Klasifikasi Data Mining di Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nurul Jadid
Ahmad Naufal Waliyus Zain 1 , Muafi 2 , Abu Tholib 3*
1,2,3 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid, Probolinggo, Indonesia E-mail: 1 ahmadnaufalwaliyus@email.com, 2 muafiumar76@unuja.ac.id, 3* ebuenje@gmail.com (* : corresponding author)

## Abstrak
Pada penelitian kali ini bertujuan untuk menilai dampak dari layanan sistem informasi terhadap kepuasan mahasiswa  untuk  mencegah  terjadinya  ketidakpuasan  terhadap  layanan  informasi  kampus.  Mahasiswa, sebagai anggota aktif dari komunitas akademik yang menempuh pendidikan tinggi, adalah titik pusat dari investigasi  ini.  Karena  pengukuran  tingkat  kepuasan  mahasiswa  pada  pelayanan  informasi  di  Fakultas Teknik  yang  masih  belum  diketahui.  Dengan  mengukur  kepuasan  mahasiswa,  fakultas  dapat meningkatkan  kualitas  layanan  sistem  informasi.  Pentingnya  layanan  sistem  informasi  kampus  tidak dapat  dilebih-lebihkan  karena  berfungsi  sebagai  pusat  utama  untuk  manajemen  informasi  di  perguruan tinggi.  Dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini memanfaatkan  kesederhanaan  dan  kemudahan  dalam  penerapannya.  Data  dikumpulkan  melalui  teknik kuesioner  yang  diisi  oleh  mahasiswa  fakultas  Teknik.  Kuesioner  tersebut  berisi  seputar  kualitas  sistem informasi  dan  kualitas  pelayanan  informasi.  Sebanyak  316  dataset  mahasiswa  dikumpulkan  dari  3 program  studi  di  lingkungan  Fakultas  Teknik  yaitu  prodi  informatika,  teknik  elektro,  dan  teknologi informasi. Pengujian memakai algoritma naïve bayes dengan hasil nilai accuracy sebesar 94%, precision sebesar 92%, recall sebesar 95% dan f1-score sebesar 93 %. Diharapkan bahwa temuan dari penelitian ini akan  berperan  penting  dalam  menyempurnakan  layanan  sistem  informasi  yang  ada  untuk  meningkatkan efektivitas.
Kata kunci : Data mining, Klasifikasi, Naïve Bayes, Pelayanan Sistem Informasi, Tingkat Kepuasan

## Abstract
This  research  aims  to  assess  impacts  of  information  system  services  on  student  satisfaction  to  prevent dissatisfaction  with  campus  information  services.  Students  become  active  members  of  the  academic community  at  higher  education,  are  the  center  point  of  this  investigation.  Because  the  measurement  of student  satisfaction  level  on  information  services  at  the  Faculty  of  Engineering  is  still  unknown.  By measuring  student  satisfaction,  the  faculty  can  improve  the  quality  of  service  information  system.  The importance  of  campus  information  system  services  cannot  be  overstated  because  it  serves  as  the  main center for information management in higher education. in higher education. By using the Naïve Bayes Algorithm for the method used in this research utilizes simplicity and ease of application. its application. Data was collected through a questionnaire technique filled out by students of faculty of Engineering. The questionnaire contains about the quality of information systems and information service quality. A total of 316  student  datasets  were  collected  from  3  study  programs  in  the  Faculty  of  Engineering namely informatics,  electrical  engineering,  and  information  technology  study  programs.  Testing  using  naïve Bayes algorithm accuracy value of 94%, precision of 92% recall of 95%, and f1-score of 93%. It is hoped that  this  research  can  play  an  important  role  in  improving  the  existing  information  system  services  to increase effectiveness. information system services to increase effectiveness.
