Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1054 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1295-1304 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF NAÏVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM IN DETERMINING THE LEVEL OF CUSTOMER SATISFACTION WITH RUMBAI POST OFFICE SERVICES
Anisa Halifa *1 , Rice Novita 2
1.2 Information Systems, Faculty of Science and Technology, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia Email: 1 11950321537@students.uin-suska.ac.id , 2 rice.novita@uin-suska.ac.id
(Article received: May 18, 2023; Revision: June 04, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
Technological  advances  make  service  and  delivery  of  goods  grow  rapidly.  Coupled  with  people's  changing shopping habits by shopping online, shipping companies are increasingly needed. PT. POS Indonesia is the first expedition company in Indonesia. Currently PT. POS Indonesia has opened many POS Office branches in every region in Indonesia, one of which is the Rumbai POS Office located in Pekanbaru City. To continue to maintain the  company  while  competing  with  other  expeditions,  the  Rumbai  POS  Office  must  continue  to  maintain  its customers by improving the quality of service. Survey analysis can be done to determine the extent of customer satisfaction with the services provided. To find out the level of customer satisfaction, you can use the classification method. Naive Bayes is a popular and effective machine learning algorithm for classification problems. The study used datasets sourced from the results of questionnaire distribution to customers of the Rumbai POS Office. The questionnaire  used  14  indicators  derived  from  the  Community  Satisfaction  Index  set  by  the  Ministry  of Agriculturein 2004. The classification resulted in a Satisfied class of 16 data with a percentage of 84.2% and a Dissatisfied class of 3 data with a percentage of 15.8%, it can be concluded that the service at the Rumbai POS Office is good. From the classification results, it is proven that the Naïve Bayes algorithm is able to predict well the level of customer satisfaction with an accuracy value of 94.74%, precision of 100%, and recall of 94.12%. The results of this research can later be used as information for the Rumbai POS Office to be able to improve service quality.
Keywords : Classification, Customer Satisfaction, Data Mining, Naïve Bayes.

## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PELAYANAN KANTOR POS RUMBAI

