## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring
Farmawati 1* dan Narti 2
1 Universitas Nusa Mandiri; fatmawati.fmw@nusamandiri.ac.id
2 Universitas Nusa Mandiri; narti.nrx@nusamandiri.ac.id * Korespondensi: fatmawati.fmw@nusamandiri.ac.id; Tel.: 628568451697
Abstract: Since  the  spread  of  Covid-19,  online  learning  is  considered  the  main  solution  for universities  so  that  the  lecture process  continues  to run well, but  in  online  learning  there  are many obstacles faced by students and lecturers, as for the obstacle, namely the location of the house  is  not  covered  by  the  internet  network,  student  behavior  is  difficult  to  understand. monitored and absorption of material is very lacking and the obstacles faced by campus are the difficulty  of  knowing  how  big  the  level  of  student  satisfaction  in  online  learning  is,  on  this problem, the author wants to evaluate the online learning system by first classifying the level of student satisfaction with online learning using the C4.5 algorithm. , based on the results of data processing  that  is  deemed  less  convincing,  data  processing  is  also  carried  out  using  another classification method, namely the Naive Bayes method. Based on the results of the comparison of the two algorithms, the accuracy of the algorithm Naïve Bayes is better than C4.5 by a difference of 11.77%. That the accuracy rate of the algorithm C4.5 is 58.82% with the validity test using cross validation obtained  the  average  value  for  the  value  of Class  Precision Dissatisfied  0%, Class Precision Satisfied  66.67%, Class  Precision Unsatisfied 0%, Precision  Class Very  Dissatisfied  0%. And the value of Class Recall Dissatisfied 0%, Class Recall Satisfied 90.91%, Class Recall Unsatisfied 0%, Class Recall Very Dissatisfied 0%. While the level of accuracy using the Algorithm Naïve Bayes with the results of 70.59% with the validity test using cross validation obtained the average value for  the value of Class  Precision Dissatisfied  0%, Class Precision Satisfied  76.92%, Class  Precision Unsatisfied 33.33%, Class Precision Very Dissatisfied 100% and Class values Recall Dissatisfied 0%, Class Recall Satisfied 90.91%, Class Recall Less Satisfied 25%, Class Recall Very Dissatisfied 100%.
Keywords: Online Learning, C4.5, Naïve Bayes, RapidMiner.
Abstrak: Semenjak merebaknya penyebaran covid-19, pembelajaran daring dianggap sebagai solusi utama bagi perguruan tinggi agar proses perkuliahan tetap berjalan dengan baik, namun dalam  pembelajaran  daring  banyak  kendala  yang  dihadapi  mahasiswa  dan  dosen,  adapun kendalanya  yaitu  lokasi  rumah  tidak  terjangkau  jaringan  internet,  perilaku  mahasiswa  sulit untuk di pantau dan penyerapan materi sangat kurang dan kendala yang dihadapi oleh kampus yaitu  sulitnya  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran daring,  pada  permasalahan  tersebut  maka  penulis    ingin  mengevaluasi  sistem  pembelajaran daring  dengan  terlebih  dahulu  mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap pembelajaran daring menggunakan algoritma C4.5, berdasarkan hasil pengolahan data dirasa kurang meyakinkan maka dilakukan juga pengolahan data  menggunakan metode klasifikasi lain yaitu metode Naive Bayes. Berdasarkan hasil perbandingan kedua algoritma bahwa tingkat akurasi dari algoritma Naïve Bayes lebih baik dibandingkan dengan C4.5 dengan selisih 11.77%.
Sitasi: Farmawati;  Narti.  ( 2022 ). Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes  dalam  Klasifikasi
Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap  Pembelajaran  Daring. JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Multimedia, 4(1), 1-12. https://doi.org/10.35746/jtim.v4i1.19
6
Copyright: ©  2022 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/licens es/by-sa/4.0/).
