http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
Klasifikasi Kinerja Asisten Laboratorium Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Andhika P. U. Rahmayadi 1 *, Ultach Enri 2 *, Purwantoro 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang andhika.rahmayadi17052@student.unsika.ac.id 1 , ultach@staff.unsika.ac.id 2 , purwantoro.masbro@unsika.ac.id 3 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2021-08-13 Revised 2021-10-03 Accepted 2021-10-14 Asisten  laboratorium  merupakan  mahasiswa  berprestrasi  pilihan  yang  memiliki tugas  untuk  mendampingi  dosen  dalam  proses  mengajar  mata  kuliah  praktikum. Karena wabah covid-19 di Indonesia sesuai dengan surat edaran yang dikeluarkan oleh  menteri  pendidikan  tentang  pelaksanaan  belajar  secara  daring,  hal  ini menyebabkan  proses  praktikum  beralih  menjadi  daring. Selama  praktikum daring asisten  laboratorium  kesulitan  untuk  memonitor  mahasiswa  dalam  proses pengajaran, maka diperlukan sebuah evaluasi apakah metode yang dibawakan oleh asisten laboratorium sudah tepat. Proses evaluasi ini dilakukan dengan menggunakan data mining dan algoritma naïve bayes . Model yang dihasilkan dapat memprediksi label puas dan tidak puas dengan evaluasi model k-fold cross validasi dan confusion matrix yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  87%, recall sebesar  96%,  dan  presisi sebesar  88%.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  kebijakan  yang  bisa  diambil  adalah dengan  menerapkan  sistem  pembelajaran  yang  sama  namun  dengan  peningkatan kualitas dalam pengajarannya.
Keyword:
Evaluasi kinerja, Klasifikasi, Naïve bayes, Data mining
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Asisten  laboratorium  atau  biasa  dikenal  aslab merupakan mahasiswa terbaik yang dipilih oleh perguruan tinggi  sebagai  pendamping  dari  kegiatan  mata  kuliah praktikum. Asisten laboratorium merupakan seorang yang mempunyai  rasa  tanggung  jawab  untuk  menjaga  dan memastikan fungsi seluruh komputer bekerja dengan baik sehingga  proses  belajar  menjadi  kondusif  [1].  Peran  dari asisten  laboratorium  sangat  penting  dalam  proses pembelajaran,  dikarenakan  keterbatasan  jangkauan  dosen dan masalah masalah teknis seperti error atau bug dalam mengajar mahasiswa.
Dilansir  dari  kemendikbud.go.id  Menteri  Pendidikan dan  Kebudayaan  Nadiem  Makarim  menerbitkan  sebuah surat  edaran  nomor  4  tahun  2020  tentang  Pelaksanaan Dalam  Masa  Darurat Coronavirus  Disease (Covid-19). Pada  poin  dua  dijelaskan  bahwa  kegiatan  belajar  selama pandemi dilakukan secara daring atau jarak jauh. Maka dari itu,  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  menerbitkan
sebuah  surat  edaran  untuk  melaksanakan  pembelajaran secara daring pada semester ganjil TA 2020/2021.
Praktikum  seharusnya  dilaksanakan  di  laboratorium komputer,  namun  dengan  adanya  pandemi  praktikum dialihkan  menjadi  praktikum  daring.  Pelaksanaan praktikum  secara  daring  memiliki  keterbatasan  baik  dari asisten  laboratorium  maupun  mahasiswa.  Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh Hutauruk [2] kendala dalam  pembelajaran  secara  daring  adalah  kendala fundamental  seperti  koneksi  internet,  mahalnya  biaya internet,  serta  dalam  pelayanan  yang  diberikan  selama pembelajaran.  Karena  dilaksanakannya  praktikum  secara daring, asisten laboratorium kesulitan dalam memonitoring mahasiswa  selama  praktikum  berlangsung.  Maka diperlukan  sebuah  evaluasi  kinerja  asisten  laboratorium ketika  mengajar  secara  daring.  Salah  satu  cara  untuk mengevaluasi kinerja ini dengan memakai teknik dari data mining.