Keyword : Data Mining, Classification, Naïve Bayes, Information System Services, leve of Satisfacion

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  kemajuan  teknologi  dan  transformasi  digital,  sistem  informasi  menjadi komponen  penting  dalam  mendukung  kegiatan  akademis  dan  administratif  mahasiswa  di lingkungan  perguruan  tinggi  [1].  Penggunaan  sistem  informasi  dapat  membantu  perguruan tinggi  dalam  menyajikan  informasi  serta  meningkatkan  produktivitas  lebih  efektif  [2].  Secara umum,  perguruan  tinggi  atau  universitas  adalah  sebuah  lembaga  yang  terdiri  dari  berbagai fakultas  dengan  fokus  pada  bidang  studi  tertentu  seperti  ilmu  sosial,  ilmu  kesehatan,  ilmu
agama, ilmu teknologi, dan lain sebagainya.
Pelayanan sistem informasi yang diberikan harus melakukan evaluasi secara berkala agar meningkatkan kualitas layanan sistem informasi di perguruan tinggi yang salah satunya adalah melakukan survey tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan sistem Informasi [3]. Dengan melakukan  survey  tersebut,  perguruan  tinggi  dapat  melakukan  peningkatan  kualitas  layanan yang sudah baik [4]. Meskipun implementasi sistem informasi digital telah dilakukan, tantangan tetap ada dalam memahami secara mendalam dinamika kepuasan mahasiswa di perguruan tinggi fakultas. Hal ini penting untuk memastikan bahwa setiap mahasiswa, terlepas dari fakultasnya, mendapatkan pengalaman yang optimal dari layanan informasi yang disediakan.
Penerapan  analisis  data  mining,  khususnya  teknik  klasifikasi  banyak  digunakan  karena kesederhanaannya.  Teknik  klasifikasi  melibatkan  dua  tahap  utama  pertama,  mengembangkan model menggunakan data pelatihan kedua, mengevaluasi model tersebut dengan data pelatihan yang  sama  [5].  Ada  banyak  metode  dalam  teknik  klasifikasi,  termasuk  algoritma  statistik, analisis korelasi, analisis regresi, Naïve Bayes, algoritma berbasis jarak, pendekatan sederhana, k-nearest neighbors, pohon keputusan, jaringan syaraf tiruan, dan algoritma berbasis aturan [6]. Data  mining  adalah  metode  yang  berfungsi  untuk  mengolah  informasi  dari  data  mentah, mengumpulkan  data  yang  kemudian  diekstraksi  menjadi  informasi  baru  yang  berguna  untuk keputusan  pengambilan  keputusan.  Data  mining  biasanya  mengolah  dataset,  data  warehouse, data  web,  repositori,  dan  lain-lain.  Dengan  demikian,  data  mining  memainkan  peran  penting dalam  mengubah  data  menjadi  informasi  berharga  yang  mendukung  berbagai  aspek  dalam pengambilan keputusan strategis [7].
Penelitian  ini  menggunkan  Algoritma  Naive  Bayes.  Naïve  Bayes  memiliki  keunggulan mampu  melakukan  klasifikasi pada data yang sedikit tanpa mengalami overfitting, dan  mudah diaplikasikan[8].  Namun,  Naïve  Bayes  memiliki  kelemahan  sensitifitas  Ketika  data  ada  yang bersifat outliner.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  iwan  mahendro[9]  terhadap  pengukuran kepuasan  penguaan  e-learning  dengan  menggunakan  metode  serta  bentuk  data  yang  berbeda yaitu  metode  SVM  yang  lebih  condong  ke  pengenalan  teks,  dengan  menggunakan  teknik kuesioner  yang  dibagikan  ke  pada  responden,  yang  mana  jumlah  data  sangat  berpengaruh dengan  hasil  analisis  dikarenakan  metode  SVM  sangat  bergantung  pada  banyak  data  yang dipakai  serta  memakan  banyak  waktu  dalam  prosesnya  jika  data  yang  dipakai  sangat  banyak. Aminatuzzuhriyyah [10] juga melakukan penelitian, peneliti bertujuan untuk apakah mahasiswa sudah  merasa  puas  dengan  pembelajaran  secara  daring  selama  pandemi  Covid-19.  