http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penentuan Tingkat Kepuasan Pelanggan untuk Menentukan Pengembangan Bisnis Batik menggunakan Algoritma Naive Bayes
Determining Customer Satisfaction Level to Determine Batik Business Development using Naive Bayes Algorithm
1 Mhd. Fakhrozi Arif*, 2 Abdul Halim Hasugian
1,2 Program Studi Ilmu Komputer,  Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia.
*e-mail: fahroziarif051101@gmail.com
( received: 24 June 2024, revised: 30 June 2024, accepted: 21 July 2024)

## Abstrak
Batik merupakan salah satu warisan budaya yang harus dilestarikan dan dikembangkan. setiap pelaku usaha pasti mengalami kondisi persaingan yang sangat ketat, yaitu pada bisnis pakaian batik. Kepuasan pelanggan  merupakan  aspek  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan  agar  dapat  meningkatkan keuntungan  usaha.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memudahkan  Batik  Berjaya  Labuhanbatu Utara  dalam  mengetahui  apa  saja  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  untuk perkembangan  bisnis  Batik  Berjaya  Labuhanbatu  Utara  kedepannya,  serta  mengetahui  hasil  prediksi dengan  melihat  keakuratan  Naïve  Bayes  agar  Batik  Berjaya  Labuhanbatu  Utara  dapat  memenuhi kepuasan pelanggan. Penelitian ini menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes yang hasilnya nanti dapat  mempermudah  pengelola  usaha  batik  dalam  mengambil  keputusan  dan  meningkatkan  kualitas produk  dan  pelayanan  yang  diberikan  kepada  pelanggan.  Dengan  melakukan  perhitungan  hasil klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  jumlah  data  sebanyak  132  data,  sebagai perhitungan  manual  digunakan  30  data  yaitu,  80%  data  latih  yang  berjumlah  24,  20%  data  uji  yang berjumlah 6 didapatkan akurasi 83,33%, precision 100%, recall 75%, specifity 100% dan f1-score 85,71. Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes membantu klasifikasi, data yang berupa atribut dan label diadakan data latih dan data uji, dimana pelabelan data latih harus ditentukan di awal berupa informasi kategorik yaitu puas dan tidak puas, kemudian dilakukan prediksi berdasarkan data yang paling tinggi untuk mendapatkan label puas dan tidak puas dari data uji.
Kata kunci: algoritma; batik; kepuasan pelanggan;  naïve bayes; pengembangan bisnis

## Abstract
Batik is one of the cultural heritages that must be preserved and developed. every business actor must experience  very  tight  competition  conditions,  namely  in  the  batik  clothing  business.  Customer satisfaction  is  a  very  important  aspect  to  pay  attention  to  in  order  to  increase  business  profits.  The purpose of this research is to make it easier for Batik Berjaya Labuhanbatu Utara to find out what are the factors that affect customer satisfaction for the future development of Batik Berjaya Labuhanbatu Utara's business, and to find out the rediction results by looking at the accuracy of Naïve Bayes so that Batik Berjaya Labuhanbatu Utara can meet customer satisfaction. This research uses the Naive Bayes Algorithm Method whose results can later facilitate batik business managers in making decisions and improving the quality of products and services provided to customers. By calculating the classification results using the Naive Bayes algorithm with a total of 132 data, as a manual calculation, 30 data are used, namely, 80% of the training data totaling 24, 20% of the test data totaling 6 obtained accuracy 83.33%,  precision  100%,  recall  75%,  specifity  100%  and  f1-score  85.71.  Using  the  Naive  Bayes algorithm helps classification, data in the form of attributes and labels are held training data and test data,  where  training  data  labeling  must  be  determined  at  the  beginning  in  the  form  of  categorical information, namely satisfied and dissatisfied, then predictions are made based on the highest data to get satisfied and dissatisfied labels from test data.
Keywords: algorithm; batik; customer satisfaction; naïve bayes; business development

