## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 39 − 44 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2524

## Penerapan Data Mining Untuk Mengukur Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Agung Triayudi * , Gatot Soepriyono
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 2 gatot.soepriyono@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 10/11/2022 ; Accepted: 28/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Pendidikan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan,  dengan  pendidikan  dapat  membantu  dalam meningkatkan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  pada  perguruan  tinggi  adalah  mahasiswa. Peningkatan kompetensi pada mahasiswa yang dilakukan di perguruan tinggi dilaksanakan dengan pembelajaran. Proses yang dilakukan pada pembelajaran sangat berpengaruh terhadap hasil yang didapatkan dari pembelajaran baik kompetensi dan juga kemampuan  yang  dimiliki  oleh  mahasiswa.  Berdasarkan  dengan  hal  itu  maka  perlulah  dilakukan  terhadap  peningkatan pembelajaran  di  perguruan  tinggi  guna  mendukung  hasil  yang  baik.  Pengukuran  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap pembelajaran dapat mengukur sudah sejauh mana proses pembelajaran yang dilakukan. Proses pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran dilakukan terlebih dahulu dengan pengumpulan data. Setelah dilakukan pengumpulan data selanjutnya melakukan proses pengolahan data yang dilakukan untuk mendapatkan hasil yang diharapkan. Kesalahan dalam proses  pengolahan  data  maka  hasil  yang didapatkan  juga  tidak sesuai dengan tujuan  yang dilakukan.  Maka  dari  itu,  untuk menyelesaikan permasalahan perlu kiranya dilakukan dengan proses yang tepat dengan menggunakan sebuah cara ataupun teknik tersendiri dimana cara adalah data mining. Data mining merupakan sebuah cara atau teknik yang dipergunakan untuk proses pengolahan data. Proses pengolahan data yang dilakukan pada data mining dilakukan pada data yang besar. Algoritma Naïve Bayes merupakan sebuah algoritma yang termasuk dalam teknik klaisfikasi data mining. Dimana proses pada algoritma naïve bayes sangat bergantung dengan proses pengelompokan yang dilakukan pada setiap atribut dan juga target kelas dari setiap  objek.  Hasil  dari  penelitian  bahwasannya  nilai  probablitias  PUAS  yaitu 0,034108116 dan  nilai  probabilitas  TIDAK PUAS yaitu 0 . Hal itu menandakan bahwasannya hasil pengambilan keputusan yaitu PUAS.
Kata Kunci: Data Mining; Kepuasan; Mahasiswa; Pembelajaran; Algoritma Naïve Bayes
Abstract− Education  is  very  important  for  life,  with  education  can  help  in  improving  Human  Resources  (HR).  Human Resources (HR) in universities are students. Increased competence in students carried out in higher education is carried out by learning. The process carried out in learning is very influential on the results obtained from learning both competencies and abilities possessed by students. Based on this, it is necessary to improve learning in higher education in order to support good results. Measuring the level of student satisfaction with learning can measure the extent to which the learning process has been carried  out.  The  process  of  measuring the  level of  student  satisfaction with  learning is  done  first  by  collecting  data.  After collecting data, the data processing process is carried out to get the expected results. Errors in the data processing process, the results obtained are also not in accordance with the objectives carried out. Therefore, to solve the problem it is necessary to do it with the right process by using a separate method or technique where the method is data mining. Data mining is a method or technique used for data processing. The data processing process carried out in data mining is carried out on large data. The Naïve Bayes algorithm is an algorithm that is included in the classification of data mining techniques. Where the process in the nave Bayes algorithm is very dependent on the grouping process carried out on each attribute and also the target class of each object. The results of the study show that the probability value of PUAS is 0.034108116 and the probability value of NOT SATISFIED is 0. This indicates that the result of decision making is SATISFIED.
