Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.294 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 847-856 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF PREDICTION ANALYSIS OF GOFOOD SERVICE USERS USING THE KNN & NAIVE BAYES ALGORITHM WITH RAPIDMINER SOFTWARE
Agista Nindy Yuliarina *1 , Hendry 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018171@student.uksw.edu , 2 hendry@uksw.edu
(Naskah masuk: 25 April 2022, Revisi : 09 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
GoFood  is  a  service  provider  that  has  a  very  important  role  in  human  life,  especially  in  this  growing  era. Currently, many service providers are competing to meet the needs of users, including GoFood. However, not all service providers can meet and know the needs needed by users, because they focus on the services offered and only the quality of services provided. Therefore, survey analysis is needed to obtain customer satisfaction data that  will  be  used  to  satisfy  GoFood  service  users.  The  classification  method  uses  the  KNN  and  Naive  Bayes algorithms, which are good algorithms for testing 1,000 records of GoFood user data that have been obtained previously. The test results using Cross Validation and T-Test show that the KNN algorithm is the best algorithm with 98.80% Accuracy and 100% Recall, while Naive Bayes obtains 94.10% Accuracy and 94.43% Recall.
Keywords : Classification, GoFood, KNN, Naive Bayes.

## PERBANDINGAN ANALISIS PREDIKSI KEPUASAN PENGGUNA LAYANAN GOFOOD MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN & NAIVE BAYES DENGAN SOFTWARE RAPIDMINER

## Abstrak
GoFood merupakan  penyedia  layanan  jasa  yang  memiliki  peran  sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia, terutama pada era zaman yang semakin berkembang ini. Saat ini banyak penyedia layanan jasa yang berlomba- lomba untuk dapat memenuhi kebutuhan para pengguna, termasuk GoFood . Namun tidak semua penyedia layanan jasa dapat memenuhi dan mengetahui kebutuhan yang diperlukan oleh pengguna, dikarenakan mereka hanya fokus terhadap  jasa  yang  ditawarkan  dan  mengesampingkan  kualitas  dari  pelayanan  yang  diberikan.  Oleh  karena  itu diperlukan  analisis  survei  untuk  memperoleh  data  kepuasan  pelanggan  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan prediksi kepuasan pengguna layanan GoFood . Dengan menggunakan algoritma KNN dan Naive Bayes, dimana kedua  algoritma  ini  merupakan  algoritma  yang  baik  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  1.000  record  data pengguna GoFood yang telah diperoleh sebelumnya. Hasil pengujian dengan menggunakan Cross Validation dan T-Test menunjukkan bahwa algoritma KNN merupakan algoritma terbaik dengan Accuracy 98,80% dan Recall 100% sedangkan Naive Bayes memperoleh hasil Accuracy sebesar 94,10% dan Recall sebesar 94,43%.
Kata kunci : GoFood, Klasifikasi, KNN, Naive Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  era  globalisasi saat  ini  sangatlah  pesat  dan  signifikan,  baik  dalam lingkup  sosial,  pendidikan,  dan  terutama  dalam lingkup ekonomi. Perkembangan ini dapat berlangsung  dalam  skala  yang  kecil  maupun  skala yang besar, oleh karena itu dalam hal ini semua pihak harus  dapat  mengikuti  dan  menyeimbangkan  diri untuk  mampu  bertahan  dan  mampu  bersaing,  tak terkecuali Gojek sebagai  penyedia  layanan GoFood yang merupakan layanan pesan antar makanan.
Dengan  banyaknya  persaingan  yang  ketat  ini, pelaku  usaha  harus  mampu  menghadapi  dan
mengetahui kualitas pelayanan yang diberikan untuk kepuasan  pelanggan.  Menurut  (Djaslim  Saladin, 2003)  kepuasan  pelanggan  adalah  perasaan  senang atau kecewa seseorang yang berasal dari perbandingan  antara  kesan  yang  dirasakan  terhadap kinerja atau hasil dari suatu produk dan harapan yang di  inginkan  untuk  produk  tersebut.  Kepuasan pelanggan  sangat  penting  dalam  bidang  penjualan jasa yang ditawarkan, karena pelanggan akan mencari layanan  jasa  yang  sesuai  dengan  yang  mereka inginkan  seperti  kenyamanan,  kepuasan,  dan keamanan dalam menggunakanan layanan tersebut.

