Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Innovation and Sustainable Empowerment Buffer Informatika
Dyah Puteria Wati
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Buffer Informatika

 1 
Analisis Sentimen Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi UNIKU terhadap Pelayanan Akademik dan Administrasi Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Dede Irawan; Dyah Puteria Wati; Heru Budianto
Buffer Informatika Vol. 12 No. 1 (2026): Buffer Informatika
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, University of Kuningan, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/buffer.v12i1.573

Abstract

Pelayanan akademik dan administrasi merupakan aspek penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan di perguruan tinggi, karena secara langsung memengaruhi kepuasan mahasiswa. Namun, pengolahan opini mahasiswa yang berbentuk teks tidak terstruktur seringkali menjadi kendala dalam memperoleh informasi yang akurat dan objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mahasiswa terhadap pelayanan akademik dan administrasi menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Data yang digunakan berupa opini mahasiswa yang dikumpulkan melalui media digital dan kuesioner. Tahapan penelitian meliputi text preprocessing yang terdiri dari cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming, dilanjutkan dengan pembentukan fitur menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model kemudian dilatih menggunakan data latih dan diuji menggunakan data uji untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Classifier mampu mengklasifikasikan sentimen mahasiswa dengan baik dan memberikan gambaran yang jelas mengenai kualitas layanan. Dengan demikian, pendekatan ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan pelayanan di perguruan tinggi.
Co-Authors Dede Irawan Heru Budianto May, Siti Maesyaroh Sherly Gina Supratman