## Penerapan Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis
Gustientiedina 1 , Muhammad Siddik 2 , Yenny Desnelita 3 1,2,3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Pelita Indonesia
1 gustientiedina@lecturer.pelitaindonesia.ac.id,
2 siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, 3 yenny.desnelita@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
Abstrak— Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  data  mining  menggunakan  metode Naïve  Bayes untuk  mengukur  kualitas  pelayanan akademis pada beberapa perguruan tinggi di Pekanbaru. Target khusus yang ingin dicapai adalah untuk memperoleh informasi penting secara kuantitatif dalam pengukuran kualitas pelayanan akademis di perguruan tinggi sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan dan mengembangkan  sistem  yang  dapat  membantu  masyarakat  perguruan  tinggi  dalam  menggambil  kebijakan  yang  berhubungan  dengan peningkatan  kualitas  pelayanan  akademis. Naïve  Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada penerapan teorema atau aturan bayes dengan asumsi independensi yang kuat pada fitur.  Indikator penilaian yang digunakan adalah tangible (bukti langsung), reability (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan), dan empathy (empati). Penerapan Naïve Bayes ini  diharapkan  mampu  untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  kualitas  pelayanan  akademis  pada  perguruan  tinggi. Berdasarkan hasil klasifikasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes menunjukkan bahwa Naïve Bayes cocok digunakan untuk mengukur tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademis  pada  perguruan  tinngi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  96,71%  dengan  nilai precision sebesar 96,15% dan nilai recallnya sebesar 98,43%. Kata kunci — Naïve Bayes , kepuasan mahasiswa, pelayanan akademis.
Abstract— This  study  to  implement  data  mining  using  the  Naïve  Bayes  method  to  measure  the  quality  of  academic  services  at  several university  in  Pekanbaru.  The  specific  target  to  be  achieved  is  to  obtain  important  information  quantitatively  in  measur ing  the  quality  of academic  services  in  tertiary  institutions  as  a  material  for  consideration  in  decision  making  and  developing  systems  that  can  assist  tertiary institutions in taking policies related to improving the  quality of academic services.  Naïve Bayes  is a simple  probabilistic based prediction technique  based  on  the  application  of  the  Bayes  theorem  or  rules  with  a  strong  assumption  of  independence  on  features.  The  as sessment indicators  used  are  tangible  (direct  evidence),  reliability  (reliability),  responsiveness  (responsiveness),  assurance  (assurance),  and  empathy (empathy).  The  application  of  Naïve  Bayes  is  expected  to  be  able  to  predict  the  level  of  student  satisfaction  with  the  qualit y  of  academic services at tertiary institutions. Based on the results of the classification using the Naïve Bayes method shows that Naïve Bayes is suitable for measuring the level of student satisfaction with academic services at higher education with an accuracy rate of 96.71% with a  precision value of 96.15% and a recall value of 98.43%..
Keywords — Naïve Bayes, student satisfaction, academic service.

