## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor  2, Juni 2022, Page 112-118 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Penerapan Data Mining Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Berlangganan WiFi Indihome
P.A.M. Zidane R.W.P.P.Zer 1 *, Indra Gunawan 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Indonesia
Email: 1 zerzidane606@gmail.com, 2 indra@amiktunasbangsa.ac.id Correspondence Writer's Email: 1 zerzidane606@gmail.com
Abstrak− WiFi Indihome merupakan salah satu produk PT. Telkom Group dibidang teknologi jaringan yang popular di masyarakat, salah satunya mahasiswa di STIKOM Tunas Bangsa. Berdasarkan tingkat populernya WiFi Indihome, PT. Telkom Group selalu menjaga kualitas dari produk yang dihasilkan agar mahaiswa puas terhadap  layanan  tersebut.  Karena  bukan  tidak  mungkin  jika  kualitas  yang  ditawarkan  ditanggapi  kurang memuaskan  mahasiswa  yang  sudah  berlangganan WiFi Indihome ..  Tujuan dalan penelitian  ini  adalah  untuk melakukan mengklasifikasi kepuasan mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa yang berlangganan WiFi Indihome dengan data sebanyak 100 data training dan 10 data testing . Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%  dengan  hasil  prediksi  Puas  dengan True Puas  terdapat  8  item,  sedangkan  prediksi  Puas  dengan True Tidak  Puas  terdapat  1  item  dan  prediksi  Tidak  Puas  dengan True Puas  terdapat  0  item  sedangkan  prediksi Tidak Puas dengan True Tidak Puas terdapat 1 item. Dengan hasil penelitian ini dapat memberikan keputusan yang akan diambil oleh PT. Telkom Group untuk selalu meningkatkan kualitas dari produk yang dihasilkan.
Kata Kunci: WiFi Indihome, Mahasiswa, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes
Abstract− WiFi  Indihome  is  one  of  PT.  Indihome's  products.  Telkom  Group  in  the  field  of  network technology that is popular in the community, one of which is students at STIKOM Tunas Bangsa. Based on the popularity of Indihome WiFi, PT. Telkom Group always  maintains the quality of the products produced so that students are satisfied with the service. Because it is not impossible if the quality offered is responded to unsatisfactory to students who have subscribed to Indihome WiFi. The purpose of this study is to classify the  satisfaction of  STIKOM  Tunas  Bangsa  students  who  subscribe  to  Indihome  WiFi  with  data  as  much  as 100  training  data  and  10  testing  data.  This  study  resulted  in  an  accuracy  value  of  90%  with  the  prediction results  of  Satisfied  with  True  Satisfied  there  are  8  items,  while  the  prediction  of  Satisfied  with  True Unsatisfied there is 1 item and the prediction of Not Satisfied with True Satisfied there is 0 items while the prediction of Not Satisfied with True Dissatisfied there is 1 item. With the results of this study, it can provide decisions that will be taken by PT. Telkom Group to always improve the quality of the products produced.
Keywords: WiFi Indihome, Student, Data Mining, Classification, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  ruang  online  saat  ini  semakin  mempermudah  pemenuhan kebutuhan  informasi  masyarakat.  Salah  satu  teknologi  jaringan  yang  paling  cepat  berkembang adalah  teknologi  jaringan  media  transport  nirkabel  atau wireless .  Komunikasi  nirkabel  adalah gelombang  radio  yang  dapat  ditransmisikan  ke  area  mana  pun  yang  dapat  dijangkau  oleh gelombang radio ini. Media transmisi data nirkabel yang populer adalah Wireless Fidelity ( WiFi ) [1]. WiFi memiliki beberapa kelebihan yang membuat teknologi ini menjadi salah satu kebutuhan masyarakat.  Dalam  jaringan  komputer  dikenal  istilah  protokol  yaitu  sekumpulan  aturan/prosedur atau  standar  yang  digunakan  untuk  mentransfer  informasi  antar  perangkat  elektronik.  Protokol mengontrol atau memungkinkan koneksi, komunikasi, dan transfer data antara dua komputer atau lebih.  Keunggulan  WiFi  antara  lain  teknologi  ini  lebih  fleksibel  atau  pengguna  dapat  berpindah lokasi, akses ke Internet lebih mudah, dan penggunaan listrik lebih efisien[2]. Beberapa penyedia