## 1 Pendahuluan
Batik merupakan salah satu seni budaya yang telah diakui dunia sebagai warisan kemanusiaan untuk  budaya  lisan  dan  nonbendawi  oleh Organisasi  Pendidikan,  Keilmuan,  dan  Kebudayaan Perserikatan Bangsa-Bangsa (UNESCO) sejak Oktober 2009. Di Indonesia, batik telah ada sejak zaman Majapahit dan sangat populer pada abad-abad berikutnya. Oleh karena itu, batik merupakan salah satu warisan budaya yang patut dilestarikan dan dikembangkan. Bisnis batik merupakan salah satu bisnis yang berpotensi untuk mengembangkan dan meningkatkan perekonomian di Sumatera Utara, khususnya di Labuhanbatu Utara. Namun, seperti halnya bisnis lainnya, bisnis batik juga harus mengejar kualitas dan kepuasan pelanggan untuk dapat bertahan dan berkembang untuk memahami perkembangan bisnis mereka di masa depan agar dapat membuat keputusan bisnis yang tepat dan memastikan kesuksesan bisnis. Menentukan tingkat kepuasan pelanggan penting untuk diketahui oleh para pengelola bisnis batik [1] [2].
Di era bisnis saat ini, setiap pelaku bisnis pasti mengalami persaingan yang sangat ketat, salah satunya adalah bisnis pakaian batik. Kepuasan pelanggan merupakan aspek yang sangat penting untuk diperhatikan agar dapat meningkatkan keuntungan bisnis. Pelaku usaha perlu memperhatikan apa saja yang dianggap penting oleh pelanggan agar kepuasan pelanggan dapat tercapai [3]. Dengan demikian, pelaku  usaha  perlu  melakukan  penilaian  untuk  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  akan mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  dan  bagaimana  cara  memenuhi  harapan  pelanggan  sehingga loyalitas pelanggan akan tercipta jika pelanggan merasa puas dalam menerima manfaat dari jasa usaha tersebut. Namun, mempertahankan pelanggan yang loyal merupakan salah satu tantangan bagi sebuah bisnis.
Definisi  kepuasan  pelanggan    sendiri  adalah  suatu  keadaan  dimana  harapan,  keinginan  dan kebutuhan  konsumen  terpenuhi.  Setiap  pelanggan  akan  membandingkan  pelayanan  yang  diharapkan dengan  pelayanan  yang  diterima.  Kepuasan  pelanggan  sangat  penting  bagi  perusahaan  untuk meningkatkan keuntungan dan pujian positif atas pelayanan yang diberikan [4]. Oleh karena itu, dengan mengetahui  loyalitas  pelanggan,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  pelanggan  yang  loyal  dan pelanggan yang akan berpaling ke perusahaan lain [5]. Loyalitas pelanggan dapat membantu perusahaan untuk membuat rencana di tahun mendatang untuk menangani penurunan pelanggan [6]. Sementara itu, opini  pelanggan  terkadang  tidak  sesuai  dengan  skala  penilaian  perusahaan.  Media  sosial  merupakan salah satu sarana untuk mendiskusikan masalah dan menyampaikan pendapat pelanggan [7].
Kepuasan dan loyalitas pelanggan saling berhubungan, kepuasan pelanggan dapat mempengaruhi peningkatan  dan  penurunan  loyalitas  pelanggan.  Salah  satu  upaya  dalam  mempertahankan  dan meningkatkan  loyalitas  pelanggan  adalah  dengan  melakukan  analisis  data  klasifikasi  kepuasan pelanggan.  Hasil  tersebut  dapat  dijadikan  acuan  bagi  pelaku  usaha  untuk  menentukan  langkah selanjutnya dalam memberikan pelayanan yang terbaik bagi  pelanggan [8]. Proses penentuan tingkat kepuasan  pelanggan  yang  dilakukan  secara  manual  cenderung  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan kurang efisien. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat mempermudah dan mempercepat proses penentuan tingkat kepuasan pelanggan [9]. Algoritma Naive Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengelolaan data dan analisis prediksi [10][11].
Metode  naïve  bayes  data  mining  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif [12].  Metode yang digunakan adalah metode Naïve Bayes yang merupakan metode kalsifikasi probabilitas yang paling sederhana, memiliki tingkat akurasi yang  sangat  tinggi  jika  diterapkan  pada  basis  data  dengan  data  yang  besar  [13].  Menurut  Liu,  [14] dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya, Naïve Bayes memiliki tingkat kesalahan yang paling minimum. Model Naïve Bayes memprediksi probabilitas di masa yang akan datang berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan di masa lalu. Studi kasus pada toko Batik Berjaya Labuhanbatu Utara dipilih sebagai objek penelitian karena toko ini merupakan salah satu toko batik yang memiliki potensi untuk  berkembang.  Pentingnya  melakukan  prediksi  perkembangan  bisnis  agar  dapat  mempersiapkan diri terhadap risiko bisnis yang mungkin terjadi. Selain itu, dengan menggunakan algoritma Naive Bayes diharapkan dapat mempermudah pengelola usaha batik dalam mengambil keputusan dan meningkatkan kualitas  produk  dan  pelayanan  yang  diberikan  kepada  pelanggan.  [15].  Algoritma  ini  juga  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  pelanggan, sehingga dapat diaplikasikan dalam strategi pemasaran dan pengembangan usaha [16][17] [18].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasikan  kepuasan pelanggan pada usaha Batik Berjaya Labuhanbatu Utara dengan menggunakan metode Naïve Bayes, dan  mengetahui  beberapa  tingkat  akurasi  dalam  melakukan  kalsifikasi  terhadap  kepuasan  pelanggan saat berbelanja di Batik Berjaya Labuhanbatu Utara, sehingga dapat membantu dalam meningkatkan kualitas pelayanan pada Batik Berjaya Labuhanbatu Utara srta memudahkan Batik Berjaya Labuhanbatu Utara  dalam  mengetahui  apa  saja  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  untuk pengembangan  usaha  Batik  Berjaya  Labuhanbatu  Utara  kedepannya, serta mengetahui  hasil  prediksi dengan melihat akurasi Naïve Bayes agar Batik Berjaya Labuhanbatu Utara dapat memenuhi kepuasan pelanggan. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi pengelola usaha Batik Berjaya dalam mengoptimalkan tingkat kepuasan pelanggan untuk menentukan analisis proyeksi di masa yang akan datang dan menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya di bidang yang sama.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian sebelumnya telah memberikan gambaran mengenai solusi yang dapat dilakukan untuk masalah serupa. Soepardi & Permata, [11] Mengatakan dalam penelitiannya terkait penilaian kepuasan masyarakat terhadap suatu bisnis, bahwa penilaian kepuasan masyarakat dalam menganalisa sentimen yang  diutarakan melalui  media  sosial.  Menurut penelitian  Pratama  dan  Sulistiani,  [19]  dengan judul “Sistem Penilaian Kepuasan Pelanggan Mengggunakan Customer Satisfaction Index Pada Penjualan Parfume”  menyimpulkan  bahwa  kepuasan  pelanggan  merupakan  suatu  ukuran  keberhasilan  untuk semua pengembangan dan implementasi sistem informasi pada suatu perusahaan. Menurut penelitian yang  dilakukan  oleh  Amanda  et  all,  [20]  dengan  judul  “Analisis  Kepuasan  Konsumen  Terhadap Pelayanan Store Ms Glow Menggunakan Metode Naïve Bayes” metode NaïveBayes  dapat  diterapkan dalam  mengklasifikasi kepuasan  konsumen  terhadap  pelayanan  Store  MS  Glow.  Dengan  sumber data  yang  diperoleh  dari  hasil  sebaran kuesioner.  Total  jumlah  data  yang  diperoleh  sebanyak 100 data,  dimana75  data  merupakan  data  training  dan 25  data merupakan  data  testing.  Maka  dari hasil  perhitungan  algoritma Naïve Bayesdiperoleh  klasifikasi  dengan  kelas  Puas sebanyak  39  data dan  kelas  Tidak  Puas  sebanyak  36  data. Hasil  yang  didapatkan dari kelas  Puas  memiliki  nilai klasifikasi/probabilitas 0,520. Sedangkan kelas Tidak Puas mendapatkan nilai klasifikasi/probabilitas 0,480. Pengujian data pada Rapidminer 5.3 menggunakan Naïve Bayesdapat menampilkan dua kelas dari hasil klasifikasi dengan tingkat akurasi  88,00%.Adapun  saran yang  diberikan,  bahwa  penelitian ini  dapat  dikembangkan  dengan  cara  memodifikasi atau  menggabungkan  algoritma Naïve Bayes dengan  algoritma  lainnya.   Selain  itu  jumlah  data  yang  digunakan dapat ditambah dengan  data yang  lebih  banyak  lagi, dikarenakan pada metode Naïve  Bayessemakin  banyak  data  latih  yang digunakan maka semakin baik hasilnya.
Penelitian yang dilakukan oleh Putri et al, [21] dengan judul “Implementasi Algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Terhadap Kepuasan Pelanggan Starbucks” Hasil dari penelitian ini dimana dari proses klasifikasi sentimen terhadap kepuasan pelanggan starbucks diperoleh kategori  netral,  dapat  dilihat  dari  ulasan  menggunakan  kata  kunci  “starbuck  OR  starbucks  OR #starbucks”  didapatkan  hasil  yakni  komentar  positif  sebanyak  476  tweet  dengan  jumlah  pesentase sebesar 19,2%, komentar neutral sebanyak 1743 tweet dengan jumlah pesentase sebesar 70,3 % dan komentar negatif sebanyak 258 tweet dengan jumlah pesentase sebesar 10,4%, sehingga dapat ditarik kesimpulan  berdasarkan  perhitungan  polarity  tersebut  ulasan  komentar  terhadap  stabuck  memiliki kategori puas. Pada penelitian ini dapat ditarik kesimpulan bahwa kinerja algoritma Decision Tree lebih baik dari pada algoritma Naive Bayes, dapat dilihat dari penjelasan berikut. Algoritma Decision Tree pada hasil akurasi nilai sebesar 83%. Sedangkan algoritma Naive Bayes pada hasil akurasi nilai sebesar 74%.
Penelitian yang dilakukan Saurina, [22] dengan judul “Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Batik Ecoprint Menggunakan Naïve Bayes Dan KNN Classifier” Sesuai dengan data tweet 5.736 sentimen positif dan 1.707 sentimen negatif, terlihat pembeli batik ecoprint puas dengan produk batik ecoprint. Selain itu, melihat data train sebanyak 17.197 tweet, terdapat 39 tweet yang mengetahui bahwa batik ecoprint ramah lingkungan, selebihnya konsumen batik ecoprint lebih banyak menulis tentang kualitas batik ecoprint. Berdasarkan hasil klasifikasi dapat disimpulkan bahwa Naïve Bayes memperoleh skor tertinggi pada presisi, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 85%, 88%, dan 88%. Sedangkan k- nn classifier menghasilkan presisi, recall dan fi-score masing-masing sebesar 76%, 76% dan 74%. Hal ini dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes dapat menghasilkan analisis sentiment lebih baik bila
dibandingkan dengan metode K-NN dalam hal mengelompokkan kalimat positif dan kalimat negative pada Ecoprint Batik.
Dari rujukan penelitian sebelumnya maka penulis ingin melakukan penelitian yang bertujuan untuk mempermudah  Batik  Berjaya  Labuhanbatu  Utara  dalam  mengetahui  apa  saja  faktor-faktor  yang mempengaruhi kepuasan para pelanggan untuk perkembangan bisnis Batik Berjaya Labuhanbatu Utara kedepannya. Dan mengetahui hasil prediksi dengan melihat akurasi Naïve Bayes agar Batik Berjaya Labuhanbatu Utara dapat memenuhi kepuasan pelanggan.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Toko Batik Berjaya Labuhan Utara yang beralamat di Jalan Lintas Sumatera, Gunting Saga, Kabupaten Labuhan Batu Utara. Penelitian ini menggunakan kuisioner dan hasil wawancara yang berkaitan dengan permasalahan yang diteliti dimulai pada bulan Juni-Juli 2023. Kerangka kerja penelitian merupakan alur proses dalam penelitian ini. Kerangka kerja penelitian dapat dilihat dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Gambar 1 dijelaskan secara lebih rinci di bawah ini:
1. Studi Literatur: Setelah melakukan perencanaan penelitian, yang dilakukan pertama kali adalah studi literatur, yaitu mengumpulkan beberapa referensi kemudian membaca dan mempelajarinya terkait data mining, algoritma Naive Bayes dan materi lain yang berhubungan dengan penelitian yang akan dibuat.
2. Identifikasi Masalah: Identifikasi masalah adalah pengenalan masalah. Masalah dalam penelitian ini adalah untuk melihat apakah algoritma Naive Bayes efektif dalam menganalisis kepuasan pelanggan.
3. Penetapan  Tujuan:  Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  keakuratan  algoritma  Naive Bayes dalam menganalisa kepuasan pelanggan.
4. Pengumpulan Data: Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Studi pustaka, studi ini dilakukan untuk menganalisa topik permasalahan yang diteliti, yaitu tingkat  kepuasan  pelanggan.  Studi  dokumentasi,  studi  yang  digunakan  untuk  memperoleh  data informasi berupa wawancara dan dokumentasi.
5. Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes:  Langkah-langkah  algoritma  Naïve  Bayes menurut  Suntoro (2019),  sebagai  berikut:  Mulai,  Proses  pembagian  data  training  dan  data  testing,  Data  testing merupakan  data  yang  akan  diprediksi  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan  dari  data  penilaian
konsumen,  Data  training  yang  sudah  ditentukan  akan  dihitung  dan  diproses  sesuai  dengan perhitungan  probabilitas  berdasarkan  algoritma  naïve  bayes,  Hasil  nilai  probabilitas  dari  data training, Prediksi berdasarkan algoritma naïve bayes kepuasan konsumen terhadap baju batik sesuai dengan  data  testing,  Hasil  puas/tidak  puas  dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dari  baju batik, Selesai. Berikut tampilan flowchart dari diagram alir algoritma naïve bayes dapat dilihat dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram alir algoritma naïve bayes
6. Desain: Dari informasi dan data yang telah dikumpulkan, maka tahap selanjutnya adalah pembuatan desain, desain dibuat pada tampilan halaman sebuah situs yang berhubungan dengan desain UI (User Interface)  dan  UX  (User  Experience) sebuah  website.  Berikut  ini  adalah  diagram  alir  struktur program dapat dilihat dalam Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Diagram alir struktur program
7. Aplikasi:  Pada  tahap  aplikasi  ini  akan  dilakukan  proses  penentuan  tingkat  kepuasan  pelanggan dengan hasil prediksi puas dan tidak puas. Untuk sampel data diambil dari jumlah pelanggan yang mengisi survei kepuasan pelanggan pada lembar formulir kepuasan pelanggan yang telah disediakan. Pada  tahap  ini  juga  akan  dilakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web yang telah dirancang sebelumnya untuk membantu proses prediksi.
8. Pengujian: Pada tahap ini, pengujian akan dilakukan sedemikian rupa untuk mengidentifikasi apakah hasil yang didapatkan sudah sesuai dengan yang diharapkan atau belum. Jika masih terdapat indikasi bug,  maka  akan  dilakukan  pengulangan  untuk  memastikan  bahwa  website  sudah  mendekati sempurna

