## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 88-94 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Tingkat Kepuasan dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Abdi Rahim Damanik 1  ,Sumijan 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1 AMIK-STIKOM Tunas Bangsa
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## abdirahimdmk@gmail.com

## Abstract
The  growth  of  learning  at  this  time  is  influenced  by  advances  in  data  and  communication  technology.  One  of  the  data technologies that functioned in the world of learning during the COVID-19 pandemic was online education. Online education is used as a liaison between lecturers and students in an internet network that can be accessed at any time. The online media used are Whatsapp, Google Classroom, Google Meet, Cloud x and the Zoom application. This research aims to predict the level  of  student  satisfaction  in  online  education  as  well  as  to  distribute  donations  to  large  academies  in  making  policies related to improving the quality of education online. The information used was obtained by distributing questionnaires to 110 students  of  the  2020/2021  class.  The  parameters  in  the  questionnaire  are  lecturer  communication,  online  education atmosphere, student evaluation, module delivery. Naïve Bayes is a prediction method for finding simple probabilities based on the Bayes theorem with a strong assumption of independence. Rapid Miner is one of the tools used for testing information and viewing the results of accuracy based on revolutionary information. The results of the test using 80 training information and 30 testing information show very good accuracy.
Keywords: Online Learning, Naïve Bayes, Prediction, Satisfaction Level, Covid 19.

## Abstrak
Pertumbuhan pembelajaran pada saaat ini dipengaruhi oleh kemajuan teknologi data serta komunikasi. Salah satu teknologi data  yang  berfungsi  dalam  dunia  pembelajaran  pada  masa  pandemi  COVID-19  yaitu  pendidikan secara  daring.  Pendidikan daring  digunakan  selaku  penghubung  dosen  dengan  mahasiswa  dalam  satu  jaringan  internet  yang  bias  diakses  kapan  saja. Media  daring  yang  digunakan  ialah  Whatsapp,  Google  Classroom,  Google  Meet,  Cloud  x  serta  aplikasi  Zoom.  Riset  ini bertujuan buat memprediksi tingkatan kepuasan mahasiswa dalam pendidikan daring serta membagikan donasi pada akademi besar  dalam  mengambil  kebijakan  yang  berhubungan  dengan  kenaikan  mutu  pendidikan  secara  daring.  Informasi  yang digunakan  diperoleh  dengan  membagikan  kuesioner  kepada  mahasiswaangkatan  2020/2021  sebanyak  110  mahasiswa. Parameter  yang  ada  pada  kuesioner  ialah  komunikasi  dosen,  atmosfer  pendidikan  daring,  evaluasi  terhadap  mahasiswa, penyampaian modul. Naïve Bayes ialah salah satu metode prediksi buat mencari probabilitas simple bersumber pada teorema bayes  dengan  anggapan  independensi  yang  kokoh.  Rapid  Miner  adalah  salah  satu  tools  yang  digunakan  buat  pengujian informasi  serta  memandang  hasil  akurasi  bersumber  pada  informasi  keusioner.  Hasil  dari  pengujian  dengan  memakai  80 informasi training serta 30 informasi testing menampilkan akurasi yang sangat baik.
Kata kunci: Pembelajaran Daring, Naïve  Bayes, Prediksi, Tingkat Kepuasan, Covid 19.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Pembelajaran  secara  daring  merupakan  solusi  terbaik terhadap  kegiatan  belajar  mengajar  di  tengah  pandemi COVID-19 . Model Pendidikan ini bertujuan untukpeningkatan akses untuk mahasiswa agar mendapatkan pendidikan yang lebih baik serta bermutu [ 1 ]. Pembelajaran daring akan memberikan kesempatan bagi mahasiswa untuk dapat  mengikuti  suatu pembelajaran  atau  mata  kuliah  tertentu  tanpa  harus melaksanakan tatap muka langsung. Dengan menggunakan  media  pembelajaran  daring  yaitu Whatsapp , Google  Meet , Cloud  x dan Zoom  Meeting . Perguruan  tinggi  mengharapkan  mahasiswa  dapat mengikuti  pendidikan  secara  efektifserta  mendapatkan ilmu  yang  telah  diberikan  oleh  dosen  pengajar  [ 2 ]. Pilihan melakukan pembelajaran secara daring memerlukan kesiapan perangkat dan paket data internet yang  masih  dikelola  secara  mandiri.  Pemanfaatan teknologi  informasi  dalam  pembelajaran  tidak  hanya
bersifat  opsional,  tetapi  telah  menjadi  suatu  kewajiban pada masa pandemi COVID-19 . Keefektifan pembelajaran  juga  dipengaruhi  oleh  seberapa  banyak dosen  mampu  memanfaatkan  teknologi  informasi. Mahasiswa diharapkan bisa menciptakan serta meningkatkan  pengetahuan  serta  keahlian  baru  yang sesuai  dengan  pengetahuan  yang  mereka  miliki. Dengan  demikian,  mahasiswa  akan  lebih  memahami dan lebih memaknai pengetahuannya. Untuk menjadikan  pembelajaran  daring  berjalan  sukses  maka kuncinya adalah efektivitas [ 2 ].
