## KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP FASILITAS KAMPUS MENGGUNAKAN METODE ID3
Devy Natalia Nurtiani  , Rizal Adi Saputra
Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia Email: devynatalianurtiani@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp123-128

## ABSTRACT
This research explores the level of student satisfaction with campus facilities using the ID3 (Iterative Dichotomiser 3) method in forming decision trees. The main focus of this research is to identify factors that influence student satisfaction  with  various  facilities  on  campus  such  as  libraries,  computer  laboratories,  classrooms,  sports facilities and campus facilities in general. Data from 500 students were obtained from questionnaires and used as a basis for forming a decision tree model. The model visualization provides a clear picture of the satisfaction level classification  pattern.  This  research  details  the  relationships  between  attributes  and  contributes  to  the understanding  of  factors  that  influence  student  decisions.  The  results  of  this  research  provide  an  in-depth understanding  of  the  attributes  that  are  most  influential  in  predicting  student satisfaction  levels.  The  resulting decision tree reflects an informative classification pattern, providing a basis for improving the quality of campus facilities. Implementation of this model produces 100% accuracy in testing data, indicating the model's success in  classifying  student  satisfaction  levels.  This  research  contributes  to  improving  the  student  experience  and supporting decision making regarding campus facilities at higher education institutions.
Keyword: Campus Facilities, Student Satisfaction, ID3 Method, Decision Tree.

## ABSTRAK
Penelitian ini mengeksplorai tingkat kepuasan mahasiswa terhadap fasilitas kampus menggunakan metode ID3 (Iterative  Dichotomiser  3)  dalam  pembentukan  pohon  keputusan.  Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  berbagai  fasilitas  di  kampus seperti perpustakaan, laboratorium komputer, ruang kelas, sarana olahraga, dan fasilitas kampus secara umum. Data dari 500 mahasiswa yang diperoleh dari kuisioner dan digunakan sebagai basis untuk membentuk model pohon keputusan. Visualisasi model memberikan gambaran yang jelas tentang pola klasifikasi tingkat kepuasan. Penelitian  ini  merinci  hubungan  antaratribut  dan  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  faktor  yang mempengaruhi  keputusan  mahasiswa.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  atribut yang  paling  berpengaruh  dalam  memprediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan mencerminkan pola klasifikasi yang informatif, memberikan dasar untuk meningkatkan kualitas fasilitas kampus. Implementasi model ini menghasilkan akurasi 100% pada data testing, menunjukkan keberhasilan model dalam mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  mahasiswa.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan pengalaman mahasiswa dan mendukung pengambilan keputusan terkait fasilitas kampus di institusi pendidikan tinggi.
Kata Kunci: Fasilitas Kampus, Kepuasan Mahasiswa, Metode ID3, Pohon Keputusan.

