adalah bahwa F1-Score  menekankan  pada  ketepatan  kelas  yang diprediksi  dan  AUC  menggunakan    skor  yang  diprediksi sebagai  input.  Jika  dataset  yang  dianalsisi  memiliki distribusi  yang  sangat  tidak  seimbang  dan  hasil  prediksi sangat mempertimbangkan ketepatan prediksi untuk kelas minoritas, maka yang paling tepat adalah menggunakan F1- Score.  Sebaliknya,  jika  dataset  yang  dianalisis  memiliki distribusi  kelas  yang  hampir  seimbang,  maka  dapat digunakan metrik evaluasi seperti Akurasi dan AUC.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa karakteristik  mahasiswa  yang  mengikuti  perkuliahan daring  dapat  diprediksi  menggunakan  algoritma  SVM dengan sangat baik yakni memiliki nilai ketepatan prediksi kelas  sebesar  92,8%  dan  nilai  AUC  89,9%  dengan menggunakan  variabel  input  sebanyak  17  fitur,  yaitu dengan mengeluarkan variabel x 2, x 7, x 10, x 12, x 16, dan x 21 . Untuk  penelitian  berikutnya  dapat  dilanjutkan  dengan menambahkan  variabel  aspek  pengajar  dan  institusi Pendidikan,  sehingga  model  klasifikasi  yang  dibangun tidak hanya dilihat dari sudut pandang mahasiswa.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Kami  mengucapkan  terimakasih  atas  dukungan  Lembaga Penelitian  Universitas  Negeri  Surabaya  atas  hibah penelitian kebijakan Fakultas.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. N. Fadila, T. A. Nadiroh, R. Juliana, P. Z. H. Zulfa, and I. Ibrahim,  “Kemandirian  Belajar  Secara  Daring  Sebagai Prediktor  Hasil  Belajar  Mahasiswa  Pendidikan  Matematika UIN Sunan Kalijaga,” J. Cendekia  J. Pendidik. Mat. , vol. 5, no. 2, pp. 880–891, 2021, doi: 10.31004/cendekia.v5i2.457.
[2] A. Anggrawan, “Analisis Deskriptif Hasil Belajar Pembelajaran Tatap  Muka  dan  Pembelajaran  Online  Menurut  Gaya  Belajar Mahasiswa,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa  Komput. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  339–346,  2019,  doi: 10.30812/matrik.v18i2.411.
[3] R.  Andrianto  Pangondian,  P.  Insap  Santosa,  and  E.  Nugroho, “Faktor  -  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kesuksesan Pembelajaran  Daring  Dalam  Revolusi  Industri  4.0,” Sainteks 2019 ,  pp.  56–60,  2019,  [Online].  Available:  https://seminar- id.com/semnas-sainteks2019.html.
[4] B.  Budhianto,  “Analisis  perkembangan  dan  faktor  yang mempengaruhi keberhasilan pembelajaran daring (e-learning ),” J. AgriWidya , vol. 1, no. 1, pp. 11–29, 2020.
[5] S.  H.  Jamil  and  I.  D.  Aprilisanda,  “Pengaruh  Pembelajaran Daring  Terhadap  Minat  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa Pandemik Covid-19,” Behav. Account. J. , vol. 3, no. 1, pp. 37– 46, 2020, doi: 10.33005/baj.v3i1.57.
[6] N. H. Zhafira, Y. Ertika, and Chairiyaton, “Persepsi Mahasiswa Terhadap  Perkuliahan  Daring  Sebagai  Sarana  Pembelajaran
Selama Masa Karantina Covid-19,” J. Bisnis dan Kaji. Strateg. Manaj. , vol. 4, pp. 37–45, 2020.
[7] S.  F.  Sepita  and  S.  Suryanti,  “Pengaruh  Pembelajaran  Daring Terhadap Hasil Belajar Kognitif Mahasiswa Pada Mata Kuliah Limnologi,” J. Res. Educ. Chem. , vol. 2, no. 2, p. 102, 2020, doi: 10.25299/jrec.2020.vol2(2).5826.
