This research focuses on how to measure the quality of a website using the Webqual 4.0 method, what are the factors that influence user satisfaction. The PLS-SEM technique was used to verify questionnaire data from a sample of 155 respondents. The result shows that the quality of service interaction has a significant (positive) effect of 54.2% compared to the aspect of information quality and usability quality that has no significant effect. These results indicate that the corona.jatengprov.go.id site users expect quality of service interaction as a measure of satisfaction from the quality of a website. Users are more likely not to see deficiencies in the aspect of information quality and usability quality according to the assessment of satisfaction given. Therefore, the corona.jatengprov.go.id website manager needs to focus on the quality of service interaction aspects of website as a priority in improving grade.

Penilaian risiko pada penentuan status pinjaman merupakan proses yang penting dalam usaha simpan pinjam. Prediksi dalam mengklasifikasikan apakah nasabah akan melunasi atau tidak akan menentukan pengambilan keputusan dan tindaklanjutnya yang berdampak pada kinerja entitas dalam menjalankan usahanya. Berbagai teknik dalam prediksi status pinjaman dengan machine learning diterapkan dengan hasil yang meningkat dalam akurasi dan performance. Metode Deep Learning Neural Network (DNN) merupakan salah satu metode machine learning yang sekarang ini memiliki peran penting di era big data dimana data yang besar, dengan kemampuan mesin yang mumpuni dan kompleksitas pada suatu fitur mampu ditangani oleh DNN. Penelitian ini memvariasikan beberapa arsitektur dan parameter dalam pembangunan model DNN dengan score yang terbaik. Pengujian terhadap dataset bank loan status dengan metode DNN menghasilkan akurasi 82.27% tidak lebih baik dari metode SVM dengan hasil akurasi 84%. Namun metode DNN masih lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya. Karena penggunaan variasi arsitektur dan parameter DNN tidak berpengaruh signifikan dalam menghasilkan score terbaik. Data yang diproses benar-benar diperlukan pemrosesan lebih lanjut sebelum dilakukan pemodelan.

No abstract