## PENDAHULUAN
Pendidikan tinggi adalah landasan utama dalam membentuk  identitas,  pemikiran,  dan  pengalaman mahasiswa.  Pengaruh  perguruan  tinggi  tidak  hanya mencakup  aspek  akademik,  tetapi  juga  melibatkan kenyamanan  dan  kualitas  fasilitas  kampus.  Fasilitas kampus  menjadi  elemen  penting  yang  dapat memengaruhi tingkat kepuasan mahasiswa. Mahasiswa yang puas dengan fasilitas kampus cenderung memiliki
pengalaman  belajar  yang  lebih  baik,  yang  pada gilirannya  dapat  berdampak  positif  pada  kinerja akademik  dan  tingkat  retensi.  Pendidikan  tinggi memiliki  peran  krusial  dalam  membentuk  identitas, pemikiran,  dan  pengalaman  mahasiswa.  Selain  aspek akademik,  kenyamanan  dan  kualitas  fasilitas  kampus juga  memainkan  peran  penting.  Kepuasan  mahasiswa terhadap fasilitas kampus dapat berdampak positif pada pengalaman  belajar,  kinerja  akademik,  dan  tingkat retensi.  Oleh  karena  itu,  pemahaman  terhadap
ISSN: 2620-4339 (media online)
kebutuhan  dan  harapan  mahasiswa  terhadap  fasilitas kampus  menjadi  krusial,  terutama  dalam  menghadapi persaingan global di dunia pendidikan.
Fasilitas  kampus  merupakan  komponen  vital yang  dapat  memengaruhi  kualitas  pengalaman mahasiswa di perguruan tinggi. Mulai dari perpustakaan,  laboratorium,  hingga  sarana  olahraga, fasilitas  kampus  yang  lengkap  dan  berkualitas  sangat berperan  dalam  menciptakan  suasana  akademik  yang kondusif  bagi  mahasiswa.  Oleh  karenanya,  tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  fasilitas  kampus  perlu dipantau dan dievaluasi secara berkala.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap fasilitas  kampus  menggunakan  metode  ID3  (Iterative Dichotomiser  3).  Metode  ID3  merupakan  algoritma pembentukan pohon keputusan dalam data mining yang bekerja  dengan  membagi  data  menjadi  subset berdasarkan  atribut  terbaik,  yang  dapat  digunakan untuk  menggali  pola  dan  hubungan  antara  variabel- variabel  terkait  (Sianturi  et  al.,  2019).  Dengan visualisasi  pohon  keputusan,  metode  ini  mampu menampilkan  aturan  dan  pola  if-then  yang  terbentuk dari  data.  Sehingga,  dapat  teridentifikasi  faktor-faktor apa  saja  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kepuasan mahasiswa pada masing-masing jenis fasilitas kampus.
Pemilihan  metode  ID3  dalam  penelitian  ini dikaitkan  dengan  keunggulannya  dalam  menangani data berstruktur pohon keputusan, sehingga memudahkan  interpretasi  hasil  klasifikasi  (Munthe  et al., 2018). Selain itu, pohon keputusan yang dihasilkan dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik terhadap  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap tingkat  kepuasan  mahasiswa.  Dengan  merinci  tingkat kepuasan  mahasiswa  berdasarkan  kategori  tertentu, perguruan  tinggi  dapat  mengidentifikasi  area  yang perlu  perbaikan  dan  pengembangan  fasilitas.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada  peningkatan  kualitas  fasilitas  kampus,  sehingga mendukung  pengalaman  belajar  mahasiswa  dan meningkatkan  daya  saing  perguruan  tinggi  di  masa yang akan datang.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  membawa  metode  ID3  ke  dalam konteks  kepuasan  mahasiswa  terhadap  fasilitas kampus. Pendekatan ID3, sebagaimana ditemukan oleh Quinlan  (1986),  telah  terbukti  efektif  dalam mengklasifikasikan  data  dan  membentuk  pohon keputusan  yang  dapat  mengidentifikasi  faktor-faktor kunci.
Beberapa  literatur  terdahulu  telah  menerapkan algoritma  ID3  untuk  prediksi  dan  klasifikasi  tingkat kepuasan. Penelitian Sihombing (2018) menggunakan ID3  untuk  menganalisis  kepuasan  mahasiswa  pada fasilitas  laboratorium  computer,  Munthe  et  al.  (2018) juga  membangun  model  ID3  untuk  studi  kepuasan sarana  perkuliahan.  Kedua  studi  ini  menunjukkan kemampuan ID3 dalam mengekstraksi pola hubungan antar variabel berpengaruh.
Sejalan  dengan  metodologi  ID3,  penelitian  ini menggunakan  data  dari  500  mahasiswa  Universitas Halu  Oleo  melalui  kuesioner  yang  mencakup  aspek kepuasan  terhadap  berbagai  fasilitas,  termasuk perpustakaan, lab komputer, ruang kelas, olahraga, dan fasilitas  kampus  secara  keseluruhan.  Data  tersebut kemudian  diolah  menggunakan  metode  ID3  untuk membentuk  model  pohon  keputusan  yang  mampu mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  mahasiswa dengan berbagai faktor.
Dengan  mengadaptasi  metode  ID3  ke  dalam konteks  kepuasan  mahasiswa  terhadap  fasilitas kampus,  penelitian  ini  berusaha  menyumbangkan pemahaman  lebih  lanjut  mengenai  faktor-faktor  yang memengaruhi keputusan mahasiswa. Diharapkan hasil penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi  berharga untuk  pengembangan  strategi  peningkatan  fasilitas kampus,  memperkaya  literatur  mengenai  kualitas pengalaman mahasiswa di institusi pendidikan tinggi.

## ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
ID3  adalah  algoritma  pengklasifikasian  pohon keputusan yang dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1986. Algoritma ini digunakan untuk membangun  model  pohon  keputusan  dengan  cara iteratif  secara  rekursif.  ID3  bekerja  dengan  memilih atribut terbaik pada setiap langkah untuk membagi data ke dalam subset yang lebih kecil, sehingga membentuk pohon  keputusan.  Pemilihan  atribut  dilakukan berdasarkan  konsep  Information  Gain  (Nugroho  & Iskandar, 2015).

