[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]

## MODEL KLASIFIKASI KEPUASAN MAHASISWA TEKNIK TERHADAP SARANA PEMBELAJARAN

## MENGGUNAKAN DATA MINING
Elga Mariati a,1,* , Ariesta Lestari b,2 , Widiatry c,3 a Jurusan Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya b Jurusan Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya c Jurusan Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya
1 elgamariati@gmail.com , 2 aries22ta@gmail.com , 3 widiatry@gmail.com * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Pendidikan memiliki peran yang sangat penting untuk meningkatkan dan mempersiapkan sumber daya manusia (SDM) yang unggul dan berdaya saing tinggi.  Disinilah peran institusi pendidikan  tinggi  menjadi  sangat  penting  dalam  menciptakan  tenaga  ahli  yang  mampu mengembangkan  ilmu  pengetahuan  dan  memberi  sumbangan  kepada  pembangunan. Perguruan  tinggi  sebagai  salah  satu  institusi  pendidikan,  dituntut  untuk  dapat menyelenggarakan  pendidikan  yang  bermutu  dan  berkualitas  kepada stakeholder -nya  [1]. Kepuasan stakeholder, dalam hal ini mahasiswa, merupakan salah satu indicator keberhasilan perguruan  tinggi  dalam  memastikan  mutu  dan  kualitas  tetap  terjaga.  Kepuasan  mahasiswa terutama terhadap fasilitas perguruan tinggi menjadi keharusan  agar suatu perguruan tinggi dapat bersaing dengan perguruan tinggi lainnya.
Salah  satu  perspektif  tentang  pelayanan  pendidikan  yang  bermutu  ialah  tersedianya penunjang  proses  pembelajaran  yang  memadai  [2].  Menurut  [3]    sarana  dan  prasarana pelayanan  pendidikan  adalah  fasilitas  langsung  ataupun  tidak  langsung  yang  digunakan dalam proses memberikan materi pelajaran dari pendidik kepada peserta didik. Ketersediaan sarana dan prasarana pada institusi pendidikan merupakan salah satu faktor penunjang dalam proses pencapaian tujuan pendidikan. Oleh karena itu, evaluasi kepuasan mahasiswa terhadap sarana  dan  prasarana  pembelajaran  merupakan  salah  satu  bagian  penting    yang  perlu dilakukan agar menjadi bahan acuan peningkatan pelayanan pendidikan di perguruan tinggi.
Fakultas  Teknik  merupakan  salah  satu  dari  delapan  fakultas  yang  ada  di    Universitas Palangka Raya, terdiri dari empat jurusan yaitu Teknik Sipil, Arsitektur, Teknik Informatika dan Teknik Pertambangan. Penilaian kepuasan mahasiswa terhadap sarana dan pembelajaran pada Fakultas Teknik sudah pernah dilakukan sebelumnya, namun penilaian masih dilakukan
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Keywords
Data Mining Classification Decision Tree C4.5 University Student  is  one  of  the  stakeholder  in  a  university.  Therefore,  student’s perception  in  the  quality  of  learning  facilities  and  infrastructures  become important to ensure the university’s performance.  The Faculty of Engineering of  University  of  Palangka  Raya  has  not  comprehensively  evaluated  the students’  satisfactory  of  the  learning’s  facilities.  In  this  research,  methods from data mining approach was implemented to classify whether the students satisfy or not with the quality of the learning’s facility in Engineering Faculty. This  research  compared  three  data  mining  algorithm,  Decision  Tree  C4.5, Support Vector Machine, and Naïve Bayes to obtain the best algorithm for the prediction system. 948 responses were collected, 61% of the respondent were satisfied  with  the  quality  of  the  learning  facilities  and  infrastructures,  while
39% of the respondents were dissatisfied. The Decision Tree c4.5 had the best performance  with  accuracy  of  88%    and  precision  of  98%  compared  to  the Naïve Bayes and support vector machine. .
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
secara  partial  dan    hasil  pengumpulan  data  penilaian  kepuasaan  masih  belum  pernah dievaluasi  sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berfokus  pada  pengklasifikasian kepuasan  mahasiswa  terhadap  mutu  dan  kualitas  sarana  prasana  di  Fakultas  Teknik.  Hasil klasifikasi  ini  dapat  dipergunakan  untuk  melihat  persepsi  mahasiswa  terhadap  kualitas pendukung  perkuliahan  dan  membantu  pihak  yang  berwenang  untuk  mengambil  keputusan dalam meningkatkan kualitas sarana dan prasaran di lingkungan Fakultas Teknik Penelitian ini menggunakan teknik data mining dalam melakukan klasifikasi. Klasifikasi adalah  suatu  pengelompokan  data  dimana  data  yang  digunakan  tersebut  mempunyai  kelas label  atau  target  [4].  Tiap  kategori  klasifikasi  memiliki  banyak  pilihan  algoritma  beberapa algoritma  yang  sering  digunakan  adalah  algoritma naïve bayes , decision tree C4.5.  dan Support  Vector  Machine ( SVM ).  Dalam  [5]  menerapkan  algoritma  Naïve  bayes  untuk menganalisis  tingkat  mutu  pelayanan  (TMP)  pada  pelanggan:  studi  kasus  PT  PLN  Batam. Dari  16  atribut  yang  digunakan  hanya  8  atribut  yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan pelanggan  karena  memiliki  presentasi  jawaban  lebih  tinggi,  sisanya  memiliki  presentasi relatif  kecil.  Penggunaan  algoritma naïve bayes pada  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi sebesar 74.46% yang menyatakan bahwa jumlah data yang benar lebih banyak daripada data yang salah.  Akurasi terhadap prediksi kepuasan pelanggan diberikan oleh [6] menggunakan algoritma  C4.5.    Algoritma  ini  digunakan  untuk  menentukan  pengujian  prediksi  kepuasan pelanggan  taksi  KOSTI.  Atribut  masukan  kepuasan  pelanggan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mencakup  harga,  fasilitas,  layanan  dan  loyalitas.  Penggunaan  algoritma  C4.5 memberikan  hasil  akurasi  sebesar  88,01%.  Artikel  yang  ditulis  oleh  [7]  menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  mengklasifikasi  kepuasan  pelanggan Restoran  bakso  President.  Tujuannya  untuk  megetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  sebagai dasar penentuan strategi bisnis. Implementasi algoritma support vector machine memberikan nilai  akurasi  yang  cukup  baik  yaitu  80%.  Masing-masing  penelitian  sebelumnya  hanya menerapkan satu algoritma saja, kemudian menyatakan bahwa algoritma yang dipergunakan sudah memberikan hasil yang baik dari segi akurasi. Oleh karena itu dalam penelitian akan dilakukan perbandingan ketiga algoritma tersebut berdasarkan keakuratan dalam melakukan klasifikasi.