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor  2, Juni 2022, Page 112-118 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
teknologi jaringan menawarkan layanan jaringan WiFi karena mudah digunakan untuk masyarakat umum. Salah satu provider tersebut adalah PT. Telkom Group dengan produk WiFi Indihome . Produk WiFi Indihome merupakan  salah  satu  produk  terpopuler  dari  vendor  PT.  Telkom Group[3].  Berdasarkan  popular WiFi Indihome ,  STIKOM  Tunas  Bangsa  memiliki  beberapa mahasiswa  yang  menggunakan  layanan WiFi Indihome di  rumah.  STIKOM  Tunas  Bangsa merupakan salah satu perguruan tinggi ilmu komputer di Kota Pematang Siantar, oleh karena itu layanan WiFi menjadi  salah  satu  solusi  mahasiswa  untuk  membantu  tugas  teori  dan  latihan perkuliahan.  Mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  merasa  puas  dengan  pelayanan  PT.  Telkom Group  dan  ada  juga  mahasiswa  yang  tidak  puas  dengan  pelayanan  yang  diberikan.  Kepuasan pelanggan  terhadap produk  atau  jasa  mencerminkan  keberhasilan  perusahaan  dalam  memasarkan produknya.  Hal  inilah  yang  melatarbelakangi  PT.  Telkom  Group  selalu  meningkatkan  kualitas yang  ditawarkan,  karena  bukan  tidak  mungkin  jika  kualitas  yang  ditawarkan  ditanggapi  kurang memuaskan mahasiswa yang sudah berlangganan WiFi Indihome . Oleh karena itu salah satu cara untuk mengetahui kepuasan mahasiswa yang berlangganan WiFi Indihome adalah  dengan  melakukan  klasifikasi  kepuasan  mahasiswa  berdasarkan  variabel pada  produk WiFi Indihome .  Proses  yang  dilakukan  ini  tidaklah  mudah,  dibutuhkan  tahapan- tahapan dari permasalahan tersebut, salah satunya dengan cara pendekatan metode Klasifikasi [4]. Salah satu metode yang baik digunakan adalah algoritma Naïve Bayes , karena Algoritma ini telah banyak  dan  berhasil  diterapkan  dalam  mengklasifikasi  kepuasan  terhadap  produk  atau  jasa  yang digunakan[5].
Beberapa penelitian yang menjadi landasan penelitian ini, diantaranya penelitian mengukur tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap Online System Universitas  Advent  Indonesia  dengan menggunakan Naïve Bayes . Dataset yang  digunakan  adalah  kuesioner  yang  diberikan  kepada mahasiswa  Universitas  Advent  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  adalah  klasifikasi  kepuasan pengguna  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk pengujian  pertama  dengan full data training mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  81.3%,  pengujian  kedua  dengan  80% data training 20% data testing mendapatkan  nilai  akurasi  80%,  pengujian  ketiga  dengan cross - validation mendapatkan nilai akurasi sebesar 78.7 dan pengujian keempat dengan 66% data training dan 33% data testing mendapatkan  nilai  akurasi  68.6%[6].  Penelitian  berikutnya  adalah  penelitian  yang  memprediksi kepuasan mahasiswa terhadap cara pengajaran dosen dengan menggunakan Metode Naïve Bayes . Dataset yang  digunakan  penelitian  tersebut  adalah  data  kuesioner  yang  diberikan  kepada mahasiswa  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  angkatan  2015  dan  2016.  Hasil  penelitian  ini  adalah Algoritma Naïve Bayes dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  cara pengajaran dosen dengan hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 92.00% yaitu 22 responden menyatakan ketidakpuasan dan 78 responden menyatakan puas terhadap cara pengajaran dosen di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar[7].
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penulis melakukan penelitian ini dengan tujuan untuk melakukan  mengklasifikasi  kepuasan  mahasiswa  yang  berlangganan WiFi Indihome .  Hasil dari  penelitian  ini  diharapkan  dijadikan  bahan  pertimbangan  untuk  PT.Telkom  untuk  selalu meningkatkan  kualitas  produk WiFi Indihome dengan  variabel-variabel  yang  perlu  ditingkatkan untuk mendapatkan kepuasan pelanggan mahasiswa yang lebih baik.

