Analisis Prediksi Pengalaman Pengguna Aplikasi MELISA menggunakan Metode SVM dan KNN
User Experience Prediction Analysis of the MELISA Application using the SVM and KNN Methods
Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi mencanangkan program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) yang merupakan kebijakan untuk membawa perubahan positif bagi masa depan mahasiswa. Universitas Negeri Surabaya merupakan salah satu dari perguruan tinggi di Indonesia yang berperan aktif dalam mensukseskan program MBKM, dalam hal ini Pertukaran Mahasiswa. MELISA mencakup berbagai program yang tersedia didalam Universitas Negeri Surabaya. Beberapa program yang disediakan MELISA merupakan program magang, Inbound, Outbound, KKN, dan PLP. Tujuan penelitian dilakukan adalah mengetahui hasil komparasi algoritma SVM dan KNN untuk pengalaman pengguna aplikasi MELISA. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuisioner melalui gform dengan jumlah 26 indikator pertanyaan. Jumlah sampel yang ditentukan dalam penelitian ini telah ditetapkan sesuai kuota dimana diambil 50 responden setiap fakultas di Universitas Negeri Surabaya dan jumlah fakultas Universitas Negeri Surabaya adalah 7 fakultas maka jumlah responden yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 350 dari 362 responden menggunakan teknik quota sampling. Kemudian penelitian diolah menggunakan perhitungan data menggunakan software SPSS versi 26 untuk uji validasi dan reliabilitas kuisioner sebelum kuisioner disebarkan menggunakan data 20 responden. Dari hasil pengujian dua metode yaitu SVM dan KNN didapatkan nilai rata-rata persentase yang terendah di variabel Attractiveness pada metode SVM dengan accuracy 99,86%, precision 99,76%, recall 100% menggunakan 10-fold validation. Sedangkan dengan metode KNN, variabel Attractiveness mendapatkan nilai accuracy 96,17%, precision 97,44%, recall 95,87% menggunakan 10-fold validation. Maka dari hasil tersebut menghasilkan beberapa rekomendasi bagi pengembangan aplikasi MELISA, yaitu perbaikan tampilan UI/UX aplikasi MELISA agar lebih disukai serta menyenangkan dan nyaman saat digunakan, perbaikan tampilan konten yang ada di aplikasi MELISA, serta perbaikan tampilan UI/UX dan alur penggunaan pada aplikasi MELISA menjadi user friendly agar pengguna baru dapat lebih mudah menggunakan aplikasi MELISA.
The Ministry of Education, Culture, Research and Technology launched the Independent Learning Independent Campus (MBKM) program which is a policy to bring positive changes to the future of students. Surabaya State University is one of the tertiary institutions in Indonesia that plays an active role in the success of the MBKM program, in this case the Student Exchange. MELISA covers a wide range of programs available at Surabaya State University. Some of the programs provided by MELISA are Internship, Inbound, Outbound, KKN, and PLP programs. The aim of the study was to determine the results of a comparison of the SVM and KNN algorithms on the user experience of the MELISA application. Data collection was carried out by distributing questionnaires via gform with a total of 26 question indicators. The number of samples determined in this study was determined according to the quota where 50 respondents were taken from each faculty at Surabaya State University and the number of faculties at Surabaya State University were 7 faculties, so the number of respondents used in this study was 350 out of 362 respondents using the quota sampling technique. . Then the research was processed using data calculations using SPSS version 26 software to test the validation and reliability of the questionnaire before the questionnaire was distributed using data from 20 respondents. From the results of testing the two methods, namely SVM and KNN, the lowest average percentage value was obtained for the Attractiveness variable in the SVM method with 99.86% accuracy, 99.76% precision, 100% recall using 10-fold validation. Whereas with the KNN method, the Attractiveness variable gets an accuracy value of 96.17%, 97.44% precision, 95.87% recall using 10 times validation. So the results resulted in several recommendations for the development of the MELISA application, namely improving the appearance of the UI/UX of the MELISA application so that it is more likable and fun and comfortable to use, improving the appearance of existing content in the MELISA application, and improving the appearance of the UI/UX and the flow of application usage. MELISA becomes user friendly so that new users can more easily use the MELISA application.