Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 5, Nomor 2, Desember 2020 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## Klasifikasi dan Analisa Sentimen Kuesioner Fasilitas dan Layanan untuk Universitas Qomaruddin Gresik
Muhammad Ajir Muzakki 1 , Gunawan 2
1,2 Program Pasca Sarjana, Magister Teknologi Informasi Institut Sain dan Teknologi Terpadu Surabaya
Jalan Ngagel Jaya Tengah 73 - 77 Surabaya
1 ajirmz@gmail.com, 2 gunawan@stts.edu

## Abstrak
Universitas Qomaruddin merupakan salah satu lembaga pendidikan tinggi swasta yang selalu  memprioritaskan  atau  mengutamakan  kepuasan  mahasiswanya  sebagai  pelanggan  atau customer  dengan  memberikan  pelayanan  yang  terbaik  dan  berkualitas.    Dalam  meningkatkan fasilitas dan layanan tiap semester dilakukan kuesioner untuk memperoleh umpan balik terkait pelayanan  akademik,  proses  pembelajaran  maupun  sarana  dan  prasarana  kampus.  Bentuk kuesioner  berupa  pertanyaan  dengan  jawaban  optional  dan  uraian.  Pada  data  uraian memerlukan  penanganan  lebih  lanjut,  mengingat  data  uraian  ini  sangat  memungkinkan mengungkap hal-hal yang belum terungkap melalui butir pertanyaan dengan jawaban optional yang  jumlahnya  terbatas.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  terhadap  data kuesioner mahasiswa dengan algoritma rocchio dan analisa sentimen dengan algoritma Naïve Bayes. Algoritma rocchio digunakan untuk klasifikasi pada ketegori fasilitas dan layanan yaitu Sarana prasarana (sarpras), Biro Administrasi Akademik (BAA), Biro Administrasi Keuangan (BAK),  Biro  Sistem  Informasi  (BSI),  Lain-lain.  Sedangkan  Algoritma  Naïve  bayes  digunakan untuk analisa sentimen, yaitu positif, netral dan negative. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan  dengan  10  kali  uji  coba  diperoleh,  nilai  akurasi  untuk  klasifikasi  ketegori  fasilitas dan layanan memiliki nilai rata-rata 83.27 sedangkan untuk klasifikasi sentimen memiliki nilai rata-rata 80.67 sehingga dapat dikatakan performa sistem cukup stabil.
Kata kunci — Klasifikasi, Analisa Sentimen, Algoritma Rocchio, Algoritma Naïve Bayes