## 4 Hasil dan Pembahasan
Mengidentifikasi  masalah  yang  berkaitan  dengan  kepuasan  konsumen  terhadap  produk  batik merupakan  langkah  awal  untuk  memperbaiki  hubungan  antara  produsen  dan  konsumen  batik  serta kualitas  produk  yang  dihasilkan.  Untuk  mengatasi  masalah-masalah  tersebut,  diperlukan  komunikasi yang  terbuka  antara  produsen  batik,  konsumen,  dan  pihak-pihak  terkait  lainnya.  Umpan  balik  dari konsumen  dapat  menjadi  sumber  informasi  yang  berharga  untuk  perbaikan  yang  diperlukan  dalam desain, kualitas, dan pemasaran produk batik. Selain itu, pelatihan untuk produsen batik dalam teknik pembuatan  yang  lebih  baik  dan  dukungan  dari  pihak-pihak  terkait  dapat  membantu  meningkatkan kualitas produk dan hubungan antara produsen dan konsumen.
Dalam menganalisa dan merancang sebuah sistem yang baik, dibutuhkan data dan informasi yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan sistem.  Berikut dibawah ini adalah total data kepuasan pelanggan terhadap toko batik yang diperoleh dari hasil penelitian yang berjumlah 132, kelas yang ditentukan disini adalah  (puas  dan  tidak  puas)  kelas  yang  diperoleh  didapatkan langsung  dari tempat  penelitian,  kelas kepuasan digunakan kedepannya hanya untuk pengujian akurasi saja, untuk data testing tidak diharuskan memiliki kelas kepuasan (puas, tidak puas) penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 1.
Tabel 1. Kumpulan data total penilaian pelanggan terhadap toko batik
Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan 1 Rini Sangat baik Unik Normal  Ramah Nyaman Puas
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
2 Nur Rohmah Tidak bagus  Reguler  Mahal Tidak ramah Tidak nyaman Tidak Puas 3 Ahmad Faiq Ihtiromi Bagus. Reguler  Mahal Normal Nyaman Tidak Puas 4 Badruzzaman Sangat baik Bagus. Murah Ramah Nyaman Puas ... ... ... ... ... ... ... .. 132 Azhar Noormaitha Faadhillah  Tidak bagus  Unik Murah Normal Nyaman
Tidak Puas Sumber: (Toko Batik)