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  memprediksi  tingkat kepuasan  terhadap  pembelajaran  daring  menggunakan Algoritma  Data  Mining  metode  Naïve  Bayes.  Data yang  akan  digunakan  dengan  memberikan  kuesioner kepada  mahasiswa  angkatan  2020/2021.  Dalam penelitian  ini  terdapat  4  Parameter  yaitu  Komunikasi, Susana  Pembelajaran,  Penilaian  Mahasiswa  dan Penyampaian Materi.
Tujuan  pada  penelitian  ini  yaitu  memahami  dan mengetahui  proses  pelayanan  pembelajaran  secara daring serta analisa data tingkat kepuasan mahasiswa.Merancang  model  yang  dihasilkan  dari algoritma  Naïve    Bayes  dan  mengimplementasikan toolsRapidMiner 5.3 kepada bagian Lembaga Penjaminan  Mutu.  Menguji  proses  analisa  prediksi tingkat  kepuasan  dan  tingkat  akurasi  yang  didapat menggunakan tools yang sudah ada.
Manfaat  penelitian  ini  yaitu  membantu  pihak  lembaga penjamian  mutu  dalam  menghasilkan  informasi  yang baru  mengenai  kepuasan  mahasiswa  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  serta  membantu  pihak perguruan  tinggi  untuk  menentukan  kebijakan  dalam peningkatan kualitas pembelajaran secara daring.
Pada penelitian terdahulumetode Naïve Bayes digunakan  untuk  memprediksi  service  ringan,  sedang ataupun service berat. Data yang diperoleh adalah data sekunder  sebanyak  150  data  dan  yang  digunakan sebanyak  50  data.  Hasil  dari  kegiatan  mining  ini diharapkan dapat  memberikan  sebuah  keputusan  untuk melihat pola prediksi perilaku konsumen service motor [ 3 ].  Selanjutnya  pada  penelitian  untuk  menentukan rating  untuk  memilih  buku  yang  sesuai  dengan keinginannya.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan algoritma klasifikasi Naïve Bayes.Hasil yang diperoleh adalah  hasil  penentuan  rating  buku  menggunakan metode  Naïve  dengan  hasil  66,98%  akurasi  yang didapatkan  menunjukan  bahwa  mayoritas  prediksi rating buku cenderung rendah [ 4 ].
Penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  tahun  2019 menggunakan  metode  Naïve  Bayes    untuk  prediksi kepuasan  pelayanan  perekaman  e-KTP.  Hasil  akurasi dengan menggunakan data kuesioner dengan 3977 data adalah  sebesar  91.70%  [ 5 ].  Penelitian  tahun    2019 menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk  mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap online systemuniversitas  advent indonesia  dengan  hasil akurasi  yang  didapatkan  menggunakan  data  150  data training . Hasil akurasi yang didapat sebesar 68,6% [ 6 ]. Selanjutnya  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  pada tahun  2018  menggunakan  metode  Naïve  Bayes    untuk Penentuan  instentif  bulanan  pegawai  pada  Edene Sayangku Cafe & Bakery dengan menggunakan 17 data mengenai  pemesanan  orderan.  Hasil  akurasi  sebesar 75% [ 7 ]. Selanjutnya penelitian pada tahun 2019 untuk memprediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap pelayanan  akademis    dengan  data  yang  digunakan sebanyak  213  data  menggunakan  kuesioner  kepada mahasiswa.  Hasil  akurasi  sebesar  96,71%  dengan  nilai precision  sebesar  96,15%  dan  nilai  recall  sebesar 98,43%  [ 8 ].  Penelitian  pada  tahun  2020  untuk klasifikasi  kepuasan  mahasiswa  dengan  data  yang digunakan sebanyak 30 data dengan metode pengambilan  data  berbentuk  kuesioner.  Hasil  Akurasi yang didapatkan adalah 61% mahasiwa menjawab puas terhadap  sarana  dan  prasana  pembelajaran  dan  39% menjawab  tidak  puas  [ 9 ].  Penelitian  pada  tahun  2019 untuk Analisis sentimen maskapai Citilink pada Twitter dengan  metode  Naïve  Bayes    dengan  menggunakan
data  sebanyak  2000  dengan  1661  tweet  terklasifikasi dan  339  tweet  tidak  terklasifikasi.  Hasil  akurasi  yang didapatkan sebesar 77% dengan  waktu proses 23 detik [ 10 ].  Penelitian  mengenai  klasifikasi  Naïve  Bayes untuk  memprediksi  partisipasi  pemilihan  gubernur  dan vokasi  gubernur  di  desa  jemirahan  kabupaten  jahon dengan  data  yang  diambil  sebanyak  300  data.Hasil prediksi  partisipasi  dari  data  yang  diambil  adalah  300 data  yang  dibagi  2  yaitu  65%  dari  195  data  Pelatihan dan  35%  dari  105  data  Pengujian  [ 11 ].  Penelitian menggunakan  Naïve  Bayes  dalam  analisis  kepuasan pemakai  menggunakan  aplikasi windows  phone  store dengan  model  evaluasi  menggunakan  10 fold crossvalidation .  Model  yang  di  proses  diperoleh akurasi  sebesar  84.50%.  Dapat  disimpulkan  Naïve Bayes  merupakan  metode  yang  baik  dalam  hal klasifikasi [ 12 ].
Penelitian  untuk  prediksi  pembelian  kendaraan  sesuai dengan  kebutuhan  dana  yang  dimiliki  konsumen menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Dari  20  data  uji mengenai  pembelian  mobil  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  didapatkan  akurasi  sebesar  75%  [ 17 ]. Penelitian  untuk  memprediksi  masa  belajar  siswa menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  C.45  dengan menggunakan  data  kelulusan  diambil  dari  siswa angkatan  2011  dan  2012  yang  berjumlah  109  [8]. Penelitian  pada  tahun  2020  mengenai  prediksi  hasil pertandingan  bulu  tangkis  menggunakan  teknik  Naïve Bayes  yang  berdasarkan  akurasi, root  mean ,  True positive  rate ,  True negativerate [ 13 ].  Pada  penelitian mengenai pemetaan kerentanan tanah longsor menggunakan  model  jaringan  Naïve  Bayes  untuk menentukan  peta  topografi  menggunakan  parameter tanah  dan  hutan  [ 14 ].  Selanjutnya  penelitian  untuk mengklasifikasi  kepuasan  pelanggan  pada  pelayanan hotel  dengan  menggunakan  data  kuesioner  sebanyak 47.172  ulasan  dari  33  hotel  [ 15 ].  Penelitian menggunakan  Naïve  Bayes    untuk  mengklasifikasi Kanker Payuudara. Dengan hasil prediksi ini memberikan keakuratan maksimum 96,6% [ 16 ].
2. Metodologi Penelitian
2.1. Kerangka Kerja Penelitian
a. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini,  penulis  akan  menganalisa  dan mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  diteliti.  Hal ini  bertujuan  untuk  memahami  permasalahan  dengan jelas  serta  dapat  mengatasi  masalah  tersebut  dengan baik dan benar.
b. Melakukan Studi Literatur
Pada  tahapan  ini,  penulis  mengadakan  eksplorasi terhadap  landasan-landasan  teori  yang  didapatkan  dari beraneka  ragam  sumber  seperti  jurnal,  buku,  dan  juga referensi  lainnya  untuk  melengkapi  penelitian  ini  baik dari  segi  konsep  dan  teori  yang  kemudian  memiliki acuan yang baik dan relevan.
c. Pengumpulan Data
Penulis dalam proses  melaksanakan pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner secara online
menggunakan Google  Form yang  diberikan  kepada mahasiswa  AMIK  Tunas  Bangsa  angkatan  2020/2021 sebanyak 110 responden. Serta melaksanakan wawancara  kepada  pihak  Lembaga  Penjaminan  Mutu AMIK Tunas Bangsa tentang proses pendidikan secara daring.