Bahwa tingkat  akurasi  algoritma C4.5 adalah  58.82%  dengan uji validitas menggunakan cross validation didapatkan nilai rata-rata untuk nilai Class Precision Tidak Puas 0%, Class Precision Puas 66.67%, Class Precision Kurang Puas 0%, Class Precision Sangat Tidak Puas 0%. Dan nilai Class Recall Tidak Puas 0%, Class Recall Puas 90.91%, Class Recall Kurang Puas 0%, Class recall Sangat Tidak Puas 0%. Sedangkan tingkat akurasi menggunakan Algoritma Naïve Bayes yaitu dengan hasil 70.59% dengan uji validitas menggunakan cross validation didapatkan nilai rata-rata untuk nilai Class  Precision Tidak  Puas  0%, Class  Precision Puas  76.92%, Class  Precision Kurang  Puas 33.33%, Class Precision Sangat Tidak Puas 100% dan nilai Class Recall Tidak Puas 0%, Class Recall Puas 90.91%, Class Recall Kurang Puas 25%, Class recall Sangat Tidak Puas 100%. Kata kunci: Pembelajaran Daring, C4.5, Naïve Bayes, RapidMiner.

## 1. Pendahuluan
Semenjak  merebaknya  penyebaran  covid-19  di  indonesia,  pada  awal  maret  2022 menyebabkan aktivitas lembaga pendidikan terganggu[1] dan juga membawa pengaruh yang besar terhadap dunia pendidikan. Penyebaran covid-19 ini memberikan dampak bagi  kehidupan  manusia  salah  satunya  di  bidang  pendidikan,  sehingga  pemerintah harus membuat dan mengambil keputusan pembatasan sosial berskala besar (PSBB)[2]. Dimana  kebijakan  PSBB  ini  terlampir  dalam  peraturan  pemerintah  No.21  tahun  2020 tentang  Pembatasan social Berskala  Besar  (PP  PSBB)  dalam  rangka  akselerasi penanganan Covid-19 di Indonesia (BPK RI, 2020). Salah satu dampak diberlakukannya PSBB  yaitu  pembatasan  aktivitas  pembelajaran  untuk  memutus  rantai  penyebaran covid-19.
Selama  penyebaran  covid-19  ini  pemerintah  memutuskan  harus  melakukan pembelajaran  dari  rumah  (daring),  pembelajaran  ini  memaksa  berbagai  pihak  untuk mengikuti  peraturan  yang  sudah  ditetapkan,  agar  pembelajaran  tetap  berlangsung maka  dengan  memanfaatkan  teknologi  sebagai  media  pembelajaran  namun  ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan dalam pembelajaran ini
Sebagai  usaha  untuk  mengurangi  penyebaran  Covid-19  di  lingkungan  Kampus, Perguruan  Tinggi  Universitas  Nusa  Mandiri  menetapkan  untuk  pembelajaran dilakukan  secara  daring  agar  pembelajaran  tetap  berjalan  dengan  baik.  Pembelajaran daring ini merupakan bentuk pemanfaatan teknologi dalam mendukung proses belajar mengajar  jarak  jauh  karena  perkembangan  teknologi  semakin  canggih  maka  media internet  memiliki  peranan  penting  untuk  pembelajaran  daring[3],  contohnya  dengan memanfaatkan  aplikasi  zoom,  google  meet,  whatsapp  dan  aplikasi  lainnya.  Dengan diadakannya  pembelajaran  daring  ini  beberapa  mahasiswa  kesulitan  baik  dalam memahami materi yang diberikan ataupun kondisi lingkungan yang tidak mendukung akses  internet,  salah  satunya  yaitu  untuk  matakuliah  praktikum  (pemrograman), sehingga  faktor  tersebut  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap pembelajaran daring.
Saat ini kendala yang dihadapi oleh pihak kampus yaitu sulitnya mengetahui seberapa besar tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran daring, berdasarkan permasalahan tersebut peneliti  ingin  mengevaluasi  sistem  pembelajaran  daring  dengan  melakukan perbandingan  terhadap  klasifikasi  kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  daring yaitu  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes,  perbandingan  ini dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  dari  kedua  algoritma  tersebut  yang lebih  baik.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk pohon  keputusan  dan  algoritma  Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang menggunakan  teorema  Bayes  dengan  menghitung  sekumpulan  probabilitas.  Kedua Algoritma ini memiliki kinerja yang baik yaitu dengan tujuan untuk membandingkan dan  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  kepuasan  mahasiswa  dalam
pembelajaran  daring  dengan  kategori  keaktifan  dosen,  media  pembelajaran,  jaringan internet, waktu belajar, dan metode pembelajaran.

