Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 726-735

## Analisis Data Kepuasan Pengguna Layanan E-Wallet Gopay Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Algorithm
I Gede Iwan Sudipa 1* , I Made Dwi Putra Asana 2 , Ketut Jaya Atmaja 3 , Putu Praba Santika 4 , Dwiki Setiawan 5 1,2,3,4,5 Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia (INSTIKI), Indonesia E-mail: 1* iwansudipa@instiki.ac.id, 2 dwiputraasana@instiki.ac.id,
3 ketutjayaatmaja@instiki.ac.id, 4 praba@instiki.ac.id,
5 dwikisetiawan1211@gmail.com

## Abstract
E-Wallet or digital wallet is a digital payment instrument using electronic media as a means  of  payment,  in  this  case,  GoPay  is  one  of  them.  To  determine  the  satisfaction  of GoPay  digital  wallet  users  in  East  Denpasar,  this  research  was  conducted  using  the Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm  method  to  see  how  much  satisfaction  GoPay  service users  have  with  GoPay  service  itself.  In  collecting  data,  the  researcher  used  a questionnaire  as  a  data  collection  method.  The  data  obtained  is  100  data,  which  is divided  into  two  types  of  datasets,  namely  training  datasets,  and  testing  datasets.  The variables  used  for  classification  are  2  self-data  variables,  and  11  question  variables based on the attributes that have been used. In determining user satisfaction in this study, researchers  used  the  "Satisfied"  class  for  the  satisfied  category,  and  the  "Unsatisfied" class  for  the  dissatisfied  category.  The  results  obtained  from  this  study  are  79  data predictions  categorized  as  satisfied  which  have  the  same  class  as  the  actual  data,  9 prediction data categorized as dissatisfied with the actual data, and test and score which have results AUC 0.995, CA 0.880, F1 0.900, Precision 0.949, Recall 0.880.
Keywords: Customer  Satisfaction  Analysis , Digital  Wallet,  Gopay,  Naïve  Bayes Classifier Algorithm

## Abstrak
E-Wallet atau dompet digital merupakan alat pembayaran digital menggunakan media elektronik sebagai alat pembayarannya, dalam hal ini, GoPay merupakan salah satunya. Untuk  mengetahui  kepuasan  para  pengguna  dompet  digital  GoPay  di  Denpasar  timur, penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm untuk melihat seberapa besar kepuasan para pengguna layanan GoPay terhadap layanan GoPay itu sendiri. Dalam mengumpulkan data, peneliti menggunakan kuesioner sebagai metode  pengambilan  data.  Adapun  data  yang  diperoleh  adalah  100  data,  yang  dibagi menjadi dua tipe datasets, yaitu datasets training, dan datasets testing. Adapun variabel yang  dipakai  untuk  pengklasifikasian  adalah  2  variabel  data  diri,  dan  11  variabel pertanyaan  berdasarkan  atribut  yang  telah  dipakai.  Dalam  menentukan  kepuasan pengguna pada  penelitian ini,  peneliti  menggunakan kelas  “Puas” untuk  kategori  puas, dan kelas “Tidak Puas” untuk kategori tidak puas. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini  adalah  adanya  79  data  prediction  berkategori  puas  yang  memiliki  kelas  yang  sama dengan  data  actual,  9  data  prediction  berkategori  tidak  puas  yang  sama  dengan  data actual, serta test and score yang memilki hasil AUC 0,995, CA 0,880, F1 0,900, Precision 0,949, Recall 0,880.
Kata  Kunci: Analisis  Kepuasan  Pelanggan,  Dompet  Digital,  Gopay,  Naïve  Bayes Classifier Algorithm

