Volume 3 Nomor 2, Desember 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PELAYANAN PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

## CLASSIFICATION OF STUDENT SATISFACTION ON HIGHER EDUCATION SERVICES USING NAÏVE BAYES ALGORITHM
Muhammad Siddik 1 , Hendri 2 , Ramalia Noratama Putri 3 , Yenny Desnelita 4 , Gustientiedina 5 1,3,4,5 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
2 Manajemen , Fakultas Bisnis, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## ABSTRACT
The  quality  of  service  to  students  is  an  important  role  for  the  continuity  of  an  educational  institution. Students  are  the  central  point  of  higher  education  management  as  the  main  customers.  If  educational institutions  have  good  service  quality,  student  satisfaction  will  automatically  be  achieved.  Previous researchers have conducted research on the effect of service quality on student satisfaction and  loyalty. However, the research that has been done by previous researchers is limited to knowing the level of service influence on student satisfaction and loyalty. There are no researchers who have conducted research on the classification of student satisfaction and loyalty. The data mining method used to classify data is the naïve Bayes classifier. The naïve Bayes method has a good performance value. The advantages of the Naïve Bayes method are very simple, easy to use and fast. The data used in this study were 213 students from several universities in Riau. The results of classification testing using naïve bayes are 96.24% accuracy, 93.14% precision, and 98.96% recall.
Keywords: Classification, Satisfaction, Service, College, Naïve Bayes

