KAJIAN SISTEMATIS ANALISIS SENTIMEN PENDIDIKAN: EVALUASI DATASET, INOVASI METODOLOGIS, DAN DINAMIKA TREN PENELITIAN - Malika Harsanto; Mas'ula Mas'ula; Aulia Nabila Realisti; Janera Almasahni; Yusuf Sulistyo Nugroho (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2026)
Analisis sentimen telah menjadi instrumen krusial dalam bidang pendidikan untuk memahami persepsi dan umpan balik pemangku kepentingan. Penelitian ini bertujuan meninjau perkembangan terkini analisis sentimen dalam pendidikan melalui tinjauan sistematis terhadap 71 literatur terindeks (2020–2024) dengan metode PRISMA. Hasil kajian mengidentifikasi dominasi media sosial dan platform edukasi sebagai sumber data utama, meskipun dihadapkan pada tantangan seperti bias linguistik dan privasi data. Dari aspek metodologi, terjadi pergeseran signifikan dari teknik machine learning tradisional ke pendekatan berbasis deep learning, dengan metode hybrid menunjukkan peningkatan kinerja. Tren penelitian mengalami pertumbuhan pesat, didorong oleh fokus pada analisis real-time, integrasi multimodal, dan eksplorasi large language models (LLMs). Namun, kesenjangan antara temuan akademis dan implementasi praktis masih menjadi tantangan. Penelitian merekomendasikan pengembangan framework evaluasi yang holistik, kolaborasi multidisiplin, serta optimasi model canggih untuk meningkatkan relevansi analisis sentimen dalam konteks pendidikan. Temuan ini diharapkan menjadi panduan bagi inovasi metodologis dan pengambilan keputusan berbasis data di sektor pendidikan.