Abstrak
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Telkom Purwokerto adalah sekolah yang dikelola oleh Yayasan Pendidikan Telkom. Mereka menggunakan aplikasi Digital Teacher Assessment (DITA). Siswa memberikan komentar ke Guru menggunakan aplikasi DITA. Data komentar yang terkumpul akan dikelompokkan menjadi tiga kategori yaitu komentar positif, negatif, dan netral. Berdasarkan kategori komentar membutuhkan analisis sentimen dalam mengelompokkan komentar tersebut. Analisis sentimen menggunaka lexicon based. Setelah mendapatkan analisis sentimen menggunakan lexicon based, selanjutnya kata-kata tersebut diberi bobot menggunakan TF-IDF lalu di klasifikasi dan di evaluasi. Dalam penelitian ini menggunakan algoritme Naïve bayes dan Decision tree. Maka hasil penelitian perbandingan akurasi dari algoritme Naïve bayes dan decision tree dengan algoritme Decision tree memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi yaitu 99%. Maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan algoritme Decision tree lebih baik dalam mengklasifikasi data analisis sentimen komentar siswa.
Penulis :
Ferat Kristanto(1*),Wing Wahyu Winarno(2),Asro Nasiri(3)
(1) Universitas Amikom Yogyakarta
(2) STIE YKPN
(3) Universitas Amikom Yogyakarta
Untuk selengkapnya bisa buka link berikut :
http://ojs.stmik-banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/1193