[8] M.  Mulyana,  B.  H.  Rainanto,  D.  Astrini,  and  R.  Puspitasari, “Persepsi  Mahasiswa  Atas  Penggunaan  Aplikasi  Perkuliahan Daring  Saat  Wabah  Covid-19,” JAS-PT  (Jurnal  Anal.  Sist. Pendidik.  Tinggi  Indones. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  47,  2020,  doi: 10.36339/jaspt.v4i1.301.
[9] M. Turmuzi and N. Hikmah, “Hubungan Pembelajaran Daring Google Classroom Pada Masa COVID-19 dan Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Mahasiswa Pendidikan Matematika,” J. Cendekia    J.  Pendidik.  Mat. ,  vol.  05,  no.  02,  pp.  1512–1523, 2021.
[10] W.  Fitriani,  H.  Haryanto,  and  S.  E.  Atmojo,  “Motivasi Berprestasi  dan  Kemandirian  Belajar  Mahasiswa  saat Pembelajaran  Daring,” J.  Pendidik.  Teor.  Penelitian,  dan Pengemb. , vol. 5, no. 6, pp. 828–834, 2020, [Online]. Available: http://journal.um.ac.id/index.php/jptpp/article/view/13639.
[11] E.  M.  Rakhmawati,  “Analisis  Faktor  Pendukung  Hasil Pembelajaran Daring pada Anak Berkebutuhan Khusus,” Pros.
Semin. Nas. Pascasarj. Univ. Negeri Semarang , 2020, [Online]. Available: https://proceeding.unnes.ac.id/index.php/snpasca/article/downl oad/569/488.
[12] A.  R.  Riyanda,  K.  Herlina,  and  B.  A.  Wicaksono,  “Evaluasi Implementasi Sistem Pembelajaran Daring Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Lampung,” J. IKRA-ITH Hum. , vol.  4,  no.  1,  pp.  66–71,  2020,  [Online].  Available: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith- humaniora/article/view/669.
[13] N.  Apriyanti,  “Analisis  Evaluasi  Pembelajaran  Daring Berorientasi pada Karakter Siswa,” J. Pendidik. Dasar , 2020.
[14] N.  B.  Argaheni,  “Sistematik  Review:  Dampak  Perkuliahan Daring  Saat  Pandemi  COVID-19  Terhadap  Mahasiswa Indonesia,” PLACENTUM J. Ilm. Kesehat. dan Apl. , vol. 8, no. 2, p. 99, 2020, doi: 10.20961/placentum.v8i2.43008.
[15] Purniawan  and  W.  Sumarni,  “Analisis  Respon  Siswa  Pada Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid 19,” Semin. Nas. Pascasarj. UNNES , pp. 784–789, 2020.
[16] A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi Tingkat  Kepuasan  dalam  Pembelajaran  Daring  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 88–94, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.137.
[17] A.  Natuzzuhriyyah  and  N.  Nafisah,  “Klasifikasi  Tingkat Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pembelajaran  Secara  Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  61–67,  2021,  doi: 10.36805/technoxplore.v6i2.1377.
[18] Samsir, Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, pp. 157–163, 2021.
[19] A.  Tanggu  Mara,  E.  Sediyono,  and  H.  Purnomo,  “Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen Metode  Pembelajaran  Dalam  Jaringan  (DARING)  Di Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba,” Jointer  -  J. Informatics  Eng. ,  vol.  2,  no.  01,  pp.  24–31,  2021,  doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.
[20] N.  L.  P.  C.  Savitri,  R.  A.  Rahman,  R.  Venyutzky,  and  N.  A. Rakhmawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring  pada  Twitter  Menggunakan  Supervised  Machine Learning,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 47–58, 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.
[21] U. Fayyad, G. P. Saphiro, and P. Smyth, “Knowledge Discovery and  Data  Mining :  Toward  a  Unifying  Framework,”  in Knowledge Data Discovery 1996 , 1997, vol. 9, no. 6, pp. 851– 860, doi: 10.3156/jfuzzy.9.6_851.