## 848
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 847-856
GoFood merupakan  layanan  pesan  antar makanan  yang  sangat  membantu  dan  memudahkan para  penggunanya.  Terutama  pada  masa  pandemi Covid-19 ini, banyak orang yang  kini menggunakan layanan pesan antar makan karena merasa takut dan cemas untuk keluar rumah. Untuk dapat mempertahankan  para  penggunanya  perusahaan harus  dapat  memahami  harapan  dan  keinginan  dari para pengguna sehingga perusahaan dapat mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kepuasan  dari setiap penggunanya.
Layanan pesan antar makanan yang ditawarkan GoFood dirasa  sangat  membantu  dan  memudahkan para penggunanya. Dengan menggunakan layanan ini pengguna dapat memesan makanan yang diinginkan secara online tanpa  harus  melakukan  kontak  secara langsung. Terutama pada masa pandemi Covid-19 ini, banyak orang yang kini menggunakan layanan pesan antar  makan  karena  merasa  takut  dan  cemas  untuk keluar  rumah.  Banyaknya  layanan  pesan  antar  dan ketatnya  persaingan  membuat  perusahaan  di  bidang layanan ini bersaing untuk menarik pengguna untuk menggunakan layanan yang ditawarkan. Untuk dapat mempertahankan  para  penggunanya  perusahaan harus  dapat  memahami  harapan  dan  keinginan  dari para pengguna sehingga perusahaan dapat mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kepuasan  dari setiap penggunanya.
Untuk  dapat  memprediksi  kepuasan  pelanggan dibutuhkan  metode  prediksi  yang  baik  dengan perhitungan yang cukup akurat, seperti metode KNN dan  Naive  Bayes.  KNN  atau K-Nearest  Neighbor adalah sebuah metode klasifikasi terhadap sekumpulan  data  berdasarkan  pembelajaran  data. KNN  termasuk  dalam supervised  learning ,  dimana hasil query  instance yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang  ada  dalam  KNN.  Naive  Bayes  merupakan sebuah  metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk dalam  memprediksi  peluang  yang  berakar  pada teorema  bayes dengan  asumsi  yang  kuat.  Naive Bayes adalah metode klasifikasi untuk memprediksi peluang  dengan  menggunakan  probabilitas  dan statistik  yang  berakar  pada teorema  bayes dengan asumsi yang kuat. Sedangkan Rapidminer merupakan adalah  sebuah tools atau software yang  akan digunakan  untuk  mengolah  data  dan  melakukan analisis  terhadap  yang  akan  digunakan  dalam mengolah data dan melakukan analisis terhadap data mining , text mining , serta dan analisis prediksi pada penelitian ini.
Saat ini GoFood merupakan salah satu layanan terbaik yang banyak digunakan. GoFood juga sudah memberikan  tempat  bagi  pengguna  untuk  menilai kepuasan  mereka  terhadap  pengemudi (driver) dan restoran (restaurant). Sehingga  di  sini  penulis  akan membuat  survei  penilaian  dengan  berdasarkan  tiga kategori yaitu pelayanan, kenyamanan, dan keamanan.
Hasil  dari  survei  tersebut  akan  digunakan sebagai  dataset  untuk  melakukan  pengujian  dengan menggunakan data  mining . Data  mining disebut sebagai Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) , yaitu  merupakan  sebuah  kegiatan  pengumpulan, penggunaan data, histori untuk menemukan keteraturan pola atau hubungan yang disimpan dalam sebuah database yang besar [1]. Tahapan proses data mining terdiri  dari  beberapa  tahapan  seperti, select data , preprocessing  data , data  transformation ,  dan proses data  mining (dengan  algoritma  KNN  dan Naive Bayes). Penggunaan algoritma KNN dan Naive Bayes  bertujuan  untuk  membandingkan  persamaan dan perbedaan beberapa objek berdasarkan kerangka pemikiran  yang  telah  dibuat,  sehingga  dapat ditemukan  jawaban  atas  permasalahan  yang  terjadi (Hudson,  2007).  Setelah  melalui  beberapa  tahapan pengujian,  hasil  yang  diperoleh  akan  dilakukan evaluasi dan validasi dengan tujuan untuk memperoleh hasil akhir yang terbaik berdasarkan dari tingkat accuracy dan recall .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, ada beberapa tahapan yang dilakukan  seperti  pada  Gambar  1  dibawah  ini. Dimana  tahapan  atau  metodologi  penelitian  ini merupakan  sebuah  proses  atau  alur  mengenai bagaimana  cara  dalam  memperoleh  data  dan informasi  sampai  proses  mengolah  data  untuk mencari  dan  mendapatkan  data  yang  akurat,  yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dalam  penelitian  ini,  tahapan  pertama  yang dilakukan  adalah  identifikasi  masalah.  Tahapan  ini merupakan  merupakan  langkah  awal  dalam  sebuah penelitian  untuk  menentukan  fokus  permasalahan penelitian  dengan  tujuan  agar  penelitian  yang dilakukan dapat terukur.
Berdasarkan  hasil  identifikasi  permasalahan yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  untuk  memprediksi  kepuasan pengguna
layanan
GoFood
dengan menggunakan algoritma KNN dan Naive Bayes berdasarkan hasil dari akurasinya.
2. Bagaimana cara mengimplementasikan algoritma  KNN  dan  Naive  Bayes  untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna layanan GoFood .
Bagaimana  cara  menentukan  algoritma  terbaik untuk  melakukan  prediksi  kepuasan  pengguna layanan GoFood .