## 4.1 Analisis Data
Dalam menganalisa dan merancang sebuah sistem yang baik, dibutuhkan data dan informasi yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan sistem. Hal ini dapat diperoleh dengan melakukan analisis terhadap sistem  yang  sebelumnya  atau  yang  sedang  berjalan.  Karena  dari  informasi  tersebut  dapat  diketahui sejauh mana sistem yang sedang berjalan saat ini, apa saja kebutuhan dalam menjalankannya dan apa saja kebutuhan yang ingin dicapai namun tidak dapat disediakan oleh sistem yang sedang berjalan saat ini.
1. Dari data penelitian diperoleh 5 data atribut dengan nilai kategorikal atau disebut data kualitatif, dan 1 kelas memiliki nilai puas/tidak puas penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 2,3,4,5,6,7 di bawah ini.

## Tabel 2. Data dan nilai atribut material
Atribut Nilai Bahan Sangat bagus Bagus. Tidak bagus Sumber: (Toko Batik) Tabel 3. Data dan nilai atribut motif Atribut Nilai Motif Unik Bagus. Reguler Sumber: (Toko Batik) Tabel 4. Data dan nilai atribut harga Atribut Nilai Harga Murah Normal Mahal Sumber: (Toko Batik) Tabel 5. Data dan nilai atribut layanan Atribut Nilai Layanan Ramah Normal Tidak ramah Sumber: (Toko Batik) Tabel 6. Data dan nilai atribut kualitas toko Atribut Nilai Kualitas Toko Nyaman Tidak nyaman Sumber: (Toko Batik) Tabel 7. Data dan nilai kelas kepuasan Atribut Nilai Kepuasan Puas Tidak Puas Sumber: (Toko Batik)
2. Berdasarkan  studi  empiris  menunjukkan  bahwa  pembagian  dataset  terbaik  diperoleh  dengan menggunakan 20% data untuk testing, dan sisanya 80% data untuk training. Dari penelitian tersebut didapatkan bahwa hasil pembagian terbaik diperoleh dengan rasio data training dan testing sebesar 80:20  karena  nilai  p  terkecil  dengan  nilai  (1  -  p)  terbesar  dicapai  ketika  p  =  0.8.  Berdasarkan penelitian tersebut, pembagian dataset training dan testing sebesar 80:20 memiliki performa yang baik dalam memaksimalkan akurasi model dalam memprediksi kelas, sehingga menjadi acuan dalam pembagian dataset training dan testing untuk proses hold out pada penelitian ini. Pada penelitian ini diambil 30 dataset secara acak dalam melakukan perhitungan manual seperti pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Kumpulan data awal untuk perhitungan manual
Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan 1 Rini Sangat baik Unik Normal Ramah Nyaman Puas 2 Nur Rohmah Tidak bagus Reguler Mahal Tidak ramah Tidak nyaman Tidak Puas
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1662-1678
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3 Ahmad Faiq Ihtiromi Bagus. Reguler Mahal Normal Nyaman Tidak Puas 4 Badruzzaman Sangat baik Bagus. Murah Ramah Nyaman Puas ... ... ... ... ... ... ... ... 30 Nurika Sangat bagus  Reguler Murah Tidak ramah Nyaman Puas
Sumber: (Toko Batik)
3. Metode validasi model klasifikasi yang akan digunakan di sini adalah hold out yang menggunakan rasio 80:20 dengan 24 data training dan 6 data testing seperti yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini (Miranda, Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: hal. 441-442) penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 9.
Tabel 9. Data pelatihan tahan
Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan 1 Rini Sangat baik Unik Normal Ramah Nyaman Puas 2 Nur Rohmah Tidak bagus Reguler Mahal Tidak ramah Tidak nyaman Tidak Puas 3 Ahmad Faiq Ihtiromi Bagus. Reguler Mahal Normal Nyaman Tidak Puas 4 Badruzzaman Sangat baik Bagus. Murah Ramah Nyaman Puas ... ... ... ... ... ... ... ... 30 Nurika Sangat baik Reguler Murah Tidak ramah Nyaman Puas
Sumber: (Toko Batik)