## I. P ENDAHULUAN
Pelayanan  akademis  adalah  usaha  yang  dilakukan  oleh perguruan  tinggi  untuk  memberikan  kemudahan  pada mahasiswa  dalam  hal  yang  berkaitan  dengan  kegiatan akademis.  Kualitas  pelayanan  akademis  institusi  atau perguruan  tinggi  sangat  dipengaruhi  oleh  masukan  bagi pelayanan  akademis  diantaranya  adalah  mahasiswa,  dosen, fasilitas  sarana  dan  prasarana.  Ketiga  faktor  tersebut  saling tergantung  dan  mempengaruhi  satu  sama  lain  dalam penyelenggara perguruan tinggi.
Data  mining merupakan  suatu  metode  untuk  menemukan pengetahuan  dalam  suatu  tumpukan  data  yang  cukup  besar. Data  mining adalah  proses  menggali  dan  menganalisa sejumlah  data  yang  sangat  besar  untuk  memperoleh  sesuatu yang  benar,  baru  dan  bermanfaat  dan  akhirnya  dapat ditemukan suatu corak atau pola dalam data tersebut [1]. Data mining merupakan  proses  dengan  menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk  mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database yang besar [2]. Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan  yaitu  : Deskripsi,  Estimasi,  Prediksi,  Klasifikasi, Clustering ,  dan Asosiasi [3].
Naïve Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik  sederhana yang menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma  mengunakan
teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau  tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai pada  variabel  kelas  [4]. Naïve  Bayes merupakan  metode paling sederhana dari pengklasifikasian probabilitas, memiliki tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi  ketika  diaplikasikan  pada database dengan bigdata [5].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  metode naïve  bayes, seperti  Alfa  Saleh  dalam  penelitiannya  menerapkan  metode klasifikasi naïve  bayes dalam  memprediksi  besarnya penggunaan  listrik  rumah  tangga.  Dari  60  data  penggunaan listrik  rumah  tangga  yang  diuji  dengan  metode naïve  bayes , maka  diperoleh  hasil  persentase  78,3333%  untuk  keakuratan prediksi,  di  mana  dari  60  data  penggunaan  listrik  rumah tangga  yang  diuji  terdapat  47  data  penggunaan  listrik  rumah tangga  yang  berhasil diklasifikasikan dengan benar  [6]. Hasil penelitian  Haditsah  Annur  tentang  klasifikasi  masyarakat miskin  menggunakan  metode naïve  bayes ,  diperoleh  tingkat akurasi  sebesar  73%  atau  termasuk  dalam  kategori Good . Sementara  nilai Precision sebesar  92%  dan Recall sebesar 86%  [7].  Penelitian  Fuzy  Yustika  Manik  dan  Kana  Saputra Saragih  tentang  klasifikasi  belimbing  mnggunakan naïve bayes berdasarkan  fitur  warna  RGB,  didapatkan  hasil klasifikasi  menunjukkan  akurasi  menggunakan  ekstraksi  ciri RGB sebesar 80% [8].
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  peneliti  merasa  tertarik untuk melakukan penelitian tentang prediksi tingkat kepuasan mahasiswa  terhadap  sistem  pelayanan  akademis  pada perguruan  tinggi  menggunakan  metode  naïve  bayes,
diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  penilaian  terhadap pelayanan  akademis  sehingga  Perguruan  Tinggi  mempunyai suatu standar dalam memberikan penilaian terhadap pelayanan akademis.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Data  primer  diperoleh  dengan  melakukan  beberapa  teknik pengumpulan  data  yaitu  dengan  menyebarkan  kuesioner kepada  mahasiswa  semester  genap  tahun  ajaran  2018/2019 STIKOM  Pelita  Indonesia  Pekanbaru  dan  STIE  Pelita Indonesia  Pekanbaru,  pengamatan  langsung,  dan  wawancara, yang  digunakan  sebagai  acuan  penelitian  dalam  menganalisa metode naïve  bayes untuk  memprediksi  kepuasan  mahasiswa terhadap  pelayanan  akademis  di  STIKOM  Pelita  Indonesia Pekanbaru dan STIE Pelita Indonesia Pekanbaru.
Sedangkan  data  sekunder  merupakan  data  relevan  yang melengkapi data primer sehingga dapat memaksimalkan hasil penelitian,  diperoleh  dari  berbagai  sumber  yang  menunjang penjelasan  penelitian,  yaitu  dengan  menggunakan  studi kepustakaan.

## B. Pengolahan Data Awal
Data  survey  dalam  bentuk  kuesioner  yang  dibagikan kepada  mahasiswa  semester  genap  tahun  ajaran  2018/2019 STIKOM  Pelita  Indonesia  Pekanbaru  dan  STIE  Pelita Indonesia  Pekanbaru  yang  terdiri  dari  beberapa  aspek  atau faktor  penilaian,  kemudian  dipersempit  menjadi  5  (lima) indikator  sebagai  atribut  yaitu tangible (bukti  langsung), reability (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan), empathy (empati).