## 2. Metodologi Penelitian
Gambar  1  memperlihatkan  diagram  alur  terkait  tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini.
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.1. Identifikasi masalah
Pada tahapan identifikasi masalah dilakukan wawancara dengan Wakil Dekan Sarana dan Prasana FT  UPR  mengenai  penilaian  kepuasaan  mahasiswa  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya.  Dari permasalahan yang ditemukan, dilakukan studi pustaka untuk menemukan cara atau teknik yang dapat dipergunakan untuk memecahkan permasalahan tersebut.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan membagikan kuesioner kepada responden yaitu mahasiswa di lingkungan  FT  UPR.    Kuesioner  ini  bersifat  tertutup,  dimana  jawabannya  dibatasi  atau  sudah ditentukan  oleh  peneliti  sehingga  responden  hanya  tinggal  memilih  jawaban  terbaik.  Kuesioner  ini terdiri  atas  sembilan  pertanyaan  terkait  kepuasan  mahasiswa  terhadap  sarana  dan  prasarana  di  FT UPR. Terdapat satu pertanyaan yang dipergunakan untuk mengklasifikasi jawaban mahasiswa yaitu pertanyaan  “ Apakah  secara  umum  mahasiswa  puas  dan  tidak  puas  terhadap  kondisi  sarana  dan prasaran di lingkungan Fakultas Teknik UPR ”.