## 2.2. Studi Literatur
Setelah  dilakukan  identifikasi  masalah,  tahap selanjutnya  adalah  penulis  melakukan  studi  literatur untuk menyelesaikan permasalahan dengan mengumpulkan  informasi  dari  berbagai  sumber.
Sumber  tersebut  seperti  jurnal,  buku-buku,  serta informasi  lain  yang  berkaitan  dengan  topik  dalam
penelitian  ini  yaitu  seputar  implementasi  algoritma KNN dan Naive Bayes untuk melakukan prediksi.
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.3. Pengumpulan Data

## 2.3.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  data  diperoleh  dengan melakukan  survei  dengan  menyebarkan  kuesioner kepada  para  mahasiswa  pengguna  aplikasi  Gojek terkhusus  pada  layanan  GoFood  untuk  memperoleh data kepuasan pengguna layanan GoFood. Berdasarkan pengumpulan data yang telah dilakukan, berhasil memperoleh sebuah dataset yang valid yang akan digunakan untuk melakukan pengujian.

## 2.3.2. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini  sumber  data  yang digunakan merupakan data primer. Data primer sendiri merupakan  data  yang  mengacu  pada  real  time  atau data  yang  terus  berkembang,  dimana  dalam  proses pengumpulan  data  ini  diperoleh  secara  langsung. Untuk  proses  pengumpulan  data  ini,  penulis melakukan  survei  dengan  menggunakan  kuesioner yang  disebarkan  kepada  para  mahasiswa  yang menggunakan layanan GoFood.

## 2.4. Model penelitian
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian dengan menggunakan metode klasifikasi data mining KNN  dan  Naive  Bayes  terhadap  dataset  pengguna layanan GoFood. Data yang tersedia akan diolah untuk kemudian  dilihat  tingkat  akurasinya  dari  setiap algoritma  yang  digunakan.  Adapun  hasil  dari pengolahan  data  menggunakan  algoritma  KNN  dan Naive  Bayes  akan  menghasilkan  model  yang  akan digunakan  untuk  pengujian  dengan  menggunakan Cross Validation dan T-Test.

## 2.4.1. Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  algoritma klasifikasi  yang  dapat  bekerja  dengan  sangat  baik dibandingkan dengan model klasifikasi yang lainnya. Dibuktikan oleh (Nurhachita and Negara 2020) dalam jurnalnya  yang  berjudul  “A  Comparison  Between Naive Bayes and The K-Means Clustering Algorithm for The Application of Data Mining on The Admission of  New  Students”  yang  menunjukkan  bahwa  Naive Bayes  Classifier  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih

## 850
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 847-856
baik  dibandingkan  dengan  model  klasifikasi  yang lainnya [2].
Naive  Bayes  merupakan  algoritma  klasifikasi menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang ditemukan  oleh  Thomas  Bayes,  untuk  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman pada masa sebelumnya. Penggunaan algoritma Naive Bayes memiliki  keuntungan,  yaitu  metode  ini  hanya membutuhkan data training (pelatihan data) yang kecil untuk  menentukan  parameter  atau  ukuran  dalam proses  klasifikasi  serta  dapat  bekerja  jauh  lebih  baik dan  kompleks.  Karena  variabel  independen  yang digunakan  hanya  varian  dari  variabel  kelas  yang digunakan  dalam  menentukan  klasifikasi,  tidak keseluruhan dari matriks kovarians.
Berikut  merupakan  persamaan  dari  metode Naive Bayes:
𝑃(𝐻|𝑋)   = 𝑃(𝑥|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
X : data dengan class yang belum diketahui H : hipotesis data class spesifik
P(H) : probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X) : probabilitas X P(H|X)  : probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori   probabilitas) P(X|H)  : probabilitas X berdasarkan kondisi H