Keywords : Data Mining; Satisfaction; Student; Learning; Naïve Bayes Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan,  dengan  pendidikan  dapat  membantu  dalam meningkatkan Sumber Daya Manusia (SDM) guna mempersiapkan Sumber Daya Manusia (SDM) yang lebih baik. Perguruan tinggi merupakan sebagai wadah ataupun tempat yang dipergunakan untuk  mendapatkan pendidikan pada jenjang yang lebih tinggi. Perguruan tinggi juga memiliki peran penting dalam menciptakan Sumber Daya Manusia  (SDM)  yang  berkompeten  dan  memiliki  keahlian  yang  baik.  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  pada perguruan tinggi adalah mahasiswa. Peningkatan kompetensi pada mahasiswa yang dilakukan di perguruan tinggi dilaksanakan dengan pembelajaran. Pada perguruan tinggi pembelajaran merupakan proses interaksi belajar yang dilakukan oleh tenaga pengajar dan mahasiswa pada media tertentu baik secara offline di  dalam kelas ataupun secara daring dengan menggunakan media pembelajaran online.
Proses  yang  dilakukan  pada  pembelajaran  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  yang  didapatkan  dari pembelajaran baik kompetensi dan juga kemampuan yang dimiliki oleh mahasiswa. Pembelajaran yang baik maka hasil  yang  didapatkan  juga  tentu  saja  baik,  pembelajaran  yang  dilaksanakan  dengan  tidak  mengikuti  ketentuan yang telah ditentukan oleh perguruan tinggi maka mendapatkan hasil pembelajaran yang buruk pula. Berdasarkan dengan hal itu maka perlulah dilakukan terhadap peningkatan pembelajaran di perguruan tinggi guna mendukung hasil  yang  baik.  Peningkatan  pembelajaran  pada  perguruan  tinggi  dapat  dilihat  dari  tingkat  kepuasan  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 39 − 44 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2524
dirasakan  oleh  mahasiswa  terhadap  proses  pembelajaran  yang  dilakukan,  baik  proses  belajar  mengajar  yang dilakukan oleh tenaga pengajar ataupun media pendukung pembelajaran yang digunakan.
Pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran dapat mengukur sudah sejauh mana proses pembelajaran  yang  dilakukan,  dengan  pengukuran  yang  dilakukan  dapat  menentukan  proses  evaluasi  ataupun peningkatan terhadap proses pembelajaran yang dilakukan. Berdasarkan dengan hal tersebut maka perlu kiranya dilakukan proses untuk pengukuran tingkat kepuasan. Proses pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran  dilakukan  terlebih  dahulu  dengan  pengumpulan  data.  Setelah  dilakukan  pengumpulan  data selanjutnya melakukan proses pengolahan data yang dilakukan untuk mendapatkan hasil yang diharapkan. Dalam proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  didapati  permasalahan  tersendiri,  hal  tersebut  dikarenakan  belum digunakannya cara ataupun aturan untuk proses pengolahan data. Kesalahan dalam proses pengolahan data maka hasil  yang  didapatkan  juga  tidak  sesuai  dengan  tujuan  yang  dilakukan.  Maka  dari  itu,  untuk  menyelesaikan permasalahan perlu kiranya dilakukan dengan proses yang tepat dengan menggunakan sebuah cara ataupun teknik tersendiri dimana cara adalah data mining.
Data mining merupakan sebuah cara atau teknik yang dipergunakan untuk proses pengolahan data. Proses pengolahan data yang dilakukan pada data mining dilakukan pada data yang besar. Dimana data  – data tersebut dikumpulkan terlebih dahulu hingga menjadi kumpulan – kumpulan data kemudian dilakukan proses pengolahan data. Pengolahan data yang dilakukan pada data mining berutujuan untuk menggali informasi – informasi penting ataupun pengetahuan yang tersimpan pada kumpulan data tersebut[1]–[3].
