Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Innovative: Journal Of Social Science Research
Wahyu Indra Syahputra
Universitas Negeri Medan
Humanities Computer Science & IT Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Principal Component Analysis (PCA) dalam Menentukan Faktor Kepuasan Mahasiswa FMIPA Universitas Negeri Medan pada Pembelajaran Daring Menggunakan SIPDA E-Learning UNIMED Sudianto Manullang; Botrina Adisti Simangunsong; Wahyu Indra Syahputra; Ayu Lestari Sihombing
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 2 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research (Special Issue)
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i2.2031

Abstract

Teknologi pendidikan dapat dipandang sebagai suatu produk dan proses, dimana keberadaan teknologi harus dimaknai sebagai upaya untuk meningkatkan efektivitas dan efesiensi. Teknologi tidak dapat dipisahkan dari masalah, sebab teknologi lahir dan dikembangkan untuk memecahkan permasalahan yang dihadapi manusia. E-learning merupakan salah satu produk teknologi pendidikan memiliki faktor pendukung dalam terciptanya pendidikan yang bermutu. E-learning yang saat ini dijadikan fasilitas belajar resmi dalam jaringan di Universitas Negeri Medan adalah Sistem Pembelajaran Daring (SIPDA) UNIMED. Penggunaan sistem ini memerlukan persiapan yang banyak dari dosen yang bersangkutan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor kepuasan mahasiswa FMIPA UNIMED pada pembelajaran daring menggunakan SIPDA E-learning. Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh dengan menyebarkan angket kepada mahasiswa FMIPA stambuk 2019 sampai dengan 2022 yang berjumlah 130 orang. Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Hasil penelitian menunjukkan terdapat 2 faktor utama kepuasan mahasiswa. Variabel yang paling dominan pada faktor 1 adalah kelengkapan informasi dan keefesienan. Sedangkan variabel yang paling dominan pada faktor 2 adalah kecepatan dalam mengakses. Kesimpulannya, 2 faktor utama tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan kampus untuk menunjang terciptanya pendidikan yang bermutu.
Co-Authors Ayu Lestari Sihombing Botrina Adisti Simangunsong Sudianto Manullang