## 2. METODOGOLI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  penelitian  kuantitatif  dari  hasil  kuesioner yang  diberikan  kepada  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  yang  berlangganan  WiFi  Indihome. Penelitian  ini  menggunakan  5  variabel  dari  data  yang  digunakan  untuk  kuesioner  penelitian, variabel yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Kekuatan Sinyal (Variabel 1),
2. Penggunaan (Variabel 2),
3. Harga Berlangganan (Variabel 3),
4. Perangkat Modem (Variabel 4), dan
5. Jumlah Kapasitas User (Variabel 5)
Kuesioner yang telah dilakukan selanjutnya mencari rata-rata dari variabel yang digunakan. Data yang digunakan merupakan jenis statistik deskriptif yang diberikan kepada mahasiswa. Kuesioner

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor  2, Juni 2022, Page 112-118 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
yang diberikan menggunakan skala linker. Data yang digunakan terdiri dari data training dan data testing yang dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2 berikut :
Tabel 1. Data Training Penelitian Responden Variabel 1  Variabel 2  Variabel 3  Variabel 4  Variabel 5 Label Responden 1 Normal Individu Normal Normal Normal Puas Responden 2 Tinggi Usaha Normal Tinggi Tinggi Puas Responden 3 Normal Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 4 Normal Individu Normal Normal Normal Puas Responden 5 Normal Usaha Normal Normal Tinggi Puas Responden 6 Rendah Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 7 Normal Usaha Normal Normal Tinggi Puas Responden 8 Normal Individu Normal Normal Rendah Puas Responden 9 Rendah Individu Normal Normal Rendah Tidak Puas Responden 10 Rendah Individu Rendah Normal Rendah Puas Responden 11 Normal Individu Normal Tinggi Normal Puas Responden 12 Rendah Individu Normal Rendah Rendah Tidak Puas Responden 13 Normal Usaha Rendah Normal Tinggi Puas Responden 14 Rendah Individu Normal Normal Rendah Tidak Puas Responden 15 Rendah Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 16 Rendah Individu Rendah Normal Rendah Puas Responden 17 Rendah Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 18 Tinggi Usaha Normal Tinggi Tinggi Puas Responden 19 Tinggi Individu Tinggi Normal Tinggi Tidak Puas Responden 20 Normal Individu Normal Normal Normal Puas … … … … … … … Responden 91 Rendah Individu Rendah Normal Rendah Tidak Puas Responden 92 Rendah Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 93 Rendah Individu Rendah Tinggi Rendah Puas Responden 94 Tinggi Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 95 Normal Individu Normal Tinggi Normal Puas Responden 96 Rendah Individu Normal Normal Rendah Puas Responden 97 Normal Individu Normal Tinggi Rendah Puas Responden 98 Rendah Individu Normal Normal Normal Puas Responden 99 Normal Individu Normal Tinggi Rendah Puas Responden 100 Normal Usaha Normal Normal Normal Puas Tabel 2. Data Testing Penelitian Responden Variabel 1  Variabel 2  Variabel 3  Variabel 4  Variabel 5 Label Responden 101 Normal Individu Normal Tinggi Rendah Puas Responden 102 Rendah Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 103 Rendah Individu Rendah Tinggi Rendah Puas Responden 104 Rendah Individu Normal Rendah Rendah Tidak Puas Responden 105 Normal Usaha Rendah Normal Tinggi Puas Responden 106 Normal Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 107 Tinggi Individu Rendah Normal Normal Puas Responden 108 Rendah Individu Normal Normal Normal Tidak Puas Responden 109 Normal Individu Normal Tinggi Rendah Puas Responden 110 Normal Individu Normal Normal Normal Puas

## 2.2 Data Mining
Data Mining merupakan proses kegiatan mengumpulkan sekumpulan data yang memiliki kapasitas yang besar untuk di olah sehingga menjadi informasi yang dapat digunakan[7]. Data Mining juga merupakan proses menganalisa data dari perspektif yang berbeda dan menyimpulkannya menjadi informasi-informasi  penting  yang  digunakan  untuk  keperluan  kerja,  prediksi  dan  meningkatkan keuntungan[8].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor  2, Juni 2022, Page 112-118 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 02/05/2022 ; Accepted: 10/06/2022 ; Published: 20/06/2022