Data  mining  adalah  sebuah  cara  mengekstrasi  dan identifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dari  sebuah  basis data dengan menggunakan teknik statistik, matematik, dan kecerdasan  buatan  [3].  Data  mining  merupakan  proses
Klasifikasi Kinerja Asisten Laboratorium Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Andhika P. U. Rahmayadi, Ultach Enri, dan Purwantoro)
123 penambangan pola dan pengetahuan dari sekumpulan data, dan  memecahkan masalah  dengan  menganalisis  dari  data yang sudah ada.
Naïve  bayes  adalah  satu  algoritma data  mining untuk melakukan klasifikasi. Klasifikasi menggunakan algoritma ini  lebih  disukai  karena  kecepatan  dan  juga kesederhanaannya,  meskipun  sederhana  tetapi  hasil  yang didapat  selalu  mencapai  performa  yang  setara  dengan algoritma lain [4]
Penelitian yang dilakukan oleh Nunu Nurdiana, Abijar Algifari  [5]  menyatakan  bahwa  hasil  yang  diperoleh dengan menggunakan algoritma naïve bayes mendapatkan nilai  akurasi  lebih  tinggi  2%  dibanding  algoritma  ID3. Naïve bayes mendapatkan nilai akurasi 76% dan ID3 74%. Sedangkan untuk nilai AUC dari kedua model tidak jauh beda dan termasuk kedalam kategori Fair Classification. Penelitian yang serupa yang dilakukan oleh Supriyatna [3]  menjelaskan  bahwa  performa  algoritma naive  bayes mampu memprediksi semua kelas secara tepat dengan nilai akurasi  mencapai  100%,  sedangkan  SVM  mampu memprediksi  semua  kelas  dengan  tepat  dengan  nilai akurasi 80%. Dengan demikian algoritma naïve bayes lebih unggul daripada algoritma SVM dan ID3.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bob  gary  et.  al  [6] menyatakan  bahwa  teknik  data  mining  dapat  diterapkan untuk  mengevaluasi  kinerja  guru.  Algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  c4.5  yang menghasilkan  akurasi  sebesar  82%  dan  dikategorikan sebagai excellent classification .
Berdasarkan penelitian sebelumnya, maka penelitian ini akan menggunakan algoritma naïve bayes untuk klasifikasi kinerja  aslab  dengan  menggunakan  rapidminer  studio sebagai alat bantu dan k-fold cross validasi dan confusion matrix sebagai teknik evaluasi model.

## B. Kajian Pustaka
Untuk mendukung penelitian ini, diperlukan beberapa studi literatur sebagai bahan referensi penelitian ini.
1) Algoritma Naïve Bayes
Algoritma naïve bayes adalah  suatu  algoritma  dalam teknik klasifikasi yang cukup popular. Naïve bayes masuk kedalam pembelajaran supervised , yang artinya pada tahap awal  pelatihan,  model  diberikan  sebuah  data  awal  untuk pengambilan  keputusan  model  tersebut.  Pada  proses klasifikasi, setiap data dihitung nilai probabilitas pada tiap kelas. Naïve  bayes sendiri  adalah  sebuah  perhitungan dalam  teorema  bayes,  teorema  bayes  sendiri  memiliki persamaan sebagai berikut:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴)

## 𝑃(𝐵)
Dimana: B = data dari kelas yang tidak diketahu A = hipotesis dari data yang berupa suatu kelas spesifik P (A|B) = peluang dari hipotesis A berdasarkan kondisi B
P (A) = peluang dari hipotesis A P (B|A) = peluang dari B terhadap kondisi hipotesis A P (B) = peluang dari B

## 2) Cross validation
Cross  validation merupakan  sebuah  teknik  statistika yang  biasa  di  pakai  dalam  evaluasi  kinerja  dari  sebuah model  atau  algoritma  yang  dimana  data  tersebut  akan dipisah  kedalam  dua  bagian  yaitu  data  pembelajaran  dan data  validasi.  Pemilihan  jenis  dari cross  validation dapat berdasarkan ukuran dataset , pada umumnya menggunakan k  fold  cross  validation dipakai  karena k  fold  cross validation sendiri  dapat  mengurangi  beban  proses komputasi dan tetap menjaga keakuratan estimasi [7].

