## MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP E- LEARNING UNIVERSITAS SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Shona Chayy Bilqisth 1) , Khoirudin 2) , Astrid Novita Putri 3)
1,2,3) Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi– Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, RT.7/RW.7, Tlogosari Kulon, Kota Semarang, Jawa Tengah E-mail: 1) shona@usm.ac.id, 2) khoirudin@usm.ac.id, 3) astrid@usm.ac.id

## ABSTRAK
Kegiatan  belajar  mengajar  yang  bisanya  dilaksanakan  dengan  tatap  muka  secara  langsung, pada  era  Pandemi  Covid-19  ini  harus  dilakukan  dengan  daring  menggunakan e-learning .  Dengan tercapainya  kepuasan  mahasiswa  Universitas  Semarang  dalam  menggunakan  suatu e-learning , merupakan  salah  satu  faktor  untuk  menentukan e-learning Universitas  Semarang  tercapai  sesuai harapan,  karena  pelayanan  terhadap  mahasiswa  merupakan  peranan  penting  kelangsungan  suatu institusi pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan metode naïve  bayes ,  untuk  mengukur  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan e-learning pada  Universitas Semarang,  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  mengembangkan e- learning, yang  dapat  membantu  masyarakat  perguruan  tinggi  dalam  menggambil  kebijakan  yang berhubungan  dengan  peningkatan  kualitas  pelayanan  akademis. Naïve  Bayes merupakan  teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana  yang berdasar pada penerapan teorema atau aturan bayes dengan asumsi independensi yang kuat. Indikator penilaian yang digunakan adalah kemudahan akses, kelengkapan  menu,  kecepatan  respon  CS,  keamanan  aplikasi  dan  kualitas  layanan  video.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  kepuasan  pengguna  menggunakan  metode Naïve  Bayes untuk pengujian pertama dengan full data training mendapatkan nilai akurasi sebesar 95%, pengujian kedua dengan cross-validation mendapatkan nilai akurasi sebesar 91%, pengujian ketiga dengan data training 80% dan data testing 20% mendapatkan nilai akurasi 92% selanjutnya pengujian keempat dengan 60% data training dan 40% data testing mendapatkan nilai akurasi 90%.
Kata kunci : klasifikasi , kepuasan , e-learning, naïve bayes

## ABSTRACT
Teaching and learning activities which are usually carried out directly in the class by this era of COVID-19 Pandemic must be carried out online using e-learning. With the achievement of student satisfaction at the University of Semarang in using e-learning, is one of the factors to determine the e-learning of the University of Semarang is achieved as expected, because service to students is an important role in the continuity of an educational institution. This study aims to apply data mining using  the  naïve  bayes  method,  to  measure  student  satisfaction  with  e-learning  services  at  the University of Semarang, as a consideration in making decisions and developing e-learning that can assist the college community in making policies related to improving the quality of academic services. Naïve Bayes is a simple probabilistic-based prediction technique based on the application of Bayes' theorem or rules with a strong assumption of independence. The assessment indicators used are ease of access, menu completeness, CS response speed, application security and video service quality. The test results show that the classification of user satisfaction using the Naïve Bayes method for the first
test with full training data gets an accuracy value of 95%, the second test with cross-validation gets an accuracy value of 91%, the third test with 80% training data and 20% testing data. get an accuracy value of 92% then the fourth test with 60% training data and 40% testing data get an accuracy value of 90%.
Keywords : classification, satisfaction, e-learning, naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 merupakan situasi yang  tidak  diharapkan  dan  memaksa kebijakan social  distancing ,  atau  (menjaga jarak  fisik)  untuk  meminimalisir  persebaran Covid-19.  Kementrian  Pendidikan  dan Kebudayaan merespon dengan mengeluarkan kebijakan  belajar  dari  rumah,  melalui pembelajaran daring, sistem pendidikan yang ada  saat  ini  harus  siap  melakukan  lompatan untuk melakukan transformasi pembelajaran daring  bagi  semua  mahasiswa. E-learning adalah  proses  pembelajaran  jarak  jauh  yang pelaksanaannya didukung oleh komputer dan teknologi internet, sehingga proses pembelajaran  dapat  dilakukan  setiap  saat tanpa  adanya  pertemuan  antara  dosen  dan mahasiswa di ruang kelas[1].
Dalam pengelolaan e-learning Universitas  Semarang,  pelayanan  yang terbaik  selalu  diberikan  secara  berkala, namun  sampai  saat  ini  masih  sering  muncul keluhan terkait penggunaannya. Berdasarkan wawancara  dengan  mahasiswa  pengguna e- learning Universitas Semarang keluhan yang ditemukan berupa tampilan yang kurang user friendly , beberapa fitur yang kurang lengkap, respon Customer  Service yang  lambat,  dan kualitas  video  yang  buruk,  Maka  untuk menjaga keberlangsungan e-learning Universitas  Semarang  perlu  melakukan banyak hal,diantaranya adalah dengan menjaga kualitas kinerja e-learning . Kualitas merupakan  hal  yang  paling  mendasar  dari kepuasan  pengguna.  Kepuasan  pengguna adalah  pemenuhan  keinginan  pengguna sehingga  pengguna  merasa  puas  terhadap suatu produk atau jasa[2]. Kualitas kepuasan pengguna  dalam  hal  ini  yaitu  mahasiswa terhadap  penggunaan e-learning merupakan peranan  penting  untuk  kelangsungan  suatu institusi pendidikan[3].
Mahasiswa
merupakan titik sentral pengelolaan perguruan  tinggi  sebagai  pelanggan  utama. Jika  intitusi  pendidikan  memiliki  kualitas pelayanan yang baik, akan dengan sendirinya tercapai kepuasan oleh para mahasiswa.
Berdasarkan  uraian  diatas,  untuk melakukan  penelitian  tentang  kepuasan mahasiswa terhadap e-learning pada Universitas  Semarang  dilakukan  klasifikasi menggunakan  data  mining  dengan  metode naïve bayes . Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian  probabilistik  sederhana yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan. Algoritma  mengunakan  teorema  Bayes  dan mengasumsikan  semua  atribut  independen atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas. Naïve  Bayes merupakan  metode  paling sederhana dari pengklasifikasian probabilitas, memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi ketika  diaplikasikan  pada database dengan bigdata [4].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  membahas mengenai  jenis  data,  metode  pengumpulan data  yang  digunakan,  metode  Naive  Bayes, kerangka pemikiran, dan tahapan penelitian.