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  membuat  jasa  pelayanan  dan  pengiriman  barang  berkembang  pesat.  Ditambah  dengan kebiasaan berbelanja masyarakat yang berubah dengan berbelanja online membuat perusahaan ekspedisi semakin dibutuhkan. PT. POS Indonesia merupakan perusahaan ekspedisi pertama yang ada di Indonesia. Saat ini PT. POS Indonesia telah  membuka banyak cabang Kantor POS  yang ada pada setiap daerah di Indonesia, salah satunya Kantor POS Rumbai yang berada di Kota Pekanbaru. Untuk terus mempertahankan perusahaan selama bersaing dengan  ekspedisi  lain,  Kantor  POS  Rumbai  harus  tetap  mempertahankan  pelanggannya  dengan  meningkatkan kualitas pelayanan. Analisis survei dapat dilakukan untuk mengetahui sejauh mana kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan. Untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dapat menggunakan metode klasifikasi. Naive  Bayes  merupakan  algoritma  yang  populer  dan  efektif  pada machine  learning dalam  masalah  klasifikasi. Penelitian menggunakan dataset yang besumber dari hasil penyebaran kuesioner kepada pelanggan Kantor POS Rumbai.  Kuesioner  menggunakan  14  indikator  yang  berasal  dari  Indeks  Kepuasan  Masyarakat  yang  telah ditetapkan  oleh  KepMenPan  pada  tahun  2004.  Klasifikasi  menghasilkan  kelas  Puas  sebanyak  16  data  dengan perserntase  84,2%  dan  kelas  Tidak  Puas  sebanyak  3  data  dengan  persentase  15,8%,  dapat  disimpulkan  bahwa pelayanan  pada  Kantor  POS  Rumbai  sudah  baik.  Dari  hasil  klasifikasi  terbukti  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes mampu memprediksi dengan baik tingkat kepuasan pelanggan dengan nilai akurasi sebesar 94,74%, presisi sebesar 100%, dan recall sebesar 94,12%. Hasil dari penelitian ini nantinya dapat dijadikan informasi bagi pihak Kantor POS Rumbai untuk dapat meningkatkan kualitas pelayanan.
Kata kunci : Data Mining, Kepuasan Pelanggan, Klasifikasi, Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  jasa  pelayanan  dan  pengiriman terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  sehingga menjadi  perhatian  masyarakat  luas.  Ditambah  lagi dengan maraknya bisnis online shop yang bermunculan menyebabkan jasa pengiriman semakin diperlukan. Terdapat beberapa perusahaan ekspedisi di Indonesia seperti, POS Indonesia, TIKI, JNE, J&T, dan  masih  banyak  lagi.  PT.  POS  Indonesia merupakan  perusahaan  ekspedisi  tertua  yang  ada  di Indonesia,  dan  termasuk  bagian  dari  Badan  Usaha Milik  Negara  (BUMN).  Pada  dasarnya  terdapat  2 tujuan  utama  yang  dimiliki  oleh  BUMN  yakni, memberikan  pelayanan  publik  ( public  service )  yang sebaik-baiknya bagi masyarakat, dan tujuan berikutnya  mendapatkan  keuntungan  atau  laba  dari hasil  pemberian  layanan  publik  kepada  masyarakat [1].  PT.  POS  Indonesia  telah  membuka  banyak cabang  Kantor  POS  di  seluruh  Indonesia,  salah satunya  Kantor  POS  Rumbai  yang  berada  di  Kota Pekanbaru.  Selain  jasa  pengiriman  barang,  Kantor POS  Rumbai  juga  melayani  berbagai  macam pembayaran  dan  pembelian  materai.  Kantor  POS Rumbai  harus  tetap  mempertahankan  pelanggannya dengan  meningkatkan  kualitas  pelayanan.  Jika pelanggan  menerima  layanan  yang  berkualitas  baik, maka dapat menimbulkan tingkat kepuasan pelanggan  yang  tinggi  [2].  Wijaya  dan  Girsang mengatakan  bahwa  kepuasan  pelanggan  dianggap sangat signifikan bagi suatu perusahaan karena dapat menghasilkan  peningkatan  profit  pada  perusahaan, serta memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi  pelanggan  setia  maupun  tidak  [3]. Menyediakan  pelayanan  yang  berkualitas  tinggi dapat  menjadi  sarana  untuk  menarik  perhatian pelanggan dan memastikan bahwa perusahaan dapat terus  berkembang  [4].  Wood  mengatakan  bahwa keberhasilan perusahaan tergantung pada kemampuannya untuk memberikan kepuasan pelanggan, yang merupakan siklus proses yang saling terkait [5].
Kepuasan pelanggan merupakan suatu keadaan dimana  terpenuhinya  harapan,  keinginan,  dan kebutuhan  konsumen  [3].  Kepuasan  pelanggan mencakup  ketidaksamaan  antara  pentingnya  tingkat layanan  terhadap  hasil  yang  dapat  dirasakan[6]. Kepuasan  pelanggan  juga  dapat  dikatakan  sebagai tingkat dimana anggapan terhadap jasa sesuai dengan harapan  pada  pelanggan  [7].  Masyarakat  akan mencari,  memilih,  dan  membandingkan  kualitas pelayanan  yang  terbaik  dari  setiap  perusahaan ekspedisi.  Aspek  yang  perlu  diperhatikan  dalam peningkatan  pada  pelayanan  meliputi  keramahan petugas, kebersihan tempat,  fasilitas  yang  memadai, dan  sebagainya.  Menawarkan  layanan  dengan kualitas  terbaik  akan  memastikan  bahwa  pelanggan puas,  ini  merupakan  teknik  yang  dapat  digunakan untuk  bersaing  [8].  Perusahaan  akan  berhasil
mendapatkan  pelanggan  dalam  jumlah  yang  banyak apabila perusahaan tersebut dinilai mampu memberikan  kepuasan  bagi  pelanggan.  Untuk  terus mempertahankan  perusahaan,  Kantor  POS  Rumbai perlu  mengetahui  sejauh  mana  tingkat  kepuasan pelanggan saat ini, sehingga dapat memberikan acuan untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  di  Kantor POS Rumbai.
Untuk  mengetahui  kepuasan  pelanggan  ada beberapa  cara,  salah  satunya  dengan  menggunakan teknik data miining. Data Mining merupakan sebuah proses  untuk  meng-ekstraksi,  mengidentifikasi informasi, dan pengetahuan yang ada dalam database besar, dengan metode matematika, statistik, kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  [9]. Dalam machine learning terdapat beberapa algoritma dalam  mengklasifikasi  tingkat  kepuasan  salah satunya Naive Bayes. Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi  dengan  menggunakan  probabilitas  dan statistik  yang  didasarkan  pada  teorema  bayes  dalam memprediksi  peluang  asumsi  yang  kuat  [10].  Naive Bayes  mengasumsikan  seluruh  atribut  yang  saling tidak  ketergentungan  (independen)  yang  diberikan oleh  nilai  pada  variabel  kelas  [11].  Naive  Bayes mempunyai  keunggulan  yaitu  minimnya  data  latih yang digunakan untuk menentukan estimasi parameter yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi, serta  berperan  jauh  lebih  baik  dalam  situasi  yang nyata dan kompleks [12].
Beberapa  penelitian mengenai  klasifikasi kepuasan menggunakan Naive Bayes. Pertama adalah penelitian  terkait  kepuasan  mahasiswa  selama pembelajaran  daring.  Dari dataset yang  berjumlah 110  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  100%,  nilai presisi  100%,  dan  nilai  presisi  100%  [13].  Kedua adalah penelitian terkait kepuasan nasabah. Penelitian menggunakan  25  data  uji,  dan  menghasilkan  kelas Puas  sejumlah  20  data  dan  Tidak  Puas  sejumlah  5 data, dengan akurasi sebesar 88% [14]. Ketiga adalah penelitian  terkait  perbandingan  algoritma  C4.5 dengan Naive Bayes dalam prediksi kepuasan. Hasil akhir  penelitian  menunjukkan  bahwa  prediksi  yang dihasilkan  algoritma  Naive  Bayes  lebih  baik dibandingkan algoritma C4.5, dengan akurasi sebesar 96,89%, presisi 95,50%, dan recall 95% [15].
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  penelitian  ini menggunakan  teknik data  mining dengan  algoritma Naive  Bayes  dalam  menentukan  tingkat  kepuasan pelanggan  terhadap  pelayanan  yang  diberikan  oleh Kantor  POS  Rumbai.  Data  yang  akan  digunakan berasal  dari  penyebaran  kuesioner  secara offline kepada  pelanggan  Kantor  POS  Rumbai,  dengan menggunakan  14  indikator  yang  berasal  dari  Indeks Kepuasan  Masyarakat  yang  telah  ditetapkan  oleh KepMenPAN  pada  tahun  2004.  Dikarenakan populasi  pelanggan  Kantor  POS  Rumbai  yang  tidak teridentifikasi,  maka  pengambilan  jumlah  sampel menggunakan  rumus Lemeshow .  Pengolahan  data
menggunakan Microsoft  Excel dan RapidMiner . Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi  sebuah  informasi  yang  berguna  mengenai akurasi  kepuasan  pelanggan  terhadap  pelayanan Kantor POS Rumbai.

