Klasifikasi kepuasan siswa MTS Surya Buana menggunakan metode regresi logistik

ABSTRAK

Sebagai sebuah lembaga pendidikan, sekolah memiliki tanggung jawab yang besar dalam memberikan pelayanan yang berkualitas kepada siswa-siswinya. Hal ini penting agar sekolah dapat bersaing efektif dengan berbagai sekolah lain yang terus bermunculan. Dengan kemajuan teknologi saat ini, evaluasi tingkat kepuasan belajar siswa dapat dijalankan melalui metode data mining, salah satunya menggunakan pendekatan Regresi Logistik. Metode ini bertujuan untuk mengklasifikasi faktor yang memengaruhi kepuasan siswa. Regresi Logistik bekerja dengan cara menghitung probabilitas kelas dari sebuah data. Berdasarkan hasil penelitian, dapat dibuat kesimpulan bahwan kepuasan siswa di MTs Surya Buana Malang bisa diklasifikasi dan dievaluasi dengan menggunakan teknik data mining yang memanfaatkan algoritma regresi logistik. Tujuan dari penelitian ini untuk mengukur tingkat akurasi, presisi dan recall dari hasil klasifikasi kepuasan siswa dengan memanfaatkan algoritma regresi logistik. Hasil dari 6 kali percobaan dan pengujian, algoritma regresi logistik memiliki akurasi yang tinggi, dengan nilai antara 87.69% hingga 90.36%. Presisi dan recall juga menunjukkan kinerja yang baik, dengan nilai berkisar antara 89.44% hingga 97.19%

مستخلص البحث

باعتبارها مؤسسة تعليمية، تتحمل المدرسة مسؤولية كبيرة في تقديم خدمات ذات جودة لطلابها. هذا أمر مهم لكي تتمكن المدرسة من المنافسة بشكل فعال مع مختلف المدارس الأخرى التي تستمر في الظهور. مع التقدم التكنولوجي الحالي، يمكن تقييم مستوى رضا الطلاب عن التعليم من خلال طرق التنقيب في البيانات، واحدة منها هي استخدام نهج الانحدار اللوجستي. تهدف هذه الطريقة إلى تصنيف العوامل التي تؤثر على رضا الطلاب. يعمل الانحدار اللوجستي عن طريق حساب احتمال الفئة من البيانات. بناءً على نتائج البحث، يمكن الاستنتاج أن رضا الطلاب في مدرسة الثانويّة سوريا بوانا با مالانج يمكن تصنيفه وتقييمه باستخدام تقنيات التنقيب في البيانات التي تستفيد من خوارزمية الانحدار اللوجستي. الهدف من هذه الدراسة هو قياس دقة النتائج، والدقة، والاستدعاء لتصنيف العوامل المؤثرة على مستوى رضا الطلاب باستخدام خوارزمية الانحدار اللوجستي. أظهرت نتائج 6 تجارب واختبارات أن خوارزمية الانحدار اللوجستي تتمتع بدقة عالية، بقيم تتراوح بين 87.69% إلى 90.36%. كما أظهرت الدقة والاستدعاء أداءً جيداً، بقيم تتراوح بين 89.44% إلى 97.19%.

ABSTRACT

As an educational institution, the school has a great responsibility in providing quality services to its students. This is important so that the school can effectively compete with various other emerging schools. With the advancement of technology today, evaluating student learning satisfaction levels can be carried out through data mining methods, one of which is using a Logistic Regression approach. This method aims to classify factors that affect student satisfaction. Logistic Regression works by calculating the class probability of a data. Based on the research results, it can be concluded that the satisfaction of students at MTs Surya Buana Malang can be classified and evaluated using data mining techniques that utilize the logistic regression algorithm. The purpose of this study is to measure accuracy, precision, and recall of the classification results of factors affecting student satisfaction using the logistic regression algorithm. Results from 6 trials and tests showed that the logistic regression algorithm has high accuracy, with values ranging from 87.69% to 90.36%. Precision and recall also showed good performance, with values ranging from 89.44% to 97.19%