Implementasi Algoritma Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF dan Confusion Matrix dalam Pengklasifikasian Saran Monitoring dan Evaluasi Mahasiswa Terhadap Dosen Teknik Informatika Universitas Dayanu Ikhsanuddin - Hidayah, Nurul; Dodiman, Dodiman (Jurnal Akademik Pendidikan Matematika, 2024)
Monitoring dan Evaluasi (monev) Pembelejaran merupakan salah satu bentuk pengukuran kinerja dosen yang diselenggarakan Universitas Dayanu Ikhsanuddin yang melibatkan mahasiswa terhadap dosen. Saran dan opini yang diberikan mahasiswa pada saat monev cukup beragam sehingga perlu dilakukan analisis sentimen terhadap saran tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pengklasifikasin data saran monev pembelajaran oleh mahasiswa kepada dosen pengampu mata kuliah. Sebanyak 1037 data set digunakan dalam penelitian ini yang bersumber dari formulir online yang dibagikan kepada mahasiswa. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multinomial Naïve Bayes untuk pengklasifikasian, TF-IDF untuk pembobotan teks dan Confussion Matrix untuk mengukur akurasi algoritma. Klasifikasi teks dilakukan dengan memberikan tiga label yaitu positif, negatif dan netral. Tahap penelitian ini dimulai dengan text processing, kemudian pembobotan dengan TF-IDF, lalu hasil klasifikasi ditampilkan dan diuji dengan Confussion Matrix yang terdiri dari unsur precision, recall dan akurasi. Hasil pengujian menunjukkan nilai precision yang didapatkan adalah 89%, recall adalah 85% dan akurasi sebanyak 85%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma memberikan hasil klasifikasi yang sangat baik.