## 3) Confusion matrix
Confusion Matrix ialah sebuah teknik yang mempunyai fungsi    menganalisisa  hasil  klasifikasi  sebuah  tuple  yang memiliki  kelas  berbeda  dan  dapat  digunakan  juga  dalam menemukan  nilai akurasi  [8].  Akurasi sendiri  merupakan sebuah rasio dari prediksi yang benar dengan keseluruhan data.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD). Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) merupakan  sebuah  proses  menemukan  informasi  yang berguna  dalam  database  [9].  Alasan  penggunaan metodologi ini adalah karena pada metodologi ini memiliki sifat  yang  interaktif  dan  iterative,  melibatkan  pengguna dalam  membuat  keputusan  dan  dapat  dilakukan pengulangan  antara  dua  langkah  [10].  Adapun  tahapan dalam Knowledge Discovery in Databases (KDD) sebagai berikut:
1) Seleksi Data (Data Selection).
2) Pemilihan Data (Preprocessing).
3) Transformasi Data (Data Transformation).
4) Data Mining.
5) Evaluasi/Interpretasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang didapatkan melalui media kuesioner yang dibagikan secara daring dengan kriteria responden mahasiswa aktif fakultas ilmu komputer universitas singaperbangsa karawang tahun angkatan  2018-2020.  Kuesioner  terlebih  dahulu  diuji validitas dan reabilitasnya, setelah dinyatakan valid maka kuesioner  disebar  kembali  guna  mendapatkan  data  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data  yang  didapat akan  diolah sesuai dengan tahapan Knowledge Discovery in Database ( KDD ).
1) Data selection
Pengumpulan  dilakukan  selama  15  hari  dengan  data yang  terkumpul  sebanyak  260  data.  Dataset  didapatkan melalui penyebaran kuesioner secara daring melalui media
124
google  form  dengan  kriteria  mahasiswa  fakultas  ilmu komputer  universitas  singaperbangsa  karawang  tahun angkatan 2018 – 2020. Dari 260 data yang sudah didapat dilakukan seleksi atribut yang akan digunakan untuk proses pembuatan model.
Setelah data diseleksi, data yang dipakai sebanyak 254. Hal  ini  berdasarkan  dari  perhitungan  minimum  sampel terhadap populasi yang diteliti menggunakan rumus slovin yaitu  sebanyak  254  minimal  sampel  dari  693  populasi mahasiswa fakultas ilmu komputer universitas singaperbangsa  karawang  dari  angkatan  2018-2020. Sampel diambil dengan teknik random sampling.

## 2) Preprocessing
Setelah  melakukan  seleksi  atribut  pada  dataset, dilanjutkan dengan preprocessing data. Preprocessing data yang dilakukan yaitu penghapusan data ganda pada dataset serta  menghilangkan  beberapa  atribut  yang  tidak  dipakai untuk  proses  pembuatan  model.  Atribut  yang  digunakan yaitu atribut P1 – P12 dan atribut label sebagai label dari dataset. Atribut yang dihapus untuk proses modeling yaitu atribut  program  studi,  dan  semester.  Dataset  yang digunakan  awalnya  berjumlah  260  data,  setelah  dicek dengan menggunakan fungsi duplicate data menggunakan Microsoft excel terdapat data ganda sebanyak 4 data. data yang digunakan sebanyak 254 data.

## 3) Data Transformation
Pada  tahap  ini  data  dilakukan  proses  transformasi, namun karena data yang didapatkan sudah sesuai dan bisa diproses  oleh  algoritma naïve  bayes maka  proses transformasi tidak dilakukan.

## 4) Data mining
Pada  tahap  ini,  data  yang  sudah  ditransformasi  pada tahap  sebelumnya  akan  dilakukan  pengolahan  dengan menggunakan algoritma naïve  bayes . Tabel 1 merupakan data  yang  akan  digunakan  untuk  pemodelan  dengan menggunakan algoritma naive bayes .
