Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 521-528
Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Cara Pengajaran Dosen
Putri Ramadani¹, Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Billy Hendrik³ 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia
E-mail: 1 putriramadani.utii@gmail.com, ²gunadiwidi@yahoo.co.id, ³billy_hendrik@upiyptk.ac.id

## Abstract
Student  satisfaction in  higher  education is  the  main  focus in improving  the  quality  of education. In the Tridharma paradigm, satisfaction is measured through a comparison of expectations and teaching realization as the main indicator of learning effectiveness. This research  method  uses  Naïve  Bayes  classification,  through  the  steps  of  reading  training data,  calculating  prior  probabilities,  training  data  probabilities  for  each  category, reading  testing  data,  and  calculating  final  probabilities.  This  research  aims  to  evaluate student  satisfaction  with  lecturers'  teaching  at  the  LP3I  Polytechnic,  Padang  Campus. The  data  used  in  this  research  was  574.  The  results  of  research  with  574  data  (516 training  and  58  testing)  showed  that  52  data  (89.648%)  stated  "Very  Satisfied",  while  6 data (10.344%) stated "Satisfied". Prediction accuracy reached 98.28%. However, when using  the  Naïve  Bayes  method  with  574  data  (574  training  and  574  testing),  397  data (69.078%) stated "Very Satisfied" and 177 data (30.798%) stated "Satisfied". Without the Naïve Bayes method, 402 data (69.948%) stated "Very Satisfied" and 172 data (29.928%) stated  "Satisfied".  An  improvement  of  0.87%  occurred  for  the  "Very  Satisfied"  category and -0.87% for "Satisfied". There are no differences in percentages for other categories. From the comparison of results, it can be seen that the Naïve Bayes method is superior in predicting  student  satisfaction  levels  compared  to  calculations  without  this  method. Therefore, it can be concluded that the Naïve Bayes process model is suitable for use as a method for determining good decisions in predictions.
Keywords: Lecturer  Teaching  Method,  Data  Mining,  Naïve  Bayes,  Prediction, Satisfaction

## Abstrak
Kepuasan  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  adalah  fokus  utama  dalam  meningkatkan mutu  pendidikan.  Dalam  paradigma  Tridharma,  kepuasan  diukur  melalui  perbandingan harapan  dan  realisasi  pengajaran  sebagai  indikator  utama  efektivitas  pembelajaran. Metode  penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  Naïve  Bayes,  melalui  langkah-langkah pembacaan  data  training,  perhitungan  probabilitas  prior,  probabilitas  data  training setiap  kategori,  pembacaan  data  testing,  dan  perhitungan  probabilitas  akhir.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pengajaran  dosen  di Politeknik  LP3I  Kampus  Padang.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak 574. Hasil penelitian dengan 574 data (516  training dan 58 testing) menunjukkan bahwa 52 data (89,648%) menyatakan "Sangat Puas", sedangkan 6 data (10,344%) menyatakan "Puas".  Akurasi  prediksi  mencapai  98,28%.  Namun,  ketika  menggunakan  metode  Naïve Bayes dengan 574 data (574  training dan 574 testing), 397 data (69,078%) menyatakan "Sangat Puas" dan 177 data (30,798%) menyatakan "Puas". Tanpa metode  Naïve Bayes, 402  data  (69,948%)  menyatakan  "Sangat  Puas"  dan  172  data  (29,928%)  menyatakan "Puas". Perbaikan sebesar 0,87% terjadi untuk kategori "Sangat Puas" dan -0,87% untuk "Puas".  Tidak  ada  perbedaan  persentase  untuk  kategori  lainnya.  Dari  perbandingan hasil,  terlihat  bahwa  metode  Naïve  Bayes  lebih  unggul  dalam  memprediksi  tingkat kepuasan mahasiswa dibandingkan perhitungan tanpa metode tersebut. Oleh karena itu,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 521-528
dapat  disimpulkan  bahwa  model  proses  Naïve  Bayes  layak  digunakan  sebagai  metode penentuan keputusan yang baik dalam prediksi.