## 2.4.1. KNN
K-Nearest Neighbor adalah sebuah metode yang menerapkan  algoritma  supervised,  dimana  proses klasifikasi yang dilakukan berdasarkan mayoritas dari kategori  K-NN  yang  diperoleh  dari  hasil  uji  sampel yang baru. Ketepatan dari algoritma K-NN ditentukan dari ada atau tidak adanya data yang tidak relevan serta dari bobot fitur terhadap klasifikasi.
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  memiliki  tujuan untuk  mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan
objek data baru berdasarkan jarak data baru tersebut ke beberapa data terdekat dengan berdasarkan atribut dan sampel  dari  data  training.  Algoritma  K-NN  ini  juga menggunakan  Neighborhood  Classification  sebagai nilai prediksi dari sebuah instance baru.
Teknik  mengolah  data  dengan  algoritma  K-NN adalah sebagai berikut [3]:
a. Mulai input data training, label data training, k, data testing.
b. Menghitung  jarak  setiap  data  testing  ke  data training.
c. Menentukan k untuk data training dengan jarak terdekat dengan data.
d. Melakukan testing.
e. Memeriksa label dari k data.
f. Menentukan label dengan frekuensi terbanyak.
g. Memasukkan  data  testing  ke  kelas  dengan frekuensi terbanyak.
h. Label  untuk  semua  data  testing  di  dapat (berhenti)
Untuk menghitung jarak antara dua titik x dan y dapat  menggunakan  perhitungan  jarak  Euclidean, seperti berikut:
𝑑(𝑋 1 , 𝑌 2 )   = ∑ | 𝑛1𝑖 𝑛1 − 𝑛2𝑖 𝑛2 | 𝐼 (2)
Dimana , I = 1, 2 merupakan atribut kategori dan , mewakili frekuensi yang sesuai.

## 2.5. Pengolahan Data Awal
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dalam pengolahan  data  mining,  dimana  data  yang  telah diperoleh  akan  diolah  ke  dalam  format  yang dibutuhkan sesuai dengan kebutuhan, seperti pengelompokkan data dan penentuan atribut data [4]. Dalam pengolahan data awal ini, ada beberapa tahapan yang akan dilakukan yaitu:
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.294 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 847-856 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 2.5.1. Select Data
Pada tahap select data ini akan dilakukan seleksi atau  pemilihan  variabel  data  yang  akan  dianalisis, karena  tidak  semua  data  akan  digunakan  untuk pengujian  dan  hanya  data  tertentu  saja  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan penulisan pada penelitian ini.

## 2.5.2. Preprocessing data
Dalam  tahap  ini,  dataset  yang  akan  digunakan akan  dilakukan  pembersihan  data  terlebih  dahulu menggunakan  operator  Replace  Missing  Value  yang tersedia  di  RapidMiner,  sehingga  menghasilkan  data yang  bebas  dari  missing  value.  Missing  value  akan dideteksi dengan operator ini dengan membandingkan data dengan nilai rata-rata. Namun, operator Replace Missing Value tidak dapat memperoleh data dari label kosong,  sehingga  disini  memerlukan  penggunaan operator tambahan yaitu Filter Example dengan label is not missing.
Gambar 2 diatas ini merupakan hasil dari tahapan pengolahan  data  awal,  dimana  pada  kolom  Missing nilai yang tercantum adalah 0 untuk setiap atribut data, hal  ini  menandakan  bahwa  tidak  terdapat  data  yang mengalami missing value.

## 2.5.3. Data Transformation
Data  Transformation  adalah  tahap  mengubah data  menjadi  bentuk  yang  sesuai  untuk  selanjutnya diproses dalam data mining, dimana data sebelumnya telah melewati tahap preprocessing atau pembersihan data.  Sehingga  diperoleh  data  yang  siap  untuk dilakukan pengujian  dengan menggunakan  algoritma KNN dan Naive bayes.
Dibawah  ini  merupakan  data  yang  akan digunakan  dalam  melakukan  pengujian,  yang  terdiri dari  10  atribut  dengan  1.000  sampel  yang  telah  diisi oleh responden dan 1 label dengan tipe data binominal (tipe  data  yang  terdiri  dua  suku  kata).  Label  yang digunakan  tersebut  terdapat  pada  atribut  “Kepuasan Pengguna”  dengan  98%  pengguna  merasa  puas  dan sisanya merasa tidak puas.
Tabel 1. Data Atribut Penelitian Atribut Keterangan Status Nama Responden Nama Mahasiswa Atribut Jenis kelamin Laki-laki atau Perempuan Atribut Usia Responden Usia Mahasiswa Atribut Domisili Tempat tinggal responden Atribut Kualitas Layanan Tingkat layanan yang berkaitan  dengan  harapan dan  kebutuhan  pengguna layanan GoFood Dengan  skala  penilaian  (1- 4)
Atribut
Citra Merek Persepsi  yang  muncul  di benak konsumen atau pengguna  layanan  ketika mengingat suatu merek dari produk tertentu, yaitu
Atribut
produk  layanan GoFood yang diberikan oleh Gojek Dengan  skala  penilaian  (1-
4) Electronic Word of Mouth Media  komunikasi  untuk berbagi informasi mengenai suatu produk atau jasa yang telah dikonsumsi antar
konsumen  yang  awalnya tidak  saling  mengenal  dan bertemu  sebelumnya  yang disampaikan secara elektronik atau melalui sosial media
Dengan  skala  penilaian  (1-
4) Atribut Kepuasan Pengguna Perasaan senang atau kecewa  seseorang  yang berasal  dari  perbandingan antara  kesannya  terhadap kinerja (hasil) suatu produk layanan GoFood dan
harapan-harapannya terhadap layanan tersebut
Dengan  skala  penilaian  (1- 4) Atribut Loyalitas Pengguna Wujud kesetiaan konsumen untuk  menggunakan  suatu produk  atau  jasa  secara terus menerus karena
merasa puas dengan layanan yang diberikan Dengan  skala  penilaian  (1-
4) Atribut Kepuasan Pengguna Tingkat kepuasan pengguna layanan GoFood (Puas/Tidak Puas) Label Tabel 2. Nilai skala likert kuesioner Nilai Kategori 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Setuju 4 Sangat Setuju