Hasil  yang diperoleh  menunjukkan  akurasi  sebesar  76,92%,  dengan  nilai  class  precision  mencapai  100% dan nilai class recall 57,14%. Hasil ini menunjukkan performa yang baik dengan menggunakan algoritma  yang  sama  ialah  naïve  bayes  meskipun  dengan  penggunaan  data  yang  lebih  sedikit yaitu  hanya  51  responden  dengan  8  atribut  data,  dikarenakan  menggunakan  bantuan tools RapidMiner pada tahap analisis data dan pemodelan algoritma naïve bayes. Agung triayudi [11] melakulan penelitian ini hampir mirip dengan penelitian yang saya lakukan akan tetapi dengan metode  dan  objeck  yang  berbeda.  Yaitu  hasil  dari  penelitian ini dengan rules pohon  keputuan meningkatkan  pelayanan  terhadap  mahasiswa  dan  dijadikan  bahan  evaluasi  perguruan  tinggi akan  tetapi  pemakaian  metode  C5.0  atau  pohon  keputusan  memiliki  banyak  kelemahan  yaitu hamper  sama  dengan  metode  SVM  dibutuhkan  lebih  banyak  waktu  dalam  tahap  analisis  jika dihadapkan pada Big Data akan tetapi pada metode C5.0 data dapat diinterpresentasikan lebih baik  dari  pada  metode  naïve  bayes  akan  tetapi  pada  penelitian  ini  tidak  dijelaskan  pola interpresentasi saja yang membuktikan apakah mahasiswa sudah mera puas atau tidak puas.
Dengan  demikian,  harapannya  penelitian  ini  dapat  mengklasifikasikan  Tingkat kepuasan mahasiswa yang lebih baik pada layanan sistem informasi fakultas teknik universitas nurul  jadid  serta  memberikan  hasil  dan  dampak  positif  terhadap  sistem  layanan  yang  sudah berjalan di fakultas Teknik universitas nurul jadid.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut merupakan alur rancang penelitian yang saya lakukan yang terlihat pada gambar 1
Gambar 1. Rancang Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  memberikan  struktur  yang  terstruktur  untuk  menyelesaikan permasalahan,  merespons  pertanyaan  penelitian,  atau  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah ditetapkan.  Proses  penelitian,  dari  fase  awal  hingga  penyelesaian,  akan  diuraikan  secara  rinci berikut ini:
a. Identifikasi Masalah
Proses menjadi titik awal yang sangat penting dalam penelitian ini. Melalui penelusuran yang cermat, ditemukan sebuah isu utama, yakni menilai kepuasan mahasiswa terhadap kualitas layanan  sistem  Informasi  [12].  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengukur  sejauh  mana  layanan  yang diberikan  kepada  mahasiswa  dapat  memenuhi  harapan  mereka  dan  memberikan  pengalaman yang lebih baik.
Penelitian  ini  berfokus  pada  evaluasi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  sistem informasi  yang  disediakan  oleh  Fakultas  Teknik  Universitas  Nurul  Jadid.  Dengan  metode pembelajaran mesin yaitu data mining dalam identifikasi korelasi pola pada basis data [13].
b. Pengumpulan Data
Setelah  melakukan  identifikasi  masalah,  maka  akan  dilakukan  pengumpulan  data  [14]. Data  didapatkan  melalui  pengisian  google  form  dengan  pertanyaan-pertanyaan  yang  telah  di sediakan sebelumnya dan dibagikan kepada mahasiswa fakultas teknik Universitas Nurul Jadid. Selain  itu,  beberapa  studi  literatur  juga  dikumpulkan  dengan  tujuan  mendukung  dan menguatkan landasan teoritis penelitian ini. Teknik klasifikasi data dipakai karena analisi dapat dilakukan dengan cara manual atau dengan batuan Teknologi [15].