Kata Kunci: Cara Pengajaran Dosen,  Data Mining, Naïve Bayes, Prediksi, Kepuasan Mahasiswa

## 1. Pendahuluan
Knowledge  Di scovery  in  Database (KDD)  adalah  salah  satu  metode  paling populer  yang  berfokus pada  penemuan umum  pengetahuan atau  informasi  dari  data [1].  KDD  adalah  suatu  proses  menggali  dan  menganalisis  sejumlah  data  dan menghasilkan informasi dan pengetahuan yang berguna [2]. KDD merupakan sebuah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  penggunaan  data  historis  untuk  menemukan keteraturan  pola  dengan jumlah data  yang  besar  [3]. Proses  KDD  secara  garis  besar seperti Data  Selection,  Pre-processing/Cleaning,  Transformation,  Data  Mining dan Interpretation/Evaluation [4].  Konsep Data  Mi ning adalah  mengekstraksi  pola tersembunyi  dan  menemukan  hubungan  antar  parameter  dalam  sejumlah  besar  data [5].
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  akurasi  probabilitas  untuk  kategori "PUAS"  rendah,  hanya  sebesar  0,0341,  sementara  untuk  kategori  "TIDAK  PUAS" adalah  0  [6].  Beberapa  keterbatasan  melibatkan  penggunaan  data  hanya  dari  tahun 2022,  parameter  data  yang  terbatas  (hanya  4  parameter),  dan  pengumpulan  data secara onli ne tanpa  wawancara  lebih  lanjut  untuk  memverifikasi  keabsahan  sampel [2][7][8]. Meskipun regresi logistik memiliki akurasi terendah (82,50%) [9], metode Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 82,91% [10]. Studi lain menunjukkan akurasi Naïve  Bayes dalam  prediksi  berbagai  konteks,  termasuk  kepuasan  pembelajaran daring  (100%) [11], prediksi  pelayanan  publik  (96,89%) [12], dan  prevalensi  balita gizi  buruk (75%) [13].
Penelitian  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pengajaran  dosen  menggunakan  data mahasiswa  Manajemen  Informatika  Politeknik  LP 3I  Kampus  Padang  dari  lima angkatan  (2019-2023)  dengan  total  574 dataset .  Analisis  melibatkan  5  parameter dan  20  kategori.  Data  dikumpulkan online melalui  kuesioner Google  Form , dilanjutkan  dengan  wawancara  untuk  memverifikasi  keabsahan  sampel.  Hasil penelitian  akan  memberikan  analisis  mendalam  dan  bermanfaat  bagi  UP MI Politeknik  LP 3I  Kampus  Padang  dalam  memahami  kepuasan  mahasiswa  terhadap pengajaran dosen dengan menggunakan Metode Naïve Bayes .
Penelitian  ini  bertujuan  memahami  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pengajaran dosen  di  P oliteknik  LP3I  Kampus  Padang,  menganalisis  data  kepuasan,  merancang model Naïve  Bayes ,  mengimplementasikannya  dengan  RapidMiner  10.1,  dan membuat  aplikasi Website Data  Mining Naïve  Bayes untuk  Lembaga  Penjaminan Mutu.  Proses  ini  diuji  untuk  prediksi  kepuasan  dan  akurasi  menggunakan RapidMiner 10.1 Websi te Data Mi ning Naïve Bayes .

## 2. Metodologi Penelitian
Sumber  data  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  kuesioner  secara onli ne menggunakan Google  Form yang  diberikan  kepada  mahasiswa  Politeknik  LP3I Kampus P adang angkatan (2019-2023) sebanyak 574 dataset . Dalam  studi  kasus Data  Mining Metode Naïve  Bayes untuk  kepuasan  mahasiswa, proses  segmentasi  menggunakan  algoritma  ini  dapat  diilustrasikan  dalam  kerangka metode  penelitian.  Langkah-langkah  penyelesaian  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap  pengajaran  dosen  dengan  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes dapat dilihat  pada Gambar 1.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  1. Proses Metode Naïve Bayes Classfication
Tahapan  proses  perhitungan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes untuk  prediksi tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap cara pengajaran  dosen adalah  sebagai  berikut:
A. Baca data training
Tahap  pertama  adalah  membaca  data training sebanyak  516 dataset .  Data  ini  akan digunakan  sebagai  dasar  untuk  melatih  model  atau  algoritma  yang  dipilih.  Analisis data  ini  akan  mengungkap  pola  dan  tren  penting  yang  akan  membantu  dalam mengoptimalkan  kinerja model  pada tahap selanjutnya.