## 4.2 Aplikasi dan Penggunaan
Implementasi  merupakan  proses  penerapan  rancangan  program  yang  telah  dibuat  pada  bab sebelumnya  atau  penerapan  dalam  mengimplementasikan  pemrograman  sistem  informasi  yang  telah dibuat,  hasil  dan  tahapan  dari  implementasi  ini  adalah  sebuah  sistem  pengolahan  data  yang  dapat berjalan dengan baik. Tujuan dari implementasi sistem adalah untuk menjelaskan manual modul kepada seluruh pengguna yang akan menggunakan sistem.
1. Metode Naïve Bayes
Sebelum melakukan proses perhitungan, atribut yang digunakan dalam prediksi Naive Bayes ditentukan untuk mengklasifikasikan berdasarkan data yang akan dilatih dan diuji. Penilaian kepuasan pelanggan terhadap toko batik merupakan nilai yang akan dihitung di sini.
a. Data yang akan dicoba untuk dihitung secara manual sebanyak 30 data seperti yang terlihat pada Tabel 10 di bawah ini dimana atributnya bersifat kategorikal.

## Tabel  10. Pengujian 1 kumpulan data 30
Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan 1 Rini Sangat baik Unik Normal Ramah Nyaman Puas 2 Nur Rohmah Tidak bagus Reguler Mahal Tidak ramah Tidak nyaman Tidak Puas 3 Ahmad Faiq Ihtiromi Bagus. Reguler Mahal Normal Nyaman Tidak Puas ... ... ... ... ... ... ... ... 30 Nurika Sangat bagus Reguler Murah Tidak ramah Nyaman Puas
Tabel di atas merupakan 30 data penilaian pelanggan terhadap toko batik untuk perhitungan naive bayes selanjutnya.
b. Holdout Validation adalah metode validasi silang yang lebih sederhana. Dalam holdout validation, dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu,  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  80%  data  digunakan untuk pelatihan, dan 20% digunakan untuk pengujian. Disini kita menggunakan pembagian 80:20, yaitu 80% data training dan 20% data testing, berikut adalah data training yang akan kita gunakan penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 11 dan 12.
Tabel 11. 80% data pelatihan Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan 1 Rini Sangat baik Unik Normal Ramah Nyaman Puas 2 Nur Rohmah Tidak bagus Reguler Mahal Tidak ramah Tidak nyaman Tidak Puas 3 Ahmad Faiq Ihtiromi Bagus. Reguler Mahal Normal Nyaman Tidak Puas 4 Badruzzaman Sangat baik  Bagus. Murah Ramah Nyaman Puas ... ... ... ... ... ... ... ... 24 Sri Wahyuningsih Bagus. Unik Mahal Normal Tidak nyaman Puas Tabel 121. 20% data uji Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko  Kepuasan 25 Agus Setiawan Sangat baik Bagus. Murah Ramah Tidak nyaman Tidak Puas 26 Mentari Safputri Sangat baik Unik Murah Normal Tidak nyaman Puas 27 Nopi Lestari Bagus. Reguler Mahal Normal Tidak nyaman Tidak Puas 28 Tati Mulyati Bagus. Unik Mahal Ramah Tidak nyaman Puas 29 Fatimah Sugandi Tidak bagus Unik Mahal Ramah Tidak nyaman Tidak Puas 30 Nurika Sangat baik Reguler  Murah Tidak ramah Nyaman Puas
c. Hitung  probabilitas  kelas  dan  probabilitas  bersyarat  untuk  memprediksi  kelas  data  baru  dengan menghitung probabilitas untuk setiap kelas.
Rumus Probabilitas Kelas Kepuasan:
P(Ck) = jumlah data dengan kelas Ck / jumlah total data Deskripsi: P (Puas) = 15 / 24 = 0,6250 P (Tidak Puas) = 9 / 24 = 0,3750 Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 13.
Tabel 13. Nilai probabilitas kelas kepuasan dari data pelatihan Kepuasan Puas Tidak Puas 24 15 9 (P) 0,6250 0,3750
Di atas adalah tabel perhitungan probabilitas kelas dari kepuasan, data tersebut digunakan untuk perhitungan selanjutnya.
Rumus Probabilitas Bersyarat: P(Ck ∣ x1, x2, ..., xn) = P(x1, x2, ..., xn ∣ Ck) ⋅ P(Ck) / P(Ck) Deskripsi: Materi => Sangat Baik => Puas = 7 / 0,6250 = 11,2 Materi => Sangat Baik => Tidak Puas = 0 / 0.3750 = 0 Materi => Baik => Puas = 5 / 0.6250 = 8 Materi => Baik => Tidak Puas = 3 / 0.3750 = 8
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 14 dan 15.
Tabel 14. Jumlah kepuasan material berdasarkan nilai Atribut Nilai Puas Tidak Puas Bahan Sangat baik 7 0 Bahan Bagus. 5 3 Bahan Tidak bagus 3 6 Tabel 15. Nilai probabilitas bersyarat dari bahan Atribut Nilai Puas Tidak Puas Bahan Sangat baik 11,2 0 Bahan Bagus. 8 8 Bahan Tidak bagus 4,8 16
Di  atas  adalah  tabel  perhitungan  probabilitas  bersyarat  dari  atribut  material,  data  tersebut digunakan untuk perhitungan lebih lanjut.
Deskripsi: Motif => Unik => Puas = 4 / 0,6250 = 6,4 Motif => Unik => Tidak Puas = 1 / 0,3750 = 2,67 Motif => Baik => Puas = 7 / 0,6250 = 11,2 Motif => Baik => Tidak Puas = 1 / 0,3750 = 2,67 Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 16 dan 17.
Tabel 16. Jumlah kepuasan motif berdasarkan nilai Atribut Nilai Puas Tidak Puas Motif Unik 4 1 Motif Bagus. 7 1 Motif Reguler 4 7 Tabel 17. Nilai probabilitas bersyarat dari motif Atribut Nilai Puas Tidak Puas Motif Unik 6,4 2,666666667 Motif Bagus. 11,2 2,666666667 Motif Reguler 6,4 18,66666667
Di atas adalah tabel perhitungan probabilitas bersyarat dari atribut motif, data tersebut digunakan untuk perhitungan lebih lanjut.
Deskripsi: Harga => Murah => Puas = 5 / 0.6250 = 8 Harga => Murah => Tidak Puas = 4 / 0.3750 = 10.67 Harga => Normal => Puas = 4 / 0,6250 = 6,4 Harga => Normal => Tidak Puas = 0 / 0.3750 = 0 Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 18 dan 19.
Tabel 18. Total kepuasan harga berdasarkan nilai Atribut Nilai Puas Tidak Puas Harga Murah 5 4 Harga Normal 4 0 Harga Mahal 6 5 Tabel 19. Nilai probabilitas bersyarat dari harga Atribut Nilai Puas Tidak Puas Harga Murah 8 10,66666667 Harga Normal 6,4 0 Harga Mahal 9,6 13,33333333
Di atas adalah tabel perhitungan probabilitas bersyarat dari atribut harga, data tersebut digunakan untuk perhitungan lebih lanjut.
Deskripsi: Pelayanan => Ramah => Puas = 7 / 0.6250 = 11.2 Pelayanan => Ramah => Tidak Puas = 1 / 0,3750 = 2,67 Layanan => Normal => Puas = 6 / 0,6250 = 9,6 Layanan => Normal => Tidak Puas = 2 / 0,3750 = 5,33 Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 20 dan 21.
Tabel 20. Total kepuasan layanan berdasarkan nilai Atribut Nilai Puas Tidak Puas Layanan Ramah 7 1 Layanan Normal 6 2 Layanan Tidak ramah 2 6 Tabel 21. Nilai probabilitas bersyarat layanan Atribut Nilai Puas Tidak Puas Layanan Ramah 11,2 2,666666667 Layanan Normal 9,6 5,333333333 Layanan Tidak ramah 3,2 16
Di  atas  adalah  tabel  perhitungan  probabilitas  bersyarat  dari  atribut  layanan,  data  tersebut digunakan untuk perhitungan lebih lanjut. Deskripsi: Kualitas Toko => Nyaman => Puas = 11 / 0,6250 = 17,6 Kualitas Toko => Nyaman => Tidak Puas = 3 / 0.3750 = 8 Kualitas Toko => Tidak Nyaman => Puas = 4 / 0.6250 = 6.4 Kualitas Toko => Tidak Nyaman => Tidak Puas = 6 / 0.3750 = 16 Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 22 dan 23.
Tabel 2. Total kepuasan kualitas toko berdasarkan nilai Atribut Nilai Puas Tidak Puas Kualitas Toko Nyaman 11 3 Kualitas Toko Tidak nyaman 4 6 Tabel 23. Nilai probabilitas bersyarat dari kualitas toko Atribut Nilai Puas Tidak Puas Kualitas Toko Nyaman 17,6 8 Kualitas Toko Tidak nyaman 6,4 16
Di  atas  adalah  tabel  perhitungan  probabilitas  bersyarat  dari  atribut  kualitas  toko,  data  tersebut digunakan untuk perhitungan lebih lanjut.
d. Prediksi kelas, tahap ini merupakan tahap akhir untuk memprediksi kepuasan pelanggan, data yang akan digunakan dan diuji adalah data testing penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 24.

