Analisis Data Kepuasan Mahasiswa Terhadap Sarana DanPrasarana Dengan Menggunakan Algoritma Naïve BayesPada Universitas Muhammadiyah Makassar
DOI:
https://doi.org/10.26618/wrccj205Abstract
SURIANI, Salah satu institusi pendidikan tinggi yang berperan sentral dalam menyediakan
pendidikan berkualitas adalah Universitas Muhammadiyah Makassar (Unismuh). Perguruan tinggi
sebagai penyedia layanan harus menyediakan mutu pelayanan yang unggul kepada mahasiswa.
Salah satu atribut pelayanan adalah hal yang tidak berwujud. Dalam konteks mahasiswa terhadap
pelayanan fasilitas, pegawai dan kepuasan staf pengajar perlu memberikan pelayanan berkualitas
tinggi kepada mahasiswa sesuai dengan kebutuhan mereka. Mahasiswa telah mengorbankan uang
dan waktu untuk pendidikan, sehingga perguruan tinggi harus memberikan layanan yang sebanding
dengan pengorbanan ini. Dari perhitungan yang telah dilakukan dengan metode Naïve Bayes,
terdapat terdeteksi terdapat 16 mahasiswa mahasiswa yang menyatakan puas dan 427 mahasiswa
yang menyatakan tidak puas, dengan perbandingan persentase 4% banding 96%. Dengan nilai
presisi, recall, dan f1 score masing-masing bernilai 100%. Artinya pihak kampus perlu melakukan
pengembangan dan perbaikan terhadap sarana dan prasarana yang ada pada kampus universitas
Muhammadiyah makassar
Downloads
References
Agusta, I. (2022). Teknik pengumpulan dan analisis data kualitatif. Pusat Penelitian Sosial Ekonomi. Litbang Pertanian, Bogor, 27(10), 179-188.
Ananda, W., Safii, M., & Fauzan, M. (2021). Prediksi Jumlah Hasil Panen Sawit Menggunakan Algoritma Naive Bayes. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 1(10), 513-519.
Azhari, M., Situmorang, Z., & Rosnelly, R. (2021). Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4. 5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(2), 640-651.
Cahya, N. (2020). Proses Collaborative Governance Dalam Penerapan Uang Elektronik (UNIK) Di Jalan Tol Kota Makassar. Universitas Muhammadiyah Makassar.
Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wibawa, A. P. (2019). Perbandingan kinerja metode naive bayes dan k-nearest neighbor untuk klasifikasi artikel berbahasa indonesia. J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput, 5(4).
Gustientiedina, G., Siddik, M., & Deselinta, Y. (2020). Penerapan Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis. Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan, 4(2), 89-93.
Hamzah, A., & RAMDHANI, T. (2022). Analisis Sentimen untuk Opini Akademik Menggunakan Naive Bayes Classifier dan Information Gain.
Handayani, et al, (2019) “ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR,” vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2019.
Indrayuni, E. (2019). Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 7(1), 29–36.
Kotler (2021), Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Lingustics, and Speech Recognition. Prentice-Hall, New Jersey.
Lestari, A., Mariati, E., & Widiatry, W. (2019). Model Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Teknik Terhadap Sarana Pembelajaran Menggunakan Data Mining. Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, 14(2), 112-118.
Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M. R. (2022). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv. Papadan Mama Pastries. Jurnal Mantik Penusa, 1(2).
Nuraviva, L., Harsasto, P., & Alfirdaus, L. K. (2020). Perancangan Fasilitas Pendidikan Keterampilan dan Pelatihan Kerja di Kota Surabaya (Doctoral dissertation, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya).
Nofiana, M., Fajar, W. N., & Wiarsih, (2021). Peran LPTK dalam mengembangkan program pendidikan profesi guru di Universitas Muhammadiyah Purwokerto. In Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Biologi.
Putri, A. A., Jondri, J., & Umbara, R. F. (2021). Analisis Sentimen Terhadap Opini Mahasiswa Pada Survei Kepuasan Terhadap Fasilitas Dan Layanan Universitas Telkom Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes. eProceedings of Engineering, 6(2).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 suriani suriani
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
