Analisis Sentimen Pada Data Evaluasi Dosen Oleh Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Telkom University Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Abstract

Abstrak Evaluasi kinerja dosen oleh mahasiswa dilakukan oleh Fakultas Rekayasa Industri program studi Sistem Informasi Universitas Telkom pada akhir semester melalui kuesioner yang terdapat pada Igracias. Sebelum melaksanakan ujian akhir semester mahasiswa diwajibkan untuk melakukan registrasi dan cetak kartu ujian. Untuk dapat melakukan registrasi dan cetak kartu ujian tersebut mahasiswa diharuskan mengisi kuesioner pada Igracias untuk penilaian terhadap satu persatu dosen terkait dengan mata kuliah yang diambil. Salah satunya evaluasi dosen oleh mahasiswa khusus mahasiswa program studi Sistem Informasi bertujuan untuk meningkatkan kualitas proses belajar dan mengajar oleh dosen maupun mahasiswa pada program studi Sistem Informasi. Penelitian ini terfokus kepada proses analisis sentimen terhadap komentar evaluasi dosen oleh mahasiswa. Untuk melakukan analisis sentimen maka digunakan metode Naïve Bayes karena Naïve Bayes adalah algoritma yang relative sederhana untuk dipahami dan dibangun, lebih cepat untuk memprediksi kelas menggunakan algoritma ini daripada banyak algoritma klasifikasi lainnya dan dapat dengan mudah dilatih menggunakan dataset kecil. Tujuan penelitian yaitu ingin mengetahui bagaimana proses analisis sentimen menggunakan data komentar evaluasi dosen oleh mahasiswa, tingkat accuracy dan hasil akhir komentar menggunakan algoritma Naive Bayes.Klasifikasi metode ini mempunyai tingkat precision 71%, recall 73%, accuracy 73% dan F1-Score 69%. Dengan memiliki 2242 komentar positif, 239 komentar negatif dan 849 komentar netral. Kata kunci: analisis sentimen, Naïve Bayes, komentar,klasifikasi Abstract Evaluation of the performance of lecturers by students is carried out by the Faculty of Industrial Engineering Telkom University Information Systems study program at the end of the semester through a questionnaire contained in Igracias. Before conducting the final semester exams students are required to register and print the exam card. To be able to register and print the exam card, students are required to fill in a questionnaire on Igracias for the assessment of the lecturers one by one related to the courses taken. One of the evaluation lecturers by special students Information Systems study program students aim to improve the quality of learning and teaching processes by lecturers and students in the Information Systems study program. This study focused on the sentiment analysis process towards lecturer evaluation comments by students. To conduct sentiment analysis, the Naïve Bayes method is used because Naïve Bayes is a relatively simple algorithm to understand and construct, it is faster to predict classes using this algorithm than many other classification algorithms and can be easily trained using small dataset. The purpose of this research is to find out how the sentiment analysis process uses the comments of lecturer evaluation data by students, the level of accuracy, and the final result of the comments using the Naive Bayes algorithm. The classification of this method has a precision level of 71%, 73% recall, 73% accuracy, and 69% F1-Score 69%. By having 2242 positive comments, 239 negative comments, and 849 neutral comments. Keywords: sentiment analysis, naive Bayes, comments, classification