d. Menganalisa Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  dipergunakan  adalah kumpulan  hasil  tanggapan  dari  kuesioner  dengan parameter Komunikasi, Suasana Pembelajaran, Penilaian Mahasiswa dan Penyampaian Materi. Seluruh data  yang  sudah  didapatkan  menggunakan  metode kuesioner  secara online kemudian  akan  di  analisa  dan mengklasifikasi  menggunakan Microsoft  Excel untuk mempermudah  penulis  dalam  menganalisa  data selanjutnya.
e. Perancangan dan Implementasi
Pada  tahapan  ini  setelah  proses  analisis  selesai,  maka dilakukan  tahapan  perancangan  proses  perhitungan menggunakan  formula  Algoritma  Naïve    Bayes. Perancangan  dilakukan  melalui  tahapan  sebagai berikut:
i.  Pengolahan  data  secara  manual  menggunakan Software  Microsoft  Excel dengan  Algoritma  Naïve Bayes. ii.  Perhitungan  secara  manual  dengan  formula Algoritma Naïve Bayes dengan data yang sama.
f. Menguji Hasil
Pada tahap ini yaitu dilakukan proses menguji hasil dari perhitungan  baik  itu  manual  dan  menggunakan Tools Rapid  Miner 5.3  dengan  menerapkan  formula  dari algoritma Naïve  Bayes.
g. Menganalisa Hasil
Analisis  dilakukan  untuk  menganalisa  hasil  dari perhitungan  manual  dan  pengujian  Tools Rapid  Miner 5.3 dengan  Algoritma  Data  Mining  metode  Naïve Bayes  serta  melihat  total  akurasi  hasil  antara perhitungan manual dengan Tools .
h. Pembahasan Hasil Rapid Miner 5.3
Dari hasil pengolahan data yang telah penulis dapatkan dan  mengikuti    proses  kerja  penelitian.  Penulis  akan memberikan  hasil  dari  setiap  proses  baik  itu  manual atau  menggunakan Tools  Rapid  Miner  5.3 .  Di  mana proses  tersebut  akan  menghasilkan  berupa  nilai class precision dan  nilai Accuracy pada  prediksi  tingkat kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  secara daring.

## 2.2. Model Klasifikasi Naïve  Bayes
Untuk  menyelesaikan  metode  Naïve  Bayes  dapat dilakukan dengan persamaan-persamaan sebagai berikut [17]:
a. Baca data training
b. Hitung Jumlah dan Probabilitas Prior
( ) Si P Ci s  (1) c. Hitung probabilitas training
( | ) ( ) ( | ) ( ) P D K xP K P K D P D  (2)
Di  mana D adalah  data  class  yang  belum  diketahui. Selanjutnya K adalah  hipotesis  suatu  class  yang spesifik. P(K|D) adalah  Probabilitas  hipotesis  K berdasarkan  kondisi  D. P(K) yaitu  probabilitas  sesuai dengan  hipotesisD. P(K|D) merupakan  probabilitas Dkondisi  yang  berdasarkan  pada  hipotesis  D. Sedangkan P(D) adalah probailitas K.
d. Hitung nilai probabilitas data testing
P(K|a1,......,an   =     1 ,....., | n P D P a a D (3)
e. Menghitung Probabilitas Akhir
P(K|D) = P(D|K)xP(K|D) (4)
f. Menghitung Nilai Akhir
arg max ( | ) C P D K  (5)

## 2.3. Analisis Data
Dalam analisis data proses yang dilakukan adalahdengan  memberikan  kategori  A1  –  A11  pada setiap  pertanyaan  yang  diajukan  pada  kuesioner. Terdapat  4  parameter  dan  11  kategori  yang  disajikan pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 4.

## Tabel 1. Tabel Parameter Komunikasi
Kat Pertanyaan A1 Dosen  memberikan  waktu  bagi  Mahasiwa  yang  ingin Mengajukan pertanyaan atau konsultasi mengenai bahan perkuliahan daring. A2 Mahasiswa mendapatkan kemudahan dalam menghubungi  dosen  untuk  bertanya  mengenai  kesiapan perkuliahan daring.
A3 Pendekatan  dosen  dengan  mahasiswa  berjalan  dengan baik.