## C. Model yang Diusulkan
Metode  yang  diusulkan  untuk  memprediksi  kepuasan mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademis  di  STIKOM  Pelita Indonesia  Pekanbaru  dan  STIE  Pelita  Indonesia  Pekanbaru adalah  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes .  Persamaan dari teorema Bayes adalah [9]:
P(A|B) = (1)
Keterangan : B : Data dengan kelas yang belum diketahui.
A : Hipotesa data B merupakan suatu kelas spesifik. P(A) : Probabilitas hipotesa A ( prior probability / probabilitas awal).
P(B) : Probabilitas B.
P(B|A) : Probabilitas hipotesa B berdasarkan kondisi A. P(A|B)  : Probabilitas hipotesa A berdasarkan kondisi B (Posterior probability / probabilitas akhir ) .
Kaitan pada naïve bayes dan klasifikasi, korelasi hipotesis dan bukti  klasifikasi  bahwa  hipotesis  dalam  teorema  adalah  label kelas  yang  menjadi tujuan dari pemetaan. Dalam naïve bayes c lassifier maksud  independensi  yang kuat pada atribut adalah sebuah  atribut  pada  sebuah  data  tidak  berkaitan  dengan  ada atau tidaknya atribut lain dalam data yang sama. Independensi (tidak ketergantungan), dengan kata lain naïve bayes c lassifier model yang digunakan adalah model atribut independensi [10]. Konsep  probabilitas  merupakan  salah  satu  bentuk  model statistik.  Salah  satu  metode  yang  menggunakan  konsep
probabilitas  adalah naïve  bayes  classification (NBC).  Pada metode  ini,  semua  atribut  akan  memberikan  kontribusinya dalam  pengambilan  keputusan,  dengan  bobot  atribut  yang sama  penting  dan  setiap  atribut  saling  bebas  satu  sama  lain. Apabila diberikan k atribut yang saling bebas ( independence ), nilai  probabilitas  dapat  diberikan  sebagai  berikut.  Klasifikasi naïve  bayes classifier yang  memiliki  nilai  atribut  yang terpisah  atau  independen  ini  dapat  dinyatakan  dengan  rumus sebagai berikut:
P( ,….. |C) = P( |C)×P( |C)×...×P( |C) (2) Keterangan : P( ,….. |C) = Probabilitas kelas C menghasilkan intence X P( |C) = Probabilitas kelas C menghasilkan nilai yang diamati untuk atribut ke-1 ( ) P( |C) = Probabilitas kelas C menghasilkan nilai yang diamati untuk atribut ke-1 ( ) Untuk menghitung nilai akhir kelas menggunakan rumus: = P(X|C) (3)
Keterangan :
= Hipotesa nilai tertinggi = Nilai rata-rata dari setiap kelas

## D. Pengujian Model
Model  yang  telah  didapatkan  dan  dikembangkan  dalam penelitian  ini  akan diterapkan pada data kepuasan  mahasiswa terhadap  pelayanan  akademis  di  STIKOM  Pelita  Indonesia Pekanbaru dan STIE Pelita Indonesia Pekanbaru melaui suatu simulasi  menggunakan  Rapidminer  5.3.  Dataset  terdiri  dari atribut tangible (bukti  langsung), reability .  (keandalan), responsiveness (daya tanggap), assurance (jaminan), empathy (empati) dan keterangan sebagai label.

## E. Evaluasi dan Validasi Hasil
Evaluasi  dilakukan  dengan  menganalisa  hasil  klasifikasi. Confusion  Matrix adalah  sebuah  metode  yang  digunakan untuk  menganalisa  seberapa  baik  sebuah  model  klasifikasi yang dibangun dalam mengenali data dengan kelas-kelas yang berbeda.  Dengan  performa  dari  suatu  model  klasfikasi  dapat diukur  dengan  tingkat  akurasinya.  Akurasi  yang  dihasilkan dari  sebuah  klasifikasi  yang  memberikan  hasil  latih  dengan bentuk  persentase  dari  kelompok  data  latih  yang  telah diklasfikasikan dengan benar, dengan perhitungan [1]:
T ABEL I