TABEL I D ATA L ATIH
No P1 P2 P3 P4 P5 P6 1 S Ya SS SS Ya SS 2 N Tidak S S Ya SS 3 S Ya S S Ya S
..
.. ..
.. .. ..
..
..
.. .. .. .. .. .. 252 S Ya S S Ya S 253 S Ya S S Ya S 254 S Ya S S Ya S
TABEL II D ATA L ATIH L ANJUTAN P7 P8 P9 P10 P11 P12 Label S SS Tidak Ya SS SS Puas SS N Tidak Tidak N S Puas S SS Ya Ya S S Puas .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. SS SS Ya Ya S SS Puas S SS Ya Ya S SS Puas S SS Ya Ya S S Puas Keterangan: STS = sangat tidak setuju
TS = tidak setuju N = netral S = setuju SS = sangat setuju

## TABEL III
A TRIBUT D ATASET Atribut Pertanyaan P1 Menurut anda, apakah pembahasan materi praktikum secara daring yang diberikan aslab dapat dipahami dengan baik?
P2 Menurut anda, apakah aslab sudah mengawas dan mengajar praktikum daring sesuai jadwal praktikum dan tepat waktu?
P3 Menurut anda, apakah aslab memberikan contoh yang relevan dengan materi praktikum?
P4 Menurut anda, apakah aslab saat praktikum daring secara live coding dapat menyampaikan materi praktikum dengan baik dan jelas?
P5 Apakah selama praktikum daring anda dapat mengikuti materi yang diberikan?
P6 Apakah setelah praktikum daring anda dapat menguasai materi praktikum yang di berikan oleh aslab?
P7 Menurut anda, apakah aslab responsif dalam menjawab permasalahan yang anda hadapi?
P8 Apakah aslab memberikan akses link pengumpulan tugas secara kolektif menggunakan media penyimpanan gdrive sehingga dapat mempermudah mahasiswa?
P9 Apakah aslab memberikan penilaian secara objektif?
P10 Apakah aslab memberikan transparasi nilai praktikum?
P11 Menurut anda, apakah aslab sudah memberikan solusi dalam melaksanakan praktikum daring menggunakan media yang dipilih?
P12
Menurut anda dengan menggunakan media yang dipilih sangat praktis dalam mengajar dan membahas materi praktikum?
Dari data latih pada tabel I, hal yang pertama dilakukan yaitu mencari probabilitas kelas B1 “puas” dan B0 “tidak puas” terlebih dahulu. Dari data tersebut didapatkan kelas “puas”  berjumlah  220,  dan  kelas  “tidak  puas”  berjumlah 34.  Perhitungan  probabilitas  untuk  kelas  puas  dapat dilakukan dengan menggunakan persaman berikut.
Klasifikasi Kinerja Asisten Laboratorium Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Andhika P. U. Rahmayadi, Ultach Enri, dan Purwantoro)
125
P (B1) = 220/254 = 0,866
Sedangkan  perhitungan  probabilitas  untuk  kelas  tidak puas  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan berikut.
P (B0) = 34/254 = 0,133
Setelah  didapatkan  masing  masing  probabilitas  dari kelas  “puas”  dan  “tidak  puas”,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  terhadap  masing  masing  atribut  yang digunakan  dalam  proses  pemodelan.  Perhitungan  setiap probabilitas akan dijelaskan sebagai berikut.
Berdasarkan data uji sebanyak 254 data didapatkan kelas puas  untuk  atribut  P1  yang  bernilai  Sangat  Tidak  Setuju terdapat  sebanyak  0,  P1  yang  bernilai  Tidak  Setuju sebanyak 5, P1 yang bernilai Netral sebanyak 46, P1 yang bernilai Setuju sebanyak 115, dan P1 yang bernilai Sangat Setuju sebanyak 54. Sedangkan kelas tidak puas untuk P1 yang  bernilai  1  terdapat  sebanyak  1,  P1  yang  bernilai  2 sebanyak  8,  P1  yang  bernilai  3  sebanyak  14,  P1  yang bernilai 4 sebanyak 9, dan P1 yang bernilai 5 sebanyak 2. Probabilitas  dari  atribut  P1  dapat  dilihat  pada  tabel  IV sebagai berikut.