Tabel 2. Parameter Suasana Pembelajaran
Kat Pertanyaan
A4 Saya  merasa  nyaman  ketika  mengerjakan  evaluasi pembelajaran  (tugas  kuis,  ujian  tengah  semester,  dan ujian akhir semester) melalui kuliah daring.
A5
Dalam  perkuliahan  daring  dosen  memberikan  motivasi bagi mahasiswa dalam meningkkatkan prestasi akademik.
A6 Dosen  selalu  memberikan  mahasiswa  pertanyaan  setiap selesai proses pembelajaran daring.

## Tabel 3. Parameter Penilaian Mahasiswa
Kat Pertanyaan A7 Dosen  memberikan  memberikan  penilaian  secara objektif pada masa pandemi COVID-19
A8 Dosen memberikan nilai yang sesuai dengan kemampuan mahasiswa tersebut.s
Tabel 4. Parameter Penyampaian Materi Kat Pertanyaan A9 Dosen  mengajar  sesuai  dengan  silabus  dan  rencana pembelajaran  yang  sudah  sudah  ditetapkan  perguruan tinggi.
A10 Tujuan  pembelajaran  mata  kuliah  tercapai  secara optimal menggunakan e-learning
A11 Penyampaian  materi secara jelas dengan menggunakan media  daring,  Baik  menggunakan Whatsapp , zoom dan aplikasi lainnya.
Setiap  parameter  terdiri  dari  2  atau  lebih  pertanyaan yang  diajukan  kepada  mahasiswa  yang  diberikan kepada  mahasiswa  dan  menggunakan  skala linker 5 yang  terdiri  dari  S_B,  B,  C,  K,  S_K.  Kemudian  data diolah  dan  pengujian  akurasi  dengan Tools  Rapid Miner 5.3.
2.4. Pembagian Data Training dan Testing
Pada  data  testing  terdapat  data  sebanyak  80  data responden  dengan  nilai  Puas  sebanyak  62  dan  Tidak Puas  18  responden.  Pada  data testing terdapat  30  data uji  yang  akan  diprediksi.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  5 berikut.
Tabel 5. Data Testing Res  a1 a2  a3 a4  a5  a6 a7 a8  a9 a10 a11 Hasil 1 b c c c c b c b b k c ?
2 b b b b b b b b b sb b ?
3 b b b b b b c c c c c ? 4 sb b b c b b b b b b b ? 5 b b b b b b b b b c c ? 6 b b b b b b sb b b c c ? 7 b b b c b c b b b c c ? 8 b b b b c b b b b c c ? 9 sb b b b b b b b b b b ? 10 sb b b b b b c b b b b ? 11 b b sb b sb b b b c sb b ? 12 b c b b c b b b b b c ? 13 b b b b b b b b b sb b ? 14 b b b b b b b b b b b ? 15 b b b b b b c b c b b ? 16 sb b b c b b b b b b b ?
17 b c c k k k b k c k k ?
18 b c b k k k b k c k k ?
19 b c c sk c c c k k sk c ?
20 b b b c b c b b b c c ?
21 b b b c c c b b b b c ?
22 sb b k k b b b b c b b ?
23 b b b c b c b b b b c ?
24 b b b c b c b c b c c ?
25 b b b k c c b b b c c ?
26 c c b b c b c c b b c ? 27 b b b b b b c c c c c ? 28 b c c b b c c b c c c ? 29 b b b B b b b b b b b ? 30 b c c B b c c b c c c ?
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Alur Proses Algoritma

## Gambar 1. Alur Proses Algoritma
Berikut  penjelasan  secara  detail  serta  tahapan  proses berdasarkan Gambar 1 di atas.
a.  Baca data training
Proses  menghitung  jumlah  dan  probabilitas  dari  setiap kategori berdasarkan dataset pada Tabel 5.
b. Hitung jumlah probabilitas Prior
P(K | PS) = 80/62  = 0,775 P (K | TP) = 80/18  = 0,225
c. Hitung probabilitas pada masing-masing kategori
Berikut perhitungan kategori A1 Parameter Komunikasi.
