PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP DATA KUISIONER EVALUASI DOSEN UNIVERSITAS ICHSAN GORONTALO
Tanggal Upload: 03/06/2025
Penulis / NIM:
SITTI RACHMAH PUSPITA SARI JAN / T3118091
Program Studi:
S1 Teknik Informatika
Kata Kunci:
evaluasi dosen, analisis sentimen, Naïve Bayes Classifier, TF-IDF
Abstrak:
Kepuasan seorang mahasiswa terhadap kualitas dari cara dosen mengajar
merupakan salah satu hal penting dalam lembaga perguruan tinggi.
Universitas Ichsan Gorontalo telah menerapkan pengisian kuisioner online
sebagai umpan balik mahasiswa untuk mengetahui dan mengevaluasi kinerja
dosen. Fakultas Ilmu Komputer merupakan salah satu fakultas yang telah
menerapkan sistem pengisian kuisioner tersebut, kuisioner ini bersifat wajib
diisi oleh segenap mahasiswa sebagai persyaratan untuk melakukan kontrak
mata kuliah di awal semester. Evaluasi kinerja dosen selama perkuliahan
memiliki peranan yang sangat penting untuk meningkatkan kualitas dalam
dalam pembelajaran dan dan standarisasi akademik. Oleh karena itu
dilakukan penelitian bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan
mahasiswa terhadap layanan dosen saat mengajar. Penelitian ini dilakukan
dengan analisis sentimen menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes
Classifier dan pembobotan menggunakan Term Frequency-Invers
Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian ini untuk menentukan
klasifikasi dari data kuisioner layanan dosen sehingga hasilnya mudah
dibaca. Hasil survei tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan dosen
dari 1.989 data terdapat 1.946 sentimen positif dan 43 sentimen negatif.
Hasil yang didapatkan dari akurasi Naïve Bayes memperoleh ketepatan 97%.