Analisis Sentimen Kuliah Daring Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berdasarkan Angket Mahasiswa

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk melakukan analisis sentimen berupa data angket mahasiswa untuk mengetahui kepuasan mahasiswa dalam proses pendidikan secara daring/online. Analisis sentimen adalah proses klasifikasi dokumen dan dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu kelas positif, negatif dan netral. Prosesnya diawali dengan membagi dokumen menjadi data latih dan data uji. Data latih digunakan metode NBC sehingga diperoleh model klasifikasi untuk penentuan kelas pada data uji. Metode naïve bayes classifier adalah metode yang berdasarkan probabilitas dan teorema bayesian. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan hasil data opini mahasiswa yang dituliskan pada form kepuasan angket mahasiswa terhadap dosen sehingga menghasilkan klasifikasi secara otomatis yang diinginkan. Hasil penelitian ini dipakai untuk menentukan klasifikasi dari data angket mahasiswa sehingga data mudah terbaca. Klasifikasi metode ini mempunyai tingkat precision 75%, recall 75% dan akurasi 80%.