P (SB|PS) = 17/62 =0, 2742 P (SB|TP) = 1/18  =0, 0556 P (B|PS) = 37/62 =0, 5968 P (B|TP) = 8/18  =0, 4444 P (C|PS) = 8/62 =0, 1290 P (C|TP) = 4/18  =0, 2222 P (K|PS) = 0/62 =0 P (K|TP) = 3/18  =0, 1667 P (SK|PS) = 0/62 =0 P (SK|TP) = 2/18  =0, 1111
Tabel  6. Hasil Perhitungan Probabilitas Kategori A1
Kategori : A1 P TP Prob.P Prob.TP Sangat Baik 17 1 0,2742 0,0556 Baik 37 8 0,5968 0,4444 Cukup 8 4 0,1290 0,2222 Kurang 0 3 0 0,1667 Sangat Kurang 0 2 0 0,1111 Jumlah 62 18 1 1
Selanjutnya  perhitungan  dengan  proses  yang  sama dilakukan  berdasarkan  kategori  yang  digunakan sebanyak 11 katagori.
d. Baca data testing
Pada  tahapan  ini  Data  uji  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari 30 data responden berdasarkan pada Tabel 5.
e. Menghitung probabilitas data testing Berdasarkan data testing berikut merupakan perhitungan data responden 81 sampai 110 sehinggatotal  30  responden.  Proses  perhitungan  sesuai dengan persaamaan 3.
P(R1|PS) = P(XA1=B|PS) x P(XA2=C|PS) x P(XA3=C|PS) x P(XA4=C|PS) x P(XA5=Cukup|PS) x P(XA6=B|PS) x P(XA7=C|PS) x P(XA8=B|PS) x P(XA9=B|PS) x P(XA10=K|PS) x P(XA11=C|PS) = 0,5968 x 0,1290 x 0,2581 x 0,2258 x 0,2581 x 0,5323 x 0,2097 x 0,6290 x 0,5645 x 0,1935 x 0,2581 = 0,000002292
P(R1|TP) = P(XA1=B|TP) x P(XA2=C|TP) x P(XA3=C|TP) x P(XA4=C|TP) x P(XA5=C|TP) x P(XA6=B|TP) x P(XA7=C|TP) x P(XA8=B|TP) x P(XA9=B|TP) x P(XA10=K|TP) x P(XA11=C|TP) = 0,4444 x 0 x 0,3889 x 0,2778 x 0,3333 x 0,3333 x 0,3889  x 0,3889 x 0,2222  = 0
Setelah  menghitung  data  responden  81sampai110 telah diketahui.  Selanjutnya  perhitungan  nillai  maksimal masing-masing klasifikasi.
f. Menghitung probabilitas akhir
(Puas|K) = P(Kn|D) x P(PS)
= P(81|D) x P(PS) =0,000002292x0,775= 0, 0000017764132
P(Tidak Puas|K)      = P(Kn|D) x P(TP)
= P(81|D) x P(TP) = 0,225 x 0 = 0 g. Perbandingan Nilai Puas dan Tidak Puas Proses perbandingan nilai puas dan tidak puasproses di lakukan sesuai dengan rumus persamaan 2.
R81 = PS>= TP = 0,0000017764132>= 0 = 0,0000017764132 (PS)
Maka  proses  berlanjut  sampai  dengan  30  responden. Dapat  diketahui  data testing dari  responden  81  –  110 dengan hasil perbandingannilaiterdapat pada Tabel 7.
Tabel  7. Hasil Perbandingan Nilai No Puas Tidak Puas Kelas 1 0,0000017764132 0 Puas 2 0,0001905762670 0 Puas 3 0,0000088349794 0,0000000823422 Puas 4 0,0000746945245 0 Puas 5 0,0003246854919 0,0000001152790 Puas 6 0,0001205974684 0,0000000329369 Puas 7 0,0000755377782 0 Puas 8 0,0001731655957 0,0000004034766 Puas 9 0,0001653950185 0 Puas 10 0,0000614324354 0 Puas 11 0,0000143256310 0 Puas 12 0,0000262547614 0 Puas 13 0,0001905762670 0 Puas 14 0,0003599773932 0 Puas 15 0,0000382016825 0 Puas 16 0,0000746945245 0 Puas 17 0 0,0000013174746 TidakPuas 18 0 0,0000003293687 TidakPuas 19 0 0,0000002845745 TidakPuas 20 0,0000755377782 0 Puas 21 0,0000297772111 0 Puas 22 0,0000005444207 0 Puas 23 0,0000558322708 0 Puas 24 0,0000193686611 0 Puas 25 0,0000287762965 0,0000009037876 Puas 26 0,0000005406386 0 Puas 27 0,0000088349794 0,0000000823422 Puas 28 0,0000020806185 0,0000002823160 Puas 29 0,0003599773932 0,0000000000000 Puas 30 0,0000020806185 0,0000002823160 Puas
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  hasil perhitungan  manual  dari  probabilitas  akhir  untuk seluruh  data  testing  diperoleh  27  alternatif  dengan prediksi  Puas  dan  3  alternatif  dengan  prediksi  Tidak Puas.