## Decision Tree
Decision  tree,  atau  pohon  keputusan,  adalah model  prediktif  dalam  pembelajaran  mesin  yang menggunakan  serangkaian  aturan  berdasarkan  fitur- fitur data input untuk mengambil keputusan klasifikasi atau  regresi.  Strukturnya  terdiri  dari  simpul,  cabang, dan  daun,  yang  mewakili  keputusan,  hasil  pengujian, dan  prediksi  kelas  atau  nilai  (Lay  &  Nwe,  2019). Kelebihan  decision  tree  meliputi  interpretabilitas tinggi,  penanganan  baik  pada  data  kategoris  dan numeris,  dan  kecepatan  pelatihan.  Namun,  perlu
ISSN: 2620-4339 (media online)
diwaspadai  terhadap  overfitting,  dan  terdapat  teknik seperti pruning untuk mengatasi hal ini.

## Entropy
Entropy  dalam  konteks  ID3  adalah  ukuran ketidakpastian  atau  kebingungan  dalam  suatu  sistem. Dalam  konteks  pohon  keputusan,  entropy  mengukur seberapa  acak  atau  tidak  teratur  kumpulan  data. Entropy yang tinggi menunjukkan tingkat ketidakpastian  yang  tinggi,  sementara  entropy  yang rendah  menunjukkan  tingkat  ketidakpastian  yang rendah.  Dalam  ID3,  tujuan  adalah  meminimalkan entropy, sehingga membangun pohon keputusan yang lebih teratur dan informatif (Hikmatulloh et al., 2019).
𝐻(𝑆) =   −  ∑ = 𝑐 𝑖 1 Pi log 2 (𝑃𝑖) (1)
Keterangan: H(S) = Entropy dari dataset S c = jumlah kelas dalam dataset Pi = proporsi kelas ke-i Σ = operator penjumlahan Log2 = logaritma basis 2

## Information Gain
Information  Gain  (IG)  adalah  ukuran  yang digunakan oleh ID3 untuk mengevaluasi atribut mana yang  paling  informatif  atau  memberikan  pemisahan yang  optimal  terhadap  data.  IG  dihitung  dengan mengukur  perbedaan  dalam  entropy  sebelum  dan setelah  data  dibagi  berdasarkan  suatu  atribut.  Atribut yang  memberikan  penurunan  entropy  terbesar  atau Information Gain tertinggi dipilih sebagai atribut yang paling baik untuk membagi data pada langkah tersebut. Dengan  menggunakan  IG,  ID3  dapat  membangun pohon keputusan yang efisien dalam mengklasifikasikan data (Putra et al., 2023).
𝐼𝐺(𝐴, 𝑆) = 𝐻(𝑆) −   ∑ (𝐴) |𝑆𝑣| |𝑆| . 𝐻(𝑆𝑣) 𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠
(2)
Keterangan:
IG = Information Gain A = Atribut
S = Dataset Values(A) = Nilai unik atribut A |Sv| = Jumlah data di S yang memiliki nilai v untuk atribut A |S| = Jumlah seluruh data di S H(Sv) = Entropy dari subset Sv

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini mengikuti
serangkaian  tahapan,  sebagaimana  dijelaskan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh mahasiswa  aktif  di Universitas  Halu  Oleo pada semester  tertentu.  Dengan  sampel  sebanyak  500 mahasiswa  yang  dilakukan  secara  acak  dengan memperhatikan  distribusi  mahasiswa  dari  berbagai fakultas dan tingkat semester.

## Pengumpulan Data
Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada responden sebagai sampel. Kuesioner dirancang dengan pertanyaan yang mencakup berbagai aspek  fasilitas  kampus  dan  tingkat  kepuasan mahasiswa.  Pengisian  kuesioner  dilakukan  secara mandiri oleh mahasiswa.

## Variabel Penelitian
Variabel  Independen:  Jenis  fasilitas  kampus (Perpustakaan, Laboratorium Komputer, Ruang Kelas, Sarana  Olahraga,  dan  Fasilitas  Kampus  Umum). Variabel  Dependen:  Tingkat  kepuasan  mahasiswa (Sangat  Puas,  Puas,  Cukup  Puas,  Tidak  Puas,  Sangat Tidak Puas).