## 2.1. Jenis Data
1. Data  Primer,  yaitu  data  yang  diperoleh secara langsung dari objek penelitian, data primer diperoleh dari kuesioner mahasiswa Universitas Semarang[5].
2. Data Sekunder,  yaitu data yang diperoleh dari  literature,  buku  referensi,  maupun browsing internet.

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk mengukur kepuasan  penggunaan  dalam  penelitian
berupa penyebaran kuesioner. Dengan menyebarkan kuesioner terhadap mahasiswa Universitas Semarang[6]. Setelah mendapatkan  data,  penulis  kemudian  akan mengolah  dengan  metode naïve  bayes dan mendapatkan hasil yang akurat saat
melakukan analisis
dalam kepuasan pengguna  terhadap e-learning Universitas Semarang.

## 2.2. Metode Klasifikasi Naive Bayes
Teori keputusan Bayes (Naive Bayes) adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recognition )[7].  Pendekatan  yang  dimaksud untuk  keputusan  suatu  klasifikasi  memakai probabilitas  yang  ditimbulkan  dari  suatu keputusan., yang ada dalam tingkat sederhana dari nilai atribut[8].
Naive  Bayes memiliki  persamaan  seperti berikut ini:
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 )=P(X|H)P(H)P(X) .......................(1.1)
Dimana:
X : data dengan class yang belum diketahui
H  :  hipotesis  data  menggunakan  suatu  class spesifik
P(H|X)  :  probabilitas  hipotesis  H  berdasar kondisi X (parteriori probabilitas)
P(H)  :  probabilitas  hipotesis  H  (prior probabilitas)
P(X|H)  :  probabilitas  X  bedasarkan  kondisi pada hipotesis H
P(X) : probabilitas H
Pengukuran  data  di  evaluasi  melalui akurasi, presisi, recall . Akurasi adalah jumlah presentase  dari  prediksi  sistem  yang  tepat. Presisi  merupakan ukuran dari akurasi  suatu class yang  telah  di  prediksi  oleh  sistem.
Sedangkan recall adalah persentase data yang menunjukan  nilai  positif  dari  hasil  prediksi yang nilainya juga positif. Adapun perhitungannya  dapat  dirumuskan  dalam persamaan berikut[9]:
Accuracy = TP+TN
𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 .......................(2.4)
Precision = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%.....................(2.5)
Recall = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100%............................(2.6)
Keterangan:
TP : True Positive
TN : True Negative
FP : False Positive
FN : False Negative n

## 2.3. Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran merupakan garis besar dari langkah – langkah penelitian yang sedang  dilakukan,  kerangka  pemikiran dijadikan  acuan  untuk  melakukan  tahap– tahap yang sedang dilakukan dalam penelitian.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 2.4. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan  kriteria  atau  atribut  untuk digunakan pada saat pengelolaan data.