## C ONFUSION M ATRIX
Predicted Class Yes No Actual Class Yes TP FN No FP TN
Keterangan :
Actual class (yes) : kelas sebenarnya yang bernilai yes. Actual class (no) : kelas sebenarnya yang bernilai no. Predicted class (yes) : prediksi kelas yang bernilai yes. Predicted class (no) : prediksi kelas yang bernilai no. TP (True Positive) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar ( Actual class (yes) = Predicted class (yes)). FN (False Negative) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan salah ( Actual class (yes) = Predicted class (no)). FP (False Positive) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan salah ( Actual class (no) =
Predicted class (yes)). TN (True Negative) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar ( Actual class (no) = Predicted class (no)).
TP  dan  TN  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi melakukan klasifikasi dengan benar, FP dan FN menunjukkan bahwa  model  klasifikasi  melakukan  klasifikasi  dengan  salah. Sehingga  untuk  menghitung  akurasi  dari  model  yang dibangun dengan persamaan berikut:
Akurasi = × 100% (4)
Precision didefinisikan  sebagai  rasio  item  relevan  yang dipilih  terhadap  semua  item  yang  terpilih. Precision merupakan  probabilitas  bahwa  sebuah  item  yang  dipilih adalah  relevan.  Dapat  diartikan  sebagai  kecocokan  antara permintaan informasi dengan jawaban terhadap permintaan itu. Precision dapat dihitung menggunakan persamaan berikut ini:
Precision = × 100% (5)
Recall didefinisikan  sebagai  rasio  dari  item  relevan  yang dipilih  terhadap  total  jumlah  item  relevan  yang  tersedia. Recall merupakan probabilitas bahwa suatu item yang relevan akan  dipilih. Recall dapat  dihitung  dengan  jumlah rekomendasi  yang  relevan  yang  dipilih  oleh user dibagi dengan  jumlah  semua  rekomendasi  yang  relevan  baik  dipilih maupun  rekomendasi  yang  tidak  terpilih. Recall dapat dihitung menggunakan persamaan berikut ini:
Recall = × 100% (6)
Sistem  rekomendasi  akan  dianggap  baik  jika  nilai precision dan recallnya tinggi.
Evaluasi  pengukuran  Rapidminer  yaitu  untuk  menemukan nilai akurasi ,  nilai precision ,  dan  nilai recall dari  metode naïve bayes .
Validasi hasil penelitian dilakukan dengan mengambil sampel secara  acak  sebanyak  213  dari  data  kuesioner  kepuasan mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademis  di  STIKOM  Pelita Indonesia  Pekanbaru  dan  STIE  Pelita  Indonesia  Pekanbaru, kemudian data diuji dengan metode naïve bayes.

## F. Pengolahan Data
Gambar 1.  Data Awal
Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  kuesioner  yang dibagikan  kepada  mahasiswa  semester  genap  hun  ajaran 2018/2019  STIKOM  Pelita  Indonesia  Pekanbaru  dan  STIE Pelita Indonesia Pekanbaru.
Agar  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  yang  diharapkan maka  penulis  mengkelompokan  data  sampel  per  parameter menjadi dua interval nilai seperti terlihat pada Tabel II.

## T ABEL II
K ELOMPOK N ILAI K UISONER P ER P ARAMETRER No Interval Nilai Kelompok 1 1 - 4 Rendah 2 5 - 7 Tinggi
Mengklasifikasikan  hasil  menjadi  dua  interval  nilai  seperti terlihat pada Tabel III.

## T ABEL III K LASIFIKASI HASIL N ILAI K UISONER
No Interval Nilai Klasifikasi 1 1 – 4 Tidak Puas 2 5 – 7 Puas
Data  awal  di  olah  dengan  Microsft  Excel  sehingga menghasilkan data set seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2.  Data Set
Selanjutnya  data  akan  diproses  menggunakan RapidMiner dan  untuk  pengujiannya  menggunakan Split  Validation yang terdapat  pada RapidMiner .  Gambar  3  adalah  data  yang  akan di- import ke RapidMiner .
Gambar 3.  Data yang di- Import ke RapidMiner
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  metode naïve  bayes pada RapidMiner ,  maka  dihasilkan probabilitas seperti Gambar 4.
Gambar 4. Probabilitas