## 2. Bahan dan Metode
2.1. Kajian Literatur
Berikut teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini:
1. Data Mining
Data  mining  merupakan  teknologi  baru  yang  sangat  berguna  untuk  membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Beberapa aplikasi data mining fokus pada prediksi, mereka meramalkan apa yang akan terjadi dalam situasi baru dari data yang menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu[4].
2. Decision Tree (Pohon keputusan)
Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang kuat dan terkenal. Metode C4.5 mengubah fakta besar menjadi pohon keputusan yang mewakili aturan, sehingga aturan  tersebut  dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh  manusia.  C4.5  dikembangkan untuk  membantu  pengambilan  keputusan  membuat  serangkaian  keputusan  yang melibatkan peristiwa ketidakpastian[5].
3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5  digunakan  untuk  pohon  keputusan,  algoritma  ini  merupakan salah satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  yang bersifat prediktif [6], dimana dalam klasifikasi pohon keputusan terdiri dari sebuah node yang membentuk akar, node akar tidak memiliki inputan. Node lain yang bukan sebagai akar tetapi memiliki tepat satu inputan disebut node internal atau test node, sedangkan  node  lainnya  dinamakan  daun.  Daun  mewakili  nilai  target  yang  paling tepat  dari  salah  satu  class.  Langkah-langkah  membangun  pohon  keputusan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut [4]:
1) Pilih atribut sebagai akar. Pemilihan atribut sebagai akar berdasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung nilai gain tertinggi digunakan persamaan berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) Keterangan: 𝑆
: himpunan kasus 𝐴 : atribut 𝑁 : jumlah partisi atribut A |𝑆𝑖|
: jumlah kasus pada partisi ke-i |𝑆|
: jumlah kasus dalam S
Nilai entropi dapat dihitung dengan cara berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 Dimana: 𝑆 : himpunan kasus 𝑛 : jumlah partisi S 𝑝𝑖 : proporsi dari S i tehadap S
2) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3) Bagi kasus dalam cabang.
4) Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki kelas yang sama.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1 4 of 12

## 4. Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  algoritma  klasifikasi  bayesian  sederhana  menggunakan teorema  Bayes  dengan  menghitung  sekumpulan  probabilitas.  Metode  ini  sudah  biasa diterapkan  untuk  metode  pengklasifikasian  data.  Di  bawah  ini  merupakan  rumus persamaan perhitungan Teorema Bayes [7]:
𝑃(𝑃|𝐻) 𝑃(𝐻)𝑥𝑃(𝐻) 𝑃(𝑌) Keterangan: 𝐻 : Hipotesis Y dari kelas spesifik 𝑌 : Data dengan kelas yang belum diketahui 𝑃(𝐻|𝑌) : probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi y (probabilitas posterior) 𝑃(𝐻) : probabilitas hipótesis H (probabilitas prior) 𝑃(𝑌|𝐻)
: probabilitas hipotesis Y berdasarkan kondisi pada hipotesis H
𝑃(𝑌) : probabilitas Y Keterangan :
Probabilitas  posterior :  peluang  munculnya  kelas 𝐻 Probabilitas  prior  :  peluang  sampel awal kelas 𝑌 .
3. Evaluasi dan Validasi
Validasi merupakan proses untuk mengevaluasi akurasi prediksi dari sebuah model, validasi  mengacu  untuk  mendapatkan  prediksi  dengan  menggunakan  model  yang  ada kemudian membandingkan hasil yang diperoleh dengan hasil yang diketahui [4].