## 2.6. Pengujian Dengan RapidMiner
Untuk  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini dengan  menggunakan  RapidMiner.  RapidMiner merupakan sebuah software atau perangkat lunak yang digunakan untuk proses pengolahan data. RapidMiner merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang  bersifat terbuka  (open  source),  yang  digunakan  untuk melakukan  proses  analisis  data  mining,  text  mining, dan  analisis  prediksi.  Dalam  proses  ini,  RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi untuk  dapat  membuat  sebuah  keputusan  yang  paling baik [5].
RapidMiner  menyediakan  GUI  (Graphic  User Interface)  untuk  merancang  sebuah  pipeline  analitis, yang  akan  menghasilkan  file  XML  (Extensible Markup  Language)  yang  mendefinisikan  proses analitis  keingginan  pengguna  untuk  diterapkan  ke dalam  bentuk  data.  File  ini  kemudian  dibaca  oleh RapidMiner untuk menjalankan analis secara otomatis [5].
Dalam melakukan pengolahan data, RapidMiner memudahkan  pengguna  karena  dapat  melakukan perhitungan  data  dengan  jumlah  yang  banyak
menggunakan  operator-operator  untuk  memodifikasi data.  Selain  itu,  RapidMiner  juga  merupakan  salah satu software pilihan yang dapat melakukan ekstraksi data  dengan  metode  data  mining,  dimana  hasil  yang diperoleh  dapat  ditampilkan  secara  visual  dengan grafik.

## 2.7. Evaluasi dan Validasi hasil
Untuk proses validasi ini menggunakan Confusion Matrix, yang merupakan sebuah alat yang digunakan untuk melakukan analisis tingkat accuracy, precision,  dan  recall  terhadap  suatu  model  dari algoritma.  Dengan  menggunakan  confusion  matrix akan  membantu  peneliti  dalam  memberikan  rincian klasifikasi terhadap kelas yang diprediksi. Sedangkan accuracy  merupakan  nilai  dari  ketepatan  presentasi antara  nilai  yang  diprediksi  dengan  nilai  yang sebenarnya.  Precision  merupakan  nilai  akurasi  dari kelas  yang  sudah  diprediksi,  dan  recall  merupakan nilai  tingkat  keberhasilan  dari  algoritma  yang digunakan.
Dibawah  ini  merupakan  model  dari confusion matrix yaitu confusion table.
T abel 3. Confusion Matrix Classificati-on Predicted Class Positive Negative Kelas yang diamati Positive TP FP Negative FN TN
Model  untuk  tabel  diatas  dapat  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4)
Keterangan:
TP  (True  Positive)  =  jumlah  kasus  positif  yang diklasifikasikan sebagai positif FP  (False  Positive)  =  jumlah  kasus  negatif  yang diklasifikasikan sebagai positif TN  (True  Negative)  =  jumlah  kasus  positif  yang diklasifikasikan sebagai negatif
FN  (False  Negative)  =  jumlah  kasus  negatif  yang diklasifikasikan sebagai negatif
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  melakukan perbandingan antara algoritma KNN dan Naive Bayes menggunakan Cross Validation dengan 10-fold cross validation, serta dengan melakukan pengujian T-Test dengan  alpha  (α=0,05).  Proses  validasi  dengan menggunakan  Cross  Validation  ini  dipilih  karena dinilai  mampu  untuk  memberikan  hasil  yang  lebih baik dibandingkan dengan metode validasi yang lain. Sedangkan  penggunaan  t-test  dalam  penelitian  ini digunakan  untuk  melakukan  pengujian  hipotesis menggunakan satu objek penelitian yang menghasilkan dua perlakuan yang berbeda.
Untuk desain dari model pengukuran performance  menggunakan  Cross  Validation  dan  T- Test  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  di  bawah  ini. Sedangkan  Gambar  4  dan  Gambar  5  menunjukkan model validation KNN dan Naive Bayes.
Gambar 3. Desain Model Pengujian
Gambar 4. Model Validation KNN

