Yusuf Affandi, 4611417008 (2022) ANALISIS SENTIMEN MAHASISWA PADA KULIAH ONLINE SELAMA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Under Graduates thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.

PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pandemi Covid-19 yang terjadi di akhir tahun 2019 menyebabkan perubahan hidup salah satunya adalah proses pembelajaran pada perguruan tinggi. Sesuai dengan instruksi yang dikeluarkan oleh Menteri Pendidikan sebagai upaya pencegahan penyebaran Covid-19 dengan melakukan pembelajaran secara online. Pembelajaran yang dilakukan secara online dengan jangka waktu yang panjang terdapat banyak kendala seperti jaringan dan proses pembelajaran yang kurang maksimal. Sehingga, mahasiswa mempunyai opini beragam terhadap kuliah online. Twiter merupakan salah satu media sosial yang digunakan mahasiswa dalam menyampaikan opini terhadap banyak objek termasuk kuliah online. Sentimen yang ditulis pengguna pada Twitter belum dapat ditentukan kearah lebih kearah positif atau negatif. Selanjutnya, diperlukan analisis sentimen untuk mengetahui opini mahasiswa terhadap kuliah online. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen pada kuliah online dengan menggunakan metode K-Means dan Naïve Bayes Classifier. Analisis sentimen dilakukan dengan beberapa tahap, tahap pertama crawling Twitter dengan kata kunci kuliah online. Tahap kedua melakukan preprocessing. Tahap ketiga melakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Tahap keempat melakukan clustering atau pelabelan otomatis menggunakan Metode K-Means. Tahap terakhir Naïve Bayes Classifier digunakan sebagai klasifikasi. Proses pengujian model dilakukan dengan pembagian data training 70% dan data testing 30%. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan pengujian model Naïve Bayes Classifier menggunakan confussion matrix menghasilkan akurasi sebesar 95.67%.

Actions (login required)

View Item