## 2.3. Uji Validitas dan Reabilitas
Secara  teknik  untuk  melihat  baik  tidaknya  alat  pengukur  penelitian,  dapat  diketahui dengan  melihat  kriteria  utamanya,  yaitu  (a)  validitas,  (b)  reabilitas  atau  kehandalan  [8]. Teknik  mengetahui  suatu  instrument  valid  atau  tidak  dapat  dilakukan  dengan  menghitung koefisien  korelasi  uji  instrumen  dengan  uji  kriteria /  product  moment untuk  setiap  butir menggunakan persamaan 1.
∑ ∑ ∑ √   ∑ ∑
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
Hasil perhitungan koefisien korelasi kemudian dibandingkan dengan nilai nilai tabel. Jika r  hitung  >    atau  =  r  tabel  maka  buti  dikatakan  valid.  Jika  r  hitung  <  r  tabel  maka  butir dikatakan tidak valid. Pada penelitian ini digunakan 30 data hasil kuesioner yang telah diisi mahasiswa untuk dihitung nilai validitas dan reabilitasnya.
Pada pengujian reabilitas instrument menggunakan  perhitungan koefisien Alfa Cronbach dengan persamaan 2. Hasil perhitungan koefisien alfa kemudian dibandingkan dengan nilai nilai tabel. Jika alfa >  atau = r tabel maka instrument penelitian dikatakan reliable. Jika nilai alfa  <  r  tabel  maka  instrument  penelitian  dikatakan  tidak  reliable  (Poppy  dan  Rully, 2017:126).
{ ∑ }

## 2.4. Data Preprocessing
Proses pre-proses yang dilakukan adalah dengan membersihkan data tidak valid yang ada di dataset. Kriteria data valid tersebut antara lain data dengan jawaban lebih dari 75% tidak setuju/sangat  tidak  setuju  dan  pada  kesimpulan  jawaban  memilih  puas  terhadap  kondisi sarana  dan  prasana  pembelajaran  di  Fakultas  Teknik  UPR  dan  sebaliknya.  Selain cleaning data pada proses ini juga dilakukan pengubahan data kuesioner kedalam format excel . Pada proses data mining dataset jumlah instance di kelas target harus seimbang agar tidak menggangu kinerja dari data mining yang dibuat. Jumlah instance yang tidak seimbang pada tiap-tiap  kelas  akan  mempengaruhi  kebenaran  prediksi  kelas  minoritas  [9].  Untuk menghindari  kesalahan  tersebut  dalam  penelitian  ini,  jumlah  dataset  diatur  secara  acak menjadi  360  data  pada  kelas  puas  dan  350  data  pada  kelas  tidak  puas  sehingga  masing- masing kelas seimbang. Proses ini disebut undersampling, dimana jumlah instance pada kelas mayoritas dikurangi agar jumlahnya sebanding dengan class minoritas [9].

## 2.5. Pembuatan Model Klasifikasi
Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan proporsi masing-masing yaitu  80% data  latih  dan  20%  data  uji.  Kemudian  dataset  siap  diolah  ke  dalam machine learning dan dibuat  model  klasifikasi  dengan  algoritma decision tree C4.5, Naïve Bayes ,  dan Support Vector Machine menggunakan data latih.

## 2.6. Pengujian Model
Model dari algoritma decision tree C4.5, support vector machine dan naïve bayes yang dibuat dari data latih. Data testing dipergunakan untuk melihat performa dari model tersebut dengan cara  menghitung   nilai akurasi dan presisi menggunakan persamaan berikut [10].
(1)
(2)