## c. Pre-Processing
Proses data processing merupakan fase di mana data mentah diubah menjadi format yang sesuai dengan keperluan analisis dalam penelitian. teknik preprocessing yang digunakan dalam penelitian antara lain data cleaning, data transformasion, dan split data [16].

## 1. Data Cleaning
Merupakan  proses  identifikasi  nilai  atribut  data  yang  hilang  dan  mengisinya  dengan  nilai yang sesuai dan juga dilakukannya perbaikan pada data duplikasi atau data salah yang dapat mencegah ketidak akuratan data [17].
2. Data Transformasion
Data  yang  sudah  dibersihkan  kemudian  memasuki  tahap  data  tranformation.  tahap  ini mentransformasi data label yang sebelumnya berbentuk huruf menjadi angka agar mudah di proses.  Kemudian  menggunakan  standardscaller  dari  sklearn  utuk  tranformasi  data  yang bersifat numerik.

## 3. Pembagian Data
Setelah  mentransformasi  data,  data  kemudian  dibagi  menjadi  data  training  sebanyak  80% dan  data  test  sebesar  20%,  dengan  pembagian  data  yang  fungsinya  untuk  mendapatkan sampel  yang  memadai  serta  meminimalisir  terjadinya  overfitting  pada  tahap  pemodelan. Setelah membagi data, kemudian data akan masuk ke dalam model menggunakan Algoritma Naive Bayes.
d. Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  metode  statistik  yang  pakai  untuk  melakukan  inferensi induktif  dalam  masalah  klasifikasi.  Pendekatan  ini  dimulai  dengan  menjelaskan  konsep  awal dan definisi dari Teorema Bayes, yang lalu kemudian difungsikan untuk menjalankan klasifikasi data mining[18], Algoritma Naïve Bayes memiliki bentuk seperti berikut:

## (1)
Berdasarkan rumus Naïve Bayes mengandung teknik probabilitas yaitu sampel yang yang dimasukan  kedalam  class,  kemudian  di  hitung  dengan  mengkalikan  probabilitas  pertama  yang muncul pada class . Dengan probabilitas munculnya karakter pada sampel dalam class tersebut, lalu  dibagi  dengan  probabilitas  yang  muncul  dengan  karakteristik  secara  keseluruhan[19]. Proses  menggunakan  langkah-langkah  yang  sesuai  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Data  yang telah  dibagi  sebelumnya  menjadi  data  train  dan  data  test  kemudian  diolah  dengan  Algoritma Naïve Bayes untuk membangun model [14].
e. Evaluasi & Validasi
Data  yang  telah  masuk  kedalam  model  selanjutnya  akan  dievaluasi  menggunakan confussion matrix untuk mengetahui tingkat keakuratan model dalam menganalisa data. Setelah itu,  data  juga  akan  dihitung  dari  nilai  akurasinya,  presisi,  recall,  dan  f1-score  menggunakan metric evaluation .[20].