B. Hitung  jumlah  dan probabilitas
Pada  tahap  ini,  probabilitas  setiap  kategori  atau  variabel  dihitung  untuk  memahami distribusi  data  secara  relatif.  Langkah  ini  mencakup  perhitungan  jumlah  dan probabilitas prior , serta menghitung  probabilitas training . 1. Hitung  jumlah  dan probabilitas prior
(1)
Si  adalah  jumlah  data training dari  kategori  Ci,  dan  s  adalah  jumlah  total  data training . Menghitung P(Xi|Ci) yang merupakan probabilitas posterior Xi dengan syarat C.
2. Hitung  probabilitas training
(2) Dimana: K =  Data dengan class yang belum  diketahui D
=  Hipotesis  data merupakan suastu class spesifik
P (K|D) =  Probabilitas  hipotesis  D berdasarkan K ( posterior probabilitas) P (K) =  Probabilitas  hipotesis  D ( prior probabilitas) P (K|D) =  Probabilitas  K berdasarkan kondisi  pada hipotesis  D P (K) =  Probabilitas  K
C. Baca Data Testing
Data testing yang digunakan  dalam penelitian  ini  adalah sebanyak 58 data. D. Menghitung  Probabilitas  Data Testing
Berdasarkan  data training untuk  mendapatkan  nilai  probabilitas  dilakukan  proses perhitungan  menggunakan  rumus persamaan (3) sebagai  berikut  :
P(X₂|C)P(X₃|C)  …P(C| X₁, …Xₙ) = P(X₁|C) = (3) E. Menghitung  Probabilitas  Akhir Probabilitas  akhir  merupakan  pemaksimalan  prediksi  dengan  rumus  persamaan  (4) sebagai  berikut : P(K|D) = P(D|K) * P (K|D) (4) F. Probabilitas  Akhir Selanjutnya  membandingkan  nilai  probabilitas  dengan  menggunakan  rumus persamaan (5) Sehingga  dapat diketahui  nilai  probabilitas  akhir.
C = arg max P(D|K) (5)
Baca Data Training Hitung Probabilitas Prior Hitung Probabilitas Data Training Setiap Kategori Hasil Perhitungan Probabilitas Akhir Hitung Probabilitas Akhir Baca Data Testing

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 521-528
Probabilitas  akhir  diperoleh  dengan  menghitung  nilai  probabilitas  akhir  kelas menggunakan  rumus  4.  Setelah  mendapatkan  probabilitas  akhir,  langkah  terakhir  adalah normalisasi,  yaitu  membagikan  nilai  probabilitas  suatu  kategori  dengan  jumlah  nila i probabilitas  dari semua kategori.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian berdasarkan 574 dataset , sebelum menggunakan  metode Naïve Bayes , dilakukan  perhitungan  awal.  Persentase  kategori  tanpa  metode Naïve  Bayes adalah 69,948%  untuk  "Sangat  Puas",  29,928%  untuk  "Puas",  dan  0%  untuk  "Cukup  Puas", "Kurang  Puas",  dan  "Tidak  Puas".  Selanjutnya  perhitungan  menggunakan  metode Naïve Bayes, dataset dibagi  menjadi 516 data training dan 58 data testing .
A. Baca Data Training
Langkah  awal adalah membaca data training yang terdiri  dari  516 dataset .
B. Hitung  Jumlah  dan Probabilitas
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jumlah  dan  probabilitas  untuk  setiap kategori  dalam dataset tersebut.
1. Perhitungan  probabilitas prior (P(Ci))
Proses perhitungan probabilitas prior pada kelas Sangat Puas, dan Puas dengan menggunakan  rumus persamaan (2.1) sebagai  berikut:
= 0,676
= 0,324
2. Selanjutnya  menghitung  probabilitas  pada masing-masing  kategori menggunakan  rumus persamaan (2.2) berikut:
a. Parameter Tangible (Bukti  Langsung)
Kategori A1 yaitu Dosen menggunakan  strategi  pembelajaran  yang menarik.