## Permasalahan
E-learning berperan  penting  untuk  kelangsungan  suatu  institusi pendidikan.  Mahasiswa  merupakan  titik  sentral  pengelolaan  perguruan tinggi  sebagai  pelanggan  utama.  Sehingga  perlu  dilakukan  pengukuran tingkat  kepuasan  dengan  mengklasifikasi  apakah  mahasiswa  puas  atau tidak puas terhadap e-learning Universitas Semarang saat ini.

## Tujuan
M endeskripsikan  persepsi  kepuasan  mahasiswa  terhadap e-learning Universitas Semarang diharapkan dapat mengukur tingkat kepuasan mahasiswa Universitas Semarang

## Eksperimen
Inputan : Data
Kuesioner Mahasiswa
Implementasi : WEKA Metode : Naive Bayes

## Hasil
Menghasilkan  sistem  yang  mampu  mengklasifikasikan  kepuasan mahasiswa terhadap e-learning Universitas Semarang

## Manfaat
Sebagai bahan evauasi pengelola dalam pengembangan e-learning pada Universitas Semarang
2. Pembuatan  kuesioner  sesuai  dengan atribut yang sudah dikumpulkan.
3. Proses  data  pertama  yaitu  dengan memisahkan  data  kuesioner  yang  sudah terkumpul  ke  dalam  suatu  file , lalu disimpan di Microsoft Excel 2016.
4. Kemudian  data  yang  sudah  tersimpan diubah ke dalam bentuk format .csv.
5. Implementasi dengan Weka 3.8
6. Buka aplikasi Weka 3.8, pilih tool Classify, dan  pilih  penggunaan  metode  yang  akan digunakan.  Penulis  mengunakan  metode Naïve Bay es dalam penelitian ini.
7. Lakukan  pengujian  dengan  berbagai variasi  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi yang tinggi.
8. Hasil  akan  didapatkan  setelah  melakukan proses training dan proses testing dengan menggunakan  metode naïve  bayes ,  dan dilakukan  evaluasi  model  confusion matrix[10].

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1.Penentuan Kriteria
Dalam  menentukan  tingkat  kepuasan mahasiswa terhadapa e-learning , perlunyamenggunakan  atribut  atau  kriteria dalam  melihat  dimensi  kualitas  suatu sistem[11].
Penelitian ini menggunakan 5 kriteria penilaian, yaitu: kemudahan akses, kelengkapan menu, kecepatan respon Customer  Service ,  keamanan  aplikasi,  dan kualitas  layanan  video.  Alternatif  yang digunakan  pada  penelitian  adalah  nama- nama mahasiswa yang menjawab pertanyaan dari  kuesioner.  Berikut  ini  adalah  kriteria dalam menentukan hasil berdasarkan ranking menggunakan metode klasifikasi naive bayes berikut ini:
Tabel 3.1 Tabel Kriteria
No.  Kriteria/Atribut Keterangan 1. Kemudahan Akses Sangat Mudah (SM), Mudah (M), Cukup
Mudah (CM), Kurang Mudah (KM), Tidak Mudah (TM). 2. Kelengkapan Menu Sangat Lengkap (SL), Lengkap (L), Cukup Lengkap (CL), Kurang Lengkap (KL), Tidak Lengkap (TL). 3. Kecepatan Respon Sangat  Cepat  (SC),  Cepat (C),  Cukup  Cepat  (CC), Kurang Cepat (KC), Tidak Cepat (TC). 4. Keamanan aplikasi Sangat Aman (SA), Aman (A), Cukup Aman (CA), Kurang Aman (KA), Tidak Aman (TA). 5. Kualitas Layanan Video Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup Baik (CB),
Kurang Baik (KB), Tidak Baik (TB).