Untuk  mengevaluasi  model  digunakan  metode confusion  matrix . Confusion  matrix merupakan  sebuah  rangkuman  hasil  prediksi  dari  masalah  klasifikasi. Confusion  Matrix diterapkan dengan tujuan untuk melakukan Analisa tentang sebaik apa model klasifikasi yang  digunakan  dalam  mengetahui  data  yang  berbeda  kelas.  Tabel  I  berikut  merupakan tabel confusion matrix [7]: Tabel 1. Confusion Matrix
Prediksi Kelas Yes No Kelas Sebenarnya Yes TP FN No FP TN Keterangan:
Kelas sebenarnya (yes)  : kelas aktual yang bernilai yes.
Kelas sebenarnya (no)  : kelas aktual yang bernilai no. Prediksi kelas (yes) : kelas prediksi yang bernilai yes. Prediksi kelas (no) : kelas prediksi yang bernilai no. TP (True Positive) : prediksi positif dan kelas sebenarnya positif TN (True Negative) : prediksi negatif dan kelas sebenarnya negative FP (False Positive) : prediksi positif kelas sebenarnya positif
FN (False Negative)
: prediksi negatif dan kelas sebenarnya positif
True Positif dan True Negatif menunjukkan bahwa model klasifikasi mengkategorikan dengan  benar,  False  Positif  dan  False  Negatif  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi mengkategorikan dengan salah. Berdasarkan empat kriteria pada Tabel I, proses evaluasi metode dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut [7]:
1) Akurasi yang merupakan sebuah perhitungan untuk memperoleh hasil dari jumlah prediksi yang benar. Nilai akurasi dapat dihitung dengan rumus.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃
2) Precision merupakan tingkat ketepatan antara informasi yang diharapkan pengguna dengan  hasil  prediksi  sistem.  Dengan  kata  lain  merupakan  persentase  dari  hasil prediksi yang benar. Precision dapat didapatkan dari rumus.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1 5 of 12 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =

## 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
3) Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam mencari hasil kasus positif yang diklasifikasikan dengan benar. Recall dapat dihitung dengan rumus.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =

## 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

## 2.2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  model  penelitian  deskriptif.  Dimana  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan,  evaluasi  serta  memvalidasi  pada  algoritma klasifikasi yang digunakan. Berikut kerangka penelitian:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Mengidentifikasi Masalah
Pada tahap ini, penulis akan menganalisis dan mengidentifikasi permasalahan yang akan  diteliti,  hal  ini  bertujuan  untuk  memahami  permasalahan  dengan  jelas  serta dapat mengatasi masalah tersebut dengan baik dan benar.
2. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  memahami  penelitian  yang  serupa  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  yaitu  mengenai  teori-teori  yang  mendukung  penelitian  ini. Literatur yang dipelajari yaitu mengenai klasifikasi terhadap kepuasan pembelajaran daring dan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes .
3. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan menggunakan google  form untuk  membuat  pertanyaan-pertanyaan  tentang pembelajaran  daring  yang  kemudian  di  share  ke  90  mahasiswa  Universitas  Nusa Mandiri melalui Group Whatsapp dan data tersebut dianalisa dan diolah baik dengan
Mengidentifikasi Masalah
Studi Literatur
Pengumpulan Data
Pre-Processing Data Klasifikasi Algoritma
C4.5 dan Naïve Bayes
Evaluasi dan Validasi
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1
6 of 12
cara  manual  maupun  menggunakan software  Microsoft  Excel dengan  menggunakan perhitungan algoritma C4.5 dan Naive Bayes .
4. Pre-Processing Data
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menghindari  data  yang  belum  terstruktur  dan  untuk menghasilkan data yang terstruktur untuk memudahkan dalam proses klasifikasi dan memberikan  hasil  yang  lebih  akurat[4].  Adapun  tahap preprocessing meliputi  tahap cleaning dimana tahap ini dilakukan untuk membersihkan suatu noise pada data.
5. Klasifikasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
Setelah  tahap preprocessing data  selesai  selanjutnya  klasifikasi  algoritma  untuk mengetahui  faktor  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  daring  pada  masa pandemi.
6. Evaluasi dan Validasi
Pada tahap terakhir yaitu dilakukan evaluasi dan validasi untuk mengetahui tingkat keakuratan di antara kedua algoritma yang digunakan dalam proses penelitian. Pada proses  evaluasi  ini  menggunakan  tabel confusion  matrix untuk  mengetahui  akurasi, nilai precision dan recall .

