Analisis Sentimen Pada Kuesioner Evaluasi Dosen Oleh Mahasiswa (EDOM) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning Dengan Metode Naïve Bayes Classifier
DOI:
https://doi.org/10.31849/01n51a84Keywords:
Analisis Sentimen, EDOM, Naïve Bayes Classifier, Evaluasi DosenAbstract
Kuesioner Evaluasi Dosen oleh Mahasiswa (EDOM) merupakan instrumen penting bagi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning untuk mengukur kualitas pengajaran dan meningkatkan proses akademik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen pada data kuesioner EDOM di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Proses meliputi tahap praproses teks (tokenisasi, penghapusan stopword, stemming), ekstraksi fitur, dan klasifikasi sentimen menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan dominasi komentar positif di seluruh program studi, yaitu Sistem Informasi (74,5%), Teknik Informatika (74,3%), dan Bisnis Digital (85,6%). Temuan ini mengindikasikan persepsi positif mahasiswa terhadap kinerja dosen. Penelitian ini diharapkan memberikan gambaran objektif mengenai persepsi mahasiswa serta masukan bagi fakultas dalam peningkatan mutu pendidikan.
References
[1] R. F. Kusuma, “Analisis Sentimen Kuliah Online Menggunakan Metode Naı̈ve Bayes Classifier,” 2022.
[2] Lende et al., “Analisis Sentimen Siswa Terhadap Pelajaran Informatika,” 2023.
[3] Lutfiani et al., “Analisis Sentimen Pengaruh Media Sosial Terhadap Minat Beli Skincare,” 2024.
[4] Novantika, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Meet,” 2022.
[5] Rizki et al., “Analisis Sentimen Hak Angket Pemilu 2024 Di Media Sosial X Dengan Naı̈ve Bayes Multinomial,” 2024.
[6] Salsabila et al., “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naı̈ve Bayes Classifier,” 2022.
[7] Santoso et al., “Analisis Sentimen Mahasiswa Terkait Pembelajaran Tatap Muka,” 2022.
[8] Tineges et al., “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter,” 2020.
[9] Wulan and Basri, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Nasabah Bank,” 2024.
[10] Yasir and Suraji, “Perbandingan Metode Klasifikasi Naı̈ve Bayes, Decision Tree, Random Forest,” 2023.