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 726-735

## 1. Pendahuluan
E-Wallet  atau  dompet  digital  merupakan  sebuah  alat  pembayaran  digital  dengan menggunakan  media  elektronik  dalam  pembayarannya.  Pada  era  revolusi  industri 4.0  ini,  semakin  meningkatnya  teknologi  yang  berpengaruh  kepada  sistem pembayaran,  salah  satunya  ialah  E-Wallet  atau  dompet  digital.  Konsep  dompet digital  atau  E-Wallet  sudah  ada  sejak  lama,  namun  di  Indonesia  pada   saat  itu perannya  hanyalah  sekedar  top-up  pulsa,  dan  transfer  uang  ke  atm  bersama,  yang disediakan  oleh  perusahaan  operator  telekomunikasi  (T -Cash,  Dompetku,  dan  XL Tunai)[1],  [2].  Akan  tetapi,  sejak  dimulainya  revolusi  industri  4.0,  konsep  dari dompet  digital  semakin  meluas.  Contohnya  saja  GoPay  yang  dirilis  pada  tahun 2016,  yang  menjadi dompet digital sebagai alat transaksi pembayaran pada  aplikasi Gojek,  dan  merchant  lainnya  di  pusat  perbelanjaan.  Dengan  adanya  perkembangan metode pembayaran digital[3], maka masyarakat harus dapat mengadopsi teknologi, terutama  kepada  para  pelaku  UMKM  di  bidang  usaha  kuliner,  terhadap  a danya dompet  digital  atau  E-Wallet  yang  memberikan  kemudahan  dalam  pembayaran  dan transaksi menggunakan internet.
Akan  tetapi,  layanan  dompet digital ini  harus  tetap  diperhatikan  keefesiensian, kenyamanan,  keamanan,  serta  kepuasaannya  bagi  para  pelanggan.  Kepuasan pelanggan  adalah  kondisi  terpenuhinya  kebutuhan,  harapan  pelanggan,  dan keingginan  pelanggan  terhadap  sebuah  produk  dan  jasa  [4],  [5].  Hal  itu  belum  bisa dicapai  maksimal  karena  masih  banyak  pengguna  layanan  GoPay  belu m mengungkapkan bagaimana tingkat kepuasan mereka terhadap kualitas layanan yang diberikan oleh GoPay pada platform seperti App Store, dan Google Play Store, yang sering  ditemukan  tidak  selaras  sehingga  membuat  tim  layanan  GoPay  belum  bisa mengevaluasi kekurangan dari layanan GoPay itu sendiri berdasarkan kepuasan para penggunanya[6],  [7],  serta  inti  dari  penilitian  ini  mengenai  bagaimana  cara  untuk mengklasifikasikan kepuasan para pengguna layanan GoPay agar pihak GoPay dapat melihat  klasifikasi  kepuasan  para  penggunanya,  dan  dapat  membuat  penggunanya menjadi pelanggan setia, dan berhasil membuat GoPay menjadi dompet digital yang lebih baik kedepannya.
Beberapa  penelitian  terkait  analisis  kepuasan  terhadap  E-Wallet  yaitu  oleh  [8] yang menunjukkan hasil bahwa layanan dompet digital yang ditawarkan oleh GoPay dilihat  bermanfaat  bagi  para  pelanggan  yang  notabene  adalah  para  mahasiswa. Penelitian  lainnya  oleh  [9]  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  analisis  yang dilakukan  memberikan  tanda  adanya  pengaruh  positif  dan  penting  secara  parsial antara Self-efficacy ,  regulasi  pemerintah  dan word  of  mouth atas  penggunaan layanan  GoPay.  Selanjutnya  penelitian  oleh  [10],  [11]  yang  menjelaskan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  layanan  go-pay  pada  pelanggan  maupun pengemudi  go-jek  serta  penelitian  oleh  [12]  yang  menjelaskan  bahwa  fitur  Go-Pay yaitu cashback ,  promo, transaction , voucher , money ,  alfamart, pay , use ,  dan balance ,  yang  sekiranya  akan  dijadikan  hal  penting  bagi  perusahaan  untuk memperhatikan kepuasan pelanggan.
Berdasarkan pemaparan dari penelitian sebelumnya maka perbedaan penelitian ini berfokus pada data pengguna layanan GoPay, yaitu pemilik usaha UMKM di bidang kuliner,  dalam  bertransaksi  pembayaran  pada  aplikasi  Gojek  di  daerah  kecamatan Denpasar  timur,  dengan  rentang  usia  remaja  16-25  tahun,  dewasa  26-45  tahun,  dan lansia  46-65  tahun.  Analisis  yang  dilakukan  berupa  mengklasifikasi  kepuasan pengguna  GoPay,  contohnya  para  pelaku  usaha  kuliner  UMKM  yang  memakai layanan  GoPay,  serta  memberikan  kesimpulan  akhir  dari  penerapan  metode  yang diterapkan.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  metode naïve  bayes  classifier pada  kepuasan  para  pelaku  UMKM  dibidang  kuliner,  yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 726-735
menggunakan  layanan  GoPay  dalam  bertranasaksi  melakukan  pembayaran,  pada wilayah Denpasar, Bali, khususnya pada kecamatan Denpasar timur.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Metode Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier adalah  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes ,  yaitu  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class [13],  [14] . Dalam  pengimplementasiannya  terhadap Data  Training yang  akan  dipakai,  akan menggunakan  perhitungan  atau  penerapan  metode Naïve  Bayes  Algorithm guna memprediksi  probabilitas  klasifikasi  sederhana  berdasarkan  teorema   Bayes  di  masa yang  akan  datang.  Adapun  perancangan  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan rumus persamaan dari teorema Bayes, yang dapat dilihat seperti dibawah  [15], [16]:
P( H|X ) = (1) Keterangan: X : Sampel data dengan class yang tidak diketahui. H : Hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  suatu  data  merupakan  sebuah  class spesifik. P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi dari X.
P(H) : Probabilitas hipotesis dari H.
P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H. P(X) : Probabilitas X.