## TABEL IV
P ROBABILITAS P1 P | P1 … Puas Tidak Puas Sangat Tidak Setuju 0 0,03 Tidak Setuju 0,02 0,24 Netral 0,21 0,41 Setuju 0,52 0,26 Sangat Setuju 0,25 0,06 100% 100%
Untuk  perhitungan  probabilitas  P2  sampai  P12  dapat dilihat pada tabel V sebagai berikut.
TABEL V P ROBABILITAS P2-P12 Puas Tidak Puas P | P2 … Tidak 0,06 0,38 Ya 0,94 0,62 100% 100% P | P3 … Sangat Tidak Setuju 0 0,09 Tidak Setuju 0,04 0,24 Netral 0,17 0,15 Setuju 0,53 0,44 Sangat Setuju 0,26 0,09 100% 100% P | P4 … Sangat Tidak Setuju 0 0,12 Tidak Setuju 0,04 0,29 Netral 0,22 0,35 Setuju 0,47 0,21
Sangat Setuju 0,27 0,03 100% 100% P | P5 … Tidak 0,05 0,53 Ya 0,95 0,47 100% 100% P | P6 … Sangat Tidak Setuju 0 0,059 Tidak Setuju 0,05 0,176 Netral 0,27 0,618 Setuju 0,46 0,147 Sangat Setuju 0,22 0 100% 100% P | P7 … Sangat Tidak Setuju 0 0,03 Tidak Setuju 0,01 0,12 Netral 0,20 0,24 Setuju 0,41 0,50 Sangat Setuju 0,37 0,12 100% 100% P | P8 … Sangat Tidak Setuju 0,08 0,24 Tidak Setuju 0,03 0,03 Netral 0,15 0,18 Setuju 0,30 0,32 Sangat Setuju 0,45 0,24 100% 100% P | P9 … Tidak 0,04 0,18 Ya 0,96 0,82 100% 100% P | P10 … Tidak 0,25 0,59 Ya 0,75 0,41 100% 100% P | P11 … Sangat Tidak Setuju 0 0,03 Tidak Setuju 0,01 0,09 Netral 0,16 0,35 Setuju 0,53 0,47 Sangat Setuju 0,30 0,06 100% 100% P | P12 … Sangat Tidak Setuju 0,00 0,12 Tidak Setuju 0,01 0,24 Netral 0,18 0,26 Setuju 0,46 0,38 Sangat Setuju 0,34 0 100% 100%
Setelah  perhitungan  dari  probabilitas  setiap  atribut, dapat dilakukan sebuah tes uji model yang dibuat dengan
126
menggunakan data baru. Data uji dapat dilihat pada tabel VI sebagai berikut.
TABEL VI D ATA U JI No P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 L
1 SS Ya S S Ya S S S Ya Ya S S ?
Dari  data  uji  pada  tabel  VI,  kita  dapat  melakukan perhitungan  prediksi  dari  perhitungan  probabilitas  yang sudah dibuat. Dengan kriteria A = {P1 = Sangat Setuju, P2 = Tidak, P3 = Setuju, P5 = Ya, P6 = Setuju, P7 = Setuju, P8  =  Setuju,  P9  =  Ya,  P10  =  Ya,  P11  =  Setuju,  P12  = Setuju}  kemudian  dihitung  nilai  setiap  masing  masing atribut  untuk  prediksi  “tidak  puas”,  dengan  hitungan sebagai berikut.