## Tabel 24. Data pengujian yang akan diprediksi
Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan Kepuasan Prediksi 25 Agus Setiawan Sangat baik Bagus. Murah Ramah Tidak nyaman Tidak Puas ? 26 Mentari Safputri  Sangat baik Unik Murah Normal Tidak nyaman Puas ? 27 Nopi Lestari Bagus. Reguler  Mahal Normal Tidak nyaman Tidak Puas ?
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1662-1678
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
28 Tati Mulyati Bagus. Unik Mahal Ramah Tidak nyaman Puas ? 29 Fatimah Sugandi Tidak bagus Unik Mahal Ramah Tidak nyaman Tidak Puas ? 30 Nurika Sangat baik  Reguler  Murah Tidak ramah Nyaman Puas ?
Deskripsi Nilai Peluang yang Dipuaskan:
25 (Bahan) = Sangat Baik = Nilai Probabilitas Bersyarat Bahan => Sangat Baik = 11.2 = 11.2
25 (Motif) = Baik = Nilai Probabilitas Bersyarat Motif => Baik = 11.2 = 11.2
26 (Bahan) = Sangat Baik = Nilai Probabilitas Bersyarat Bahan => Sangat Baik = 11.2 = 11.2 26 (Motif) = Unik = Nilai Probabilitas Bersyarat Motif => Unik = 6.4 = 6.4 Skor Akhir Puas Keterangan: 25 = = 11,2 * 11,2 * 8 * 11,2 * 6,4 = 71932.314 26 = 11,2 * 6,4 * 8 * 9,6 * 6,4 = 35232,154
Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 25.
Tabel 25. Nilai probabilitas dan nilai akhir prediksi yang dipuaskan
Tidak. Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Nilai Akhir 25 11,2 11,2 8 11,2 6,4 71932,314 26 11,2 6,4 8 9,6 6,4 35232,154 27 8 6,4 9,6 9,6 6,4 30198,989 28 8 6,4 9,6 11,2 6,4 35232,154 29 4,8 6,4 9,6 11,2 6,4 21139,292 30 11,2 6,4 8 3,2 17,6 32296,141
Di atas adalah tabel peluang dan skor akhir dengan kelas yang memuaskan. Keterangan Skor Peluang Tidak puas: 25 (Bahan) = Sangat Baik = Nilai Probabilitas Bersyarat Bahan => Sangat Baik = 0 = 0 25 (Motif) = Baik = Nilai Probabilitas Bersyarat Motif => Baik = 2.67 = 2.67 26 (Bahan) = Sangat Baik = Nilai Probabilitas Bersyarat Bahan => Sangat Baik = 0 = 0 26 (Motif) = Unik = Nilai Probabilitas Bersyarat Motif => Unik = 2.67 = 2.67 Keterangan Nilai Akhir: 25 = 0 * 2,67 * 10,67 * 2,67 * 16 = 0 26 = 0 * 2,67 * 10,67 * 5,33 * 16 = 0 Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 26.
Tabel 26. Nilai probabilitas dan nilai akhir prediksi yang tidak memuaskan
Tidak. Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Nilai Akhir 25 0 2,666666667 10,666667 2,6666667 16 0 26 0 2,666666667 10,666667 5,3333333 16 0 27 8 18,66666667 13,333333 5,3333333 16 169908,15 28 8 2,666666667 13,333333 2,6666667 16 12136,296 29 16 2,666666667 13,333333 2,6666667 16 24272,593 30 0 18,66666667 10,666667 16 8 0
Di atas adalah tabel peluang dan skor akhir dengan kelas yang tidak puas penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 27.
Tabel 27. Perbandingan nilai akhir peluang Tidak. Puas Tidak Puas 25 71932,314 0 26 35232,154 0 27 30198,989 169908,15 28 35232,154 12136,296 29 21139,292 24272,593 30 32296,141 0
Jika  kita  bandingkan,  probabilitas  puas  untuk  nomor  25  yaitu  Agus  Setiawan  memiliki  nilai probabilitas  tertinggi,  yang  merupakan  kelas  puas,  sehingga  disini  kita  mencari  nilai  tertinggi  dan kemudian menentukan kelas berdasarkan nilai tertinggi penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 28.
Tabel 28. Hasil prediksi kepuasan pelanggan
Tidak. Nama Bahan Motif Harga Layanan Kualitas Toko Kepuasan Kepuasan Prediksi 25 Agus Setiawan Sangat bagus Bagus. Murah Ramah Tidak nyaman Tidak Puas Puas 26 Mentari Safputri  Sangat bagus Unik Murah Normal Tidak nyaman Puas Puas 27 Nopi Lestari Bagus. Reguler  Mahal Normal Tidak nyaman Tidak Puas Tidak Puas 28 Tati Mulyati Bagus. Unik Mahal Ramah Tidak nyaman Puas Puas 29 Fatimah Sugandi Tidak bagus Unik Mahal Ramah Tidak nyaman Tidak Puas Tidak Puas 30 Nurika Sangat baik Reguler  Murah Tidak ramah Nyaman Puas Puas
Tabel  di  atas  merupakan  hasil  prediksi  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  toko  batik menggunakan algoritma Naive Bayes.
e. Matriks  kebingungan  adalah  tabel  yang  digunakan  dalam  evaluasi  klasifikasi  model.  Matriks  ini membandingkan  prediksi  model  dengan  klasifikasi  data  yang  sebenarnya.  Ada  empat  sel  dalam confusion matrix: True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). Dari sini, kita dapat menghitung berbagai metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall (sensitivitas), spesifisitas,  dan  F1-score,  yang  membantu  kita  memahami  kinerja  model  dan  mengidentifikasi kelemahan yang mungkin ada penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 29.
Tabel  29. Matriks kebingungan Sebenarnya Prediksi Puas Tidak Puas Puas 3 0 Tidak Puas 1 2
Keterangan Skor Peluang Tidak puas: Akurasi = (3 + 2) / 6 = 0,8333 = 0,8333 * 100 = 83,33 % Penjelasan lebih rinci lihat  Tabel 30.
Tabel 30. Vektor kinerja Variabel Formula Hasil Hasil % Akurasi TP + TN / Total Data 0.8333 83.33 % Presisi TP / (TP + FP) 1 100 % Ingat TP/(TP+FN) 0.7500 75 % Spesifisitas TN/(TN+FP) 1 100 % Skor F1 2 * (Recall * Presisi) / (Recall + Presisi) 0.8571 85.71 %
Di sini, nilai akurasinya adalah 83,33% sehingga nilai akurasi penahanan 80:20 diperoleh sebesar 83,33%.