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka metodologi dari seluruh tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai Tahap Perancanaan 1. Perumusan Masalah 2. Penentuan Tujuan 3. Penentuan Batasan Masalah 4. Studi Pustaka Tahap Pengumpulan Data 1. Observasi 2. Wawancara 3. Kuesioner Tahap Pengolahan Data dan Preprocessing 1. Tabulasi Data 2. Seleksi Atribut 3. Normalisasi Data Tahap Pembagian Data dan Klasifikasi Data 1. Pembagian Data Training dan Data Testing 2. Klasifikasi Data dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Tahap Analisis dan Hasil 1. Pengukuran Kinerja Klasifikasi 2. Analisa Hasil Dokumentasi Selesai

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Perencanaan
Pada tahap perencanaan terdapat 4 proses yang dilakukan.  Pertama  adalah  perumusan  masalah, bertujuan  untuk  membatasi  pencarian  dari  isu penelitian.  Kedua  adalah  penentuan  tujuan,  guna untuk  mendapatkan  target  yang  ingin  dicapai  pada penelitian. Ketiga adalah penentuan batasan masalah, bertujuan  agar  ruang  lingkup  dalam  pembahasan tidak  melenceng  dari  penelitian.  Keempat  adalah studi pustaka, bertujuan untuk mendapatkan referensi yang sesuai dan mendukung penelitian.

## 2.2. Pengumpulan Data
Tahapan  awal  dalam  pengumpulan  data  yaitu observasi dan wawancara, yang bertujuan mengamati secara  langsung  dan  mengumpulkan  informasi  dari Kantor  POS  Rumbai  yang  dapat  digunakan  dalam penelitian.
Data  dikumpulkan  melalui  hasil  penyebaran kuesioner  kepada  pelanggan  Kantor  POS  Rumbai.
Kuesioner  terdiri  dari  14  butir  pertanyaan  yang diambil dari Unsur Indeks Kepuasan Masyarakat oleh KepMenPAN pada tahun 2004. Skala pada kuesioner penelitian  menggunakan  skala Likert ,  dengan menggunakan  model  4  pilihan  (skala  empat),  dan tidak  menggunakan  jawaban  tengah  (netral)  dengan alasan [16] :
1. Memiliki arti ganda,
2. Jawaban  netral  tidak  menentukan  pendapat responden apakah tidak setuju atau setuju,
3. Kecenderungan  responden  memilih  jawaban netral.

## 2.2.1. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  merupakan  objek  ataupun  subjek dalam wilayah generalisasi yang memiliki karakteristik  dan  kualitas  tersendiri  untuk  dipelajari oleh peneliti sehingga dapat menghasilkan kesimpulan  [17].  Populasi  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah semua pelanggan yang datang ke Kantor Pos Rumbai.
Sampel  merupakan  bagian  yang  mewakili populasi yang memiliki jumlah dan karakteristik [18]. Penelitian  ini  menggunakan  teknik non-probability sampling dengan Accidental  Sampling sebagai  jenis pengambilan  sampel.  Alasan  menggunakan  teknik non-probability  sampling dikarenakan  peluang  dari setiap  populasi  yang  dijadikan  sampel  tidak diketahui, hal ini disebabkan oleh tidak teridentifikasinya  total  populasi.  Sementara  jenis Accidental Sampling adalah teknik penentuan sampel berdasarkan  kebetulan,  pelanggan  bertemu  dengan peneliti secara kebetulan dan dapat dijadikan sampel.
Untuk  menentukan  jumlah  sampel  penelitian jika  total  dari  populasi  tidak  diketahui  secara  tepat dapat menggunakan rumus Lemeshow [19].
𝑛 = 𝑍2.𝑃(1−𝑃)
𝑑2 (1)
Keterangan: n = Total keseluruhan sampel p = Estimasi maksimum = 50% = 0.5 z = Nilai standar = 1.96 d = alpha atau sampling error = 10% = 0.1
𝑛 = 1,96 2 . 0,5(1 − 0,5) 0,1 2 𝑛 = 3,8416 . 0,5 . 0,5
0,1 2 𝑛 = 0,9604
0,1 2
𝑛 = 96,04 = 97
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan rumus Lemeshow , maka didapatkan total sampel yang akan digunakan adalah 97 responden.

## 2.3. Pengolahan dan Preprocessing Data
Data  yang  telah  terkumpul  kemudian  disusun kedalam  bentuk  tabel  pada Microsoft  Excel , menyeleksi  atribut  yang  akan  digunakan,  dan melakukan normalisasi data, guna untuk menghindari terjadinya data yang tidak konsisten.

## 2.4. Pembagian Data dan Klasifikasi
Dataset  keseluruhan  dibagi  menjadi  80% sebagai data training dan 20% sebagai data testing . Kemudian  dilakukan  klasifikasi  dengan  algoritma Naive  Bayes.  Tahapan  klasifikasi  dilakukan  secara manual  menggunakan Microsoft  Excel dan  diuji menggunakan RapidMiner .