Informasi ataupun pengetahuan yang didapatkan pada proses data mining nantinya dapat dimanfaatkan oleh pemilik ataupun pengguna data untuk proses pengambilan keputusan. Dengan menerapkan data mining nantinya dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang baik dan sesuai dengan yang diinginkan pada proses pengolahan data. Pada data mining sendiri proses yang dilakukan juga menggunakan beberapa teknik penyelesaian yang kemudian dijabarkan dengan algoritma ataupun metode tertentu. Algoritma ataupun metode yang digunakan pada  data  mining  nantinya  akan  menghasilkan  sebuah  informasi  berupa  hasil  seperti  pola,  prediksi, pengelompokkan  dan  lain  sebagainya.  Pada  data  mining  banyak  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  seperti  Decisin  Tree,  Apriori,  K-Nearest  Neighbor,  K-Means,  K-Medoids  dan algoritma lainnya[4], [5], [6], [7], [8].
Pada penelitian ini sendiri proses yang dilakukan berdasarkan dengan menggunkana algoritma naïve bayes. Algoritma Naïve Bayes merupakan sebuah algoritma yang termasuk dalam teknik klaisfikasi data mining. Dimana proses pada algoritma naïve bayes sangat bergantung dengan proses pengelompokan yang dilakukan pada setiap atribut dan juga target kelas dari setiap objek. Proses yang dilakukan dengan menggunakan algortima naïve bayes berdasarkan dengan teorema bayes, dimana hasil akhir yang digunakan berdasarkan dengan nilai probablitias dari kemungkinan setiap kelasnya. Sebelum dilakukan perhitungan nilai probabilitas dari setiap kelas terlebih dahulu dilakukan perhitungan pada setiap pengelompokan pada nilai – nilai atribut[9], [10].
Beberapa penelitian terdahulu seperti yang telah dilakukan oleh Aminatuzzuhriyyah dan Nisa Nafisah pada tahun 2021 denngan hasil penelitian bahwasannya algoritma naïve bayes dapat  dipergunakan untuk melakukan proses pengukuran tingkat kepuasan dengan nilai hasil pengujian sebesar 0,881 yang menandakan bahwasannya hasil yang didapatkan adalah baik[11]. Penelitian lainnya juga telah dilakukan pada tahun yang sama oleh Amril Mutoi Siregar dan Maulana Abdur Rofik dengan didapatkan hasil penelitian bahwa pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa berhasil dilakukan dengan menggunakan algortima naïve bayes dengan tingkat akurasi pengujian yang didapatkan sebesar 86,9%[12].
Pada tahun 2022 juga telah dilakukan penelitian yang berkaitan seperti yang dilakukan oleh Roy Hendra Tinambunan, dkk dan didapatkan hasil penelitian algoritma naïve bayes dapat digunakan untuk melakukan proses pengolahan data pada setiap atribut hingga mendapatkan nilai akurasi  sebesar 96%[13]. Penelitian lainnya juga telah  dilakukan  pada  tahun  yang  sama  oleh  Farmawati  dan  Narti  dengan  hasil  penelitian  bahwasannya  proses pengujian  untuk  pengukuran  dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan  dari  algoritma  dan  pada  penelitian didapatkan  bahwa  algoritma  naïve  bayes  memiliki  kinerja  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya dimana selisih nilai akurasi sebesar 11,77%[14].
