Klasifikasi Kepuasan Layanan Akademik Di STMIK El Rahma Menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes
DOI:
https://doi.org/10.61805/fahma.v20i2.37Kata Kunci:
kepuasan, data mining, klasifikasi, naïve bayesAbstrak
Kepuasan layanan terhadap mahasiswa adalah suatu kondisi dimana harapan, permintaan, dan keperluan mahasiswa terpenuhi. Hal ini dapat meningkatkan kepercayaan mahasiswa, karena dapat memberi dampak positif berupa meningkatkan pujian positif untuk layanan yang diberikan. Pada saat ini makin meningkat kesadaran mahasiswa akan perlunya kualitas pelayanan yang diberikan oleh pihak kampus. Mahasiswa akan membandingkan pelayanan yang diharapkan dengan pelayanan yang diterima, tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasi kepuasan mahasiswa dengan menerapkan teknik data mining bermetode algoritma naïve bayes. Metode naïve bayes yang diterapkan dalam penelitian ini untuk menghitung probabilitas terbesar pada variable independent yang telah ditentukan. Seperti aplikasi, ketepatan waktu, kenyamanan dalam kuliah, dan keramahan layanan. Klasifikasi ini adalah puas dan tidaknya mahasiswa, hasil penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat membantu mahasiswa untuk mengevaluasi terhadap pelayanan tenaga kependidikan, sehingga dapat menjadi pertimbangan bagi pihak kampus untuk meningkatkan pelayanan pada paramahasiswa
Unduhan
Referensi
I Wayan Supriana dkk (2018). Pengembangan Sistem Identifikasi pelanggan go-jek Naive Bayes Dalam kepuasan pelanggan
Etty Widawati, Siswohadi (2020), Analisis tentang kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan Akademik dan pelayanan administrasi, JMM Online Vol. 4, No. 10, 1500-1513. © 2020 Kresna BIP. ISSN 2614-0365e-ISSN 2599-087X)
Prasetyo, Eko.(2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta:Andi.
Suyanto.(2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung : Informatika
Vulandari, R.T.(2017). Data Mining Teori dan Aplikasi RapidMiner. Yogyakarta: Gava Media.
A.K Usyal, & S. Gunal. (2014). The impact of preprocessing on text classification, Information Processing and Management. 50:104-112.
C.Meaney, R.Moineddin, P.Krugger dan F.Sullivan. (2015). Text Mining Describes the use of Statistical and Epidemiological Methods in Published Medical Research.Journal of Clinical Epidemiology.
Arifin, M.F, & Fitrianah, D. (2018). Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 Dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : PT Atria Artha Persada. InComTech.8(2):87–102.
Patil, T.R. & Sherekar, S.S.(2013). Performance Analysisof Naive Bayes and J48 Classification Algorithm for Data Classification. International Journal Of Computer Science And Applications.6(2).