## 2.5. Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi yang sederhana dan berbasis probabilistik yang menghitung probabilitas berdasarkan kombinasi nilai dan frekuensi dari dataset yang digunakan [20]. Metode Naive Bayes menggunakan bagian dari ilmu matematika yang disebut dengan hipotesis kemungkinan  dalam  melacak  kemungkinan  terbaik dari pesanan potensial, dengan memeriksa pengulangan  setiap  karakteristik  pada data  training [21].  Karakteristik  utama  dari  Naive  Bayes  yaitu memiliki  asumsi  yang  kuat  (naif)  terdahap independensi pada setiap kejadian atau kondisi [22]. Kelebihan  menggunakan  Naive  Bayes  dalam  proses klasifikasi  adalah  membutuhkan data  training dengan jumlah yang lebih sedikit dalam menentukan estimasi parameter [23]. Dalam melakukan klasifikasi  Naive  Bayes  dapat  menggunakan persamaan berikut [24]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (2)
Dimana: 𝑋 = Data yang akan diklasifikasi dengan kelas yang belum diketahui
𝐻 = Hipotesis data (kelas spesifik) 𝑃(𝐻|𝑋) =  Posteriori  probabilitas  atau  Probabilitas pada hipotesis 𝐻 berdasar kondisi 𝑋 𝑃(𝐻) = Prior probabilitas atau Probabilitas hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋|𝐻) =  Probabilitas 𝑋 berdasarkan  kondisi  pada hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋) = Probabilitas 𝑋
Dalam proses klasifikasi Naive Bayes membutuhkan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas yang tepat untuk sampel yang dianalisis.
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (3)
Pada satu sampel, setiap kelas selalu mempunyai nilai evidence yang tetap. Dalam proses
klasifikasi  sampel,  untuk  menentukan  kelas  yang tepat dilakukan perbandingan nilai posterior terhadap nilai posterior kelas lainnya.

## 2.6. Data Mining
Data Mining merupakan proses penemuan pola dan penambangan data menjadi suatu informasi yang mempunyai nilai [25]. Gatner Group mendefinisikan data  mining semacam  metode  statistik  dan matematika, dengan menciptakan ikatan yang berarti, identifikasi  pola  serta  kecenderungan  dengan mengekstrak sejumlah besar informasi yang tersimpan  pada  penyimpanan  [26]. Data  Mining dibagi menjadi dua kategori utama [27]:
1. Descriptive  Mining ,  proses  untuk  menentukan karakteristik  penting  dari  kata  yang  terdapat dalam satu database ,
2. Predictive ,  proses  menentukan  pola  dengan menggunakan  beberapa  variabel  lain  dimasa depan dalam sebuah data.
Dalam data  mining terdapat  beberapa  tahapan sebagai berikut [28] :
1. Tahap Seleksi Data ( Data Selection ),
2. Tahap Pembersihan Data ( Data Cleaning ),
3. Tahap Integrasi Data ( Data Integration ),
4. Tahap Transformasi Data ( Data Transformation ),
5. Tahap Penambangan Data  ( Data Mining ),
6. Tahap Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation )
7. Tahap  Presentasi  Pengetahuan ( Knowledge
Presentation ).

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  teknik  untuk menilai kemampuan model klasifikasi yang dibentuk dalam  mengidentifikasi  data  dengan  kategori  kelas yang  berbeda  [29].  Mengukur  kinerja  model klasifikasi dilakukan dengan mencari nilai akurasinya.  Akurasi  adalah  tingkat  ketepatan  antara nilai  aktual  dengan  nilai  prediksi  [30].  Pada  tabel  1 merupakan gambaran model Confusion Matrrix [29].
Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Prediksi Yes No A k tu a l Kel a s Yes TP FN No
FP TN
Keterangan :
Kelas Aktual (yes)  :  kelas sebenarnya dengan nilai yes;
Kelas Aktual (no) :  kelas sebenarnya dengan nilai no;
Kelas Prediksi (yes)  :  prediksi  kelas  dengan  nilai yes;
Kelas Prediksi (no)  :  prediksi kelas dengan nilai no; True Positive (TP)  :  jumlah  kelas  ‘yes’  yang diprediksi sebagai ‘yes’;
False Negative (FN)  :  jumlah  kelas  ‘yes’  yang diprediksi sebagai ‘no’;
False Positive (FP)  :  jumlah kelas  ‘no’  yang diprediksi sebagai ‘yes’;
True Negative (TN)  :  jumlah kelas  ‘no’  yang diprediksi sebagai ‘no’.
Untuk menghitung tingkat akurasi, presisi, dan recall dapat menggunakan persamaan berikut [31]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (6) 2.8. RapidMiner
RapidMiner adalah software yang  umumnya digunakan  untuk  mesin  penambangan  dan  analisis data,  serta  terintegrasi  dengan  berbagai  bahasa pemograman  sehingga  dapat  digunakan  secara mudah [32]. RapidMiner dapat bekerja dalam banyak sistem  operasi  dikarenakan RapidMiner ditulis menggunakan bahasa pemrograman Java.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan data  training sebanyak 78 data dengan nilai Puas sejumlah 65 data dan  Tidak  Puas  sejumlah  13  data,  sedangkan data testing yang  digunakan  berjumlah  19  data.  Adapun data  testing  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada tabel 2.
Tabel 2. Data Testing R P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 K 79 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 ? 80 1.00 0.50 1.00 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 0.50 0.50 1.00 1.00 ? 81 0.50 1.00 1.00 0.50 1.00 0.50 0.50 1.00 0.50 0.50 1.00 0.50 1.00 0.50 ? 82 0.50 0.50 0.50 0.50 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 ? 83 1.00 0.50 1.00 0.50 0.50 1.00 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 1.00 0.50 0.50 ? 84 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 0.50 0.50 0.50 ? 85 0.50 1.00 0.00 0.00 0.50 0.50 0.50 0.50 1.00 1.00 1.00 0.50 0.50 1.00 ? 86 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 1.00 0.50 0.50 1.00 0.50 0.50 0.50 ? 87 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 ? 88 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 ? … … …
… … … … … … … … …
… … … … 97 0.50 1.00 0.50 0.50 1.00 0.50 1.00 0.50 0.50 1.00 0.50 1.00 0.50 1.00 ?