## 3. Hasil
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  dari  hasil  kuesioner  yang diberikan  kepada  90  mahasiswa  terdiri  dari  semester  2(dua),  semester  6(enam)  dan semester  8(delapan),  kuesioner  ini  digunakan  untuk  mengetahui  kepuasan  mahasiswa terhadap pembelajaran daring, berikut adalah data responden:
Tabel 2. Data Responden
No NIM Nama Dosen Media Pembelajaran Kecepatan Jaringan Waktu Belajar Metode Pembelajaran Kepuasan 1 11210798 SUTEJO Selalu Menanggapi Zoom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Tidak Puas 2 11211594 MAMILITINA ZALUKHU Selalu Menanggapi Google Classroom Kadang Baik- Kadang Jelek Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 3 11211656 ZAHROTUN ANNISA SHOLIHAH Tidak menanggapi Google Classroom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Puas 4 11211693 PUTRI PRATIWI JANUARI Selalu Menanggapi Google Classroom Kadang Baik- Kadang Jelek Terlalu Cepat Diberikan Tugas Puas 5 11211763 PRASETYA RINALDI Kadang- Kadang Zoom Kadang Baik- Kadang Jelek Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Kurang Puas 6 11211776 DINDA GUSTARI Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Puas 7 11211781 ROSMINA Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Tidak Puas 8 11211822 ASEP WAHYU SETIAWAN Tidak menanggapi Zoom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Puas 9 11211850 ERNESTA YASINTA SERE Selalu Menanggapi Zoom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Tidak Puas 10 11211859 HARY RAHMADI Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Kurang Puas
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1 7 of 12 No NIM Nama Dosen Media Pembelajaran Kecepatan Jaringan Waktu Belajar Metode Pembelajaran Kepuasan 11 11211870 INDRIANA ULFIAWATI Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Intinya Puas 12 11212107 MEGA FATIHAH BELLA Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Puas 13 11212120 M. ARIS MUNANDAR Tidak menanggapi Whatsapp Group Kadang Baik- Kadang Jelek Terlalu Cepat Diberikan Tugas Kurang Puas 14 11212184 NELLY ELISABETH SINAGA Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 15 11212251 GRADELIA BELE GABRIEL Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 16 11212252 SYIFA UNTHI HASPAMI Tidak menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 17 11212275 FITRAH QARNUL MANAZIL ALBAAR Tidak menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 18 11212333 YIEK ALFIAN RIFKI ANANDA Tidak menanggapi Google Classroom Kadang Baik- Kadang Jelek Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Kurang Puas 19 11212519 NAUFAL AMMAR HADI Tidak menanggapi Google Classroom Kadang Baik- Kadang Jelek Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Sangat Tidak Puas 20 11212591 BENEDICTA SIMA YUNITA Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 21 11212628 WINDI FIKRIYANSYAH Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Diberikan Tugas Kurang Puas 22 11212634 DWI WINDARWATI Selalu Menanggapi Lainnya Stabil Terlalu Cepat Diberikan Tugas Kurang Puas 23 11212753 PRATIWI FATMAWATI Kadang- Kadang Zoom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Puas 24 11212812 ABDUL ROHIM Selalu Menanggapi Zoom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Kurang Puas 25 11212850 RIZKA WIDYA MANDASARI Kadang- Kadang Zoom Kadang Baik- Kadang Jelek Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Puas … … … … … … … … … 90 12190395 ILMAN MAROGI Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Puas
Pada  tahap  ini  menentukan  data  yang  akan  di  proses.  Berikut  adalah  data  hasil  pengolahan  kuesioner  yang sudah melalui tahap seleksi.

