Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Sentimen mengenai Pembelajaran Hybrid Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Jeven, Fabianus I Made; Feoh, Gerson; Ardiada, I Made Dwi
JURNAL KESEHATAN, SAINS, DAN TEKNOLOGI (JAKASAKTI) Vol. 2 No. 3 (2023): JURNAL KESEHATAN, SAINS, DAN TEKNOLOGI (JAKASAKTI)
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36002/js.v2i3.2696

Abstract

Media sosial Twitter telah menjadi platform populer bagi pengguna untuk berbagi informasi, berinteraksi, dan memperoleh pengetahuan termasuk dalam bidang Pendidikan dengan metode pembelajaran hybrid yaitu menggabungkan metode pembelajaran secara online dan offline. Namun, tingkat kepuasan pengguna Twitter terhadap metode pembelajaran hybrid masih menjadi perhatian utama dalam meningkatkan kualitas pembelajaran. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen tingkat kepuasan pengguna Twitter terhadap pembelajaran hybrid menggunakan algoritma Support Vector Machine. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengetahui akurasi yang dihasilkan oleh metode Support Vector Machine dan untuk menganalisis sentimen kepuasan pengguna Twitter terkait pembelajaran hybrid. Hasil dari klasifikasi dengan metode algoritma Support Vector Machine setelah dilakukan pengujian mendapatkan hasil tingkat accuracy 68,33%, precision negatif 71,15%, precision positif 50%, recall negatif 90,24% dan recall positif 21,05%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kurang puasnya mahasiswa dengan diterapkan metode pembelajaran hybrid, hal ini dapat merugikan dirinya sendiri dikarenakan kurangnya pemahaman dari materi yang diberikan pernyataan ini berdasarkan 69,5% ulasan negatif dan 30.5% ulasan positif.