Prediksi Kepuasan Layanan Akademik Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - Khurotul Aeni Aeni (Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP, 2020)
Berdasarkan Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT), tuntutan yang diberikan masyarakat kepada perguruan tinggi meliputi jaminan kualitas (quality assurance), pengendalian kualitas (quality control), dan perbaikan kualitas (quality improvement) [1]. Untuk meningkatkan kualitas dalam pelayanan akademik diperguruan tinggi bisa melakukan evaluasi atau prediksi kinerja layanan berbasis IT tersebut, hal ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana nilai dan kualitas dari pelayanan yang diberikan oleh pihak perguruan tinggi kepada penggunanya. Data mining merupakan salah satu ilmu yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan yang akurat dalam mengetahui kelayakan dimasa yang akan datang serta mampu melakukan optimasi dalam proses mencari informasi dalam basis data yang besar dan mampu menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya. Dengan menggunakan data mining maka pencarian data dari system prediksi kepuasan pelayanan akademik dapat dilakukan [2]. Sedangkan Naïve Bayes merupakan teknik mengklasifikasikan probabilitas sederhana yang mengaplikasikan teorema bayes yang mampu mengolah data kuantitatif dan data diskrit untuk perhitungan estimasi peluang yang dibutuhkan untuk klasifikasi [3]. Atribut yang digunakan NIM, Jenis Kelamin, Kelas Mahasiswa, Layanan informasi perkuliahan, layanan keamanan data pribadi serta layanan informasi nilai, dengan menggunakan algoritma naïve bayes berhasil memprediksi layanan akademik sebesar 52% dengan data training sebesar 100 data dan data uji 17 data.