Berdsarakan dengan penjabaran dan penjelasan diatas maka pada penelitian ini akan dilakukan penelitian pengukuran kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran yang dilakukan. Pada pengukuran kepuasan dilakukan pengolahan  data  dengan  menggunakan  data  mining  untuk  mendapatkan  informasi  ataupun  pengetahuan  yang tersimpan  dan  dapat  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Proses  pengolahan  pada  datamining menggunakan algoritma naïve bayes. Hasil yang diharapkan nantinya dapat mengetahui bagaimana kondisi proses pembelajaran yang diinginkan oleh mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  sebuah  tahapan  ataupun  langkah  –  langkah  yang  dilalui  pada  penelitian. Metodologi  penelitian  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pelaksanaan  penelitian.  Dengan  adanya  metodologi penelitian maka langkah – langkah penelitian yang dilakukan sesuai dengan proses yang dilakukan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 39 − 44 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2524
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses penggalian data ataupun informasi. Data mining merupakan bagian proses dari  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Proses  penggalian  informasi  berutujuan  untuk  mendapatkan informasi  dan  pengetahuan  yang  tersimpan  pada  kumpulan  database.  Data  mining  sendiri  merupakan  sebuah kumpulan  dan  rumpun  ilmu  seperti  statistik,  visualisasi,  pengenalan  pola  ataupun  lainnya.  Informasi  dan pengetahuan yang tersimpan dari proses pada data mining nantinya dapat dipergunakan untuk proses pengambilan keputusan bagi pengguna ataupun pemilik data[15], [16].

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma naïve bayes merupakan salah satu algoritma yang merupakan bagian dari teknik klasifikasi data mining. Proses pada algoritma naïve bayes berdasarkan dengan konsep dari statistika. Konsep statisitka yang digunakan pada data mining berdasarkan dengan teorema bayes. Dimana pada algoritma naïve bayes setiap nilai atribut dan kelas  memiliki  nilai  probabilitas  masing  –  masing.  Hasil  akhir  penentuan  ataupun  pengambilan  keputusan berdasarkan dengan nilai probabilitas dari kelas yang ditujua. Adapun rumus umum pada naïve bayes dapat dilihat berikut[17], [18]:
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Peningkatan Sumber Daya Manusia (SDM) sangatlah penting. Pada perguruan tinggi peningkatan sumber daya manusia berkaitan dengan mahasiswa. Peningkatan kompetensi dan keahlian pada mahasiswa sangatlah penting, hal  tersebut  berkaitan  dengan  baiknya  proses  pembelajaran  yang  dilakukan.  Pembelajaran  merupakan  proses interaksi belajar mengajar antara dosen dan mahasiswa yang terjadi secara offline dan online. Hasil pembelajaran yang  baik  sangat  bergantung  dengan  bagaimana  terjadinya  pembelajaran.  Pembelajaran  yang  baik  maka  hasil pembelajaran  juga  akan  baik  serta  begitu  sebaliknya.  Maka  dari  itu  perlu  diperhatikan  dengan  baik  bagaimana proses pembelajaran yang dilakukan. Pengukuran pembalajaran baik atau tidak dapat dilihat dari tingkat kepuasan dari  mahasiswa  dari  proses  pembelajaran  yang  baik.  Jika  mahasiswa  puas  terhadap  proses  pembelajaran  yang dilaksanakan  maka  hasil  pembelajaran  yang  dihasilkan  tentu  mendapatkan  hasil  sesuai  yang  diinginkan. Berdsarkan  hal  tersebut  maka  perlu  kiranya  dilakukan  pengukuran  kepuasan  mahasiswa  terhadap  proses pembelajaran. Tutjuan yang dilakukan pada pengukuran kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran sebagai dasar pengambilan  keputusan  terahadap  evaluasi  ataupun  peningkatan  nantinya.  Permasalahan  yang  dihadapi  masih belum ditentukan terhadap proses pengukuran kepuasan dimana sebelum dilakukan pengukuran terlebih dahulu dikumpulkan data terhadap kepuasan mahasiswa. Kesalahan terhadap pengambilan keputusan berdasarkan dengan data  yang  telah  dikumpulkan  maka  akan  menyebabkan  kesalahan  dalam  pengukuran  tingkat  kepuasan.  Data mining  merupakan sebuah cara yang dapat dilakukan untuk membantu  pengambilan keputusan terhadap proses