## Abstract
Qomaruddin University is a private collage that always prioritizes student satisfaction as customers by providing the best and qualified services. In improving facilities and services , each semester questionnaires are conducted to obtain feedback on academic services, learning processes and campus facilities and infrastructure. The form of the questionnaire is in the form of  questions  with  optional  answers  and  descriptions.  In  the  descriptive  data  requires  further handling,  considering  that    this  descriptive  data  makes  it  very  possible  to  reveal  things  that have not been revealed through question items with a limited number of optional answers. The purpose  of  this  research  is  to  classify  the  student  questionnaire  data  using  the  Rocchio algorithm  and sentimen analysis  using  the  Naïve  Bayes  algorithm.  The  Rocchio  algorithm  is used  to  classify  facilities  and  services,  namely  Infrastructure  (Sarpras),  Academic Administration  Bureau  (BAA),  Financial  Administration  Bureau  (BAK),  Information  Systems Bureau  (BSI),  etc.  The  Naïve  Bayes  algorithm  is  used  for sentimen analysis,  namely  positive, neutral  and  negative.  Based  on  the  results  of  trials  that  have  been  carried  out  with  10  trials obtained,  the  accuracy  value  for  the  classification  of  facilities  and  services  category  has  an average value of 83.27 while for sentimen analysis has an average value of 80.67 so it can be said that the system performance is quite stable.
Keywords — Classification, Sentimen Analysis, Rocchio Algorithm, Naïve Bayes Algorithm
ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  kesadaran  masyarakat  akan  pemenuhan  kebutuhan  terhadap pendidikan  formal  terutama  pendidikan  tinggi  semakin  meningkat,  hal  ini  menjadikan perguruan  tinggi  sebagai  sektor  yang  sangat  strategis  yang  diharapkan  untuk menghasilkan sumber daya yang berkualitas. Penjaminan mutu dan kualitas pendidikan di  perguruan  tinggi  adalah  sebuah  proses  penetapan  dan  pemenuhan  standart  mutu pengelolaan pendidikan tinggi secara konsisten dan berkelanjutan. Keadaan persaingan yang  kompetitif  antar  perguruan  tinggi  menuntut  lembaga  pendidikan  harus  serius memperhatikan  kualitas  pendidikan  dan  kelembagaan  sehingga  lembaga  pendidikan tersebut  mampu  unggul  dalam  persaingan  tersebut  (Taman  et  al.,  2013).  Hal  ini  harus menjadi fokus dari semua pihak yang terlibat di dalam pengelolaan lembaga pendidikan terutama perguruan tinggi, tak terkecuali Universitas Qomaruddin.
Universitas  Qomaruddin  (UQ)  sebagai  salah  satu  lembaga  pendidikan  tinggi swasta  yang  menerapkan  sebuah  konsep  dimana  selalu  memprioritaskan  atau mengutamakan  kepuasan  mahasiswanya  sebagai  pelanggan  atau  customer  dengan memberikan  pelayanan  yang  terbaik  dan  berkualitas  serta  terus  meningkatkan  kinerja organisasi  UQ  yang  pada  akhirnya  diharapkan  dapat  meningkatkan  loyalitas  dari mahasiswanya sebagai pelanggan terhadap lembaga. Beberapa bidang atau bagian yang dikembangkan dan ditingkatkan secara berkesinambungan meliputi kurikulum program studi,  proses  pembelajaran,  sumber  daya  manusia  baik  dosen,  pegawai,  teknisi, mahasiswa,  sarana  dan  prasarana,  lingkungan  akademik,  kerjasama  dalam  dan  luar negeri.
Dalam  tiap  semester,  UQ  melakukan  kuesioner  terhadap  mahasiswa  untuk memperoleh  umpan  balik  terkait  pelayanan  akademik,  proses  pembelajaran  maupun sarana dan prasarana kampus. Kuesioner berisi pertanyaan dengan jawaban optional dan isian saran.  Adapun data isian saran pada kuesioner dapat berupa saran, pendapat atau keluhan mahasiswa terkait fasilitas dan proses yang terdapat dalam UQ. Namun belum ada  klasifikasi  unit  kerja  yang  jadi  tujuan  dari  data  kuesioner  tersebut.  Hal  ini  tentu perlu  penanganan  lebih  lanjut,  mengingat  data  saran  ini  sangat  memungkinkan mengungkap  hal-hal  yang  belum  terungkap  melalui  butir  pertanyaan  yang  jumlahnya terbatas,  dalam  rangka  perbaikan  manajemen  Universitas  Qomaruddin.  Untuk mengungkap data isian saran pada kuesioner mahasiswa, akan dilakukan klasifikasi dan analisa  sentimen. Text  mining memiliki  definisi  menambang  data  yang  berupa  teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari dokumen, dan tujuannya adalah mencari kata-kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari  dokumen  sehingga  dapat  dilakukan  analisa keterhubungan  antar  dokumen  (Mooney,  2006).  Sedangkan  analisa  Sentimen  menurut Feldman (Feldman, 2013) adalah suatu pekerjaan yang dimaksudkan untuk menentukan kecenderungan  dari  suatu  opini  yang  terkandung  dalam  tulisan.  Berdasarkan  uraian tersebut  di  atas,  dalam penelitian ini akan dilakukan  klasifikasi  kategori  pada  fasilitas dan  layanan  dari  data  kuesioner  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  Rocchio dan  analisis  sentimen  dari  data  kuesioner  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes.
ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Deskripsi  Sistem
Sistem  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  adalah  suatu  sistem  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  kategori  fasilitas  dan  layanan dengan  algoritma  Rocchio,  dan  analisa  sentimen  dengan  algoritma  Naïve  Bayes. Adapun gambaran umum dari  sistem yang akan dibuat dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Sistem Klasifikasi dan Analisa Sentimen

## 2.2 Data Set
Sistem dimulai dengan input data set yang diambil dari data kuesioner terhadap mahasiswa  di  Universitas  Qomaruddin  Gresik  (UQG)  melalui  sistem  informasi akademik UQG. Data diambil secara langsung dari database sistem informasi akademik UQG tanpa melalui proses crawling . Data set dalam penelitian ini merupakan kumpulan jawaban  data  kuesioner  pada  kolom  isian  yang  dapat  berupa  saran  atau  pendapat sedangkan  jawaban  yang  berbentuk  opsional  tidak  digunakan  dalam  penelitian  ini. Jumlah data set yang digunakan sebanyak 810 data. Adapun panjang jawaban kuesionar tidak lebih dari 500 karakter. Jumlah kuesioner pada masing-masing layanan 162 data, sedangkan masing-masing kategori sentimen sebanyak 270 data.
Input Data set Preprocessing Tranformasi (Pembobotan dengan TF-IDF) Data Testing Input Data set Preprocessing Tranformasi (Pembobotan dengan TF-IDF) Klasifikasi kategori (fasilitas dan Layanan) dengan Algoritma Rocchio Analisa  Sentimen dengan Algoritma Naïve Bayes Algoritma Pembelajaran Mesin Data Training Output Klasifikasi kategori fasilitas dan layanan Output Hasil Analisa Sentimen Model Klasifikasi