 P(A | B0) = P (P1 = SS | B0) x P (P2 = Ya | B0) x P (P3 = S | B0) x P (P5 = Ya | B0) x P (P6 = S | B0) x P (P7 = S | B0) x P (P8 = S | B0) x P (P9 = Ya | B0) x P (P10 = Ya | B0) x P (P11 = S | B0) x P (P12 = S | B0)
 P(A  |  B0)  =  0,06  x  0,62  x  0,44  x  0,21  x  0,47  x 0,147 x 0,50 x 0,32 x 0,82 x 0,41 x 0,47 x 0, 38 = 0,0000023
Setelah  didapatkan  nilai  P(A  |  B0),  maka  selanjutnya dapat dilakukan perhitungan untuk prediksi “puas” dengan cara yang sama yaitu mengkalikan semua nilai probabilitas setiap atribut pada kelas “puas”, dengan hitungan sebagai berikut.
 P(A | B1) = P (P1 = SS | B1) x P (P2 = Ya | B1) x P (P3 = S | B1) x P (P5 = Ya | B1) x P (P6 = S | B1) x P (P7 = S | B1) x P (P8 = S | B1) x P (P9 = Ya | B1) x P (P10 = Ya | B1) x P (P11 = S | B1) x P (P12 = S | B1) = P (A | B1) = 0,00053
Setelah  semua  nilai  didapatkan,  dilanjutkan  dengan perhitungan maksimal untuk setiap prediksi kelas dengan cara  mengkalikan  nilai  tersebut  dengan  nilai  probabilitas dari setiap kelasnya. Perhitungannya sebagai berikut.
 P (B0 | A) = P(A | B0) x P (B0) = 0,0000023 x 0,134 = 0,0000003082
 P (B1 | A) = P(A | B1) x P (B1) = 0,00053 x 0,866 = 0,0004589
Berdasarkan  hitungan  yang  sudah  dilakukan  diatas didapatkan nilai P (B0 | A) = 0,0000003082 dan P (B1 | A) = 0,0004589,  nilai ini  kemudian dibandingkan  satu sama lain. Berdasarkan nilai tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa P (B1 | A) > P (B0 | A) maka data uji pada tabel 4.23 tersebut diprediksi termasuk kedalam kelas “puas” dengan kinerja aslab.
5) Evaluation
Setelah  proses  pemodelan  pada  tahap  sebelumnya, model  diuji  dengan  menggunakan  cross  validasi  dengan nilai  k  =  10,  yang  mana  data  akan  dibagi  kedalam  10 dengan sama rata dan pada setiap bagian akan ada satu data dimana data tersebut menjadi data uji dari setiap iterasinya. Tabel  VII  berikut  merupakan  hasil  dari  evaluasi  model dengan menggunakan cross validasi.

## TABEL VII
H ASIL E VALUASI M ENGGUNAKAN C ROSS V ALIDASI true Puas  true Tidak Puas pred. Puas 195 8 pred. Tidak Puas 25 26
Berdasarkan  dari  hasil  evaluasi  diatas  dapat  dilihat bahwa  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan nilai  akurasi,  recall,  dan  presisi  dari  model  yang  sudah dibuat. Berikut perhitungan dari akurasi, recall, dan presisi sebagai berikut.
 Akurasi = 195 + 26 / 195 + 26 + 25 + 8 = 0,87
 Recall = 195 / 195 + 8 = 0,96
 Presisi = 195 / 195 + 25 = 0,88
Dari  perhitungan  yang  sudah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  akurasi  dari  model  yang  diuji menggunakan  cross  validasi  mendapatkan  hasil  sebesar 87%,  nilai  recall  dari  model  mendapatkan  hasil  sebesar 96%,  dan  nilai  presisi  sebesar  88%.  Berdasarkan  hasil perhitungan  diatas  model  yang  dihasilkan  sudah  bagus karena mendapatkan akurasi diatas 80%.