## 3.2. Perhitungan Menggunakan Metode Naïve Bayes
1) Menghitung Nilai Probabilitas Kelas
Kelas  Puas  berjumlah  65  data  dan  kelas  Tidak Puas  berjumlah  13  data.  Sehingga  dilakukan perhitungan sebagai berikut.
𝑃(𝐻|𝑃) = 65 78 = 0.83333
𝑃(𝐻|𝑇𝑃) = 13 78 = 0.16667
2) Menghitung Nilai Probabilitas Atribut
Selanjutnya  mencari  nilai  Probabilitas  masing- masing  atribut  P1  sampai  dengan  P14.  Perhitungan probabilitas atribut P1.
𝑃(1,00 | 𝑃) = 35 65 = 0.53846 𝑃(1,00 | 𝑇𝑃) = 2 13 = 0.15385 𝑃(0,50 | 𝑃) = 29 65 = 0.44615
𝑃(0,50 | 𝑇𝑃) = 6 13 = 0.46154 𝑃(0,00 | 𝑃) = 1 65 = 0.01538 𝑃(0,00 | 𝑇𝑃) = 5 13 = 0.38462 𝑃(0,00 | 𝑃) = 0 65 = 0.00000 𝑃(0,00 | 𝑇𝑃) = 0 13 = 0.00000
Tabel 3. Perhitungan Probabilitas Atribut P1 P01 Puas Tidak Puas Puas Tidak Puas SB (1.00) 35 2 0.53846 0.15385 B (0.50) 29 6 0.44615 0.46154 TB (0.00) 1 5 0.01538 0.38462 STB (0.00) 0 0 0.00000 0.00000 Total 65 13 1.00000 1.00000
Probabilitas  Atribut  P1  pada  kategori  Puas dengan skala SB menghasilkan probabilitas 0,53846,
B menghasilkan probabilitas 0,44615, TB menghasilkan  probabilitas  0,01538,  dan  STB menghasilkan  probabilitas  0.  Dengan  begitu  maka jumlah  probabilitas  kategori  Puas  adalah  1. Sedangkan pada kategori Tidak Puas dengan skala SB menghasilkan probabilitas 0,15385, B menghasilkan probabilitas  0,46154,  TB  menghasilkan  probabilitas 0,38462,  dan  STB  menghasilkan  probabilitas  0. Sehingga  jumlah  probabilitas  kategori  Tidak  Puas adalah  1.  Demikian  juga  selanjutnya  dilakukan perhitungan  yang  sama  pada  atribut  P2  sampai dengan atribut P14.
3) Menghitung Nilai Probabilitas Data Testing Data testing yang berjumlah 19 data akan dicari nilai Probabilitasnya masing-masing, sehingga dapat diketahui  responden  79  sampai  dengan  97  termasuk dalam klasifikasi ”Puas (P)” atau ”Tidak Puas (TP)”. Perhitungan  Probabilitas  pada data  testing dapat dilihat sebagai berikut:

## 1300 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1295-1304
𝑃(𝑅79|𝑃) =  𝑃(𝑃1|𝑃) × 𝑃(𝑃2|𝑃) × 𝑃(𝑃3|𝑃) × 𝑃(𝑃4|𝑃) × 𝑃(𝑃5|𝑃) × 𝑃(𝑃6|𝑃) × 𝑃(𝑃7|𝑃) × 𝑃(𝑃8|𝑃) × 𝑃(𝑃9|𝑃) × 𝑃(𝑃10|𝑃) × 𝑃(𝑃11|𝑃) × 𝑃(𝑃12|𝑃) × 𝑃(𝑃13|𝑃) × 𝑃(𝑃14 |𝑃) =   0,4 × 0,6 × 0,5 × 0,4 × 0,5 × 0,5 × 0,5
× 0,5 × 0,3 × 0,5 × 0,5 × 0,5 × 0,5 ×
0,5
=   0.0000265
𝑃(𝑅79|𝑇𝑃) = 𝑃(𝑃1|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃2|𝑇𝑃) ×
𝑃(𝑃3|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃4|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃5|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃6|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃7|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃8|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃9|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃10|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃11|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃12|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃13|𝑇𝑃) × 𝑃(𝑃14|𝑇𝑃) = 0,5 × 0,4 × 0,5 × 0,5 × 0,7 × 0,4 ×
0,2 × 0,2 × 0,7 × 0,2 × 0,5 × 0,2 ×
0,5 × 0,7
= 0.0000007
Demikian juga selanjutnya dilakukan perhitungan yang sama pada data testing R80 sampai dengan R97.
4) Menghitung Hasil Probabilitas Akhir
Setelah mendapatkan nilai Puas dan Tidak Puas pada  masing  masing data  testing ,  selanjutnya menghitung probabilitas akhir dari setiap data testing . Data Testing R79.
𝑃(𝑋 | 𝑃)    = 0.0000265 × 0.83333 = 0.0000220
𝑃(𝑋 | 𝑇𝑃)   = 0.0000007 × 0.16667
= 0.0000001
Demikian juga selanjutnya dilakukan perhitungan yang sama pada data testing R80 sampai dengan 97.
5) Membandingkan Hasil Probabilitas Akhir Jika nilai akhir Puas pada lebih besar dibanding nilai Tidak Puas, maka termasuk kedalam klasifikasi kelas ”Puas”. Sebaliknya jika nilai akhir Tidak Puas lebih  besar  dibanding  nilai  Puas,  maka  termasuk kedalam klasifikasi ”Tidak Puas”. Hasil perbandingan  probabilitas  akhir  pada  setiap data testing ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Probabilitas Akhir Data Testing Puas Tidak Puas Klasifikasi R79 0.0000220 0.0000001 Puas R80 0.0000680 0.0000000 Puas R81 0.0000235 0.0000000 Puas R82 0.0000553 0.0000000 Puas R83 0.0000193 0.0000000 Puas R84 0.0000000 0.0000029 Tidak Puas
R85 0.0000000 0.0000043 Tidak Puas R86 0.0000228 0.0000000 Puas R87 0.0000512 0.0000000 Puas R88 0.0000220 0.0000001 Puas R89 0.0000141 0.0000000 Puas R90 0.0000530 0.0000000 Puas R91 0.0000729 0.0000000 Puas R92 0.0000220 0.0000001 Puas R93 0.0000272 0.0000000 Puas R94 0.0000000 0.0000072 Tidak Puas R95 0.0000166 0.0000000 Puas R96 0.0000235 0.0000000 Puas R97 0.0000106 0.0000000 Puas
Hasil  perhitungan  manual  terhadap  19 data testing diperoleh 3 data yang termasuk dalam prediksi kelas “Tidak Puas” dengan persentase 15,8%, dan 16 data  yang  termasuk  dalam  prediksi  kelas  “Puas” dengan persentase 84,2%.

## 3.3. Pengukuran Kinerja Klasifikasi
Tabel  5  menunjukkan  hasil Confusion  Matrix yang  diperoleh  melalui  proses  klasifikasi  pada  data testing.
Tabel 5. Confusion Matrix Klasifikasi Prediksi
Puas Tidak Puas A k tu a l Puas
16 1 Tidak Puas 0 2
Berdasarkan Confusion  Matrix diperoleh  16 data  sebagai true  positive (TP),  2  data  sebagai true negative (TN), 0 data sebagai false positive (FP), dan 1 data sebagai false negative (FN).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 16+2 16+1+0+2 𝑥 100 % = 94,74 %
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 16 16+0 x 100 % = 100 %
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 16 16+1 x 100 % = 94,12 %
Maka hasil dari pengujian klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes  dengan  perhitungan manual pada data sampel, didapatkan nilai accuracy 94,74%, precision 100%, dan recall 94,12%.

## 3.3. Pengujian Pada Tools RapidMiner
Pengujian  dengan  menggunakan RapidMiner perlu dilakukan untuk mengetahui kecocokan antara hasil perhitungan manual dengan hasil pada tools .
1) Pemodelan Pada RapidMiner
Pemodelan data training dan data testing dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pemodelan Data Training dan Data Testing
Gambar  2  menunjukkan  tampilan  pemodelan pada  RapidMiner.  Masukkan data  training dan testing pada  operator Read  Excel .  Selanjutnya masukkan  operator Naive  Bayes ,  diikuti  dengan operator Apply Model , dan juga operator Performance . Kemudian sambungkan setiap operator tersebut. Setelah semua operator terhubung, selanjutnya dapat menjalankan proses klasifikasi.
2) Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi data testing dapat dilihat pada Gambar  3.  Klasifikasi  menggunakan data testing sejumlah  19  data  menghasilkan  kelas  Puas  dengan prediksi  Puas  sebanyak  16  data,  kelas  Puas  dengan prediksi Tidak Puas sebanyak 1 data, dan kelas Tidak Puas dengan prediksi Tidak Puas sebanyak 2 data.
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Data Testing

## 3) Hasil Pengukuran
Hasil  pengukuran  kinerja  algoritma  Naive Bayes dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pengukuran
Hasil
pengukuran pada
RapidMiner
menghasilkan accuracy dengan  nilai  94,74%, precision dengan nilai 100%, dan recall dengan nilai 94,12%.
4) Nilai AUC
Nilai AUC pada kurva ROC dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Kurva ROC
.
Dari pengujian diperoleh nilai AUC bedasarkan kurva ROC sebesar 0,971 dimana hampir mendekati 1, sehingga tergolong Excellent Classification.