## Teknik Analisis
Data  yang  di  kumpulkan  akan  diolah menggunakan  metode  ID3  (Iterative  Dichotomiser  3) dalam  pengembangan  pohon  keputusan.  Proses  ini
melibatkan  langkah-langkah  pemilihan  atribut  terbaik untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan mahasiswa.

## Pembentukan Model ID3
Gambar 2. Flowchart Pembentukan model ID3

## Memuat Dataset
Dataset  yang  dimuat  umumnya  berupa  data mentah  yang  memiliki  beberapa  kolom  atribut  input dan 1 kolom label/target output, yang Perlu dilakukan observasi  awal  terhadap  dataset  seperti  jumlah baris/data,  kolom  beserta  tipe  datanya,  ada  tidaknya missing value, dll. Tujuannya untuk menentukan teknik preprocessing  yang  diperlukan.  Dataset  bisa  berasal dari  berbagai  sumber  salah  satunya  ialah  CSV, database, hasil scrape, dll.

## Melakukan Encoding
Encoding diperlukan karena algoritma machine learning  seperti  decision  tree  hanya  menerima  input berupa  angka/numerik.  Sedangkan  pada  dataset terdapat  kolom  dengan  tipe  data  kategorikal  seperti perpustakaan,  lab  komputer,  ruang  kelas,  dan  lainnya yang harus diubah ke numerik. Encoding pilihan yang umum  digunakan  adalah  label/ordinal  Encoding  dan one-hot  Encoding.  Hasil  dari  Encoding  ini  adalah dataset  berbentuk  angka  yang  siap  diproses  oleh algoritma.

## Membagi Dataset Data Training dan Data Testing
Pembagian dataset bertujuan untuk
mendapatkan model machine learning yang
generalized,  tidak  overfitting.  Data  training  akan digunakan untuk menentukan pola dan melatih model. Data  testing  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa model  pada  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.

## Membuat Model Decision Tree dan Training
Model decision tree dibangun dengan menentukan  atribute  sebagai  node,  labels  sebagai leaf/output,  dan  parameter  seperti  maximal  depth, criterion, minimal samples split, dll. Kemudian model decision  tree  dilatih  menggunakan  data  latih  agar didapatkan  pola  &  aturan  yang  optimal  dalam memprediksi  output.  Algoritma  akan  bekerja  secara rekursif dalam membangun tree.

## Menghitung Akurasi Model
Akurasi diukur dengan menerapkan model yang sudah  dilatih  pada  data  testing.  Hasil  prediksi dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya,  lalu  dihitung akurasinya yang menunjukkan performa model dalam memprediksi  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Semakin  tinggi  akurasi,  semakin  baik model dalam generalisasi.

## Visualisasi Model Decision Tree
Visualisasi  decision  tree  di  gunakan  untuk menjelaskan  hasil  algoritma  klasifikasi  seperti  ID3. Dengan  warna  dan  label,  informasi  tentang  atribut, keputusan, dan kelas dapat disampaikan dengan jelas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data Hasil Kuesioner
Peneliitian ini menggunakan kuesioner sebagai media  menghimpun  data  yang  disebarkan  kepada responden.  Responden  yang  mengisi  kuesioner merupakan mahasiswa aktif di Universitas Halu Oleo . Kuesioner disebarkan dalam bentuk online (Kuisioner) yang sampelnya disesuaikan dengan jumlah yang telah ditentukan, yakni 500 sampel.
Tabel 1. Frekuensi
Fasilitas SP P CP TP STP Perpustakaan 50 117  202  121 10 Lab Komputer 63 187  196 54 - Ruang Kelas 6 84 188  124 98 Olahraga 44 196  156 99 5 Fasilitas Kampus 107 95 214 78 6
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
Keterangan: SP = Sangat Puas P = Puas CP = Cukup Puas TP = Tidak Puas STP = Sangat Tidak Puas