## 3.2. Data
Data set pada penelitian ini teridiri d ari data responden mahasiswa Universitas Semarang.  Jumlah  data  yang  dikumpulkan 130 berikut ini:
Tabel 3.2 Data Penelitian Resp onde n Kem udaha n Kelen gkapa n Kec epata n Kea mana n Ku alit as Klas ifika si R1 CM CL C A CB Puas R2 CM CL CC CA CB Puas R3 SM SL C KA SB Puas R4 SM L C A B Puas R5 CM CL CC A CB Puas R6 CM L KC A TB Puas R7 SM L CC SA KB Puas R8 M L CC A KB Puas R9 SM CL C SA KB Puas R10 CM KL CC A TB  Tidak Puas R11 M L C A B Puas R: SM CL CC A SB Puas R12 7 M L KC A CB Puas R12 8 M L CC CA B Puas R12 9 SM L KC A KB Puas R13 0 M L CC A CB Puas
Data  yang  sudah  didapatkan  di  ubah k e  dalam  format . csv  supaya  dapat  di implementasikan ke dalam aplikasi Weka 3.8.
3.3. Implementasi Naive Bayes pada Weka
Implementasi merupakan sebuah proses  menentukan  informasi  dari  data  yang digunakan  yaitu  metode  prediksi  dengan algoritma naive bayes dengan software Weka 3.8. Prosesnya yaitu klik explorer ->open file ->pilih  file . csv  yang  akan  diproses  ->open. maka akan tampil seperti di bawah  ini:
Gambar 2. Tampilan Weka
Gambar 2 menunjukkan instance data berjumlah  130  ada  6  atribut,  masing–masing atribut mempunyai 5 value sedangkan atribut ke  6  yaitu  Pengukuran  mempunyai  2 value yang
dijadikan
class untuk mengklasifikasikan  Puas  dan  Tidak  Puas. Selanjutnya  dilakukan classify menggunakan algoritma  Naive  Bayes  pada  Weka.  Hasil klasifikasi ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Klasifikasi
Gambar  3  menunjukkan  130  data yang  masuk  ke  dalam  klasifikasi  puas  118 (0.9) dan yang tidak puas 12 (0.1).

## 3.4.Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  dari  penelitian  ini ditunjukkan pada Tabel 3.3 berikut ini:
Tabel 3.3 Tabel Pengujian
TO TPR FPR Pr R C A TS 0.98 0.42 0.96 0.98 P 95% 0.58 0.2 0.78 0.58 TP 5% CV 0.97 0.75 0.93 0.97 P 91% 0.25 0.025 0.50 0.25 TP 9% PS 80 0.96 0.50 0.96 0.96 Pu 92% 0.50 0.042 0.50 0.50 TP 8% PS 60 0.96 0.60 0.94 0.96 P 90% 0.40 0.043 0.50 0.40 TP 10% Keterangan : TO : Test Option CV : Cross Validation PS : Percentage Split TPR : True Positive Rate FPR : False Positive Rate Pr : Precision
R : Recall C : Class A : Accuracy P : Puas TP : Tidak Puas Perhitungan  menggunakan  metode
Naïve Bayes dan melakukan 4 kali pengujian, untuk  klasifikasi  puas  hasil  akurasi  tertinggi mendapat nilai persentase 95% yaitu dengan pengujian training  set .  Dengan  penjelasan bahwa  perhitungan  menggunakan  metode Naïve  Bayes dengan  pengujian  130  data sebagai  data training dan mendapatkan nilai persentase  yang  sangat  baik  menunjukkan data dengan kelas puas diklasifikasikan benar dengan data asli. Berikut ini hasil Accuracy  ,Confussion  Matrix,  Precission , dan Recall :
1. Accuracy
Gambar 4 . Hasil Accuracy
Dari  Gambar  di  atas  mengartikan bahwa  data  yang  diklasifikasikan  dengan benar adalah 94.6154% sedangkan data yang diklasifikasikan  secara  tidak  benar  adalah 5.3846%.

## 2. Confussion Matrix
Gambar 5 . Confussion Matrix
Dari Gambar 2 confusion matrix dapat dilihat bahwa:
1. Hasil  menunjukkan  sebanyak  seratus enam  belas  data  Puas  yang  benar diklasifikasikan  menjadi  data  Puas,  dua
data  Puas  yang  salah  diklasifikasikan menjadi data Tidak Puas.
2. Sebanyak  lima  data,  Tidak  Puas  yang benar  diklasifikasikan  menjadi  data Tidak Puas, tujuh data Tidak Puas  yang salah diklasifikasikan menjadi data Puas.

