ANALISIS SENTIMEN MAHASISWA KABUPATEN TELUK BINTUNI TERKAIT BANTUAN SOSIAL PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Niken Rahma Mahmud; Lorna Yertas Baisa; Marlinda Sanglise (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 2026)
Program bantuan sosial pendidikan Pemerintah Daerah Kabupaten Teluk Bintuni merupakan upaya strategis dalam memperluas akses pendidikan tinggi bagi mahasiswa asal daerah. Penelitian ini membangun model klasifikasi sentimen berbasis algoritma Multinomial Naive Bayes untuk menganalisis persepsi mahasiswa penerima bantuan. Sebanyak 442 data komentar diperoleh melalui kuesioner Google Form, diproses melalui tahapan preprocessing (case folding, stopword removal, tokenisasi, dan stemming), serta direpresentasikan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan pendekatan bigram. Pembagian data dilakukan dengan rasio 80:20 dan ketidakseimbangan kelas diatasi menggunakan Random Oversampling. Optimasi parameter alpha dilakukan melalui Grid Search dengan 5-Fold Cross Validation menghasilkan nilai alpha terbaik 0,1. Model mencapai akurasi 85,39%, precision rata-rata tertimbang 84%, recall 85%, dan F1-Score 83%. Distribusi sentimen menunjukkan 79,0% positif, 14,7% netral, dan 6,3% negatif, mengindikasikan program secara umum dinilai bermanfaat oleh mahasiswa.