## 4.3 Implementasi Sistem
Tahap  pengujian ini  merupakan tahap  yang  dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  setiap fungsi  yang  ada  di  dalam  sistem  sudah  berfungsi  sesuai  dengan  rancangan  yang  dibuat.  Pada  tahap pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi web dengan  media web  browser yaitu Google Chrome. Tahap  pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan localhost sebagai  server  pengujian. Berikut ini adalah hasil dari pengujian yang dilakukan:
Disini user melakukan login agar dapat masuk ke aplikasi sistem penentuan tingkat kepuasan pelanggan  untuk  mengetahui  kepuasan  pelanggan  terhadap  toko  batik  tersebut  dapat  dilihat  dalam Gambar 4.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1662-1678
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Halaman login aplikasi web
Gambar di atas adalah tampilan aplikasi dari halaman login, pengguna harus melakukan login untuk mengelola akses aplikasi.
Kemudian masuk ke dashboard dan muncul total data pelanggan toko batik yang telah disimpan di awal dapat dilihat dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan data dan hasil tampilan total data dan hasil
Setelah user masuk, maka akan menampilkan halaman utama yaitu dashboard yang berisi data penilaian kepuasan pelanggan toko batik dan hasil perhitungannya.
Menampilkan data total penilaian pelanggan terhadap toko batik yang telah diinputkan di awal dapat dilihat dalam Gambar 6.

## Gambar 6: Data penilaian pelanggan terhadap toko batik
Menu  data  penilaian  pelanggan  toko  batik  dimana  user  memasukkan  data  dan  atribut apa  saja yang  akan  dilakukan  dalam  proses  penentuan  tingkat  kepuasan  pelanggan,  disini  user  memasukkan penilaian apa saja terhadap guru sesuai dengan informasi atribut yang diberikan.
Kemudian masukkan data penilaian pelanggan terhadap toko batik yang telah diberikan oleh Batik Berjaya Labura ke dalam aplikasi dapat dilihat dalam Gambar 7.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7. Menyimpan penilaian pelanggan terhadap toko batik
Kemudian user menginputkan data yang telah didapatkan dari hasil penelitian di Batik Berjaya Labura.
Menampilkan  hasil  prediksi  penentuan  tingkat  kepuasan  pelanggan  dengan  algoritma  Naïve Bayes dapat dilihat dalam Gambar 8.

## Gambar 8. Menampilkan prediksi hasil kepuasan pelanggan naïve bayes
Gambar di atas adalah tampilan grafis hasil prediksi dari penentuan tingkat kepuasan pelanggan dengan algoritma Naïve Bayes.
Menampilkan  Confusion  Matrix  dari  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  menentukan  tingkat kepuasan pelanggan dapat dilihat dalam Gambar 9.

## Gambar 9. Menampilkan hasil confusion matrix menampilkan hasil matriks kebingungan
Gambar 9 di atas merupakan tampilan hasil akurasi, recall, precision dan f1-score dimana penilaian di atas merupakan akurasi dan ketepatan pada data dimana data bertahan 80:20 pada perhitungan di atas.

