📊 Analisis Kepuasan Mahasiswa terhadap E-Learning Universitas Nurul Huda Menggunakan Algoritma C4.5

📌 Ikhtisar

Repositori ini berisi kode analisis untuk penelitian evluasi tingkat kepuasan mahasiswa terhadap sistem e-learning di Universitas Nurul Huda (UNUHA) menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5 berbasis model SERVQUAL.

Penelitian ini bertujuan:

• Mengidentifikasi faktor utama yang memengaruhi kepuasan mahasiswa.
• Membangun model klasifikasi untuk memprediksi tingkat kepuasan ("Puas" atau "Tidak Puas").

📈 Hasil analisis:

• Akurasi: 84%
• F1-Score: Puas (0,86), Tidak Puas (0,82)
• F1-Macro (5-fold): 0,91
• Faktor utama: AS3 (Gain ratio 0,312723), EP1 (0,309469)

---

⚙️ Prasyarat

Untuk menjalankan kode, pastikan Anda memiliki:

• Python 3.8 atau lebih tinggi
• Google Colab (disarankan)
• Pustaka Python berikut:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn graphviz joblib

---

▶️ Cara Menjalankan

1. Kloning Repositori

git clone https://github.com/nama-anda/elearning-satisfaction-c45.git

2. Siapkan Google Drive (Jika Menggunakan Colab)

• Mount Google Drive di Colab
• Perbarui data_path, output_path, dan model_path

3. Siapkan Dataset

Pastikan file Dataset berisi:

• 15 atribut: TN1–TN3, RL1–RL3, RS1–RS3, AS1–AS3, EP1–EP3
• Target: Kepuasan (label: Puas / Tidak Puas)
• Opsional: ID Responden

4. Jalankan Analisis

• Buka Analisis_Gain_Ratio_C4.5.ipynb di Google Colab atau lokal
• Jalankan skrip untuk:
  • Pra-pemrosesan data
  • Hitung gain ratio
  • Latih dan evaluasi model C4.5
  • Visualisasi hasil
  • Validasi silang dan pohon manual

5. Lihat Keluaran

Hasil analisis:

• Visualisasi pohon dan matriks kebingungan
• Tabel gain ratio
• Metrik evaluasi dan validasi silang

---

📊 Dataset

Dataset terdiri dari hasil kuesioner 125 mahasiswa UNUHA. Format kolom:

• Atribut SERVQUAL:
  • Tangibles (TN1, TN2, TN3)
  • Reliability (RL1, RL2, RL3)
  • Responsiveness (RS1, RS2, RS3)
  • Assurance (AS1, AS2, AS3)
  • Empathy (EP1, EP2, EP3)
• Target variabel: Kepuasan (dengan label: Puas / Tidak Puas)
• Dataset ini bersifat privat dan tidak disertakan dalam repositori.

---

🏆 Hasil Utama

Atribut Utama	Deskripsi	Gain Ratio
AS3	Penguasaan dosen terhadap materi dan teknologi pembelajaran	0.312723
EP1	Personalisasi pembelajaran	0.309469
AS2	Desain aktivitas pembelajaran	0.298309

📈 Kinerja Model:

• Akurasi: 84%
• F1-Score:
  • Puas: 0.86
  • Tidak Puas: 0.82
• F1-Macro (CV): 0.91
• Pohon Keputusan:
  • Akar: AS3
  • Jumlah simpul: 16
  • Kedalaman maksimum: 3

---

🤝 Kontribusi

Jika Anda ingin berkontribusi:

1. Fork repositori ini
2. Buat branch baru:

   git checkout -b fitur-baru

3. Lakukan perubahan dan commit
4. Kirim Pull Request

---

📬 Kontak

Untuk pertanyaan atau dukungan, hubungi:

• Miftakhul Rahman: miftakhulr@student.unuha.ac.id

---

🙏 Ucapan Terima Kasih

Terima kasih kepada Universitas Nurul Huda, dosen pembimbing, dan semua pihak yang telah mendukung penelitian ini.
Kontribusi dan masukan Anda sangat dihargai!