Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Kepuasan User Aplikasi GOLANTANG Menggunakan Rapid Miner

• William Rizky Benyamin Panggabean
• 2023

---

Aplikasi pelayanan menjadi bagian integral dalam berbagai aspek kehidupan masyarakat umum, namun dengan perkembangan pesat dalam teknologi dan desain aplikasi, masalah kepuasan pengguna tetap menjadi tantangan relevan. Pengguna seringkali mengalami ketidakpuasan terkait dengan performa, responsivitas, dan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Disinilah algoritma naïve bayes dengan bantuan rapidminer ada sebagai algoritma dan alat bantu yang potensial untuk mengatasi masalah ini. Algoritma ini dapat menganalisis umpan balik pengguna dan memprediksi kepuasan pengguna dengan akurasi yang baik dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna dengan data-data yang didapat dari umpan balik pengguna. Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitafi dengan data umpan balik yang berupa beberapa indikator penilaian angka. nantinya akan diolah pada rapidminer sebagai alat bantu pemrosesan data dengan menghasilkan hasil berupa accuracy, precision, dan recall. Hasil yang didapat nantinya akan menjadi tolak ukur penilaian naïve bayes dalam memprediksi kepuasan pada penelitian ini dengan hasil indikator baik atau kurang baik. hasil accuracy 74,31%, precision 62,42%, dan recall 63.57%.

• Aplikasi
• Naive Bayes
• Pengguna

-----