## ABSTRAK
Kualitas  pelayanan  terhadap  mahasiswa  merupakan  peranan  penting  untuk  kelangsungan  suatu  institusi pendidikan.  Mahasiswa  merupakan  titik  sentral  pengelolaan  perguruan  tinggi  sebagai  pelanggan  utama. Jika  intitusi  pendidikan  memiliki  kualitas  pelayanan  yang  baik,  dengan  sendirinya  tercapai  kepuasan mahasiswa. Peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian terhadap pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan mahasiswa. Namun penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya hanya sebatas untuk mengetahui tingkat pengaruh layanan terhadap kepuasan mahasiswa. Belum ada peneliti yang melakukan penelitian terhadap klasifikasi kepuasan mahasiswa. Metode data mining yang digunakan untuk melakukan klasifikasi  data  adalah  naïve  bayes  classifier.  Metode  naïve  bayes  memiliki  nilai  perfoma  yang  baik. Kelebihan dari metode naïve bayes yaitu, sangat sederhana, mudah untuk digunakan dan cepat. Data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  213  mahasiswa  dari  beberapa  perguruan  tinggi  di  Riau.  Hasil pengujian klasifikasi menggunakan naïve bayes adalah accuracy 96,24%, precission 93,14 %, dan recall 98,96%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Kepuasan, Pelayanan, Perguruan Tinggi, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Perkembangan  perguruan  tinggi di  Indonesia  tumbuh  secara  signifikan. Pada  website  resmi  DIKTI,  jumlah perguruan tinggi di Indonesia mencapai 4.686  dengan  rincian  :  Akademik  995 unit, Politeknik 296 unit, Sekolah Tinggi 2.546  unit,  Institut  230,  dan  universitas 619 unit. Perguruan tinggi ini tersebar di
seluruh  Indonesia,  jumlah  terbanyak berada pada Pulau Jawa mencapai 1.708 unit. Sedangkan pada Propinsi Riau 113 perguruan  tinggi  dengan  rincian  : Akademik  28  unit,  Politeknik  6  unit, Sekolah  Tinggi  66  unit,  Institut  3  unit, dan  universitas  10  unit.  Dengan  jumlah Mahasiswa  aktif  56.398.  Setiap  tahun 29.336  orang  mahasiswa  baru  menjadi
rebutan  113  perguruan  tinggi  di  Riau. Persaingan semakin ketat dalam menarik calon mahasiswa setiap tahun. Berbagai macam  cara  di  lakukan  oleh  perguruan tinggi  di  propinsi  Riau  mulai  dari promosi secara berkala dan peningkatan kualitas pelayanan.
Kualitas pelayanan terhadap mahasiswa  merupakan  peranan  penting untuk  kelangsungan  suatu  institusi pendidikan. Mahasiswa merupakan titik sentral  pengelolaan  perguruan  tinggi sebagai pelanggan utama(Wilujeng,
2015). Jika intitusi pendidikan memiliki kualitas  pelayanan  yang  baik,  akan dengan  sendirinya  tercapai  kepuasan oleh para mahasiswa(Alarico & Ximenes,  2017).  Peneliti  sebelumnya telah  melakukan  penelitian  terhadap pengaruh  kualitas  pelayanan  terhadap kepuasan  mahasiswa.  Populasi  dalam penelitian  tersebut  adalah  mahasiswa Universitas  Merdeka  Malang  Fakul-tas Ilmu  Sosial  Ilmu  Politik  sebanyak  207 responden  dengan  menggunakan  teknik Slovin.  Hasil  penelitian  tersebut  adalah variabel  kualitas  pelayanan  mempunyai pengaruh  yang  positif  dan  signifikan terhadap loyalitas pada tingkat kesalahan 5%  begitu  juga  dengan  variabel kepuasan  mempunyai  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  loyalitas pada tingkat kesalahan 5 % (Fikri et al., 2016).  Namun  penelitan  yang  telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya hanya sebatas untuk mengetahui tingkat pengaruh  layanan  terhadap  kepuasan mahasiswa.  Belum  ada  peneliti  yang melakukan
penelitian
terhadap klasifikasi  kepuasan  mahasiswa.  Oleh sebab itu perlu adanya kalsifikasi tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan perguruan tinggi.
Metode data mining yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi data  adalah naïve  bayes  classifier, decision tree, dan rule based (Miranda & Julisar, 2018). Peneliti sebelumnya telah
melakukan  penelitian  dalam  melakukan klasifikasi pelanggan potensial dan tidak potensial menggunakan algoritma naïve bayes dengan accuracy 97 %(Miranda &
Julisar,  2018).  Hasil  penelitian  pada klasifikasi kepuasan pelanggan Telkomsel  untuk  mengetahui  seberapa besar kepuasan pelanggan menggunakan kartu  Telkomsel  di  Kota  Semarang menggunakan algoritma C 4.5, menunjukan  bahwa  data  70%  :  30% akurasinya  87%  dan  data  90%  :  10% akurasinya meningkat
menjadi
93%(Maris,  2018).  Klasifikasi  loyalitas pelanggan terhadap merek sepeda motor juga  sudah  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya  menggunakan rule  based classification. Merek  sepeda  motor dengan  tingkat  kesetiaan  tertinggi (Undevided  Brand  Loyalty)  adalah merek  Honda  (55,68%),  diikuti  merek Yamaha (28,22%), Suzuki (24,5%), dan Kawasaki  (9,96%).  Sedangkan  mobil adalah Toyota (34.59%), Suzuki (30%), Daihatsu  (24,8%)  dan  Honda  (21.58%) (Aribowo, 2018).
Berdasarkan  uraian  diatas  maka peneliti  menggunakan  metode  naïve bayes untuk klasifikasi kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan perguruan  tinggi.  Metode naïve  bayes memiliki nilai perfoma yang baik(Jollyta et  al.,  2019).  Kelebihan  dari  metode naïve bayes yaitu, Sangat simple, mudah untuk digunakan dan cepat, Membutuhkan lebih sedikit data pelatihan, Menangani data yang kontinyu maupun diskrit, Model ini juga dapat digunakan untuk prediksi probabilistik(Oktanisa et al., 2018)