## 2.7. Perbandingan Model
Model dari algoritma decision tree C4.5, support vector machine dan naïve bayes yang dibuat  dari  data  latih,  hasil  pengujian  terhadap  data  uji  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai akurasi  dan  presisi.    Nilai  akurasi  dan  presisi  dari  ketiga  algoritma  akan  dibandingkan
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
Puas 61% Tidak puas 39%
sehingga diketahui algoritma mana yang dapat diterapkan lebih baik pada evaluasi kepuasan mahasiswa terhadap sarana dan prasarana pembelajaran di Fakultas Teknik UPR.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengumpulan  data  penelitian  dilaksanakan  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  mahasiswa Fakultas  Teknik  UPR.  Kuesioner  disebarkan  pada  periode  tanggal  4  April  2020  sampai  dengan tanggal 10 April 2020. Jumlah hasil kuesioner yang berhasil dikumpulan  adalah 981 sampel. Dari 981 data yang terkumpul terdapat 948 data valid yang dapat digunakan dan 33 data tidak valid. Data diklasifikasi tidak valid apabila pada jawaban kuesioner terdapat lebih dari 75% tidak setuju/sangat tidak setuju, namun pada kesimpulan responden memilih puas terhadap kondisi sarana dan prasana pembelajaran  di  Fakultas  Teknik  UPR  dan  sebaliknya.  Grafik  hasil  analisis  kepuasan  mahasiswa digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Kuesioner Kepuasan
Mahasiswa Terhadap
Sarana dan Prasarana Pembelajaran
Berdasarkan jawaban pada soal no. 9, 580 sampel diklasifikasikan sebagai puas dan 368 sampel masuk dalam klasifikasi tidak puas. Dikarenakan dataset yang tidak seimbang, maka dataset diatur seimbang secara acak.menjadi 360 data dengan nilai puas dan 350 data dengan nilai tidak puas sehingga masing-masing kelas

## 3.1. Uji Validitas dan Readibilitas
Uji validitas dan readibiltas dilakukan pada 30 sampel data yang dipilih secara  acak. Hasil uji validitas menunjukan bahwa semua instrument penelitian valid karena r hitung lebih besar dari r tabel (0,361)  pada  taraf  signifikansi  5%.  Artinya  tiap  pernyataan  yang  diberikan  oleh  responden berkorelasi dengan skor totalnya dan semuanya dinyatakan valid [11]. Berdasarkan perhitungan uji reabilitas  diperoleh nilai sebesar 0,787 . Instrument penelitian disimpulkan reliable karena nilai lebih besar daripada nilai pada tabel R (0,361) untuk 30 sampel.

## 3.2. Pengujian Klasifikasi
Pada  proses  ini  dibuat  model  klasifikasi  dengan  algoritma decision tree C4.5, Naïve Bayes ,  dan Support Vector Machine menggunakan  data  latih.  Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  data  mining yang  mempelajari  sekumpulan  data  sehingga  dihasilkan  aturan  yang  bisa  mengklasifikasi  atau mengenali data-data baru yang belum pernah dipelajari (Suyanto, 2017:115).
Dari  hasil  implementasi  perhitungan confusion  matrix ,  didapatkan  keluaran  performa  akuransi model klasifikasi untuk tiga algoritma seperti yang terlihat pada Tabel 1.  Dari tabel tersebut terlihat bahwa  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5  menghasilkan    prediksi  benar  terhadap  kelas puas  sebanyak  56  dan  jumlah  prediksi  benar  terhadap  kelas  tidak  puas  sebanyak  69.  Algoritma  ini juga melakukan kesalahan prediksi sebanyak 16 terhadap kelas puas dan 1 terhadap kelas tidak puas. Hasilnya,algoritma  C4.5  memiliki  akurasi  88%  dan  presisi  98%.  model  klasifikasi  menggunakan SVM  menghasilkan    prediksi  benar  terhadap  kelas  puas  sebanyak  58  dan  jumlah  prediksi  benar terhadap  kelas  tidak  puas  sebanyak  67.  Algoritma  ini  melakukan  kesalahan  prediksi  sebanyak  14 terhadap kelas puas dan 4 terhadap kelas tidak puas. Hasilnya akurasi dari algoritma SVM sebear 88% dan  presisi  98%.  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  melakukan    prediksi  benar
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
terhadap  kelas  puas  sebanyak  53  dan  jumlah  prediksi  benar  terhadap  kelas  tidak  puas  sebanyak  68. Algoritma  ini  juga  melakukan  kesalahan  prediksi  sebanyak  19  terhadap  kelas  puas  dan  2  terhadap kelas tidak puas. Hasilnya, algoritma C4.5 memiliki akurasi 88% dan presisi 98%.
Ketiga algoritma, decision tree C4.5, SVM dan naïve bayes menunjukan akurasi yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi secara benar baik untuk kelas puas dan kelas tidak puas cukup baik yaitu diatas  80%,  dimana  akurasi  algoritma  C4.5  dan  algoritma  SVM  lebih  baik  daripada  akurasi  yang diberikan oleh algoritma naïve bayes. 88%. Hasil ini sesuai dengan penelitian-penelitian sebelumnya yang  mengklaim  bahwa  masing-masing  algoritma  memiliki  performa  yang  bagus  pada  dataset  yang digunakan.
Tabel 1 Tabel Confusion Matrix  Decision Tree Testing  dataset C4.5 SVM Naïve Bayes A\P 1 2 1 2 1 2 1 56 16 58 14 53 19 2 1 69 3 67 2 68