## 2.2. Atribut Penilaian
Dalam  mengklasifikasi  kepuasan  pada  kuesioner  yang  akan  disebarkan, diperlukan  atribut-atribut  untuk  menentukan  pernyataan  mengenai  kepuasan pengguna  dan  kepahaman  mengenai  layanan  E-Wallet  GoPay.  Atribut-atribut tersebut ialah:
1) Kualitas Informasi.
2) Pemakaian Data.
3) Privasi.
4) Mudah Dioperasikan.
5) Kecepatan.
6) Relevansi.
7) Realibility.
8) Responsiveness.
9) Jaminan.
10) Empathy.
11) Tangible.

## 2.3. Sample Responden
Dalam  penentuan  sample  dari  responden  penelitian  dilakukan  dengan  menghitung sample  yang  digunakan  sebagai  perwakilan.    Jumlah  populasi  dan  sampel  yang  dipakai dalam  penelitian  ini  adalah  100  orang,  dengan  menggunakan  populasi  masyarakat Denpasar  Timur  yang  berjumlah  162,220  jiwa  pertahun  2020  ke  dalam  perhitungan Lemeshow. Adapun rumus Lemeshow yang dipakai adalah sebagai berikut[17]:
n = (2) Keterangan: n
: Jumlah sampel
N : Jumlah populasi : Statistiz Z (Z = 1.96 dan a = 0.5) p : Perkiraan proporsi (p = 0.5)
q : Nilai dari 1 – p (q = 1 – 0.5)
d : Presisi sampling error (10%)
n =
= 95,98
100 Sampel tersebut nantinya akan dibagi menjadi rasio 80:20 untuk dibedakan menjadi datasets training (dataset latih), dan dataset test (dataset uji).

## 2.4. Kriteria Sample
Dalam  penelitian  menentukan  kriteria  tertentu  dalam  menentukan  responden  yang dijadikan sample. Adapun kriteria yang dipakai ialah:
1) Responden  merupakan  para  usaha  UMKM  yang  berkencimpung  di  bidang  kuliner, dan menggunakan aplikasi Gojek, serta E-Wallet GoPay.
2) Responden setidaknya pernah bertransaksi melakukan pembayaran menggunakan E- Wallet GoPay.
3) Responden  merupakan  warga/masyarakat  yang  tinggal  atau  memiliki  usaha  di wilayah kecamatan Denpasar Timur.
4) Responden setidaknya berusia 17 sampai 60 tahun ke atas.