## Gambar 5. Model Validation Naïve Bayes

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dataset primer yang diperoleh  melalui  survei  dengan  menyebarkan kuesioner  kepada  para  mahasiswa,  yang  selanjutnya akan  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma KNN  dan  Naive  Bayes.  Model  dalam  penelitian  ini akan  diuji  dengan  menggunakan  tools  RapidMiner dengan versi 9.10 untuk memperoleh nilai Accuracy, Precision, Recall, dan T-Test.

## 3.1. Hasil Pengujian Menggunakan Algoritma KNN
Hasil pengujian dengan menggunakan algoritma KNN  dapat  dilihat  tabel  dibawah  ini.  Dari  Tabel  4 tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma  KNN mendapatkan  hasil Accuracy sebesar  98.80%, Precision 98.80, dan Recall 100.00%.
Tabel 4. Hasil Pengujian Menggunakan Algoritma KNN

## 3.2. Hasil Pengujian Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Untuk  hasil  pengujian  dengan  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  berdasarkan  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  hasil Accuracy 94,10%, Precision 99,57%, dan Recall 94,43%.
Tabel 5. Hasil Pengujian Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## 3.3. Perbandingan Algoritma KNN dan Naive Bayes
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan, diperoleh hasil perbandingan dari algoritma
KNN  dan  Naive  Bayes  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  6  dibawah  ini.  Dapat  dilihat  dengan  jelas bahwa  algoritma  KNN  memperoleh  nilai  tertinggi
dibandingkan  dengan  algoritma  Naive  Bayes,  yang dapat dilihat dari tingkat Accuracy dan Recall. Dengan nilai algoritma KNN sebesar 98,80% untuk Accuracy dan 100,00% untuk Recall.
Untuk Naive Bayes memperoleh nilai Accuracy sebesar  94,10%  dan  Recall  sebesar  94,43%. Sedangkan  untuk  tingkat  Precision  algoritma  Naive bayes  memperoleh  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  algoritma  KNN,  dengan  nilai  99,57%  untuk Naive  Bayes  dan  98,80%  untuk  KNN,  dan  dengan selisih sebesar 0,77%.
Gambar 6. Hasil Perbandingan Accuracy, Recall, Precision

## 3.4. Hasil Pengujian T-Test
Pengujian T-Test ini dilakukan untuk menentukan  dan  mengetahui  probabilitas  nilai  dari algoritma KNN dan Naive Bayes menggunakan Cross Validation  apakah memperoleh  hasil  yang  signifikan atau  tidak.  Dalam  pengujian  T-Test  dapat  dikatakan signifikan  jika  nilai  alpha  (α)  yang  diperoleh  lebih kecil  dari  α=0,050.  Berdasarkan  pengujian  T-Test yang  telah  dilakukan  diperoleh  hasil  seperti  Tabel  1 dibawah  ini,  dengan  nilai  α=0,000  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  hasil  yang  diperoleh  merupakan signifikan.
Tabel 1. Hasil Pengujian T-Test A B C 0,988+/-0,004 0,988+/-0,004 0,000 0,941+/-0,033

