@phdthesis{universitasamikomyogyakarta33088,
           month = {April},
           title = {ANALISIS SENTIMEN UMPAN BALIK MAHASISWA
TERHADAP DOSEN MENGGUNAKAN NA{\"I}VE BAYES},
          author = {Irenius Putra Agung},
          school = {Universitas AMIKOM Yogyakarta},
            year = {2026},
        keywords = {analisis sentimen, na{\"i}ve bayes, TF-IDF, sentiment scoring, umpan
balik mahasiswa, sentiment analysis, sentiment scoring, student
feedback.},
             url = {https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33088/},
        abstract = {Perkembangan teknologi informasi di era digital menyebabkan peningkatan
jumlah data, termasuk data umpan balik mahasiswa terhadap dosen yang umumnya
berbentuk teks tidak terstruktur. Permasalahan yang muncul adalah sulitnya
menganalisis data tersebut secara manual karena jumlahnya yang besar, sehingga
berpotensi menghambat proses evaluasi kualitas pengajaran. Penelitian ini
bertujuan untuk menganalisis sentimen umpan balik mahasiswa terhadap dosen
menggunakan algoritma Na{\"i}ve Bayes yang dipadukan dengan sentiment scoring.
Metode yang digunakan meliputi tahapan preprocessing teks, ekstraksi fitur
menggunakan TF-IDF, pembagian data menjadi training dan testing dengan rasio
80:20, pelatihan model Na{\"i}ve Bayes, evaluasi menggunakan confusion matrix, serta
penerapan sentiment scoring untuk mengukur intensitas sentimen. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dengan akurasi sebesar
83,18\%, precision 82,25\%, recall 97,42\%, dan F1-score 89,19\%. Selain itu,
diperoleh rata-rata skor sentimen sebesar 0,69 yang menunjukkan tingkat kepuasan
mahasiswa terhadap dosen cenderung tinggi. Penelitian ini memberikan kontribusi
dalam menghasilkan metode evaluasi kinerja dosen yang lebih objektif, terukur,
dan berbasis data, serta dapat dimanfaatkan oleh institusi pendidikan untuk
meningkatkan kualitas pembelajaran. Penelitian selanjutnya disarankan untuk
mengembangkan metode dengan algoritma lain atau dataset yang lebih beragam.}
}