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Preprosesing Data Penerapan Algoritma Apriori Kesimpulan dan Hasil Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 39 − 44 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2524
pengolahan  data  yang  telah  dikumpulkan  untuk  pengambilan  keputusan.  Pada  data  mining  nantinya  akan digunakan algoritma naïve bayes sebagai proses pengolahan data.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Sebelum  dilakukan  proses  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  terlebih  dahulu  harus diketahui  terhadap  data  yang  digunakan  pada  penelitian.  Pada  data  nantinya  akan  dilakukan  proses  klasifikasi untuk mengukur kepuasan terhadap mahassiwa. Adapun data tersebut dapat dilihat pada berikut
Tabel 1. Data Kepuasan Mahasiswa No  Alternatif Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan Pemberian Waktu Bertanya Pemberian Tugas Interaksi Dua Arah Hasil 1 A1 Baik Baik Cukup Baik Puas 2 A2 Baik Baik Cukup Cukup Puas 3 A3 Baik Buruk Buruk Cukup Tidak Puas 4 A4 Baik Baik Buruk Buruk Tidak Puas 5 A5 Cukup Baik Cukup Cukup Puas 6 A6 Baik Buruk Baik Baik Puas 7 A7 Baik Cukup Baik Baik Puas 8 A8 Baik Cukup Baik Baik Puas 9 A9 Buruk Baik Cukup Buruk Tidak Puas 10 A10 Baik Cukup Baik Baik Puas
Pada  tabel  1  dapat  dilihat terhadap  data  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran.  Selanjutnya  dapat dilakukan  proses  penerapan  algoritma  naïve  bayes  dengan  menggunakan  data  diatas.  Tetapi  untuk  melakukan proses  pada  algoritma  naïve  bayes  terlebih  dahulu  harus  diketahui  untuk  data  testing  yang  akan  dilakukan pengambilan keputusan. Adapun data testing dapat dilihat sebegai berikut:
Tabel 2. Data Testing Kepuasan Mahasiswa No  Alternatif Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan Pemberian Waktu Bertanya Pemberian Tugas Interaksi Dua Arah Hasil 1 A1 Baik Buruk Baik Baik ???
Pada  tabel  2  dapat  dilihat  data  testing  pada  penelitian  untuk  dilakukan  proses  pengambilan  keputusan. Proses penentuan pengambilan keputusan dapat dilihat peroses penyelesaian dengan algoritma naïve bayes seperti berikut :
1. Menghitung Nilai p(XK|H) tiap kelas
a. P(Atribut Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan = “Baik” | Hasil = “Puas”) P(Atribut Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan = “Baik” = 6/7 = 0,86) b. P(Atribut Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan = “Baik” | Hasil = “Tidak Puas”) P(Atribut Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan = “Baik” = 2/3 = 0,67)
c. P(Atribut Pemberian Waktu Bertanya = “Buruk” | Hasil = “Puas”)
P(Atribut Pemberian Waktu Bertanya = “Buruk” = 1/7 = 0,14) d. P(Atribut Pemberian Waktu Bertanya = “Buruk” | Hasil = “Tidak Puas”)
P(Atribut Pemberian Waktu Bertanya = “Buruk” = 1/3 = 0,33) e. P(Atribut Pemberian Tugas = “Baik” | Hasil = “Puas”) P(Atribut Pemberian Tugas = “Baik” = 4/7 = 0,57) f. P(Atribut Pemberian Tugas = “Baik” | Hasil = “Tidak Puas”)
P(Atribut Pemberian Tugas = “Baik” = 0/3 = 0) g. P(Atribut Interaksi Dua Arah = “Baik” | Hasil = “Puas”)
P(Atribut Interaksi Dua Arah = “Baik” = 5/7 = 0,71) h. P(Atribut Interaksi Dua Arah = “Baik” | Hasil = “Tidak Puas”) P(Atribut Interaksi Dua Arah = “Baik” = 0/3 = 0) 2. Menghitung Nilai p(X|H) untuk tiap kelas label
a. P(X|Hasil = “Puas”)
= 0,86 * 0,14 * 0,57 * 0,71 = 0,04872588
b. P(X|Hasil = “Tidak Puas”) = 0,67 * 0,33 * 0 * 0 = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 39 − 44 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2524
3. Menghitung Nilai p(X|H) * p(H)
a. (P(X|Hasil = “Puas”) x P(Hasil=”Puas”)
= 0,04872588 * 7/10 = 0,04872588 * 0,7 = 0,034108116 b. (P(X|Hasil = “Tidak Puas”) x P(Hasil=”Tidak Puas”) = 0 * 3/10 = 0 * 0,3 = 0 4. Menentukan Kelas Langkah akhir yang dilakukan yaitu proses penentuan kelas. Dari proses yang dilakukan bahawasannya untuk nilai kelas “PUAS” memiliki nilai probabilitas 0,034108116 dan untuk kelas “TIDAK PUAS” mendapatkan nilai 0 .  Berdasarkan  hal  itu  dapat  dikatakan  bahwasannya  pengambilan  keputusan  dari  data  testing  yaitu “PUAS”.