## 2.5. Perhitungan Probabilitas Prior
Adapun untuk menghitung probabilitas prior atau P(Ci) dilakukan bagi setiap sub kelas C, yang digunakan untuk melihat seberapa besar tingkat probabilitas prior kepuasan para pengguna GoPay. Maka dalam  mengetahui hal itu akan menggunakan persamaan rumus probabilitas prior [18] sebagai berikut:
P(Ci) = (3)
Yang mana mempunyai keterangan sebagai berikut: Si, yaitu jumlah dari data training kelas Ci. S, yaitu jumlah total dari data training.
Adapun  proses  perhitungan  probabilitas  prior  atau  P(Ci)  dibagi  menjadi  dua  kategori, yaitu  kategori  P(C0)  untuk  perhitungan  probabilitas  prior  berkemungkinan  “puas”,  dan kategori P(C1) untuk perhitungan probabilitas prior berkemungkinan “tidak puas”. Kategori Puas:
P(C0) (4) Kategori Tidak Puas: P(C1) (5)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Data Training
Sebelum melakukan perhitungan probabilitas posterior x, dan probabilitas prior secara manual,  langkah  pertama  yang  dilakukan  ialah  membaca  datasets  latih  yang  sudah didapat. Adapun datasets latih tersebut dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 1 . Dataset Training No. Data Diri Jawaban Pernyataan ke- Status JK Usia I II III IV V VI VII VIII IX X XI 1 P. Remaja. 5 5 5 5 3 5 4 4 5 5 5 Puas. 2 P. Remaja. 5 4 4 5 5 4 4 4 4 5 5 Puas. 3 P. Remaja. 5 5 3 5 5 5 4 5 3 4 5 Puas.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 726-735
No. Data Diri Jawaban Pernyataan ke- Status JK Usia I II III IV V VI VII VIII IX X XI 4 P. Dewasa. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Puas. 5 P. Remaja. 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas. 6 P. Remaja. 5 5 4 3 2 3 5 3 2 2 2 Puas. 7 P. Remaja. 5 3 5 5 3 5 5 5 5 5 3 Puas. 8 P. Dewasa. 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 Puas. 9 P. Remaja. 4 3 2 5 4 4 4 4 3 4 5 Puas. 10 L. Remaja. 5 4 3 4 5 4 4 4 5 5 5 Puas. 30 L. Lansia. 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 3 Puas. 35 L. Remaja. 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Tidak Puas. 60 P. Remaja. 4 5 4 4 5 3 4 5 4 4 4 Puas. 80 P. Remaja. 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas.

## 3.2. Perhitungan Probabilitas Prior X Dataset Training
Dalam  proses  perhitungan  Probabilitas  Prior  ini  akan  dibagi  menjadi  dua  kategori, yaitu  kategori  P(C0)  untuk  perhitungan  Probabilitas  Prior  kelas  “Puas”,  dan  kategori P(C1)  untuk  perhitungan  Probabilitas  Prior  kelas  “Tidak  Puas”.  Berikut  ialah  hasil perhitungan dari Probabilitas Prior dari dua tipe kemungkinan.
Kategori Puas:
P(C0) 0,900 (90%) Kategori Tidak Puas: P(C1) 0,100 (10%)
Dapat dilihat bahwa probabilitas prior kelas “Puas” mempunyai tingkat kepuasan lebih besar sebesar 90 % daripada dengan probabilitas prior kelas “Tidak Puas” dengan tingkat 10% pada datasets training responden pengguna E-Wallet GoPay.

## 3.3. Pengklasifikasian Datasets Testing Menggunakan Orange
Setelah  melakukan  perhitungan  kepuasan  pada Datasets  Training ,  selanjutnya  ialah menguji  perhitungan  tersebut  dengan Datasets  Testing dalam  pengklasifikasian  kelas, dimana  dalam  melakukan  hal  itu  memerlukan  bantuan  aplikasi Orange guna memudahkan  perhitungan  klasifikasi  yang  akan  dilakukan.  Adapun  hasil  klasifikasi  dari 20 data datasets testing dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1 . Alur Pengklasifikasian Datasets Testing.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 2 . Hasil Klasifikasi Menggunakan Orange.
Dari  hasil  yang  didapat  pada  aplikasi Orange ,  seluruh  data  pada datasets  testing (dataset uji) diklasifikasikan ke dalam kelas “Puas”.