= 0,553
= 0,120
= 0,387
= 0,653
= 0,060 = 0,204 = 0 = 0,018 = 0 = 0,006
Tabel 1. Hasil  Perhitungan  Probabilitas  Kategori  A1 Kategori Kategori Dataset Sangat Puas Puas P.Sangat Puas P.Puas A1 5 193 20 0.553 0.120 4 135 109 0.387 0.653 3 21 34 0.060 0.204 2 0 3 0.000 0.018 1 0 1 0.000 0.006
Selanjutnya perhitungan dengan proses yang sama dilakukan berdasarkan kategori  yang digunakan  sebanyak  20 katagori.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 521-528
c. Baca data testing
Data testing yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  58 dataset.
d. Menghitung  probabilitas  data testing Berdasarkan  data testing ,  berikut  adalah  perhitungan  nilai  untuk  data  517 sampai  data  574  yang  terdiri  dari  58 dataset menggunakan  rumus  persamaan (2.3) sebagai  berikut  : Data testing ke-1  memiliki  atribut:  A1=4,  A2=4,  A3=5,  A4=5,  A5=5,  A6=5, A7=5,  A8=5,  A9=4, A10=4,  A11=4,  A12=5,  A13=5, A14=4,  A15=3, A16=4, A17=5,  A18=5,  A19=4,  dan  A20=4.  Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  pada semua atribut  tersebut.
1) Hasil  pengujian  "Sangat  Puas": = 0,387 * 0,516 * 0,510 * 0,476 * 0,599 * 0,490 * 0,487 * 0,470 *
0,441 * 0,461 * 0,504 * 0,519 * 0,610 * 0,438 * 0,023 * 0,444 *
0,567 * 0,504 * 0,470 *0,413 * 0,676
= 0.000000017686890
2) Hasil  pengujian  "Puas":
= 0,653 * 0,659 * 0,060 *0,054 * 0,120 * 0,048 * 0,024 * 0,054 * 0,707 * 0,587 * 0,641 * 0,048 *0,006 * 0,605 *0,359 * 0,605 *
0,054 * 0,036 * 0,551 * 0,533 * 0,324
= 0 Setelah  menyelesaikan  perhitungan  probabilitas  untuk  data testing ke-517,  proses tersebut  dilanjutkan  hingga  mencapai  data testing ke-574,  dengan  total  58  data testing . Hasil  perhitungan  ini  memberikan  nilai  probabilitas  terkait  untuk  setiap  data testing . Rinciannya  dapat ditemukan  dalam  Gambar 2. Hasil Grafik Visualisasi.
Gambar  2. Hasil Grafik Visualisasi
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  diamati  bahwa  dari  58  data testing ,  hasilnya menunjukkan  bahwa  pada  titik  berwarna  Biru  (Sangat  Puas),  terdapat  banyak  node sebanyak  52,  sementara  pada  titik  berwarna  Hijau  (Puas),  hanya  terdapat  6  node.  Titik berwarna  Biru  (Sangat  Puas)  dan  Hijau  (Puas)  dalam  visualisasi  tersebut  mewakili  hasil prediksi  tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap cara pengajaran  dosen.

## 3.1. Pengujian Naïve Bayes Pada RapidMiner  10.1
a) Proses Pengujian  Data Dengan Software Rapidminer  Studio 10.1
Pada  tahap  ini,  akan  dijelaskan  tahapan-tahapan  proses  penggunaan  algoritma Naïve Bayes pada  RapidMiner  10.1  dari  data  yang  telah  diimport.  Informasi  lebih  lanjut  dapat ditemukan  pada Gambar  3.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar 3. Tampilan Melakukan  Proses Pengujian  Algoritma Naïve Bayes
b) Keluaran sistem ( output ) Rapidminer studio 10.1
Pada  tahap  ini,  akan  ditampilkan  hasil  akhir  dan  langkah  terakhir  dalam  penggunaan perangkat  lunak  RapidMiner  10,.1.  Hasil  akurasi  pengolahan  data Naïve  Bayes dengan RapidMiner  10.1 menunjukkan tingkat akurasi sebesar 98.28%. Rincian hasil dapat dilihat pada  Gambar  4.  yang  menunjukkan  performa  akurasi  prediksi,  yang  terdapat  52  prediksi "Sangat Puas" dan 6 prediksi "Puas".