## 3.2 Pengujian Naïve  Bayes Pada RapidMiner 5.3
a. Pengujian Probabilitas
Dalam  pengujian  probabilitas  proses  sebelumnya adalah import data training sebanyak  80  data.  Berikut permodelan validasi terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pemodelan Data Training
Selanjutnya melihat simple distribution yaitu menentukan  banyaknya  nilai  dari  data  kelas  puas  dan tidak puas. Dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pengujian Probabilitas Prior
Berdasarkan Gambar 3 menjelaskan bahwa kelas Tidak Puas  memiliki  nilai  klasifikasi/probabilitas  0,225 sedangkan kelas Puas
mendapatkan nilai klasifikasi/probabilitas 0,775.
b. Pemodelan Proses Data Testing
Dalam proses pemodelan data testing dilakukan dengan perancangan  model  berupa  model  yang  terdapat  pada fitur Rapid Miner 5.3 yang dimana proses tersebut akan berlanjut  untuk  menentukan  berapa  besar  akurasi  dan ketepatan dalam proses prediksi pada data yang penulis sudah di tetapkan.
Gambar 4. Pemodelan Proses Data Testing
Pada  Gambar  4  merupakan  proses  pemodelan  validasi datatesting  yang  berfungsi  untuk  menentukan  hasil akhir berupa jumlah puas dan tidak puas serta accuracy dan  waktu  eksekusi  dalam  proses  prediksi  tingkat kepuasan pembelajaran daring.
c. Grafik Klasifikasi Data Training
Pada  Gambar  5  diketahui  bahwa  terdapat  62  node dengan nilai Puas dan 18 node menyatakan Tidak Puas.
d. Grafik Klasifikasi Data Testing

## Gambar 6. Grafik Klasifikasi Data Testing
Pada  gambar  6dapat  diketahui  bahwa  pada  titik berwarna  Merah  (Tidak  Puas)  memiliki  jumlah  node yaitu  3,  sedangkan  pada  titik  berwarna  Merah  (Puas) memiliki hanya 27 node.

## e. Accuracy Performance

## Gambar 7. Accuracy Performance
Berdasarkan  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  Jumlah prediksi  puas  dan  kenyataannya  benar  puas  adalah  27 record.  Jumlah  prediksi  Tidak  Puas  dan  kenyataannya benar  puas  adalah  0  record.  Jumlah  prediksi  Puas  dan kenyataannya benar tidak puas adalah 0 record. Jumlah prediksi  puas  dan  kenyataannya  benar  tidak  puas terdapat3 record. Maka total Accuracy yang didapatkanadalah 100%.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  akhir  yang  dilakukan  dari  data sampel  kuesioner  dengan  atribut  atau  indikator komunikasi, suasana pembelajaran, penilaian mahasiswa  dan  penyampaian  materi  menggunakan metode Naïve Bayes didapatkan tingkat akurasi sebesar 100%  dengan  nilai precision sebesar  100%  dan  nilai recall sebesar  100%.  Berdasarkan  hasil  pengujian tersebut  maka  Model  Algoritma  Naïve  Bayes  bisa direkomendasikan  untuk  prediksi  tingkat  kepuasan dalam pembelajaran daring pada AMIK Tunas Bangssa Pematangsiantar,  karena  nilai precision dan recallnya tinggi.

## Daftar Rujukan
[1] Gustientiedina.,  Siddik,  M.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis . Jurnal Infomedia , 4 (2).
[2] Carolina,  I.,  Supriyatna,  A.,  &  Puspitasari,  D.  (2020). Analisa Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Perkuliahan  Daring Pada Era Pandemi COVID-19 . Prosiding Seminar Nasional Riset dan Information Science , 2 , 342-347.
[3] Simanjuntak,  S.  F.  I.,  &  Elisa,  E.  (2020). Analisa  Data Mining Menggunakan  Metode  Bayes  Untuk  Mengukur  Tingkat Kerusakan Mesin . IJTVET: International Journal of Technology Vocational Education and Training, 1 (1), 49-54.