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi  data  adalah  proses  yang  menemukan  properti  yang  sama  dalam  sekumpulan  objek dalam  database  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelas  yang  berbeda  sesuai  dengan  model klasifikasi  yang  ditentukan[9].  Tujuan  dari  klasifikasi  adalah  untuk  menemukan  model  dari training  set  yang  membedakan  atribut  ke  dalam  kategori  atau  kelas  yang  sesuai,  model  tersebut kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  atribut  yang  kelasnya  belum  diketahui sebelumnya[10]. Teknik klasifikasi dibagi menjadi beberapa teknik antara lain ID3, CART, Naïve Bayes dan C4.5.

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes
Algoitma Naïve  Bayes ini  biasa  dikenal  sebagai  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk pengelompokkan  teks  dan  pengkategorian  dengan  cara  menggunakan  frekuensi  kata-kata  dari sebuah data[5]. Ciri dari algoritma ini yaitu “bayes” dimana algoritma ini mengansumsikan setiap variablenya  tidak  memiliki  hubungan  antara  satu  dengan  yang  lain  yang  dapat  mempengaruhi dalam  proses  untuk  memperoleh  hasilnya. Naïve  Bayes adalah  sebuah  algoritma  dari pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan[11].  Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
(1) Keterangan : X
= Data dengan class yang belum diketahui.
H = Hipotesis Data X merupakan suatu class spesifik.
P(H|X)  = probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.)
P(X|H)  = probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = probabilitas dari X
Penjabaran  lebih  lanjut  rumus  Bayes  tersebut  dilakukan  dengan  menjabarkan  (C|X1…,Xn) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut. P(C|x1,…..,xn = P(C) P(x1,…, xn|C) = P(C)P(X1|C)P(X2,….,Xn|C, X1) = (C)P(X1|C)P(X2|C, X1)P(X3, …Xn|C,X1,X2 = (C)P(X1|C)P(X2|C,X1)P(X3| C,X1,X2)P(X4,…,Xn|C,X1,X2,   X3).
= P(C) P(X1|C)P(X2|C,X1)P(X3|C, X1,X2) …P (Xn|C,X1,X2,X3,…,Xn-1….

## 2.4 Pemodelan di RapidMiner
Penelitian  ini  melakukan  pengujian  menggunakan tools RapidMiner dengan  algoritma  Naïve Bayes yang dapat dilihat pada gambar 1 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor  2, Juni 2022, Page 112-118 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Gambar 1. Pemodelan di RapidMiner
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat bentuk dari pengujian pada tools RapidMiner . Dari gambar 1 tersebut  menggunakan  2  operator Retrive Data yang  berisikan  data training dan  data testing . Kemudian  operator  Naïve  Bayes  untuk  melakukan  klasifikasi.  Operator Apply Model untuk membuat model dari data training yang diolah  dengan operator Naïve Bayes dengan data testing yang  diberikan.  Kemudian  operator Performace ( Classification )  yang  digunakan  untuk mendapatkan nilai hasil akurasi dari proses pengujian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil yang diperoleh dari penelitian dengan melakukan pengujian menggunakan cara konvensioal yaitu MS . Excel dapat dilihat pada tabel 3 berikut :
Tabel 3. Pengujian Perhitungan Algoritma Naïve Bayes pada MS.Excel
Responden Label Class Prediction Probalitias Tidak Puas Probabilitas Puas Responden 101 Puas Puas 0,0006 0,0179 Responden 102 Puas Puas 0,0042 0,0732 Responden 103 Puas Puas 0,0006 0,0179 Responden 104 Tidak Puas Tidak Puas 0,0042 0,0026 Responden 105 Puas Puas 0,0001 0,0026 Responden 106 Puas Puas 0,0042 0,0732 Responden 107 Puas Puas 0,0032 0,0102 Responden 108 Tidak Puas Puas 0,0042 0,0732 Responden 109 Puas Puas 0,0006 0,0179 Responden 110 Puas Puas 0,0042 0,0732
Berdasarkan tabel 3 diatas dapat dilihat hasil nilai prediksi yang dihasilkan oleh Algoritma Naïve Bayes. Nilai Class Prediction diperoleh dari Nilai Probabiltias Tidak Puas dan Probabilitas Tidak Puas,  jika  nilai  Probabilitas  Tidak  Puas  lebih  tinggi  daripada  nilai  Probabilitas  Puas  maka  hasil Class Predictionnya adalah Tidak Puas dan jika nilai Probabilitas Puas lebih tinggi daripada nilai Probabilitas Tidak Puas maka hasil Class Predictionnya adalah Puas. Dari keterangan Probabilitas Tidak Puas dan Probabilitas Tidak Puas diperoleh Responden 109  tidak sesuai dengan Klasifikasi yang diperoleh oleh Algoritma Naïve Bayes, dimana Pada data testing diperoleh hasil Tidak Puas akan  tetapi  pada  perhitungan  Algoritma  Naïve  Bayes  diperoleh  hasil  Puas.  Untuk  Responden lainnya  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang  sesuai  dengan  perhitungan  dari  Algoritma  Naïve Bayes.

