SKRIPSI

File Icon

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

Tahun Akademik:
2022

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%.
Berkas Lampiran
Unduh File