(2)
(3) (4)
Akurasi  adalah  persentase  dari  total  sampel  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh sebuah  model.  Precision  adalah  persentase  dari  prediksi  positif  yang  benar. Recall adalah persentase dari  kejadian  positif  yang  teridentifikasi  dengan  benar  oleh  model.  F1-score  adalah ukuran yang menggabungkan presisi dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Pengumpulan Data
Berdasarkan  hasil  data  yang  terkumpul  dari  hasil  kuesioner  yang  dibagikan  kepada responden  yaitu  mahasiswa  fakultas  teknik  universitas  nurul  jadid  yang  dilakukan  pada  tahun ajaran semester genap 2023/2024 dibulan maret-mei. Kuesioner tersebut terdiri dari pernyataan- pernyataan  yang  mengukur  dua  variabel  utama  kualitas  sistem  informasi  dan  kualitas  layanan informasi.  Tiap  variabel  memiliki  sepuluh  pernyataan,  yang  masing-masing  dihubungkan dengan  nilai-nilai  yang  terkait  dengan  variabel  tersebut.  Dan  berikut  adalah  pertanyaan  yang dipakai pada kuesioner:
Tabel 1. Pernyataan Kuesioner Variabel Kualitas Sistem Informasi Variabel Kualitas Layanan Informasi P1 Sistem informasi yang digunakan di fakultas teknik sangat handal P11 Staf pendukung sistem informasi responsif dalam menanggapi pertanyaan atau masalah saya P2 Saya merasa mudah menggunakan sistem informasi di fakultas teknik P12 Staf pendukung sistem informasi memberikan bantuan yang memadai dalam menggunakan sistem P3 Sistem di fakultas teknik memberikan informasi dengan akurat dan tepat waktu P13 Saya merasa staf pendukung sistem informasi bersikap ramah dan profesional P4 Saya merasa keamanan sistem informasi di fakultas teknik sudah terjamin P14 Saya puas dengan tingkat dukungan yang diberikan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang saya alami P5 Sistem informasi di fakultas teknik sudah memenuhi kebutuhan mahasiswa secara efektif P15 Saya merasa penyelesaian masalah atau pertanyaan yang saya ajukan kepada staf pendukung sistem informasi efisien P6 Sistem informasi di fakultas teknik dapat membantu mahasiswa dalam menyelesaikan masalah akademis dan administratif P16 Saya merasa didukung dengan baik dalam memahami fitur-fitur sistem informasi P7 Saya merasa sistem informasi di fakultas teknik stabil dalam penggunaannya P17 Staf pendukung sistem informasi memberikan solusi yang memadai terhadap masalah yang saya alami P8 Sistem informasi di fakultas teknik menyediakan fitur yang memudahkan saya dalam mencari informasi P18 Saya merasa nyaman berkomunikasi dengan staf pendukung sistem informasi P9 Saya merasa nyaman menggunakan sistem informasi di fakultas teknik P19 Saya merasa staf pendukung sistem informasi memberikan informasi dengan jelas dan tepat P10 Sistem informasi ini memfasilitasi interaksi dan kolaborasi dengan pengguna lain, seperti mahasiswa lain, staf karyawan, dan dosen P20 Saya merasa dihargai sebagai pengguna sistem informasi oleh staf pendukung
Pada tabel kuesioner pernyataan terdapat colom P1-P20 yang merupakan pernyataan pada setiap  variabel  pada  form  kuesioner,  P1-P10  mengandung  variabel  kualitas  sistem  informasi sementara P11-P20 mengandung variabel kualitas pelayanan informasi.
Setelah kuesioner disebar kepada responden, yakni mahasiswa Fakultas Teknik, sejumlah 316 data berhasil terkumpul.  Data tersebut didapat dari mahasiswa fakultas teknik dari semester 2-8  yang  terdiri  dari  3  prodi,  yaitu  prodi  Teknik  Informatika,  Teknik  Elektro,  dan  teknologi Informasi  Dari  data  tersebut  akan  di  proses  sesuai  dengan  metode  penelitian  yang  telah dijelaskan sebelumnya, data responden akan ditampilkan sebagai berikut :

## Gambar 2.  Data Responden
Masih terlihat  bahwa  data yang  terkumpul  dari  kuesioner  masih  dalam  bentuk data  teks maka  perlunya  perubahan  pada  data  yaitu  dengan  menentukan  nilai  pada  jawaban  reponden yang sudah di tentukan, sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Data Persepsi Pengukuran Nilai Sangat Tidak Setuju 1 Tidak Setuju 2 Cukup 3 Setuju 4 Sangat Setuju 5
Sesudah  data  dirubah  sesuai  dengan  nilai  yang  ditentukan,  maka  dilakukannya pengukuran  data  dengan  menghitung  rata-rata  pada  setiap  baris  data  serta  menambahkan keterangan  pada  setiap  baris  data  untuk  menentukan variabel  PUAS  atau TIDAK  PUAS,  nilai variabel tersebut didapatkan dari pengukuran dari hasil Rata-rata yaitu apa bila nilai dari baris data  Rata-rata  kurang  atau  pas  3  maka  dinilai  tidak  puas  dan  apa  bila  lebih  dari  3  maka  baris data  tersebut  mendapat  Keterangan  puas  serta  melakukan  penghapusan  kolom  yang  tidak terpakai yaitu kolom Nama, Prodi, dan Semester seperti yang tertera pada table 3.