## 3.2 Implementasi di RapidMiner
Setelah  diperoleh  hasil  pada  perhitungan  secara  konvensional  menggunakan MS . Excel , selanjutnya  dilakukan  implementasi  dengan  menggunakan tools RapidMiner untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi.  Berikut  ini  tampilan  hasil  implementasi  pada tools RapidMiner pada  gambar  2 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Gambar 2. Hasil Pengujian di tools RapidMiner
Berdasarkan  gambar  2  diatas  dapat  dilihat  hasil  nilai  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  Algoritma Naïve Bayes pada tools RapidMiner . Nilai Class Prediction diperoleh dari Nilai Probabiltias Tidak Puas  dan  Probabilitas  Tidak  Puas,  jika  nilai  Probabilitas  Tidak  Puas  lebih  tinggi  daripada  nilai Probabilitas  Puas  maka  hasil Class Prediction -nya  adalah  Tidak  Puas  dan  jika  nilai  Probabilitas Puas lebih tinggi daripada nilai Probabilitas Tidak Puas maka hasil Class Prediction adalah Puas. Dari gambar 2 diperoleh hasil klasifikasi tools RapidMiner yang dibanding dengan hasil pengujian di Ms . Excel dengan Algoritma Naïve Bayes. Dari Data testing yang diberikan terdapat kesalahan atau ketidakcocokan dari model data training yang diolah. Sehingga terdapat 1 hasil yang berbeda, yaitu diklasifikasi Puas tetapi pada data testing tertulis Tidak Puas. Selanjutnya hasil akurasi dari Algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada tools RapidMiner pada gambar 3 berikut :
Gambar 3. Hasil Akurasi Algoritma Naïve Bayes pada Tools RapidMiner
Berdasarkan  gambar  3  diatas  dapat  diketahui  prediksi  Puas  dengan True Puas  terdapat  8  item, sedangkan prediksi Puas dengan True Tidak Puas terdapat 1 item, sehingga prediksi Puas memiliki nilai Class Precision sebesar 88,89%. Sedangkan prediksi Tidak Puas dengan True Puas terdapat 0 item  sedangkan  prediksi  Tidak  Puas  dengan True Tidak  Puas  terdapat  1  item,  sehingga  Prediksi Tidak Puas memiliki nilai Class Precision sebesar 100%. Dari hasil klasifikasi tersebut dipeorleh nilai akurasi dari Algoritma Naïve Bayes sebesar 90%.

## 3.3 Pembahasan
Hasil  yang  peroleh  penulis  dan tools  RapidMiner adalah  Algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan klasifikasi dari 10 data testing terdapat satu hasil yang tidak sesuai klasifikasi dengan perhitungan algoritma  Naïve  Bayes.  Pada tools RapidMiner diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  90%  dengan prediksi Puas dengan True Puas terdapat 8 item, sedangkan prediksi Puas dengan True Tidak Puas terdapat 1 item, sehingga prediksi Puas memiliki nilai Class Precision sebesar 88,89%. Sedangkan prediksi Tidak Puas dengan True Puas terdapat 0 item sedangkan prediksi Tidak Puas dengan True Tidak Puas terdapat 1 item, sehingga Prediksi Tidak Puas memiliki nilai Class Precision sebesar 100%.  Hasil  yang  diperoleh  dari  Data  Mining  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  menjadi  acuan informasi pihak PT. Telkom dalam melakukan keputusan untuk meningkatkan kualitas pelayanan WiFi Indihome.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor  2, Juni 2022, Page 112-118 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 02/05/2022 ; Accepted: 10/06/2022 ; Published: 20/06/2022

