<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah mendorong masyarakat untuk menyampaikan opini terhadap institusi pendidikan melalui platform digital seperti Google Review. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap mutu layanan pendidikan di STIE Al-Washliyah Sibolga berdasarkan komentar Google Review dengan membandingkan dua pendekatan analisis sentimen, yaitu Lexicon-Based dan Naïve Bayes. Sebanyak 51 komentar dianalisis melalui tahapan praproses teks yang meliputi case folding, tokenisasi, stopwords removal, dan stemming. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa sebagian besar komentar bersentimen positif, dengan fokus pada kenyamanan lingkungan kampus, keramahan layanan, serta aksesibilitas lokasi. Model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki performa lebih unggul dengan akurasi sebesar 98%, recall 97,8%, dan F1-score 98,8%, dibandingkan Lexicon-Based yang hanya mencapai akurasi 94,1% dan F1-score 96,6%. Temuan ini menunjukkan bahwa citra STIE Al-Washliyah Sibolga di ruang digital sangat positif, serta algoritma Naïve Bayes layak digunakan sebagai pendekatan efektif dalam pemantauan opini publik terhadap perguruan tinggi berbasis data digital.]]>
Copyrights © 2025