Tabel 3. Hasil Pengukuran Data No. P1 P2 P3 … P18 P19 P20 Rata-Rata Keterangan 1. 3 2 2 … 3 2 3 2,75 Tidak Puas 2. 4 4 4 … 3 3 3 3,45 Puas 3. 3 3 3 … 3 3 3 3 Tidak Puas 4. 5 5 5 … 5 5 5 5 Puas 5. 3 4 3 … 3 3 3 2,65 Tidak Puas 6. 4 5 4 … 3 4 4 4,15 Puas 7. 3 3 3 … 3 2 2 2,6 Tidak Puas
Pembersihan kolom yang tidak terpakai sangt penting dilakukan karena akan berpengaruh pada proses Preprocessing data .
b. Preprocessing
Langkah  berikutnya  adalah  tahap  preprocessing  data,  pada  tahapan  ini  analisis  data mining  akan  dilaksanakan pada  google  colab,  pada  tahap  awal  adalah  melakukan  penginputan data.  Selain  penginputan  data  hal  yang  yang  sangat  penting  yang  juga  dilakukan  pada  tahap
pertama adalah penginputan library, secara garis besar ada 3 library yang digunakan pada proses klasifikasi,  pertama  adalah  library  numpy  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  berbentuk matrix & vector sedangkan library pandas digunakan untuk pengolahan data dalam bentuk yang lebih  terstruktur  seperti  dataset  tabular  yang  memiliki    baris  dan  kolom  sementara  sklearn digunakan  untuk  kepentingan  dalam  pengolahan  data  mining  mulai  dari  prepossessing  data, pengolahan data dengan menggunakan algoritma tertentu hingga tahap evaluasi.
Untuk proses selanjutnya ialah cleaning data tahapan ini bertujuan untuk  meminimalisir data atau atribut yang tidak terpakai dan data bisa dilihat pada tabel 2, yaitu pada atribut Rata- rata  serta  melakukan  proses  Labelencoder  yang  tujuannya  adalah  sebuah  proses  transformasi data  yang  pada  awalnya  adalah  data  teks  akan  dirubah  menjadi  data  numerik.  Proses transformasi  data  yang  ditujukan  kepada  kolom  keteranagn  dikarenakan  isi  dari  data  tersebut berbentuk teks, bisa dicermati di tabel 4.
Tabel 4. Hasil Labelencoder & Transformasi Data
No P1 P2 P3 … P18 P19 P20 Keterangan 1 3 2 2 … 3 2 3 1 2 4 4 4 … 3 3 3 0 3 3 3 3 … 3 3 3 1 4 5 5 5 … 5 5 5 0 5 3 4 3 … 3 3 3 1 6 4 5 4 … 3 4 4 0 7 3 3 3 … 3 2 2 1
Bisa  dilihat  pada  tabel  4  nilai  dari  keterangan  diubah  ke  data  numerik,  untuk  nilai  0 adalah Puas dan nilai 1 Tidak Puas dan untuk proses tahapan selanjutnya adalah penentuan nilai pada X dan Y yang digunakan untuk menentukan data train dan data test yang bisa dilihat pada Gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Pembagian X & Y
Nilai X mengambil seluruh kolom dan baris dari data kecuali satu kolom terakhir, berarti nilai  X  akan  berisi  atribut  dari  data  yang  nantinya  akan  di  konversi  menjadi  array  dan  untuk nilai  Y  mengambil  dari  semua  baris  dari  kolom  terakhir  yang  berisi  target  dan  label  dan  juga akan dikonversi menjadi array.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengskalaan  atau  bisa  disebut  sebagai  tahap normalisasi  pada  data  dengan  menggunakan Standard  Scaler .  Data  yang  akan  dijadikan  data train yaitu data X, pada tujuannya adalah agar data memiliki rentang yang tidak terlalu jauh dan juga dapat meningkatkan analisis data atau pada hasil pengolahan data.
