ANALISIS SENTIMEN PADA ANGKET KUALITAS PENGAJARAN SEMESTER BAGI KEBERHASILAN PENGAJARAN DOSEN

Sinawati Sinawati, Dikky Praseptian M

Abstract


Penilaian terhadap dosen STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati dilakukan pada setiap akhir semester menjelang ujian akhir (pengisian angket) berisi penilaian, penguasaan terhadap materi, kemampuan dalam menjelaskan materi kuliah, metode yang digunakan dalam mengajar, kedisiplinan dosen, keramahan dosen dan kerapian dosen saat mengajar. Hal inilah yang terkadang terjadi penafsiran yang salah apakah isi angket tersebut memiliki sentimen positif, negatif ataupun netral.Analisis dilakukan dengan mengklasifikasi hasil angket yang berisi sentimen terhadap dosen. Dengan terlebih dahulu memiliki data training sebagai bahan acuan analisis selanjutnya. Penilaian pada angket yaitu Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup (C), Kurang (K) dan Sangat Kuran (SK). Naïve bayesian klasifikasi adalah suatu klasifikasi berpeluang sederhana berdasarkan aplikasi teorema Bayes dengan asumsi antar variabel penjelas saling bebas (independen). Dalam hal ini, diasumsikan bahwa kehadiran atau ketiadaan dari suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok tidak berhubungan dengan kehadiran atau ketiadaan dari kejadian lainnya, Naïve Bayesian dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan antara lain untuk klasifikasi dokumen, deteksi spam atau filtering spam, dan masalah klasifikasi lainnya. Metode yang digunakan untuk klasifikasi adalah Naïve Bayesian Classification. Untuk menghitung akurasi menggunakan confusion matrix Klasifikasi yang dilakukan menggunakan 987 data training dan 100 data testing. Data testing merupakan data yang belum diketahui kategori atau sentimennya sehingga siap untuk di proses pada penelitian ini. Data training merupakan data yang telah di kategorikan secara manual dalam artian sudah memiliki kategori. Dari uji coba analisis sentimen pada penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi mencapai 74 %, sehingga bisa disimpulkan bahwa sistem ini dapat dijadikan acuan untuk penilaian sentimen terhadap dosen yang nantinya akan dijadikan bahan evaluasi pengajaran oleh masing-masing dosen yang dinilai.adapun hasil penelitian yang dihasilkan berupa kategori klasifikasi yang dibagi menjadi tiga bentuk sentimen yaitu positif, negative dan netral.

Keywords


Dosen; Klasifikasi; NBC; Pengajaran

Full Text:

PDF

References


Bing Liu. 2010. Sentimen Analysis and Subjectivity. Handbook of Natural Language

Processing, Second Edition, (editors: N. Indurkhya and F. J. Damerau). Chapman and

Hall/CRC, US

Evasaria M. Sipayung, 2016, Perancangan Sistem Analisis Sentimen Komentar Pelanggan

Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier, Institut Teknologi Harapan Bangsa,

Bandung

Fajar Astuti Hermawati, Data Mining, (Cet. I; Yogyakarta: ANDI, 2013) hal. 14

Imam Fahrur Rozi, 2012, Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) untuk Ekstraksi

Data Opini Publik pada Perguruan Tinggi, Jurnal EECCIS Vol. 6, No. 1, Juni 2012

Julianto, Ronny. 2016. Analisis Sentimen Layanan Provider Telepon Seluler Pada Twitter

Menggunakan metode Naïve Bayesian Classification. STMIK PPKIA Tarakanita

Rahmawati.

Prabowo, Rahmadya Trias, Penerapan Data Mining Dengan Matlab, (Cet. I; Bandung:

Rekayasa Sains, 2013) hal. 5-8

Praseptian, Dikky. 2013. Implementasi Text Mining dalam pengklasifikasian Buku

berdasarkan Sinopsis dengan Metode Naïve Bayes Classsifier (Studi Kasus Pada

Perpustakaan STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati). STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.