Gambar 4. Pemodelan Proses Data Testing
c) Hasil  Pengujian  Probabilitas Confidence
Model  dapat  memberikan  prediksi  dengan  tingkat  kepercayaan  t inggi.  Prediksi  yang diberikan  memiliki  probabilitas confidence yang  kuat,  menunjukkan  keyakinan  mode l dalam  mengklasifikasikan  kepuasan  mahasiswa  terhadap  cara  pengajaran  dosen. Klasifikasi  untuk mendapatkan  hasil  prediksi  dapat dilihat  pada Gambar  5.
Gambar  5. Tampilan Hasil  Probabilitas Confidence
3.2 Pengujian Naïve Bayes Pada Website Metode Data Mining Algoritma Naïve Bayes
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan website yang menerapkan metode Naïve Bayes dalam bidang Data Mining , dikembangkan dengan Bahasa Pemrograman PHP dan Framework CodeIgniter 4,  serta  menggunakan Database MySQL ,  hasil  pengujian  dapat dilihat  padat Gambar 6.
Gambar  6. Tampilan Menu Performance Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  Gambar  6.  terlihat  hasil  pengujian  Naïve  Bayes  menggunakan  Website Data Mining dengan alokasi data sebesar 90% untuk pelatihan dan 10% untuk pengujian. Hasil yang diperoleh menunjukkan tingkat akurasi  metode  Naïve Bayes sebesar 98.28%. Selanjutnya,  pada  analisis  kepuasan  mahasiswa  terhadap  cara  pengajaran  dosen  dengan dataset sebanyak 574, data dibagi  menjadi 100% untuk training dan 100% untuk testing . Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  69,078%  mahasiswa  dikategorikan  sebaga i "Sangat Puas", 30,798% sebagai "Puas". Sementara  itu, kategori "Cukup Puas", "Kuran g Puas", dan "Tidak Puas" memiliki  persentase sebesar 0%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  penerapan  Metode Naïve  Bayes untuk  memprediks i kepuasan  mahasiswa  terhadap  cara  pengajaran  dosen,  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  pengajaran  dosen  di  Politeknik  LP3I . Kampus  Padang melalui aplikasi Data Mining berbasis Website dan Tools RapidMiner 10.1 menunjukkan tingkat  kepuasan  tinggi  ("Sangat  Puas")  dengan  akurasi  prediksi  mencapai  98,28%. Metode Naïve  Bayes secara  signifikan  unggul  dibandingkan  dengan  perhitungan  tanpa menggunakan  metode  tersebut. Aplikasi Data  Mining berbasis Website dengan  Metode Naïve  Bayes dirancang  menggunakan PHP , Framework CodeIgniter 4,  dan database MySQL . Proses pengujian Metode Naïve  Bayes melibatkan pengumpulan, preprocessing , dan  pembagian  data.  Model  dilatih  dengan  data training 90%,  dan  akurasi  prediks i dievaluasi  dengan  data testing 10%,  mencapai  tingkat  akurasi  98,28%. Proses  pengujian Metode Naïve  Bayes dengan Tools RapidMiner  10.1  juga  melibatkan  langkah-langkah serupa. Model dilatih dan diuji dengan data training 90% dan data testing 10%, berhasil mencapai  tingkat  akurasi  prediksi  sebesar 98,28%.

## Daftar Pustaka
[1] Ihya,  N.  Abrar,  A.  Abdullah,  And  Sucipto,  “Liver  Disease  Classification  Using The Elbow Method To Determine Optimal K In The K-Nearest Neighbor (K-Nn) Algorithm,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) ,  Vol.  12,  No.  2, Pp. 218–228, Jul. 2023, Doi:  10.32736/Sisfokom.V12i2.1643.