## 3. Precision Recall
Gambar 6 . Precission Recall
Penjelasan  dari  Gambar  6  sebagai berikut :
1. TP Rate mendapatkan nilai 0.983 (Puas) dikalkulasikan dari 116 data Puas dibagi dengan  118  data  yang  diklasifikasikan menjadi data Puas. TP Rate mendapatkan nilai  0.583  (Tidak  Puas)  dikalkulasikan dari 7 data Tidak Puas dibagi dengan 12 data  yang  diklasifikasikan  menjadi  data Tidak Puas.
2. FP Rate mendapatkan nilai 0.417 (Puas) dikalkulasikan  dari  5  data  Tidak  Puas namun  diklasifikasikan  menjadi  data Puas  dibagi  dengan  12  data  yang diklasifikasikan menjadi data Tidak Puas. FP Rate mendapatkan nilai 0.017 (Tidak Puas)  dikalkulasikan  dari  2  data  Puas namun  diklasifikasikan  menjadi  data Tidak Puas dibagi dengan 118 data yang diklasifikasikan menjadi data Puas.
3. Precision dari  data  Puas  adalah  0.959 yang  dikalkulasikan  dari  116  data  Puas dibagi  dengan  121.  Hasil recall adalah 0.983 yang dikalkulasikan dari 116 data Puas dibagi dengan 118.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari penelitian ini adalah
1. Dari hasil penelitian dan pengujian yang dilakukan  penulis,  maka  metode naïve baye s dapat digunakan untuk
menentukan kepuasan mahasiswa terhadap e-learning Universitas Semarang (Puas dan Tidak Puas).
2. Hasil  dari  130  data  kuesioner  90% mahasiswa  Universitas  Semarang  Puas dan  10%  menyatakan  Tidak  Puas, terhadap e-learning Universitas Semarang saat ini. 3. Metode Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan  116  data  dengan benar  dari  130  data training ,  dan menunjukkan bahwa klasifikasi penentuan kepuasan pengguna
menggunakan  metode  naïve  bayes dengan melakukan empat kali pengujian mendapatkan  nilai  akurasi  terbesar dengan  pengujian  data training yaitu dengan  persentase  95%  dibandingkan dengan tiga pengujian yang lain .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Karwati,  “Pengaruh  Pembelajaran E-learning untuk Meningkatkan Motivasi  Belajar  Guru  dan  Siswa,”
2015.
[2] Zuriati,  D.  K.  Widyawati,  and  I.  S. Sitanggang,  “Analisis  Kebutuhan
Pengembangan E-Learning Politeknik Negeri  Lampung  Analysis  Of  Need For  E-Learning  Development  State Politechnic Of Lampung,” in Prosiding Seminar Nasional Pengembangan  Teknologi  Pertanian , 2017, vol. VI, no. September, pp. 292– 301. [Online]. Available: http://jurnal.polinela.ac.id/index.php/P ROSIDING/article/view/742
[3] A. E.
R. Sianturi and A. Retnowardhani,  “Tingkat  Kepuasan Pengguna E-Learning Mahasiswa Pascasarjana Universitas Swasta Terbaik di Jakarta,” ITEJ (Information Technol. Eng. Journals) , vol. 7, no. 1, pp. 9–21, 2022, doi: 10.24235/itej.v7i1.97. [4] Gustientiedina,  M.  Siddik,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Naïve  Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis,” J. Infomedia , vol. 2, no. 4, pp.  89–93,  2019,  [Online].  Available: http://e-
jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/a
rticle/view/1892
[5] A.  N.  Putri,  “Penerapan  Naive Bayesian Untuk Perankingan Kegiatan
Di Fakultas Tik Universitas Semarang,”
Simetris    J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  603, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1545.
[6] S. C. Bilqisth and F. Amalia, “Analisis Kepuasan  Mahasiswa  UIN  Semarang Terhadap  E-Learning  Menggunakan Algoritma  C.45,” J.  Inform.  Upgris , vol. 8, no. 1, 2022, doi:
10.26877/jiu.v8i1.11588.
[7] T.  Alfina,  B.  Santosa,  and  A.  R. Barakbah,  “Analisa  Perbandingan Metode  Hierarchical  Clustering,  K-
Means dan Gabugan Keduanya dalam Membentuk  Cluster  Data  (Studi Kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS),” Anal. PerbandinganMetode Hierarchical Clust. K-means dan Gabungan Keduanya  dalam  Clust.  Data ,  vol.  1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[8] S.  Defiyanti  and  M.  Jajuli,  “Integrasi Metode  Klasifikasi  Dan  Clustering dalam  Data  Mining,”  in Konferensi Nasional  Informatika  (KNIF) ,  2015, vol. 10, no. 15, pp. 39–44.
[9] Sulastri and Y. S. Nugroho,
“Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Rating  Penjualan  Buku Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Duta.com ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  57–72,
2017.
[10]  M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,
“Implementasi Algoritma Naive Bayes
Dalam  Penentuan  Pemberian  Kredit,”
Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128,
2017,
doi:
10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
[11]  Y. T. Samuel and K. Dewi, “Penggunaan Metode NAÏVE BAYES
Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan Pengguna  Terhadap  Online  System Universitas Advent Indonesia The Use of Naïve Bayes Method in Measuring User’s  Satisfaction  With  Adventist University  of  Indonesia’s  Online System,” pp. 147–153, 2008, [Online].
Available: https://www.online.unai.edu.