## 4. DISKUSI
Beberapa penelitian terdahulu terkait klasifikasi kepuasan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes. Pertama  penelitian  terkait  kepuasan  pelanggan

## 1302
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1295-1304
terhadap pelayanan di Dinas Tenaga Kerja Kabupaten Karawang.  Penelitian  membandingkan  algoritma Naive Bayes dan C4.5 dalam pengolahan data. Hasil akhir  menunjukkan  Naive  Bayes  lebih  unggul dibandingkan  C4.5  karena  menghasilkan  nilai prediksi  yang  lebih  tinggi  yaitu  96,89%  [15]. Penelitian kedua terkait prediksi kepuasan pelayanan perekaman E-KTP. Peneliti tersebut juga melakukan perbandingan  dengan  dua  algoritma  yaitu Decision Tree dan  Naive  Bayes.  Penelitian  menghasilkan algoritma Naive Bayes sebagai akurasi yang tertinggi yaitu  91,70%  sedangkan Decision  Tree sebesar 65,90% [33]. Penelitian ketiga terkait prediksi tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademis dengan algoritma Naive Bayes. Penelitian menggunakan  indikator  dari  lima  dimensi servqual , dan menghasilkan akurasi sebesar 96,71% [29].
Berdasarkan  dari  ketiga  penelitian  terbukti bahwa  Naive  Bayes  efektif  diimplementasikan  pada kasus  klasifikasi  tingkat  kepuasan  dengan  hasil akurasi  yang  cukup  tinggi.  Oleh  karena  itu  penulis ingin  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk melakukan  klasifikasi  tingkat  kepuasan  pelanggan terhadap  pelayanan  Kantor  POS  Rumbai.  Penelitian menjadikan  14  Unsur  Indeks  Kepuasan  Masyarakat dari KepMenPan sebagai indikator dalam kuesioner. Hasil klasifikasi dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Diagram Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  pada  algoritma  Naive  Bayes dengan  menggunakan  19 data  testing menghasilkan klasifikasi kelas Puas sebesar 84,2% dan kelas Tidak Puas  sebesar  15,8%.  Kelas  Puas  yang  sebelumnya Puas  sebanyak  16  data,  kelas  Tidak  Puas  yang sebelumnya Tidak Puas terdiri dari 2 data, dan kelas Tidak Puas yang sebelumnya Puas terdiri dari 1 data. Pengujian pada RapidMiner menghasilkan klasifikasi yang  sama  dengan  nilai accuracy 94,74%,  nilai precision 100%, dan nilai recall 94,12%.