## METODE Data
Pada  penelitian  ini  data  diambil dengan  mengumpulkan questioner dari beberapa  perguruan  tinggi  di  provinsi Riau  yaitu  Insitut  Bisnis  dan  Teknologi Pelita Indonesia, Universitas
Muhammadiyah Riau, Universitas Lancang  Kuning,  dan  STMIK  Amik Riau. Naïve Bayes Setelah didapatkan analisa terhadap data maka langkah selanjutnya adalah  proses  klasifikasi  menggunakan naïve bayes . Adapun tahapannya sebagai berikut :
P = (H|X) = 𝑷( 𝑿 | 𝑯 ) 𝑷 (𝑯) 𝑷 (𝑿)
Keterangan : X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)= Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H)= Probabilitas hipotesis H (prior prob.)
P(X|H)= Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X)= Probabilitas dari X

## Pengujian Naïve Bayes
Untuk  mengetahui  performance dari  naïve  bayes  maka  diperlurkan perhitungan  accuracy,  precision,  dan recall.  Perhitungan accuracy , precision , dan recall dapat  dirumuskan  dalam persamaan  berikut  (Setiawan  et  al., 2019):
accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁
precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥100%
recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥100%
Keterangan : TP : True Positive TN: True Negative FP: False Positive FN : False Negative

## HASIL DAN PEMBAHASAN Persiapan Data
Data  set  pada  penelitian  ini teridiri  dari attribute , tangible (bukti langsung), reability (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan), empathy (empty). Jumlah data yang dikumpulkan 231 data dari beberapa perguruan tinggi di Riau.
Tabel 1. Data Set
Mhs Tangible Reability Respon siveness Assurance Empathy 1 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 2 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 3 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Tinggi 4 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 5 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Tinggi 6 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Tinggi 7 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 8 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 9 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 10 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Rendah 11 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 12 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Tinggi 13 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 14 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 15 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Tinggi … 231 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Nilai  kepuasan  mahasiswa  didapatkan dengan mengklasifikasikan hasil menjadi dua kelompok. Klasifikasi hasil dapat dilihat pada table 2. Tabel 2.Klasifikasi Hasil No Interval Nilai Klasifikasi 1 1-4 Tidak Puas 2 5-7 Puas

## Perhitungan Probabilitas
Tahapan perhitungan probabilitas menggunakan  persamaan  rumus  pada
metode  naïve  bayes,  berikut  hasil perhitungan probabilitas :
Tabel 3. Probabilitas P | (PUAS/TIDAK PUAS) 55% 45% P | Tangibles PUAS TIDAK PUAS TINGGI 93% 77% RENDAH 7% 23% P | Reliability PUAS TIDAK PUAS TINGGI 99% 81% RENDAH 1% 19% P| Responsiveness PUAS TIDAK PUAS TINGGI 94% 17% RENDAH 5% 83% P| Assurance PUAS TIDAK PUAS TINGGI 100% 68% RENDAH 0% 32% P |Empathy PUAS TIDAK PUAS TINGGI 100% 58% RENDAH 0% 42% Proses RapidMiner Setelah  pengolahan  data  awal, maka langkah selajutnya diproses menggunakan RapidMiner. Berikut gambar  import  data  testing  dan  data
training dari excel pada RapidMiner .
Gambar 1. Import data ke RapidMiner
Setelah  import  data  selesai,  maka dilakukan  proses naïve  bayes ,  seperti gambar di bawah ini.
Gambar 2.  Proses Naïve Bayes dari  hasil  proses naïve  bayes pada
RapidMiner maka  didapatkan  hasil
Confusion Matrix seperti gambar dibawah ini :
Gambar 3. Confusion Matrix
dari  hasil confusion  matrix maka  dapat dihitung  nilai accuracy, precission ,  dan recall pada  persamaan  perhitungan dengan hasil pada tabel 4:

## Tabel 4. Hasil pengujian
No Pengujian Hasil 1 Accuracy 96,24 % 2 Precission 93,14% 3 Recall 98,96%

## SIMPULAN
Dari hasil pengujian klasifikasi menggunakan naïve bayes pada RapidMiner di  dapatkan  hasil accuracy
96,24%, Precission 93,14 %, dan Recall 98,96%.  Hasil  tersebut  menunnjukan skala  diatas  90%  sehingga  kalasifikasi kepuasan mahasiswa berdasarkan pelayanan  kampus  termasuk  dalal klasifikasi good  classification .  Peneliti sebelumnya  menggunakan naïve  bayes pada  prediksi  kepuasan  mahasiswa terhadap pelayanan kampus dengan data mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Komputer  Pelita  Indonesia  semester Genap Tahun ajaran 2018/2019 menunjukan  hasil accuracy 96,71%, precision 96,15%, dan recall 98,43%(Gustientiedina  et  al.,  2019). Perbandingan hasil naive bayes tersebut
tidak jauh berbeda termasuk dalam good classification . Sehingga
dapat disimpulkan  naïve  bayes  sangat  baik dalam melakakukan klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Alarico,  N.,  &  Ximenes,  B.  (2017).
Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Dan Loyalitas Mahasiswa  Pada  Institute  Of Business  (  Iob  )  Di  Fakultas Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas
Udayana ( Unud ), Bali , Indonesia Email : natabarretoximenes@gmail.com. E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis Universitas  Udayana , 8 (6),  2917–
2954.
Aribowo,  A.  S.  (2018). Data  Mining Untuk Mengetahui Loyalitas Konsumen Terhadap Merek Kendaraan  Bermotor  dan  Pola Kecelakaan Lalulintas . Fikri, S., Wiyani, W., & Suwandaru, A. (2016). Pengaruh Kualitas Pelayanan  Terhadap  Kepuasan Dan  Loyalitas  Mahasiswa (Studi pada  Mahasiswa  Strata  I  Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu PolitikUniversitas Merdeka Malang)  Sirhan  Fikri,  Wahyu Wiyani, Agung Suwandaru. Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 3 (1), 120– 134.
Gustientiedina,  G.,  Siddik,  M.,  &
Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademis . Jurnal Infomedia , 2 (4), 2–6.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.
30811/jim.v4i2.1892
Jollyta,  D.,  Gusrianty,  G.,  &  Sukrianto, D. (2019). Analysis of Slow Moving Goods  Classification  Technique: Random  Forest  and  Naïve  Bayes . Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu
Komputer  Dan  Informatika, 5 (2), 134–139.
https://doi.org/10.23917/khif.v5i2. 8263 Maris,  E.  R.  (2018). Analisis  Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C4 . 5 Eki Ruziqa Maris . 1–14. Miranda,  E.,  &  Julisar.  (2018).  Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Mengklasifikasikan Pelanggan Eka Miranda  ,  Julisar  Program  Sistem Informasi  ,  Program  Studi  Sistem Informasi , Universitas Bina
Nusantara. Infotech , 4 (9), 6–12.
Oktanisa,  I.,  Supianto,  A.  A.,  Studi,  P.,
Ilmu, M., Komputer, F. I.,
Brawijaya, U., Forest, R., Descent, S.  G.,  &  Neighbor,  K.  (2018). Perbandingan  Teknik  Klasifikasi
Dalam Data Mining Untuk Bank A Comparison Of Classification Techniques  In  Data  Mining  For .
Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 5 (5), 567– 576. https://doi.org/10.25126/jtiik20185
958
Setiawan, D., Putri, R. N., & Suryanita, R. (2019). Perbandingan Algoritma Genetika dan Backpropagation pada  Aplikasi  Prediksi  Penyakit Autoimun. Khazanah  Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 5 (1), 21–27. https://doi.org/10.23917/khif.v5i1.
7173
Wilujeng,  S.  (2015).  Pengaruh  Kualitas Jasa Terhadap Loyalitas Mahasiswa Universitas  Kanjuruhan  Malang.
Jurnal  Ekonomi  MODERNISASI ,
11 (1),
45. https://doi.org/10.21067/jem.v11i1. 868