[4] Tyas,  R.  A.,  Anggraini,  M  .,  Sulasiyah,  I.  A.,  &  Aini,  Q.
(2020).Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  Penentuan Rating  Buku. SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi , 9 (3).  DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i3.915 .
[5] Apandi, T. H., & Sugianto, C. A. (2019). Algoritma Naïve Bayes untuk  Prediksi  Kepuasan  Pelayanan  Perekaman  E-KTP. JUITA:
Jurnal
Informatika , 7 (2), 125-128. DOI:
https://doi.org/10.30595/juita.v7i2.3608 .
[6] Samuel,  Y.  T.,  &  Dewi,  K.  (2019).  Penggunaan  Metode  Naïve Bayes  dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Terhadap Online  System  Universitas  Advent  Indonesia. Jurnal  TeIKA , 9 (2). DOI: https://doi.org/10.36342/teika.v9i02.2162 .
[7] Siregar,  V.  M.  M.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Insentif  Bulanan  Pegawai  dengan  Menggunakan Metode Naïve Bayes . Jurnal SISTEMASI , 7 (2), 87-94.
[8] Gerhana, Y. A., Fallah,  I., Zulfikar, W. B., Maylawati, D. S., & Ramdhani,  M.  A.  (2019).  Comparison  of  Naïve  Bayes  classifier and C4.5 Algorithms In Predicting Student Study Period. Journal of Physics: Conference Series , 1280 (2), 7-19. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1280/2/022022 .
[9] Mariati,  E.,  Lestari,  A.,  &  Widiarty.  (2020).  Model  Klasifikasi Kepuasan  Mahasiswa  Teknik  Terhadap  Sarana  Pembelajaran
Menggunakan  Data  Mining. JTI  :  Jurnal  Teknologi  Informasi , 14 (2). DOI: https://doi.org/10.47111/jti.v14i2.1222 .
[10] Yasid,  M.,  &  Janedi,  L.  (2019).  Analisis  Sentimen  Maskapai Citilink  Pada  Twitter  dengan  Metode  Naïve  Bayes. JIF:Jurnal Ilmiah Informatika , 7 (2), 49-54 DOI:
https://doi.org/10.33884/jif.v7i02.1329 .
[11] Fitriani,  A.  S.  (2019). Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi  Partisipasi Pemilihan  Gubernur . JTAM  (Jurnal  Teori  dan  Aplikasi Matematika) , 3 (2), 98-104.
[12] Normah,  N.  (2019).  Naïve  Bayes  Algorithm  For  Sentiment Analysis  Windows  Phone  Store  Application  Reviews. Journal Publications  &  Informatics  Engineering , 3 (2).    DOI: https://doi.org/10.33395/sinkron.v3i2.242 .
[13] Yang, L., Fu, B., Li, Y., Liu, Y., Huang, W., Feng, S., Xiao, L., Sun,  L.,  Deng,  L.,  Zheng,  X.,  Ye,  F.,  &  Bu,  H.    (2020).
Prediction Model of The Response To Neoadjuvant Chemotherapy  in  Breast  Cancers  By  a  Naïve  Bayes  Algorithm. Computer  Methods  and  Programs  In  Biomedicine , 192 .  DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105458 .
[14] Lee,  S.,  Lee,  M.  J.,  Jung,  H.  S.,  &  Lee,  S.  (2019).  Landslide Susceptibility  Mapping  using  Naïve  Bayes  and  Bayesian Network  Models  in  Umyeonsan,  Korea. Geocarto  International , 35 (15). DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1585482 .
[15] Sanchez-Franco, M. J., Navarro-Garcia, A., & Rondan-Cataluna, F.  J.  (2018).  A  Naïve  Bayes    Strategy  for  Classifying  Customer Satisfaction:  A  Study  Based  On  Online  Reviews  of  Hospitality Services. Journal  of  Business  Research , 101 ,  499-506.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.12.051 .
[16] Gayathri,  B.  M.,  &  Sumathi,  C.  P.  (2016).  An  Automated Technique  using  Gaussian  Naïve  Bayes  Classifier  to  Classify Breast  Cancer. International  Journal  of  Computer  Applications , 148 (6). DOI: http://doi.org/10.5120/ijca2016911146 .
[17] Liantoni,  F.,  &  Nugroho,  H.  (2015), Klasifikasi  Daun  Herbal Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-  Nearest
Neighbor . Jurnal SimanteC , 5 (1).