## Tabel 3. Hasil Pengolahan Data Kuesioner
No Dosen Media Pembelajaran Kecepatan Jaringan Waktu Belajar Metode Pembelajaran Kepuasan 1 Selalu Menanggapi Zoom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Tidak Puas
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1
No Dosen Media Pembelajaran Kecepatan Jaringan Waktu Belajar Metode Pembelajaran Kepuasan 2 Selalu Menanggapi Google Classroom Kadang Baik- Kadang Jelek Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 3 Tidak menanggapi Google Classroom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Puas 4 Selalu Menanggapi Google Classroom Kadang Baik- Kadang Jelek Terlalu Cepat Diberikan Tugas
Puas 5
Kadang- Kadang
Zoom Kadang Baik-
Kadang Jelek Terlalu Cepat
Dijelaskan Panjang Lebar Kurang Puas 6 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Panjang Lebar Puas 7 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Tidak Puas 8 Tidak menanggapi Zoom Stabil
Tepat Waktu
Dijelaskan Intinya Puas 9 Selalu Menanggapi Zoom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Tidak Puas 10 Selalu Menanggapi Google Classroom
Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Kurang
Puas 11 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Terlalu Cepat Dijelaskan Intinya Puas 12 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Puas 13 Tidak menanggapi
Whatsapp Group
Kadang Baik- Kadang Jelek Terlalu Cepat
Diberikan Tugas
Kurang
Puas 14 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 15 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 16 Tidak menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 17 Tidak menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Puas 18 Tidak menanggapi
Google
Classroom
Kadang Baik- Kadang Jelek
Tepat Waktu Dijelaskan Panjang Lebar Kurang
Puas 19 Tidak menanggapi
Google
Classroom
Kadang Baik-
Kadang Jelek Tepat Waktu
Dijelaskan Panjang Lebar Sangat Tidak Puas
…
… … … … … … 87 Selalu Menanggapi Google Classroom Stabil Tepat Waktu Dijelaskan Intinya Puas

## 4. Pembahasan
4.1. Implementasi Algoritma C4.5 dengan Tools RapidMiner
Pada tahap ini penulis menggunakan dua operator yaitu Retrieve Data yang digunakan untuk memasukan data yang telah di import dari excel dan C4.5 yang
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1
digunakan untuk mengolah data menjadi informasi.
Gambar 2. Klasifikasi Algoritma C4.5
Pada gambar diatas merupakan bentuk desain model dari dataset kepuasan pembelajaran daring yang direlasikan dengan Algoritma C4.5 menghasilkan sebuah pohon keputusan sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan Kepuasan Belajar
Pada  gambar  diatas  bahwa  node  tertinggi  dari  pohon  keputusan  adalah  Metode Pembelajaran dengan kategori diberikan tugas, dijelaskan intinya dan dijelaskan panjang lebar.
4.2. Implementasi algoritma Naïve Bayes dengan Tools RapidMiner
Desain model algoritma Naïve Bayes menggunakan Tools RapidMiner:
Gambar 3. Klasifikasi Naïve Bayes
Pada  gambar  diatas  merupakan  bentuk  desain  model  dari  dataset  kepuasan pembelajaran  daring  yang  direlasikan  dengan  Algoritma Naïve  Bayes sehingga menghasilkan model aturan sebagai berikut:
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1 10 of 12
Gambar 4 . Hasil Algoritma Naïve Bayes
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa hasil dari Algoritma Naïve Bayes diperoleh class tidak puas dengan nilai 0.069, class puas dengan nilai 0.644, class kurang puas dengan nilai 0,241 dan class sangat tidak puas dengan nilai 0.046. maka dapat disimpulkan bahwa class puas  merupakan  class  yang  tertinggi  pada  kepuasaan  mahasiswa  dalam  pembelajaran daring di masa pandemi.