Tabel 3. Hasil Proses Pengambilan Keputusan No  Alternatif Variasi Media Pembelajaran Yang Digunakan Pemberian Waktu Bertanya Pemberian Tugas Interaksi Dua Arah Hasil 1 A1 Baik Buruk Baik Baik Puas

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan proses penelitian yang telah dilakukan maka selanjutnya yaitu  pengambilan keputusan. Hasil akhir keputusan yang didapatkan dari  penelitian bahwasannya data mining  dapat  dilakukan untuk  proses pengolahan data  pada  data  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran.  Algoritma  naïve  bayes  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan mengukur kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran. Hasil dari penelitian bahwasannya nilai  probablitias  PUAS  yaitu 0,034108116 dan  nilai  probabilitas  TIDAK  PUAS  yaitu 0 .  Hal  itu  menandakan bahwasannya hasil pengambilan keputusan yaitu PUAS.

## REFERENCES
[1] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[2] U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[3] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[4] A. Yuliana and D. B. Pratomo, “Algoritma Decision Tree (C4.5) Untuk Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Politeknik Tedc Bandung,” in Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2017 , 2017, pp. 377–384.
[5] M. U. Albab and D. Hidayatullah, “Penerapan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Inventori Toko,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 3, pp. 1321–1328, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4160.
[6] Muhammad Fatchan, M. Ir. Nanang Tedi K., Alfiyan, and Kurniawan, “Perbandingan Dalam Memprediksi Penyakit Liver Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan K  -Nearest Neighbor,” J. Pelita Teknol. , vol. 16, no. 1, pp. 15–21, 2021.
[7] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[8] R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[9] 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, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[10]  N.  Nurajijah,  D.  A.  Ningtyas,  and  M.  Wahyudi,  “Klasifikasi  Siswa  Smk  Berpotensi  Putus  Sekolah  Menggunakan Algoritma Decision Tree, Support Vector Machine Dan Naive Bayes,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i2.6839.
[11]  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, doi: 10.36805/technoxplore.v6i2.1377.
[12]  A. M. Siregar and M. A. Rofik, “MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA DALAM PEMBELAJARAN DENGAN NAÏVE BAYES,” in Konferensi Nasional Penelitian dan Pengabdian (KNPP) Ke-1 , 2021, pp. 1–19.
[13]  R. Hendra Tinambunan, J. Titaley, and C. E. Mongi, “Klasifikasi Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Program Studi Matematika Fmipa Universitas Sam Ratulangi Manado,” Pros. Semin. Nas. Sains Dan Terap. Vi , no. April, pp. 141–149, 2022.
[14]  Farmawati and Narti, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[15]  B. Efori, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Yogyakarta: Deepublish, 2020.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 39 − 44 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2524
[16]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujiannya . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[17]  A. Lestari, E. Mariati, and W. Widiatry, “Model Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Teknik Terhadap Sarana Pembelajaran Menggunakan Data Mining,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 112–118, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1222.
[18]  Ardiyansyah, P. A. Rahayuningsih, and R. Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 20–28, 2018.