## 3.4. Pemeriksaan Klasifikasi Datasets Testing Dengan Perhitungan Manual
Setelah  didapatkan  hasil  klasifikasi  dari Orange ,  selanjutnya  adalah  membandingkan hasil  klasifikasi  tersebut  dengan  hasil  klasifikasi  dari  perhitungan  manual.  Adapun  hasil perhitungan  probabilitas  dari  setiap  datasets  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel berikut:
Tabel 2 . Hasil Klasifikasi Secara Manual. Data lainnya Probabilitas Posterior. Probabilitas Prior. Klasifikasi kelas. C0 C1 C0 C1 X1 3,54973E-05 0 3,19475E-05 0 Puas. X2 0 7,15256E-06 0 7,15256E-07 Tidak Puas. X3 7,43269E-06 0 6,68942E-06 0 Puas. X4 9,64342E-06 0 8,67908E-06 0 Puas. X5 2,8895E-05 0 2,60055E-05 0 Puas. X6 7,22623E-06 0 6,50361E-06 0 Puas. X7 2,09977E-05 0 1,8898E-05 0 Puas. X8 5,03733E-06 0 4,5336E-06 0 Puas. X9 1,28223E-05 0 1,154E-05 0 Puas. X10 2,78976E-06 0 2,51079E-06 0 Puas. X11 3,33752E-05 0 3,00377E-05 0 Puas. X12 1,14512E-06 0 1,03061E-06 0 Puas. X13 4,76493E-06 0 4,28844E-06 0 Puas. X14 3,33752E-05 0 3,00377E-05 0 Puas. X15 2,9113E-05 0 2,62017E-05 0 Puas. X16 2,51929E-05 0 2,26736E-05 0 Puas. X17 4,4361E-06 0 3,99249E-06 0 Puas. X18 1,3697E-05 0 1,23273E-05 0 Puas. X19 5,18126E-06 0 4,66313E-06 0 Puas. X20 1,84102E-05 0 1,65692E-05 0 Puas.
Berdasarkan Tabel 2 dapat dijelaskan adanya perbedaan hasil klasifikasi secara manual dengan  hasil  klasifikasi  melalui  aplikasi  Orange  Data  Mining.  Dimana  pada  hasil perhitungan  manual  klasifikasi,  didapatkan  1  data  yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 726-735
“Tidak  Puas”,  dan  19  data  diklasifikasikan  ke  dalam  “Puas”,  sedangkan  melalui klasifikasi  pada  aplikasi  Orange,  didapatkan  hasil  bahwa  semua  datasets  testing diklasifikasikan ke dalam kelas “Puas”.

## 3.5. Cross Validation
Salah satu cara dalam menguji model Naïve Bayes Classifier , yaitu dengan cara cross validation .  Adapun  hasil  dari  cross  validation  terhadap  model  yang  digunakan  dapat dilihat pada widget Test and Score , serta Confusion Matrix . 1) Test and Score .
Gambar 3 . Hasil Cross Validation Test And Score.
Pada  Test  and  Score  menggunakan  k-folds  5,  serta  pengulangan  training  dan  testing sebanyak  10  kali,  dengan  ukuran  training  66%,  didapatkan  hasil  cross  validation  seperti berikut:
a. AUC = 0,995 b. CA = 0,880
c. F1 = 0,900
d. Precision = 0,949
e. Recall = 0,880
Dimana  nilai Area  Under  the  Curve mendapatkan  hasil  sebesar  0,995  (99,5%)   yang digunakan  dalam  mengukur  kinerja model  Naïve  Bayes  Classifier pada  perkiraan probabilitas hasil dari dataset yang digunakan. Hasil AUC pada hasil evaluasi model cross validation ini  dikategorikan  ke  dalam  sangat  baik,  karena  hampir  mencapai  nilai  1,000 (100%).  Lalu Classification  Accuracy ,  yaitu  tingkat  akurasi  klasifikasi  didapatkan  hasil sebesar  0,880  (88%),  yang  mana  hal  ini  cukup  baik  dalam  mengklasifikasikan  data walaupun  belum  100%  persen.  Selanjutnya  ada  F1,  yaitu rata-rata terimbang  presisi  dan daya ingat model, yang mana model Naïve Bayes Classifier yang digunakan mendapatkan hasil F1 sebesar 0,900 (90%). Selanjutnya ada Precision , yaitu proporsi jumlah data yang didapatkan  dan  dianggap  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  dicari,  dalam  hal  ini  yaitu kemampuan untuk tidak memberikan label positif kepada sampel negatif, dan sebaliknya, adapun nilai dari Precision ialah sebesar 0,949 (94,9%), dan terakhir, yaitu Recall sebesar 0,880  (88%)  yang  merupakan  proporsi  data  yang  ditemukan  kembali  dalam  proses pencarian, dalam hal ini yaitu menemukan dan menggolongkan data yang bernilai positif.
2) Confusion Matrix .
Gambar 4 . Hasil Cross Validation Confusion Matrix
Dari  hasil Confusion  Matrix yang  didapatkan,  menyatakan  bahwa  algoritma  Naïve Bayes  Classifier  bekerja  dengan  baik  pada  pemakian  klasifikasi  kepuasan  pengguna layanan E-Wallet GoPay di kecamatan Denpasar Timur terhadap para pelaku UMKM di bidang kuliner walaupun masih ada sedikit misclasification pada kelas berkategori “Tidak Puas”.

