ANALISIS SENTIMEN UMPAN BALIK MAHASISWA TERHADAP DOSEN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES

Agung, Irenius Putra (2026) ANALISIS SENTIMEN UMPAN BALIK MAHASISWA TERHADAP DOSEN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

[img] Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf - Published Version

Download (979kB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version

Download (136kB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (693kB)
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (455kB)
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (471kB)
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version

Download (77kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (123kB)
[img] Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 22.11.5119.zip - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (37kB)
[img] Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (693kB)

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 Naïve 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 Naïve 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.

Item Type: Thesis (S1 - Sarjana)
Contributor:
Pembimbing
Kharisma, Rizqi Sukma
Uncontrolled Keywords: analisis sentimen, naïve bayes, TF-IDF, sentiment scoring, umpan balik mahasiswa, sentiment analysis, sentiment scoring, student feedback.
Subjects: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: RC Universitas AMIKOM Yogyakarta
Date Deposited: 01 Oct 2026 02:19
Last Modified: 01 Oct 2026 02:19
URI: http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33088

Actions (login required)

View Item View Item