## Perhitungan Entropy
Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai entropy,  Dalam  konteks  ini,  kita  menghitung  entropy total X ( Fasilitas Kampus ) dari dataset. Setiap tingkat kepuasan (Sangat puas, Puas, Tidak Puas, Cukup Puas, Sangat  Tidak  Puas)  memiliki  kontribusi  pada  tingkat ketidakpastian. Untuk Fasilitas Kampus, entropi dapat dihitung  menggunakan  rumus.  Dalam  kasus  Fasilitas Kampus, n = 5 karena ada lima kategori: Sangat puas, Puas,  Tidak  Puas,  dan  Cukup  Puas,  dan  Sangat  tidak puas.
𝐻(𝑆) =   −  ∑ = 𝑐 𝑖 1 Pi log 2 (𝑃𝑖) (2)
Entropy (X)=−P(SangatPuas) ⋅ log2(P(SangatPuas))−P( Puas) ⋅ log2(P(Puas))−P(Cukup Puas) ⋅ log 2(P(CukupPuas))−P(TidakPuas) ⋅ log2(P( TidakPuas))−P(SangatTidakPuas) ⋅ log2( P(SangatTidakPuas)) =−P(107/500) ⋅ log2(P(107/500))−P(95/50 0) ⋅ log2(P(95/500))−P(214/500) ⋅ log2(P( 214/500))−P(78/500) ⋅ log2(P(78/500))− P(6/500) ⋅ log2(P(6/500)) =1.949947617658506

## Perhitungan Information Gain
Information  Gain  (IG)  dihitung  untuk  setiap atribut untuk memahami seberapa baik atribut tersebut dapat memisahkan dataset. Atribut dengan IG tertinggi akan  menjadi  kandidat  root  node  pada  pohon keputusan.
𝐼𝐺(𝐴, 𝑆) = 𝐻(𝑆) −   ∑ (𝐴) |𝑆𝑣| |𝑆| . 𝐻(𝑆𝑣) 𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠
(2) Tabel 2. Information Gain Gain Value PERPUSTAKAAN 1.507904523729617 LAB_KOMPUTER 1.6833025635054852 RUANG_KELAS 1.4677107557085067 OLAHRAGA 1.5754062813626053 FASILITAS_KAMPUS  1.5169693230232846
Pada tabel diatas, atribut “LAB_KOMPUTER” terpilih  sebagai  root  node  karena  memiliki  nilai Information Gain tertinggi dalam membedakan tingkat
kepuasan mahasiswa terhadap fasilitas kampus, seperti yang ditunjukkan pada gambar.
Gambar 3. Root Node
Pada Gambar 3., ini menunjukkan bagian kecil dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  dengan  atribut "Lab_Komputer" sebagai node akar. Atribut Lab_Komputer  terpilih  menjadi  node  akar  (simpul akar) karena memiliki nilai Information Gain tertinggi, Ini  berarti  atribut  Lab  Komputer  paling  baik  dalam memisahkan  data  berdasarkan  kelas  tingkat  kepuasan mahasiswa.  Atribut  Lab  Komputer  memiliki  5 kemungkinan  nilai,  yaitu:  Sangat  Puas,  Puas,  Cukup Puas, Tidak Puas, dan Sangat Tidak Puas. Kelima nilai atribut  ini  ditunjukkan  sebagai  cabang  langsung  dari akar  pohon.  Setiap  cabang  mewakili  pengelompokan tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  fasilitas  lab komputer.
Gambar 4. Mayoritas Data
Pada Gambar 4, ini menggambarkan hubungan antara  fakultas  dengan  berbagai  fasilitas  kampus,  dan bagaimana  fasilitas-fasilitas  tersebut  mempengaruhi kepuasan mahasiswa. Fakultas merupakan akar pohon karena semua mahasiswa berasal dari fakultas-fakultas yang  ada  di  universitas  Halu  Oleo.  Dari  fakultas menggambarkan  5  fasilitas  utama  yang  biasa digunakan  mahasiswa,  yaitu  laboratorium  komputer, fasilitas  olahraga,  ruang  kelas,  perpustakaan,  dan fasilitas kampus secara umum. Laboratorium komputer dan  fasilitas  olahraga  mendapat  nilai  "Puas",  yang berarti sebagian besar mahasiswa merasa puas dengan kedua  fasilitas  tersebut,  kemudian  Ruang  Kelas
ISSN: 2620-4339 (media online)
mendapat nilai Cukup Nyaman, dan Perpustakaan dan fasilitas kampus umum mendapat nilai Cukup Puas.