## H. Perhitungan Manual mencari Probabilitas
P(Tangibles=Rendah|Kelas=Puas) =6/127 = 0.0472 P(Tangibles=Rendah|Kelas=Tidak Puas) =75/86 = 0.8721 P(Tangibles=Tinggi|Kelas=Puas) =121/127 = 0.9528 P(Tangibles=Tinggi|Kelas=Tidak Puas) =11/86 = 0.1279 P(Reliability=Rendah|Kelas=Puas) =4/127 = 0.0315 P(Reliability=Rendah|Kelas=Tidak Puas) =69/86 = 0.8023 P(Reliability=Tinggi|Kelas=Puas) =123/127 = 0.9685 P(Reliability=Tinggi|Kelas=Tidak Puas) =17/86 = 0.1977 P(Responsiveness=Rendah|Kelas=Puas) =46/127 = 0.3622 P(Responsiveness=Rendah|Kelas=Tidak Puas) =80/86 = 0.9302 P(Responsiveness=Tinggi|Kelas=Puas) =81/127 = 0.6378 P(Responsiveness=Tinggi|Kelas=Tidak Puas) =6/86 = 0.0698 P(Assurance=Rendah|Kelas=Puas) =5/127 = 0.0394
P(Assurance=Rendah|Kelas=Tidak Puas) =68/86 = 0.7907
P(Assurance=Tinggi|Kelas=Puas) =122/127 = 0.9606 P(Assurance=Tinggi|Kelas=Tidak Puas) =18/86 = 0.2093 P(Empathy=Rendah|Kelas=Puas) =13/127 = 0.1024 P(Empathy=Rendah|Kelas=Tidak Puas) =71/86 = 0.8256 P(Empathy=Tinggi|Kelas=Puas) =114/127 = 0.8976 P(Empathy=Tinggi|Kelas=Tidak Puas) =15/86 = 0.1744
I. Pengujian
Dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan  metode naïve bayes pada RapidMiner ,  maka  dihasilkan Confusion  Matrix seperti Gambar 5.
Gambar 5. Confusion Matrix
Dari Confusion Matrix diperoleh jumlah true positive (TP) sebanyak  125 record , false  positive (FP)  sebanyak  2 record , jumlah true  negative (TN)  sebanyak  81 record ,  dan false negative (FN) sebanyak 5 record .
- Akurasi = × 100%
= × 100% = × 100% =   96,71%
- Precision = × 100%
= × 100% = × 100% =  96,15% - Recall = × 100% = × 100% = × 100% =   98,43% IV. K ESIMPULAN
Dari hasil pengujian akhir yang dilakukan dari data sampel kuesioner  dengan  atribut  atau  indikator tangible , reability, responsiveness,  assurance, dan empathy menggunakan metode naïve  bayes didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 96,71%  dengan  nilai precision sebesar  96,15%  dan  nilai recallnya sebesar 98,43%.
Berdasarkan  hasil  pengujian,  maka  metode naïve  bayes bisa  direkomendasikan  untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademis  pada  perguruan tinggi, karena nilai precision dan recallnya tinggi.
Penelitian  ini  bisa  dikembangkan  dengan  menggabungkan atau membandingkan dengan algoritma klasifikasi lain seperti
algoritma C4.5 , K-Nearest  Neighbor,  Random  Forest ,  atau Support  Vector  Machine untuk  memperoleh  hasil  prediksi yang lebih baik

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Direktorat  Riset  dan Pengabdian  Masyarakat  Direktorat  Jendral  Penguatan  Riset dan  Pengembangan  Kementrian  Riset,  Teknologi  dan Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia  telah  mendanai penelitian  ini  dan  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer  Pelita Indonesia.

## R EFERENSI
[1] J.  Han,  J.,  Kamber,  M.,  Pei, Data  Mining  Concept  And Techniques, III  ed.  Amerika:  Library  of  Congress Cataloging, 2012.
[2] T.  L.  Kusrini,  Emha, Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[3] Santosa,  B, Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[4] Patil,  T.  R.,  Sherekar,  M.  S.,  “Performance  Analysis  of Naive  Bayes  and  J48  Classification  Algorithm  for  Data Classification,” International  Journal  of  Computer
Science  and  Applications ,  Vol.  6,  No.  2,  Hal.  256-261, 2013.
[5] Wati, R., “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Seleksi Fitur  Pada  Analisis  Sentimen  Review  Jasa  Maskapai Penerbangan  Menggunakan  Naïve  Bayes,” Jurnal Evolusi, Vol.  4,  No.  1,    Hal.  25-31,  ISSN:  2338-8161, 2016.
[6] Saleh,  A.,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan Listrik  Rumah  Tangga,” Citec  Journal ,  Vol.  2,  No.  3, Hal. 207-217, ISSN: 2354-5771, 2015.
[7] Annur,
H., “Klasifikasi Masyarakat Miskin
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” ILKOM  Jurnal Ilmiah , Vol. 10, No. 2, Hal.. 160-165, ISSN: 2548-7779, 2018.
[8] Manik,  F.  Y.,  saragih,  K.  S.,  “Klasifikasi  Belimbing Menggunakan  Naïve  Bayes  Berdasarkan  Fitur  Warna RGB,” IJCCS, Vol. 11, No. 1, Hal. 99-108, ISSN: 1978- 1520, 2017.
[9] Septiani,  W.  D.,  “Komperasi  Metode  Klasifikasi  Data Mining  Algoritma  C4.5  Dan  Naive  Bayes  Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri,
Vol. 13, No. 1, Hal. 76-84, 2017.
[10] Prasetio,  E., Data  Mining  Konsep  Dan  Aplikasi Mengunakan Matlab. Yogyakarta: Andi, 2012.