## 4. DISKUSI
Dalam melakukan penelitian ini, sangat dibutuhkan  beberapa  sumber  sebagai  referensi  dan data pendukung yang dapat berupa teori. Data-data ini yang akan dijadikan sebagai bahan dalam mengembangkan  dan  menjalankan  penelitian  ini. Selain itu, data dan sumber ini bertujuan juga sebagai pembanding  antara  penelitian  terdahulu  dengan
penelitian  yang  terbaru  yang  akan  dilakukan  oleh penulis.
Pada  penelitian  terdahulu,  yaitu  oleh  (Hermanto and  Romadhoni  n.d.)  dalam  jurnal  yang  berjudul “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Kepuasan  Pelanggan  Studi  Kasus  Bengkel  Win Motor” menjelaskan  bahwa  penggunaan  teknik mining dapat mengatasi masalah Bengkel Win Motor untuk  mampu  bersaing  pada  era  globalisasi.  Dengan melakukan  prediksi  menggunakan  metode  Naive Bayes  untuk  mengklasifikasikan  kepuasan  terhadap pelayanan  yang  diberikan  oleh  Bengkel  Win  Motor, sehingga nantinya akan di dapatkan besarnya tingkat akurasi  kepuasan  pelanggan  dan  membantu  Bengkel Win  Motor  dalam  mengevaluasi  serta  meningkatkan kualitas pelayanan terhadap para konsumen [5].
Menurut  (Apandi  and  Sugianto  2019)  dalam penelitiannya yang berjudul “Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Kepuasan Perekaman e-KTP” . Dalam penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sejak  dini mengenai  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap pelayanan  perekaman  e-KTP  dengan  menggunakan data  mining  dan skala  likert .  Untuk  melakukan pengujian  dengan  menggunakan  hasil  model  data latih,  sehingga  akan didapatkan  akurasi  dari  masing- masing algoritma yang digunakan, yaitu Naive Bayes dan  Decision  Tree  (sebagai  algoritma  pembanding) [6].
Menurut (Sadewo et al. 2019) dalam penelitiannya yang berjudul “Algoritma Naive Bayes Dalam  Memprediksi  Kepuasan  Nasabah” .  Dengan penelitiannya  untuk  memprediksi  kepuasan  nasabah terhadap  kualitas  pelayanan  Bank  BTN  Cabang Pematangsiantar,  yang  ditinjau  dari  aspek Tangible (Bukti  Nyata), Reliability (Keandalan), Assurance (Jaminan), dan Responsiveness (Ketanggapan). Menggunakan software  RapidMiner sehingga  akan didapatkan  sebuah  model  aturan  yang  akan diimplementasikan dengan algoritma Naive Bayes [7].
Dari  beberapa  sumber  penelitian  tersebut, adapun  kesamaan  dari  penelitian  terdahulu  dengan penelitian ini adalah penggunaan RapidMiner sebagai alat  untuk  melakukan  pengolahan  data.  Dalam penelitian  ini  menggunakan metode  KNN  dan  Naive Bayes, dengan studi kasus serta proses perolehan data yang berbeda dengan penelitian terdahulu. Penggunaan  dua  algoritma  ini  bertujuan  sebagai pembanding  antara  nilai  akurasi  yang  diperoleh setelah  melakukan  pengolahan  data,  sehingga  dapat diketahui penggunaan algoritma yang terbaik [8].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  KNN  merupakan algoritma  yang  terbaik  dibandingkan  dengan  Naive Bayes,  walaupun  hasil Accuracy yang  diperoleh dari kedua  algoritma  tersebut  keduanya  memiliki  hasil dengan  nilai  yang  baik.  Namun  KNN  merupakan algoritma  terbaik  untuk  digunakan  dalam  prediksi tingkat  kepuasan  pengguna  layanan GoFood pada
mahasiswa, dengan tingkat Accuracy sebesar 98,80% dan Recall 100% sedangkan Naive Bayes memperoleh nilai Accuracy sebesar  94,10%  dan Recall sebesar 94,43%.
Adapun  saran  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Menggunakan dataset yang berbeda, yang dapat dilakukan  dengan  melakukan  survei  untuk memperoleh  dataset  terbaru  atau  dengan mengambil dataset dari UCI Machine Learning Repository dan Kaggle .
2. Dapat  menggunakan  algoritma  yang  berbeda dari  penelitian  ini,  maupun  menambahkan beberapa  algoritma  lain  untuk  memperoleh beberapa hasil dari nilai pengujian.
3. Dapat menggunakan atau menambahkan pengujian seperti ROC Curve .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Agarwal,  Data  mining:  Data  mining concepts and techniques. 2014.
[2] N.  Nurhachita  and  E.  S.  Negara,  “A Comparison Between Naïve Bayes and The K- Means Clustering Algorithm for The Application of Data Mining on The Admission of New Students,” J. Intelekt. Keislaman, Sos. dan Sains, vol. 9, no. 1, pp. 51–62, 2020, doi:
10.19109/intelektualita.v9i1.5574.
[3] V. Novita Sari and D. Suranti, “IMPLEMENTASI METODE BAYES DALAM EVALUASI KEPUASAN MAHASISWA  TERHADAP  LAYANAN UNIVERSITAS,” Sintech J., vol. 4, 2021, doi: https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v4i1.5 69.
[4] Aprilla  Dennis,  Belajar  Data  Mining  dengan RapidMiner, vol. 5, no. 4. 2013.
[5] B. Hermanto and A. Romadhoni, “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES UNTUK PREDIKSI KEPUASAN PELANGGAN  STUDI  KASUS  BENGKEL
WIN  MOTOR,”  SIGMA  -  J.  Teknol.  Pelita Bangsa, vol. 9, 2019.
[6] T. H. Apandi and C. A. Sugianto, “Algoritma Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kepuasan Pelayanan  Perekaman  e-KTP  (Naive  Bayes Algorithm for Satisfaction Prediction of e-ID Card Recording Service),” JUITA J. Inform., vol.  7,  no.  2,  pp.  125–128,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.3608.
[7] M.  G.  Sadewo,  A.  Perdana  Windarto,  I.  S. Damanik,  S.  Tunas,  and  B.  Pematangsiantar, “Prosiding Seminar Nasional Riset Information  Science  (SENARIS)  Algoritma Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Kepuasan
Nasabah,” 2019, p. 318.
[8] A.  Prayoga  Permana,  K.  Ainiyah,  and  K. Fahmi  Hayati  Holle,  “Analisis  Perbandingan