## 4.3. Evaluasi dan Validasi
Penerapan modeling Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Klasifikasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
Pada  Gambar  5  tahapan  pertama  dalam  membangun  model  Algoritma  yaitu pemanggilan  dataset  dengan  menggunakan retrieve pada RapidMiner, dan  gambar diatas menjelaskan model training yang digunakan sebagai operator algoritma C4.5 dan Naïve Bayes serta testing validasi. Berikut hasil akurasi kedua algoritma:
Gambar 6. Hasil Akurasi Algoritma C4.5
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1 11 of 12
Gambar 7. Hasil Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan pada Gambar 6 diatas bahwa tingkat akurasi menggunakan Algoritma C4.5 adalah 58.82% sedangkan pada Gambar 7 bahwa tingkat akurasi menggunakan Algoritma Naïve Bayes adalah 70.59% maka tingkat akurasi menggunakan algoritma Naïve Bayes lebih tinggi dibandingkan dengan C4.5 dengan selisih 11.77%.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  dari  perbandingan  algoritma  C4.5 dan  naive  Bayes  terhadap  pembelajaran  daring  bahwa  hasil  pengujian  dari  kedua algoritma tersebut dengan menggunakan software RapidMiner dapat disimpulkan bahwa kinerja dari algoritma Naïve Bayes lebih baik dibandingkan dengan C4.5, hal ini dapat dilihat dari nilai akurasi Algoritma Naïve Bayes dengan nilai 70.59% sedangkan algoritma C4.5 adalah 58.82% dengan selisih 11.77% . Dengan uji validasi Algoritma Naïve Bayes menggunakan Cross Validation didapatkan nilai rata-rata untuk nilai Class Precision Tidak Puas 0%, Class Precision Puas  76.92%, Class Precision Kurang  Puas  33.33%, Class Precision Sangat  Tidak Puas  100%  dan  nilai Class  Recall Tidak  Puas  0%, Class  Recall Puas  90.91%, Class  Recall Kurang  Puas  25%, Class  Recall Sangat  Tidak  Puas  100%.  Sedangkan  Algoritma  C4.5 menggunakan Cross Validation didapatkan nilai rata-rata untuk nilai Class Precision Tidak Puas  0%, Class  Precision Puas  66.67%, Class  Precision Kurang  Puas  0%, Class  Precision Sangat Tidak Puas 0% dan nilai Class Recall Tidak Puas 0%, Class Recall Puas 90.91%, Class Recall Kurang Puas 0%, Class Recall Sangat Tidak Puas 0%.
Ucapan  Terima  Kasih: Puji  syukur  penulis  panjatkan  kehadirat  Allah  SWT  yang  telah melimpahkan segala rahmat dan hidayahnya, sehingga penelitian ini dapat terselesaikan dengan baik  serta  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  membantu  dalam penelitian ini.

## Referensi
[1] J. Dermawan and S. Hartini, “IMPLEMENTASI MODEL WATERFALL PADA PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PERHITUNGAN  NILAI  MATA  PELAJARAN  BERBASIS  WEB  PADA  SEKOLAH  DASAR  AL-AZHAR  SYIFA  BUDI JATIBENING,” Notes Queries , vol. s5-VII, no. 159, p. 37, 1877, doi: 10.1093/nq/s5-VII.159.37-a.
[2] E. Miana, A. Ernamia, A. Herliana, A. R. Sanjaya, and A. R. Sanjaya, “ANALISIS SENTIMEN KULIAH DARING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES , K- NN DAN,” vol. 4, no. 1, pp. 70– 80, 2022.
[3]  I. A. Sihombing, D. Hartama, I. Parlina, I. Gunawan, a nd I. O. Kirana, “Analisis Keberhasilan Pembelajaran Daring pada Masa Pandemi Covid- 19 menggunakan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes,” JUKI  J. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 89 – 96, 2021, doi: 10.53842/juki.v3i2.68.
[4]  F.  Sistem  Informasi  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta  Jl  Damai  No,  W.  Jati  Barat,  and  J.  Selatan,  “Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Data Mining Model C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. XIII, no. 1, p. 50, 2016.
[5]  K. Aidi Saputra, J. Tata H ardinata, M. Ridwan Lubis, S. Retno Andani, and I. Syahputra Saragih, “Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” Media Online) , vol. 1, no. 3, pp. 113 – 118,
2020, [Online]. Available: https://djournals.com/klik.
[6] D.  R.  S.  P,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  I.  S.  Damanik,  “Penerapan  Klasifikasi  C4.5  Dalam  Meningkatkan  Sistem Pembelajaran  Mahasiswa,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  593 – 597,  2019,  doi:
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1 12 of 12
10.30865/komik.v3i1.1665.
[7] I.  Amillina  and  A.  Qoiriah,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Siswa  terhadap Pembelajaran Daring,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 3, pp. 16 – 23, 2021.