## 3.6. Distribution
Dalam memvisualisasi tingkat kepuasan pada data yang dipakai, dapat melakukannya menggunakan  widget  distribution  dalam  bentuk  diagram  batang  atas  kedua  kelas  yang telah  ditetapkan,  yaitu  klasifikasi  kelas  “Puas”,  dan  klasifikasi  kelas  “Tidak  Puas”. Adapun hasil yang didapatkan yaitu:
Gambar 5 . Hasil Distribution Kelas “Puas”.
Gambar 6 . Hasil Distribution Kelas “Tidak Puas”.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 726-735
Pada  data  gambar  5  dan  gambar  6,  didapatkan  hasil  probabilitas  klasifikasi  pada pemakaian model Naïve Bayes Classifier yang digunakan pada tools Orange yaitu sebesar 79,00%  pada  klasifikasi  kelas  “Puas”,  dan  klasifikasi  kelas  “Tidak  puas”  sebanyak 21,00%.

## 4. Kesimpulan
Simpulan penelitian yang diperoleh yaitu (1) berdasarkan datasets kepuasan pengguna E-Wallet GoPay pada kecamatan Denpasar Timur terhadap para pelaku UMKM dibidang kuliner,  didapatkan jumlah  100  data  dengan  91  data dinyatakan  ke  dalam  kelas  “Puas”, dan 9 lainnya dinyatakan ke dalam kelas “Tidak Puas”. (2) Didapatkan hasil probabilitas kelas “Puas” sebesar 79,00%, dan probabilitas kelas “Tidak Puas” 21,00% pada aplikasi Orange,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  para  pengguna E-Wallet GoPay  pada kecamatan  Denpasar  Timur  diklasifikasikan  puas  dengan  layanan  GoPay.  (3)  Hasil evaluasi  model Naïve  Bayes  Classifier pada  data  kepuasan  pengguna E-Wallet GoPay, memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasi data terhadap kelas yang digunakan

