Perbandingan Pelabelan Data dalam Analisis Sentimen Kurikulum Proyek di platform TikTok: Pendekatan Naïve Bayes - Pratiwi, Anissya Agsani; Kamayani, Mia (Jurnal Eksplora Informatika, 2024)
Penelitian ini fokus pada analisis sentimen mahasiswa terhadap perubahan kurikulum berbasis proyek di tingkat pendidikan tinggi yang menghilangkan kewajiban skripsi, Data sentimen diekspresikan melalui platform media sosial TikTok, dan algoritma Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif atau negatif. Proses penelitian mencakup pengambilan data, pembersihan data, preprocessing data, pelabelan data, hingga klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini melibatkan dua tahap pelabelan dalam 913 data: pelabelan pertama manual menghasilkan 510 sentimen positif dan 403 negatif, sementara pelabelan kedua otomatis dengan RapidMiner menghasilkan 415 sentimen positif dan 498 negatif. Beberapa mahasiswa memberikan ulasan positif menganggap hal ini sebagai langkah inovatif untuk persiapan di dunia kerja. Meskipun beberapa merasa khawatir dengan tingkat kesulitan yang lebih tinggi. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas tanggapan positif terhadap kurikulum berbasis proyek, dengan nilai pelabelan manual mencapai accuracy 93.98%, precision 100%, recall 87.99%. Sedangkan pelabelan otomatis dengan Rapidminer memperoleh nilai accuracy 70.41%, precision 80.15%, recall 69.96%.