## 5 Kesimpulan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  klasifikasi  dengan  Naive  Bayes  dalam  menentukan  kepuasan pelanggan  terhadap  toko  batik,  penulis  menyimpulkan  bahwa  dengan  perhitungan  hasil  klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dengan jumlah data 132, sebagai perhitungan manual digunakan 30  data  yaitu,  data  latih  80%  berjumlah  24,  data  uji  20%  berjumlah  6  diperoleh  akurasi  83,33%, precision 100%, recall 75%, specifity 100% dan f1-score 85,71. Dengan menggunakan algoritma Naive
Bayes membantu klasifikasi, data yang berupa atribut dan label diadakan data latih dan data uji, dimana pelabelan  data  latih  harus  ditentukan  di  awal  berupa  informasi  kategorik  yaitu  puas  dan  tidak  puas, kemudian dilakukan prediksi berdasarkan data yang paling tinggi untuk mendapatkan label puas dan tidak puas dari data uji.

## Referensi
[1] H. E. Atmaja dan D. M. Verawati, "Meningkatkan Minat Kewirausahaan Di Era Global Melalui E-Commerce," 2021.
[2] A.  D.  Amanda,  A.  P.  Windarto,  dan  H.  Qurniawan,  "Analisis  Kepuasan  Konsumen  terhadap Pelayanan  Toko  Ms  Glow  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes," Hello  World  Jurnal  Ilmu Komputer , vol. 1, no. 3, hlm. 130-144, Okt 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i3.139.
[3] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, dan C. Lauw, "Penerapan Aplikasi Rapid Miner Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  Dollar  Amerika  Serikat  Dengan  Metode Linear Regression ," Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 1, hlm. 8-17, Mei 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[4] E. M. Lena, B. Mursito, dan S. Hartono, "Kepuasan Pelanggan Ditinjau Dari Kualitas Produk, Citra Merek Dan Pelayanan Pada Outlet 3 Second Surakarta (Minat Beli Konsumen Ditinjau Dari Suasana Toko, Lokasi, Dan Word Of Mouth Studi Kasus Pada Butik Solo)," 2021.
[5] A. Wijaya, "Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Layanan, Persepsi Harga, Dan Asosiasi Merek Terhadap Kepuasan Dan Loyalitas Pelanggan," Jurnal Bisnis Terapan , vol. 2, no. 01, hlm. 1-16, Juni 2018, doi: 10.24123/jbt.v2i01.1082.
[6] K.  Mukhlisin,  "Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes Pada  Produk  Brownies  Tape  Dalam Menentukan Tingkat Penjualan Laris dan Kurang Laris," KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer , vol. 5, no. 2, hlm. 51-56, Okt 2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i2.168.
[7]  N. M. A. Sulistyawati, & N. K. Seminari, 12882-1-27881-1-10-20150814 (1) . 4 (8), 2318–2332, 2019.
[8] J.  Saputra  dan  A.  Zein,  "Perancangan  Sistem  Informasi Point  Of  Sale Berbasis  Web Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus : Kedai Kyushu Japanese Street Food)," 48 Jurnal Ilmu Komputer JIK , vol. VI, no. 01, 2023.
[9] M.  Latif,  N.  Rohman,  dan  U.  Suji'ah,  "Kepuasan  Konsumen  atas  Kualitas  Pelayanan  Rumah Makan Griya Dahar Mbok Sum (Studi kasus pada konsumen Daerah Istimewa Yogyakarta) 1".
[10]  M. H. Rifqo dan A. Wijaya, "Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit," 2017. [Online]. Tersedia pada: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
[11]  S. Helia, L. R. Lismawati, D. Darwin, and A. Prastika, “T he influence of personality and creativity on the performance of employees in Padang Panjang Regional Public Hospital with innovation as intervening variables ”, Mantik , vol. 8, no. 1, pp. 565-577, May 2024.
[12]  H.  F.  Putro,  R.  T.  Vulandari,  dan  W.  L.  Y.  Saptomo,  "Penerapan  Metode Naive  Bayes  u ntuk Klasifikasi Pelanggan," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 8, no. 2, Oktober 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[13]  R. Bangun, S. Informasi & P., R. Jasa, M. Pada, & S. B. Surabaya. Jurnal Sistem Informasi . 3 (1). 2019.
[14]  S. Maulana dan M. Muhajirin, "Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Aisy  Cabang  Bima," Jurnal  Disrupsi  Bisnis ,  vol.  4,  no.  4,  hlm.  372,  Jul  2021,  doi: 10.32493/drb.v4i4.11678.
[15]  M.  F.  Fadillah,  "Analisa  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Kuliner  Selebgram  Arief  Muhammad Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Tugas  Akhir".  [Online].  Tersedia  pada: http://digilib.mercubuana.ac.id/
[16]  A. S. Stone dan F. Fathoni, "Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Penilaian Produk Pada Toko Online  Shop  Amreta  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classification ," Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 3, hlm. 1590, Jul 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4436.
[17]  N.  Chatrina  Siregar,  R.  Ruli,  A.  Siregar,  ;  M  Yoga,  dan  D.  Sudirman,  "Implementasi  Metode Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  Pada  Komentar  Warga  Sekolah  Mengenai  Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ)," 2020.
[18]  H.  Susana  dan  N.  Suarna,  "Penerapan  Model  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  Terhadap Penggunaan  Akses  Internet  Program  Studi  Teknik  Informatika  STMIK  IKMI  Cirebon  Jl Perjuangan No 10B Kesambi Kota Cirebon 3) Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI  Cirebon Jl  Perjuangan  No  10B  Kesambi  Kota Cirebon  4)  Program  Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Kesambi Kota Cirebon," Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, hlm. 1-8, 2022.
[19]   H.  E.  Pratama  and  H.  Sulistani,  “Sistem  Penilaian  Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan CustomerSatisfaction  Index  Pada  Penjualan  Parfume(Study  Kasus:  Parfume  Corner  Bdl),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 29–36, 2021.
[20]   A.  D.  Amanda,  A.  P.  Windarto,  and  H.  Qurniawan,  “Analisis  Kepuasan  Konsumen  terhadap Pelayanan Store Ms Glow Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 3, pp. 130–144, 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i3.139.
[21] T. A. Q. Putri, A. Triayudi, and R. T. Aldisa, “Implementasi Algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Terhadap Kepuasan Pelanggan Starbucks,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 2, pp. 641–649, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2949.
[22] N. Saurina, “Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Batik Ecoprint Menggunakan Naïve Bayes d an KNN Classifier ,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1532– 1542, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1483.