## 5. KESIMPULAN
Melalui  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa algoritma Naive Bayes dapat  di  implementasikan  dengan  baik  untuk klasifikasi  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap pelayanan  Kantor  POS  Rumbai  (Puas  atau  Tidak Puas).  Hasil  klasifikasi  dengan  59  data  training  dan
19  data  testing  memperoleh  3  data  sebagai  kelas Tidak Puas dan 16 data sebagai kelas Puas. Persentase pada kelas Puas sebesar 84,2% dan kelas Tidak Puas sebesar 15,8%. Dapat disimpulkan bahwa pelanggan Kantor  POS  Rumbai  sudah  puas  dengan  pelayanan yang  diberikan.  Pengujian  pada RapidMiner memprediksi  hasil  klasifikasi  dengan  nilai accuracy sebesar 94,74%, precision 100%, recall 94,12%, dan nilai  AUC  0.971,  mendekati  angka  1,  sehingga tergolong Excellent  Classification .  Hasil  dari penelitian nantinya sangat berguna bagi pihak Kantor POS  Rumbai  sebagai  acuan  dalam  memperhatikan kualitas pelayanan.
Adapun  saran  yang  ingin  disampaikan  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut.
Penelitian  dapat  menggunakan dataset lebih banyak lagi, dikarenakan semakin banyak data yang digunakan  maka  semakin  baik  klasifikasi  yang dihasilkan.  Selain  itu,  pemilihan  atribut  sangat penting dalam penelitian.
Penelitian dapat dikembangkan dengan menambah  beberapa  algoritma  klasifikasi  lain sebagai  pembanding.  Sehingga  dapat  menghasilkan prediksi yang terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Sutikno,  “Kualitas  Pelayanan  PT  .  Pos Indonesia  (  PERSERO  )  Cabang,” J.  Prof. , vol. 9, no. 1, pp. 125–132, 2022. [2] A. F.  Anita Nurjanah, Nurul  Aulia, Errissya Rasywir,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan Konsumen Terhadap Layanan Ekspedisi J & T Express Dengan Metode Algoritma Naive
Bayes,” J. Manaj. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.
1, no. April, pp. 78–88, 2022.
[3] R.  Alfiani,  Y.  Umaidah,  J.  H.  Ronggo
Waluyo, T. Jambe Timur, and J. Barat, “Cara sitasi: Alfiani R, Umaidah Y. 2022. Prediksi Kepuasan  Customer  Terhadap  Performa
Terapis  Baby  Massage  Dengan  Algoritma Naive Bayes,” Bina Insa. ICT J. , vol. 9, no. 1, pp. 83–92, 2022.
[4] M.  F.  Afif,  Saryadi,  and  R.  E.  Werdani, “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan,  Kualitas
Produk, Harga Terhadap Kepuasan
Konsumen,” J. Adm. Bisnis , vol. 11, no. 2, pp.
370–380, 2022.
[5] F.  Nurlita,  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan Terhadap  Kualitas  Pelayanan  PDAM  Tirta Pengabuan  Kuala  Tungkal,” Ekon.  Syariah , vol. 2, no. 2, pp. 1–15, 2019.
[6] A.  K.  Febrian,  Y.  H.  Chrisnanto,  D.  Pupita, N.  Sabrina,  and  J.  Achmad  Yani,  “Studi
Komparasi  Metode  Klasifikasi  K-Nearest Neghbor dan Naïve Bayes dalam Mengidentifikasi Kepuasan
Pelanggan
Terhadap Produk,” Semin. Nas. Tek. Elektro, Sist.  Informasi,  dan  Tek.  Inform. ,  p.  333,
2022.
[7] F.  Ariani  and  A.  Taufik,  “Perbandingan
Metode  Klasifikasi  Data  Mining  untuk Prediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan Telkomsel  Prabayar,” SATIN  -  Sains  dan
Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 46–55, 2020.
[8] M.  Jufriyanto,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan Konsumen  Pada  Kualitas  Pelayanan  Kedai Kopi Shelter,” Matrik ,  vol.  20,  no.  2,  p. 79, 2020.
[9] A.  D.  Amanda,  A.  P.  Windarto,  and  H. Qurniawan,  “Analisis  Kepuasan  Konsumen
terhadap Pelayanan Store Ms Glow Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 3, pp. 130– 144, 2022.
[10] A. N.  Yuliarina,  “Comparison of Prediction Analysis of GoFood Service Users Using the KNN  &  Naive  Bayes  Algorithm  With RapidMiner Software,” J.  Tek.  Inform. ,  vol. 3, no. 4, pp. 847–856, 2022.
[11] D. A. Pratiwi, R. M. Awangga, and M. Y. H. Setyawan, Seleksi  Calon  Kelulusan  Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Naive Bayes .
Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[12] W.  I.  Rahayu,  C.  Prianto,  and  E.  A.  Novia, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan
Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit
Berdasarkan  Tingkat  Kepentingan  Pada  Pt. Pertamina (Persero),” J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[13] A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  and  G.  W. Nurcahyo,  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan dalam  Pembelajaran  Daring  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Sistim  Inf.  dan Teknol. , vol. 3, pp. 88–94, 2021.
[14] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S. Damanik,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi  Kepuasan  Nasabah,” Pros. Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no. September, p. 318, 2019.
[15] Y.  Umaidah  and  U.  Enri,  “Prediction  of Public Service Satisfaction Using C4 . 5 and Naïve  Bayes  Algorithm,” J.  PILAR  Nusa Mandiri , vol. 17, no. 2, pp. 143–148, 2021.
[16] S.  Azwar, Sikap  Manusia  Teori  dan Pengukurannya . Yogyakarta: Pustaka Belajar, 1997.
[17] Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif  dan  R&D .  Bandung:  Alfabeta, 2019.
[18] Sugiyono, Metode Penelitian Bisnis . Bandung: Alfabeta, 2013.
[19] S.  Riyanto  and  A.  A.  Hatmawan, Metode Riset  Penelitian  Kuantitatif  Penelitian  Di Bidang Manajemen, Teknik, Pendidikan Dan
Eksperimen . Sleman: Deepublish, 2020.
[20] L.  Siliayani,  Iqbal  Agis  Junizar,  Uyu Nuraeni,  Edi  Tohidi,  and  Irfan  Ali, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk
Mengetahui  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Layanan Administrasi Keuangan,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj.  Inform.  dan Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 72–79, 2020.
[21] E.  Martantoh  and  N.  Yanih,  “Implementasi Metode  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Karakteristik Kepribadiaan Siswa Di Sekolah MTS  Darussa’adah  Menggunakan  Php Mysql,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 166–175, 2022.
[22] R.  Annisa,  “Klasifikasi  Kepuasan  Pasien BPJS Kesehatan Terhadap Pelayanan Klinik Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier,”  Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim, 2020.
[23] M. K. Hartono and H. Hendry, “Prediction of Baby  Birth  Rate  Using  Naïve  Bayes Classification Algorithm in Randau Village,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  863–868, 2022.
[24] S. Ramadani, N. Z. S. Ayu, N. Nurhayati, F. Azzahra, and A. P. Windarto, “Analisis Data
Mining  Naive  Bayes  Klasifikasi  Pada Kelayakan Penerima PKH,” KOMIK
(Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 374–381, 2020.
[25] A.  Anas  and  R.  Hartha  Delima,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Data Mahasiswa Baru STIE-GK Muara Bulian,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 15, no. 2, pp. 119–128, 2021.
[26] D.  T.  Larose  and  C.  T.  Larose, Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining , Second., vol. 100, no. 472. Canada: John Wiley & Sons, 2005.
[27] Noviyanto,  “Penerapan  Data  Mining  dalam Mengelompokkan  Jumlah  Kematian,” J. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 2, pp. 183– 188, 2020.
[28] A.  Supoyo,  “Bianglala  Informatika  Analisis Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Lama Perawatan  Pasien  Covid-19  Di  DIY,” Bianglala  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  2022, 2022.
[29] M. Siddik, Y. Desnelita, and Gustientiedina, “Penerapan Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan  Akademis,” J.  Infomedia ,  vol.  2, no. 4, pp. 89–93, 2019.
[30] Suparyanto,  “Klasifikasi  Kepuasan  Layanan
Akademik Di STMIK El Rahma Menggunakan  Metode  Algoritma  Naive Bayes,” Fahma , vol. 20, no. 2, pp. 100–111, 2022.
[31] M.  A.  Maulana,  A.  Triayudi,  and  I.  D. Sholihati, “Accuracy Analysis of Community Satisfaction  in  Population  Administration
Services Using the C4.5 Algorithm and Naïve Bayes Method,” J. Mantik , vol. 4, no. 1, pp. 850–860, 2020.
[32] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and  C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode
Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021.
[33] T. H. Apandi and C. A. Sugianto, “Algoritma Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kepuasan Pelayanan  Perekaman  e-KTP,” JUITA    J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 125, 2019..