## Daftar Pustaka
[1] C.  Michell,  C.  N.  Winarto,  L.  Bestari,  D.  Ramdhan,  and  A.  Chowanda, “Systematic Literature Review of E-Wallet: The Technology and Its Regulations in  Indonesia,”  in 2022  International  Conference  on  Information  Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2022, pp. 64–69.
[2] Felix  and  Wella,  “Does  Generation  X  Intend  to  Use  E-Wallet  in  Daily Transactions?,” in 2019 4th Technology Innovation Management and Engineering Science International Conference (TIMES-iCON) , 2019, pp. 1–5.
[3] B.  Kwintiana et  al. , DATA  SCIENCE  FOR  BUSINESS:  Pengantar  &  Penerapan Berbagai Sektor . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[4] C.  A.  V.  E.  Putri,  S.  W.  Utomo,  and  J.  Murwani,  “Pengaruh  Percaived  Ease  Of Use  Dan  Percaived  Usefulness  Terhadap  Kepuasan  Pengguna  Transaki  Go-Pay (Studi  kasus  pengguna  aplikasi  Gojek  transaksi  Go-Pay  di  Kota  Madiun),” FIPA
Forum Ilm. Pendidik. Akunt. , vol. 6, no. 2, Oct. 2018.
[5] S. Rahmawaty, B. R. Kartawinata, A. Akbar, and T. I. Wijaksana, “The effect of e- service quality and E-trust on E-customer loyalty through E-customer satisfaction as an intervening variable (Study on gopay users in bandung),” in Proceedings of the  International  Conference  on  Industrial  Engineering  and  Operations Management , 2021, vol. 7, no. 11, pp. 5495–5506.
[6] R. Widjojo, “The development of digital payment systems in Indonesia: a review of go-pay and ovo e-wallets,” Econ. Altern. , vol. 3, pp. 384–395, 2020.
[7] D. Gea and N. I. Al-Azhar, “The Analysis of Factors Affecting Using Interest of QRIS  Payment  Systems  on  E-wallet  Applications  in  Indonesia,”  in 2021 International  Conference  on  Information  Management  and  Technology (ICIMTech) , 2021, vol. 1, pp. 111–115.
[8] A. Priyono, “Analisis pengaruh trust dan risk dalam penerimaan teknologi dompet elektronik Go-Pay,” 2017, doi: 10.20885/jsb.vol21.iss1.art6.
[9] G. P. L. Permana and N. L. P. P. Dewi, “Analisis Faktor Penggunaan Layanan Go- Pay Oleh Generasi Millenial Di Kota Denpasar,” Widya Akunt. dan Keuang. , vol. 2, no. 1, pp. 32–51, Feb. 2020, doi: 10.32795/WIDYAAKUNTANSI.V2I1.539.
[10] 14312046  Silva  Cita  Cania,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penggunaan Layanan Go-Pay Pada Pelanggan Maupun Pengemudi Go-Jek,” Jun. 2018.
[11] F.  R.  Chalik  and  T.  Faturohman,  “Customer  satisfaction  of  e-wallet  user:  an adoption of information system success model,” in Quantitative Analysis of Social and  Financial  Market  Development ,  Emerald  Publishing  Limited,  2022,  pp.  61–
83.
[12] N. Anggraini and H. Suroyo, “Comparison of Sentiment Analysis against Digital Payment ‘T-cash and Go-pay’ in Social Media Using Orange Data Mining,” J. Inf.
Syst. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 152–163, Sep. 2019, doi:
10.33557/JOURNALISI.V1I2.21.
[13] A.  Agrani  and  B.  Rikumahu,  “Perbandingan  Analisis  Sentimen  Terhadap  Digital Payment ‘Go-Pay’ Dan ‘OVO’ Di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Word Cloud,” eProceedings Manag. , vol. 7, no. 2, p. 2534, Aug. 2020.
[14] I.  K.  A.  G.  Wiguna,  A.  N.  Mustafida,  P.  P.  Santika, M.  S.  Ariantini,  and  I.  G.  I. Sudipa, “Customer Satisfaction Analysis of PLN Mobile Services Using the Naïve Bayes Classifier Method,” INFOKUM , vol. 10, no. 5, pp. 52–58, 2022.
[15] D.  Nofriansyah,  K.  Erwansyah,  and  M.  Ramadhan,  “Penerapan  Data  Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi),” J. Saintikom , vol. 15, no. 2, 2016.
[16] M.  F.  Naufal,  T.  Arifin,  and  H.  Wirjawan,  “Analisis  Perbandingan  Tingkat Performa  Algoritma  SVM,  Random  Forest,  dan  Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi Cyberbullying pada Media Sosial,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 82–90, 2023.
[17] X.  Lai  and  L.  Liu,  “A  simple  test  procedure  in  standardizing  the  power  of Hosmer–Lemeshow  test  in  large  data  sets,” J.  Stat.  Comput.  Simul. ,  vol.  88,  no. 13, pp. 2463–2472, 2018.
[18] D.  Berrar,  “Bayes’  theorem  and  naive  Bayes  classifier,” Encycl.  Bioinforma. Comput. Biol. ABC Bioinforma. , vol. 403, p. 412, 2018.