## Hasil Algoritma ID3
Gambar 5. Node Akar
Pada  gambar  5,  Ini  merupakan  Visualisasi model decision tree yang memberikan hasil keputusan dengan membagi data latih secara rekursif ke beberapa cabang  berdasarkan  atribut  Fasilitas  Kampus.  Pohon keputusan diawali dengan node akar, dengan mayoritas data diprediksi kelas Cukup Puas karena jumlah sampel terbanyak,  dengan  jumlah  sample  500  dan  entropy 1,95. Nilai entropy menunjukkan tingkat "ketidakpastian"  atau  ketercampuran  data  pada  node tersebut.  Node  akar  kemudian  membagi  data berdasarkan  atribut  "Fasilitas  Kampus".  Secara keseluruhan, pohon keputusan telah mampu memisahkan data latih ke beberapa cluster/cabang yang lebih  fokus  berdasarkan  kelasnya  masing-masing, tercermin  dari  nilai  entropy  di  setiap  cabang  yang cenderung menurun.

## Hasil Perhitungan Akurasi Model
Hasil pohon keputusan ini menunjukkan akurasi 1.0  atau  100%,  menunjukkan  bahwa  model  pohon keputusan  telah  berhasil  diklasifikasikan  seluruh  data testingnya  dengan  benar  oleh  model,  tanpa  ada kesalahan. Ini merupakan akurasi sempurna.

## KESIMPULAN
Melalui  analisis  data  kuesioner  dan  pohon keputusan  ID3,  dapat  diidentifikasi  bahwa  fasilitas laboratorium  komputer  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  di  Universitas Halu  Oleo.  Atribut  "Lab_Komputer"  terpilih  sebagai root node, menunjukkan bahwa mahasiswa cenderung memberikan penilaian kepuasan berdasarkan
pengalaman  mereka  dengan  fasilitas  laboratorium komputer.  Model  ini  bekerja  dengan  membagi  data menjadi subset kecil berdasarkan nilai atribut Fasilitas Kampus, dengan pembagian dilakukan sampai entropy mendekati  0.  Hasil  akurasi  model  sebesar  100% menunjukkan  bahwa  model  pohon  keputusan  sangat efektif  dalam  mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan. Sebagian  besar  mahasiswa  cukup  puas  hingga  sangat puas  terhadap  fasilitas  kampus.  Meskipun  demikian, terdapat beberapa mahasiswa yang merasa tidak puas, terutama  terkait  kondisi  ruangan  kelas  yang  kurang kondusif  akibat  masalah  AC  atau  kipas  angin.  Saran dan keluhan mahasiswa melibatkan perbaikan kualitas sarana  pendukung  seperti  laboratorium,  perpustakaan, jaringan  internet,  serta  peningkatan  kebersihan lingkungan dan toilet. Evaluasi dan perbaikan fasilitas disarankan untuk meningkatkan kepuasan mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Hikmatulloh, H., Rahmawati, A., Wintana, D., & Ambarsari, D. A. (2019). Penerapan Algoritma Iterative Dichotomiser Three (Id3) Dalam Mendiagnosa Kesehatan Kehamilan. Klik- Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 6 (2), 116.
Lay, K. K., & Nwe, S. S. (2019). Using IDE3 decision tree algorithm to the student grade analysis and prediction. International Journal of Trend in Scientific Research and Development (IJTSRD) , 3 (5), 1392–1395.
Munthe, I. R., Sarkum, S., & Sihombing, V. (2018).
Analysis Iterative algorithms Dichotomizer (ID3): The Satisfaction Study in Computer Laboratory. Proceedings of the Joint Workshop KO2PI and the 1st International Conference on Advance & Scientific Innovation, 178–184. Nugroho, A. K., & Iskandar, D. (2015). Algoritma Iterative Dichotomizer 3 (ID3) Pengambilan Keputusan. Dinamika Rekayasa , 11 (2), 44–48. Putra, R. F., Zebua, R. S. Y., Budiman, B., Rahayu, P. W., Bangsa, M. T. A., Zulfadhilah, M.,
Zulfadhilah, M., Choirina, P., Wahyudi, F., & Andiyan, A. (2023). Data Mining: Algoritma dan Penerapannya . PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Sianturi, F. A., Hasugian, P. M., Simangunsong, A., & Nadeak, B. (2019). DATA MINING: Teori dan Aplikasi Weka (Vol. 1). IOCS Publisher. Sihombing, V. (2018). Klasifikasi Algoritma Iterative Dichotomizer (ID3) untuk Tingkat kepuasan pada Sarana Laboratorium Komputer. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP), 1 (2), 180–187.