KOMPARASI ALGORITMA K-NN DAN NAIVE BAYES UNTUK MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN WALI MURID PADA SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR (MADRASAH IBTIDAIYAH NURUL HAKIM)

Abstract

Kepuasan merupakan adanya rasa, merasa senang, perihal yang bersifat senang seseorang dikarenakan menkonsumsi suatu produk atau jasa untuk mendapatkan pelayanan suatu jasa. Kepuasan terhadap pendidikan ialah suatu ungkapan perasaan yang dimiliki oleh siswa, orang tua, masyarakat, atau pemangku kepintingan lain terkait proses pendidikan. Kepuasan pendidikan mencakup berbagai aspek salah satunya antara lain yaitu Reliability, Responsiveness, Emphaty, Assurance, dan Tangible. Dalam penelitian ini, dilakukan pemanfaatan dua metode yaitu K Nearst Neighbors dan Naive Bayes, untuk mengukur tingkat kepuasan wali murid. Hasil komparasi pelatihan K Nearst Neighbors memiliki nilai akurasi sebesar 85.94 %, precision sebesar 91.67%, recall sebesar 75.86 % dan f1 score sebesar 83.02 % dan komparasi pelatihan Naive Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 90.62%, precision sebesar 96.00%, recall sebesar 82.75%, dan f1 score sebesar 88.89%, sedangkan untuk perbandingan komparasi pengujian KNN menunjukkan nilai akurasi sebesar 93.75%, precision sebesar 90.00%, recall sebesar 100%, dan f1 score sebesar 94.74 % dan komparasi pengujian Naive Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 100%, precision sebesar 100%, recall sebesar 100%, dan f1 score sebesar 100%. Bahwa kontribusi, hasil komparasi menunjukkan bahwa Naive Bayes lebih cocok untuk mengukur tingkat kepuasan wali murid di Madrasah Ibtidaiyah Nurul Hakim. Meskipun K-NN memberikan kinerja yang baik, Naive Bayes memberikan kontribusi lebih besar dalam memberikan prediksi yang lebih akurat dan presisi.