## 4. Kesimpulan
Kuesioner  kepuasan  mahasiswa  terhadap  sarana  dan  prasana  pembelajaran  di  Fakultas Teknik  disebarkan  kepada  948  mahasiswa.  Hasil  kuesioner  menunjukan  bahwa  61% mahasiwa  menjawab  puas  terhadap  sarana  dan  prasana  pembelajaran  dan  39%  menjawab tidak  puas.  Hasil  uji  validitas  instrument  penelitian  menunjukan  bahwa  semua  item  dalam koesioner valid dengan taraf signifikansi 5% (0,361). Uji reabilitas juga menunjukan bahwa bahwa instrument penelitian reliable karena nilai (0,787) lebih besar daripada nilai pada tabel R (0,361).
Algoritma Decision Tree C4.5 memiliki performa terbaik dengan akurasi 88% dan presisi 98% dibandingkan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine ketika dibuat model dari  data  latih  dan  diuji  menggunakan  data  uji  dari  dataset  kuesioner  kepuasaan  mahasiswa terhadap sarana dan prasana pembelajaran.

## Daftar Pustaka
[1] D. Purwandani, C. Sutarsih, and Sururi, “Pengaruh Mutu Layanan Sarana dan Prasarana Terhadap Kepuasan Mahasiswa di Fakultas Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Universitas Pendidikan Indonesia,” J. ADPEND Tata Kelola Pendidik.
[2] A. Sunandar, “Efektivitas Keberadaan Komite Sekolah Untuk Peningkatan Mutu Layanan Sekolah,” Skripsi. Universitas Negeri Malang, 2013.
[3] N. Legiwati, “Pengaruh Pemanfaatan Sarana Dan Prasarana Pembelajaran Dan Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas Vii Smpn 3 Grati Satap Kabupaten Pasuruan,” J. Penelit. dan Pendidik. IPS , vol. 10, no. 2, pp. 294--309, 2016.
[4] M. Bharati and M. Ramageri, Data mining techniques and applications. I ndian
Journal of Computer Science and Engineering , vol. 1 no. 4, pp. 301-305. 2010.
[5] R. Harmann, “Penerapan Metode Data Mining (Naïve Bayes) Untuk Menganalisis Tingkat Mutu Pelayanan (TMP) Pada Pelanggan Studi Kasus,” Pada Pelanggan Studi Kasus, Batam: PT PLN Batam. Universitas Batam, 2013.
[Vol 14 No 2] [Agustus 2020]
[6] M. I. R. Saputra, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kepuasan Pelanggan Taksi Kosti,”. Skripsi. Fakultas Ilmu Komputer UDINUS, 2016.
[7] J. Ferlin, F. A. Bachtiar, and A. N. Rusydi, “Klasifikasi Customer Intent untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Pelanggan menggunakan Metode Support Vector Machine pada Restoran Bakso President.,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, 2020.
[8] R. Indrawan and P. Yaniawati, Metodologi penelitian kuantitatif, kualitatif, dan campuran untuk manajemen, pembangunan, dan pendidikan . Bandung: Refika Aditama, 2014.
[9] G. Haixiang, L. Yijing, J. Shang, G. Mingyun, H. Yuanyue, and G. Bing, “Learning from class-imbalanced data: Review of methods and applications,” Expert System Application , vol. 73, pp. 220--239, 2017.
[10]  D. M. W. Powers, “Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation,” J. Mach. Learn. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 37–63, 2011.
[11]  Sugiyono, Statistika untuk penelitian . Bandung: Alfabeta, 2014.