[2] S.  Wirma,  “ Data  Mining Dengan  Metode  Naïves  Bayes  Classifer  Dalam
Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Dokumen  Kependudukan,” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , Pp. 156–160, Sep. 2022, Doi:
10.37034/Infeb.V4i3.155.
[3] D.  F. Pratama,  I.  Zufria,  And  Triase,  “Implementasi Data  Mining Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Penerima  Program  Indonesia  Pintar,” Rabit: Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , Vol. 7, No. 1, Pp. 77–84, Jan. 2022, Doi:  10.36341/Rabit.V7i1.2217.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
[4] N.  F.  Ikhromr,  S.  Ipin,  U.  Faddillah,  And  B.  Sudarsono,  “Implementasi Data Mining Untuk  Memprediksi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  Naives Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Implementation  Of Data  Mining To  Predict Diabetes  Disease  Using  Naives  Bayes  And  K-Nearest  Neighbor  Algorithms,” Journal Of Information Technology And Computer Science (Intecoms) , Vol. 6, No. 1, Pp. 416–428, Jun. 2023, Doi:  10.31539/Intecoms.V6i1.5916.
[5] Nurhachita  And  E.  S.  Negara,  “A  Comparison  Between  Deep  Learning, Naïve Bayes And  Random  Forest  For  The  Application  Of Data  Mining On  The Admission  Of  New  Students,”
Iaes  International  Journal  Of  Artificial Intelligence , Vol. 10, No. 2, Pp. 324–331, Jun. 2021, Doi: 10.11591/Ijai.V10.I2.Pp324-331.
[6] A.  Triayudi  And  G.  Soepriyono,  “Penerapan Data  Mining Untuk  Mengukur Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pembelajaran  Dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes ,” Journal  Of  Computer  System  And  Informatics  (Josyc) ,  Vol.  4,  No. 1, Pp. 39–44, 2022, Doi:  10.47065/Josyc.V4i1.2524.
[7] R.  Hendra  Tinambunan,  J.  Titaley,  And  C.  E.  Mongi,  “Klasifikasi  Naive  Bayes Dalam  Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pengajaran  Dosen Di  Program  Studi  Matematika  Fmipa  Universitas  Sam  Ratulangi  Manado,”
Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Terapan (Sinta) Vi , 2022.
[8] B.  Purba  And  R.  Syahputra,  “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Pada Evaluasi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pembelajara n  Daring,” Infotekjar : Jurnal  Nasional  Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan ,  Vol.  6,  No.  1, Pp.  85–91, 2021, Doi:  10.30743/Infotekjar.V6i1.4352.
[9] Z.  A.  Diekson,  M.  R.  B.  Prakoso,  M.  S.  Q.  Putra,  M.  S.  A.  F.  Syaputra,  S. Achmad, And R. Sutoyo, “Sentiment  Analysis For Customer Review: Case Study Of Traveloka,” In Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2022, Pp. 682–690. Doi:  10.1016/J.Procs.2022.12.184.
[10] T.  M.  Nitami  And  H.  Februariyanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Ekspedisi  J&T Express  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Jurnal  Manajemen  Informatika &  Sistem  Informasi  (Misi) ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  20–29,  Jan.  2022,  Doi: 10.36595/Misi.V5i1.396.
[11] A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  And  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan Dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes ,” Jurnal Sistim Informasi  Dan  Teknologi ,  Vol.  3,  No.  3,  Pp.  88–94,  Aug.  2021,  Doi: 10.37034/Jsisfotek.V3i3.49.
[12] Y.  Umaidah  And  U.  Enri,  “Prediction  Of  Public  Service  Satisfaction  Using  C4.5 And Naïve  Bayes Algorithm,” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  Vol.  17,  No.  2,  Pp. 143–148, Sep. 2021, Doi:  10.33480/Pilar.V17i2.2403.
[13] E. R. Arumi, S. A. Subrata, And  A. Rahmawati, “Implementation Of Naïve Bayes Method  For  Predictor  Prevalence  Level  For  Malnutrition  Toddlers  In  Magelan g City,” Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , Vol. 7, No. 2, Pp. 201–207, Mar. 2023, Doi:  10.29207/Resti.V7i2.4438.