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan diantaranya :
a) Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  mengklasifikasi  kepuasan  mahasiswa yang berlangganan WiFi Indihome dengan menggunakan tools RapidMiner dan Ms . Excel
b) Dari  10  data testing terdapat  1  (satu)  hasil  yang  tidak  sesuai  dengan  algoritma  Naïve Bayes. Pada tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi sebesar 90% dengan  prediksi Puas dengan True Puas  terdapat  8  item,  sedangkan  prediksi  Puas  dengan True Tidak  Puas terdapat  1  item,  sehingga  prediksi  Puas  memiliki  nilai Class Precision sebesar  88,89%. Sedangkan  prediksi  Tidak  Puas  dengan True Puas  terdapat  0  item  sedangkan  prediksi Tidak  Puas  dengan True Tidak  Puas  terdapat  1  item,  sehingga  Prediksi  Tidak  Puas memiliki nilai Class Precision sebesar 100%.

## REFERENCES
[1] A.  Y.  Faiz  Azmi,  J.  Gusti  A  G,  and  E.  Wahyudi,  “Analisis  Network  Security  pada  Layanan Wifi  Indihome  Terhadap  Serangan  Denial  of  Service  (DOS),”  J.  Litek    J.  List.  Telekomun. Elektron., vol. 19, no. 1, p. 8, 2022, doi: 10.30811/litek.v19i1.2884.
[2] M.  A.  Abdillah,  A.  Yudhana,  and  A.  Fadil,  “Sniffing  Pada  Jaringan  WiFi  Berbasis  Protokol 802.1x Menggunakan Aplikasi Wireshark,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.30645/j-sakti.v4i1.181.
[3] H.  Chaniago,  R.  Suharto,  and  S.  M.  Badriyah,  “Perlindungan  Konsumen  Dalam  Perjanjian Berlangganan WiFi Indihome,” Diponegoro LAW J., vol. 11, no. 8, 2022.
[4] B.  H.  Hayadi,  Ji.-M.  Kim,  K.  Hulliyah,  and  H.  T.  Sukmana,  “Predicting  Airline  Passenger Satisfaction with Classification Algorithms,”  IJIIS Int. J. Informatics Inf. Syst., vol. 4, no. 1, pp. 82–94, 2021, doi: 10.47738/ijiis.v4i1.80.
[5] D. Sepri, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Analisis Kepuasan Penggunaan Aplikasi Bank,” JoSYC, vol. 2, no. 1, pp. 135–139, 2020.
[6] Y.  T.  Samuel  and  K.  Dewi,  “Penggunaan  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Mengukur  Tingkat Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Online  System  Universitas  Advent  Indonesia,”  TeIKa,  vol.  9, no. 2, pp. 147–153, 2019.
[7] D. R. Sari, D. Hartama, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Cara  Pengajaran  Dosen,”  SENARIS,  no. September, pp. 287–297, 2019.
[8] A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec J., vol. 2, no. 3, 2015, doi: 10.20895/inista.v1i2.73.
[9] P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, M. Wahyuni, A. Rangga, and Z. Situmorang, “Analisis model kepuasan mahasiswa terhadap cara pengajaran dosen menggunakan algoritma c4.5,” JIKO, vol. 6, no. 1, pp. 58–64, 2022.
[10] A.  Waluyo,  H.  Jatnika,  M.  R.  S.  Permatasari,  T.  Tuslaela,  I.  Purnamasari,  and  A.  P. Windarto,  “Data  Mining  Optimization  uses  C4.5  Classification  and  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  in  the  location  selection  of  Student  Boardinghouses,”  IOP  Conf.  Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 874, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/874/1/012024.
[11] S.  Kusumadewi, “Klasifikasi Status Gizi  Menggunakan Naive  Bayesian Classification,”
CommITT, vol. 3, no. 1, p. 6, 2009, doi: 10.21512/commit.v3i1.506.