Gambar 4. Hasil Standard Scaler
Selanjutnya,  data  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  data  train  dan  data  test  yang  diperoleh dari nilai X dan Y, sehingga X dibagi menjadi X_train dan X_test dan Y dibagi menjadi Y train dan Y_test. Dari 316 data, 80 persen adalah data train dan 20 persen adalah data test.
c. Pemodelan Data
Pada tahapan berikutnya adalah pemodelan data yang sudah melalui proses cleaning data, data  transformation  dan  pembagian  data,  maka  kemudian  diolah  dengan  menggunakan pemodelan Algoritma Naïve Bayes .

## Gambar 5. Hasil Pemodelan Naïve Bayes
Hasil  yang  ditunjukkan,  bahwasannya  akurasi  yang  didapatkan  accuracy  sebesar  94%, precision  sebesar  92%,  recall  sebesar  95%  dan  f1-score  sebesar  93  % , dari  hasil  tersebut  bisa disimpulkan bahwa pada pelayanan sistem informasi di fakultas Teknik sudah memiliki sistem yang baik.
d. Evaluasi Model
Dalam mengevaluasi sejauh mana kinerja model yang dilatih oleh Algoritma Naïve Bayes melakukan  prediksi  secara  akurat,  dengan  menampilkan confusion  matrix, dari  hasil  yang didapat  menjelaskan  terdapat  37  data  yang  masuk  ke  dalam  true  positif.  hal  ini  membuktikan bahwa  model  mampu  mengenali  37  data  yang  benar  benar  masuk  ke  dalam  kategori  puas. Sebanyak 24 data masuk ke dalam true negatif, yang berarti model mampu mengenali 24 data
yang  benar  benar  masuk  ke  dalam  kategori  tidak  puas.  Dari  nilai  yang  diperoleh  dari  model bahwasannnya metode yang diusulkan dapat memberikan prediksi yang sangat baik.
Gambar 5. Confusion Matrix

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  penelitian  terhadap  layanan  sistem  informasi  menunjukkan  bahwa  dengan menerapkan  analisis  klasifikasi  data  mining  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  diperoleh nilai accuracy sebesar 94%, precision sebesar 92%, recall sebesar 95% dan f1-score sebesar 93 %  yang  artinya  algoritma  naïve  bayes  dapat  memprediksi  dengan  baik  terhadap  kepuasan mahasiswa  pada  sistem  informasi  di  Fakultas  Teknik  Universitas  Nurul  Jadid,  serta  dapat memperoleh  penjelasan  yang  lebih  detail  terkait  tentang  tingkatan  kepuasan  mahasiswa. Semoga  dengan  penelitian  ini  pihak  universitas  dapat  meningkatkan  serta  mengoptimalkan sistem  informasi  yang  ada.  Saran  dari  peneliti  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  lebih memperhatikan  terkait  atribut-atribut  data  yang  akan  digunakan  dan  pemilihan  model  data mining  yang  sesuai  dengan  permasalahan  penelitian  serta  lebih  memperhatikan  detail-detail kecil dalam ruang lingkup pengumpulan data agar data dapat memberikan hasil yang diinginkan bisa terealisasikan dengan baik.
Dengan demikian, penelitian ini memiliki relevansi yang signifikan dalam meningkatkan kepuasan dan kenyamanan mahasiswa selama menempuh pendidikan di lingkungan Universitas Nurul Jadid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Widawati  and  Siswohadi,  “Analisis  Tentang  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan Akademik Dan Pelayanan  Administrasi,” J. Mitra Manaj. , vol. 4, no. 10, pp. 1500–1513, 2020.