## 856 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 847-856
Algoritma  Decision  Tree,  kNN,  dan  Naive Bayes  untuk  Prediksi  Kesuksesan  Start-up,” JISKa,  vol.  6,  no.  3,  pp.  178–188,  2021, [Online].
Available: https://www.kaggle.com/manishkc06/startup- success-prediction.
[9] D. T. Larose and C. D. Larose, DISCOVERING  KNOWLEDGE  IN  DATA An  Introduction  to  Data  Mining  Second Edition  Wiley  Series  on  Methods  and Applications in Data Mining. 2014.
[10] N.  Bayes  Yunitasari  et  al.,  “Optimasi
Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme  k-Nearest  Neighbor  (k-NN)  dan,” Technomedia J., vol. 6, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.
[11] Yoga  Religia  and  A.  Amali,  “Perbandingan
Optimasi Feature Selection pada Naïve Bayes untuk Klasifikasi Kepuasan Airline Passenger,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 527–533, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3086.
[12] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu
Hadikristanto, “Klasifikasi Analisis Perbandingan  Algoritma  Optimasi  pada
Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Data  Bank Marketing,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 187–192, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[13] L. N. Martin, “Comparison of C4.5 and Naïve
Bayes  Algorithms  for  Assessment  of  Public Complaints Services,” JITE (Journal Informatics Telecommun. Eng. Available, vol.
3, no. 2, pp. 266–271, 2020.
[14] T. Safitri, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Penentuan Calon Penerimaan Beasiswa Pada  Sd  Negeri  6  Ketapang,”  J.  Inform.  dan Sist. Inf., vol. 06, no. 01, pp. 43–52, 2020.
[15] A. Heriyanto, “Penerapan Metode  K-Nearest
Neighbor  (KNN)  Untuk  Klasifikasi  Stanting Pada Balita,” Publ. Ilm. Univ.
Muhammadiyah Jember, 2021.
[16] F.  Yulia,  Lamsah,  and  Periyadi,  BUKU MANAJEMEN PEMASARAN_compressed.pdf,  no.  April.
2019.
[17] Budi Indrawati, M. Wijayanti, and T. Yuniati,
“AnalisisKualitas Layanan dan KepercayaanTerhadap  Kepuasan  Konsumen yang  Berimplikasi  padaLoyalitas  Pelanggan Gofooddi Kota Bekasi,” Optim.  J. Ekon. dan Kewirausahaan, vol. 15, no. 2, p. 61, 2021.
[18] I.  M.  Pasaribu,  “ANALISIS  PELAYANAN JASA  APLIKASI  GO  JEK  TERHADAP KEPUASAN  KONSUMEN,” J. Pros., no. 1, pp. 21–29, 2021.
[19] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment
Analysis of the Community in the Twitter To the  2020  Election  in  Pandemic  Covid-19  By Method  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[20] Y. I. Kurniawan, A. Fatikasari, M. L. Hidayat, and M. Waluyo, “Prediction for Cooperative
Credit Eligibility Using Data Mining Classification With C4.5 Algorithm,” J. Tek. Inform.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  67–74,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.49.
[21] A.  Pamuji,  H.  S.  Setiawan,  and  B.  K.  Islam, “LINEAR REGRESSION FOR PREDICTION OF EXCESSIVE PERMISSIONS,” vol. 3, no. 2, pp. 467–474,
2022.
[22] I.  Agustina,  J.  Eska,  and  I.  R.  Harahap, “APPLICATION  OF  C4  .  5  ALGORITHM
FOR DETERMINATION
OF THE COMMUNITY OF RECIPIENTS OF PROSPEROUS  FAMILY  CARDS  IN  THE PENERIMA KARTU KELUARGA SEJAHTERA PADA DESA SUKARAMAI,”
vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2022.