Berdasarkan  data  yang  didapatkan  sebanyak  87% mahasiswa fakultas ilmu komputer universitas singaperbangsa karawang puas dengan kinerja aslab dalam melaksanakan praktikum secara daring dan 13% tidak puas dengan sebaran data dari mahasiswa semester 6 dengan 90 data  didapatkan  87%  puas  dan  13%  lainnya  tidak  puas, untuk  mahasiswa  semester  4  dengan  96  data  didapatkan 85%  puas  dan  15%  lainnya  tidak  puas,  dan  untuk mahasiswa  semester  2  dengan  70  data  didapatkan  88% puas  dan  12%  lainnya  tidak  puas.  Hal  ini  menyatakan mahasiswa  semeseter  4  yang  memiliki  persentase  tidak puas dengan kinerja aslab paling tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Bedasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  dari  penelitian,  evaluasi kinerja  aslab  dapat  dilakuan  melalui  teknik  data  mining dengan menggunakan algoritma naïve bayes . Penerapan  algoritma naïve  bayes untuk  klasifikasi kinerja  asisten  lab  bisa  diterapkan.  Data  bersumber  dari data  penilaian  mahasiswa  terhadap  kinerja  asisten  lab dengan jumlah data sebanyak 254. Bedasarkan perhitungan algoritma  naïve  bayes,  diperoleh  klasifikasi  dengan  label puas sebanyak 220 dan label tidak puas sebanyak 34.
Klasifikasi Kinerja Asisten Laboratorium Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Andhika P. U. Rahmayadi, Ultach Enri, dan Purwantoro)
Algoritma naïve bayes bisa menampilkan dua label dari hasil  klasifikasi  dengan  nilai  akurasi  sebesar  87%,  recall sebesar  96%,  dan  presisi  sebesar  88%  dengan  pengujian menggunakan cross validasi dan tools rapidminer studio.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  V. H. Pranatawijaya, W. Widiatry, R. Priskila, and P. B. A. A. Putra, “Penerapan  Skala  Likert  dan  Skala  Dikotomi  Pada  Kuesioner Online,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, 2019, doi:
10.34128/jsi.v5i2.185.
[2]  A.  Hutauruk  and  R.  Sidabutar,  “Kendala  pembelajaran  daring selama  masa  pandemi  di  kalangan  mahasiswa  pendidikan matematika: Kajian kualiatatif deskriptif,” J. Math. Educ. Appl. , vol. 02, no. 01, pp. 45–51, 2020.
[3]  A.  Supriyatna  and  W.  P.  Mustika,  “Komparasi  Algoritma  Naive bayes  dan  SVM  Untuk  Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi Pada Penyakit Kutil,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 152, 2018, doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.78.
[4]  Sulistyowati,  H.  S.,  Bharata,  H.  K.,  &  ST,  M.  (2020).  Optimasi Skripsi  Mahasiswa  Teknik  Informatika  Menggunakan  Klasifikasi Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine. Journal Informatics, Science & Technology , 10 (1).
[5]  N.  Nurdiana  and  A.  Algifari,  “Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Penyakit,” pp. 18–23, 2015.
[6]  B. G. Gerardo, S. Saifullah, and E. Irawan, “Teknik Data Mining Dalam  Penilaian  Pengajaran  Guru  Berdasarkan  Indeks  Kepuasan Siswa,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 508–514, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1634.
[7]  A.  Y.  Permana  and  M.  M.  Effendi,  “Optimasi  Stemming  Porter KBBI  dan  Cross  Validation  Naïve Bayes  untuk  Klasifikasi  Topik Soal UN Bahasa Indonesia,” J. Ilm. Komputasi , vol. 17, no. 4, 2018, doi: 10.32409/jikstik.17.4.2492.
[8]  F.  Romadoni,  Y.  Umaidah,  and  B.  N.  Sari,  “Text  Mining  Untuk Analisis Sentimen  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Uang  Elektronik Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” J.  Sisfokom (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  p.  247,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.
[9]  H. Juliansa, “Data Mining Rough Set Dalam Menganalisa Kinerja Dosen Stmik Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau,” JUSIM (Jurnal Sist.  Inf.  Musirawas) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–17,  2019,  doi: 10.32767/jusim.v4i1.440.
[10]  J.  N.  Apriliana,  Natalis  Ransi,  “Implementasi  Text  Mining Klasifikasi Skripsi Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Semant. Vol.3, No.2, Jul-Des 2017 , vol. 3, no. 2, pp. 187–194, 2017, doi: 10.1007/978-1-4471-7307-6_20.