[2] R.  R.  Rerung  and  Y.  R.  Ramadhan,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Akademik Dalam  Penerapan  Smart  Campus  Untuk  Meningkatkan  Pelayanan  Akademik,” JTERA (Jurnal Teknol. Rekayasa) , vol. 3, no. 2, pp. 191-210, 2018.
[3] T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.5,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 364–380, 2022.
[4] D. A. R. Saragih, M. Safii, and D. Suhendro, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Sistem  Informasi  di  Program  Studi  Sistem Informasi,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 2, no. 2, pp. 173–177, 2021.
[5] Y. S. T. Allo, V. Sofica, N. Hasan, and M. Septiani, “Penggunaan Metode Naïve Bayes
Dalam Mengklasifikasi Pengangguran Pada Desa Bojong Kulur,” Bianglala Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2022.
[6] A.  Triayudi  and  W.  O.  Widyarto,  “Educational  Data  Mining  Analysis  Using Classification Techniques,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no. 1, 2021.
[7] S.  Sudriyanto,  A.  Khairi,  and  A.  S.  Hikam,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Santri Pra-Sejahtera Di Yayasan Bantuan Sosial (YBS) Az-Zainiyyah Pondok Pesantren Nurul Jadid,” NJCA (Nusantara J. Computers and Its Application , vol. 8, no. 1, pp. 22-23, 2023.
[8] A. Z. M. Sigid Widodo, A. Pandu Kusuma, and W. Dwi Puspitasari, “Analisis Algoritma Naive  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada  Klasifikasi  Tingkat  Minat  Barang  Di  Toko  Violet Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 87–94, 2023.
[9] I.  Mahendro  and  D.  Abimanto,  “Analisa  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  E-Learning Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Sains Dan Teknol. Marit. , vol. 23, no. 1, pp. 97-108, 2022.
[10]  A. Natuzzuhriyyah and N. Nafisah, “Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Secara Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Techno  Xplore   J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 61–67, 2021.
[11]  A. Triayudi, “Penerapan Algoritma C5.0 Data Mining Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, pp. 2361-2366, 2022.
[12]  M.  Siddik,  H.  Hendri,  R.  N.  Putri,  Y.  Desnelita,  and  G.  Gustientiedina,  “Klasifikasi Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  162–166, 2020.
[13]  M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, and A. P. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, p. 151-162, 2018.
[14]  G.  Gustientiedina,  M.  Siddik,  and  Y.  Deselinta,  “Penerapan  Naïve  Bayes  untuk Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Akademis,” J. Infomedia , vol. 4, no. 2, pp. 89-93, 2020.
[15]  F.  A.  D.  Aji  Prasetya  Wibawa,  Muhammad  Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad  Fathony Akbar, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[16]  M.  H. Tinambunan,  A.  Hasibuan,  S.  Wahyuni,  and  A.  S.  Wibowo,  “Klasifikasi Tingkat Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Fasilitas  Pada  Ftik  Universitas  Dharmawangsa," Jurnal Bisnis Net, vol. 6, no. 1, pp. 208–215, 2023.
[17]  G.  H.  Herlambang,  A.  Nugroho,  and  B.  Zaman,  “Klasifikasi  Perkiraan  Kelulusan Mahasiswa Jenjang Magister Menggunakan Metode Naive Bayes,” NJCA (Nusantara J. Comput. Its Appl. , vol. 5, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[18]  H.  D.  Wijaya  and  S.  Dwiasnati,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[19]  D.  Nugraha  and  D.  Gustian,  “Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi  Transportasi Online  Pada  Ulasan  Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Svm  (Support  Vector Machine),” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 326– 335, 2023.
[20]  U.  O.  R.  Permatasari,  W.  J.  Shudiq,  and  M.  Jasri,  “Prediksi  Kelayakan  Mahasiswa sebagai  Penerima  Beasiswa  Bank  Indonesia  pada  Tahap  Seleksi  Administrasi  di Universitas  Nurul  Jadid  Menggunakan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor,” J.  Electr.  Eng. Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 252–260, 2024.