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing bertujuan  untuk  mengolah  data  teks  yang  tidak  terstruktur menjadi data yang terstruktur, memiliki kesamaan bentuk dan mengurangi jumlah kata, pendek kata Preprocessing  didefinisikan merubah teks menjadi  term  index  (Andriyani, 2019) . Tahapan Preprocessing data penelitian meliputi :
2.3.1 Cleansing, pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghilangkan  karakter-karakter dan  simbol  yang  dianggap  tidak  penting  seperti  tanda  ‘.’,  ‘,’,’:’.  Dalam  melakukan pembersihan  data  terlebih  dahulu  teks  diubah  menjadi  huruf  kecil  semua,  selanjutnya karakter dan simbol dibuang dari penyusun kata ( term ). 2.3.2 Tokenizing, proses pemenggalan setiap kata kalimat. Dalam tahap ini pemisahan kata dilakukan berdasarkan karakter spasi. Kata yang disusun oleh karakter angka akan dihilangkan.
2.3.3 Filtering, bertujuan  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  kurang  penting ( stopword ).  Hal  ini  untuk  menghindari  kata  yang  sering  muncul stopword bukan  kata yang mewakili dokumen. Daftar kata termasuk dalam stopword disimpan dalam stoplist . Selanjutnya  daftar stoplist tersebut  digunakan  sebagai  acuan  untuk  mengeliminasi stopword dalam teks saran.
2.3.4 Stemming, proses  untuk  menemukan  kata  dasar  dari  setiap  kata.  Kata  dasar diperoleh  dengan  membuang  imbuhan  yang  menempel  pada  kata.  Pada  tahapan  ini setiap  kata  dibandingkan  dengan  daftar  kata  dasar  ( stem ),  jika  sama  maka  akan disimpan ke dalam database . Jika berbeda maka akan dicari kata dasarnya.

## 2.4 Tranformasi
Proses tranformasi data pada dasarnya bertujuan mengubah data dalam bentuk teks menjadi angka. Proses tranformasi data dilakukan dengan menghitung bobot setiap kata yang  muncul  hasil preprocessing .  Penelitian  ini  menggunakan  TF-IDF  untuk menghitung bobot kata. Dalam TF-IDF bobot sebuah kata diperoleh dengan menghitung frekuensi  kemunculann  kata  dalam  sebuah  dokumen,  dengan  mempertimbangkan frekuensi kemunculan kata di semua dokumen. Semakin sering kata muncul di banyak dokumen  maka  kata  tersebut  tidak  unik  dan  tidak  bisa  digunakan  sebagai  kata  yang mewakili sebuah dokumen.

## 2.5 Klasifikasi Kategori  Fasilitas dan Layanan dengan Algoritma Rocchio
Algoritma Rocchio yaitu  sebuah  prosedur  reformulasi query yang  bertujuan membantu  user  dalam information  retrieval. Rocchio  melihat feedback sebagai  suatu permasalahan  dalam  mencari query optimal,  yaitu query yang  mengoptimalkan  selisih antara  dokumen  relevan  dengan  dokumen  yang  tidak  relevan  (Rizki,  2020).  Dalam melakukan  klasifikasi  kategori  fasilitas  dan  layanan  pada  penelitian  ini  akan menggunakan algoritma Rocchio. Setiap dokumen pada dataset akan diklasifikasikan ke kategori  layanan  Sarana  prasarana  (sarpras),  layanan  Biro  Administrasi  Akademik (BAA),  layanan  Biro  Administrasi  Keuangan  (BAK),  layanan  Biro  Sistem  Informasi (BSI), dan lain-lain.

## 2.6 Analisa Sentimen dengan Algoritma Naïve Bayes
Dalam  melakukan  analisa  sentimen  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma  statistik,  yang melaksanakan  pengerjaan  data  terhadap  numerik  data  denggan  memakai  probabilitas bayesian  (Saputra  et  al.,  2015).  Setiap  sentimen  mahasiswa  akan  diklasifikasikan  ke
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 5, Nomor 2, Desember 2020 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
kategori positif, netral atau negatif. Untuk mendapatkan model Naïve Bayes yang dapat melakukan  klasifikasi,  proses training akan  dilakukan  dengan  menggunakan  data training.  Data  training  yang  digunakan  merupakan  kumpulan  dokumen  sentimen mahasiswa yang dibagi ke dalam 3 kategori, yaitu positif, netral, dan negatif.
Proses training dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mendapatkan model  yang dapat  melakukan klasifikasi  sentimen mahasiswa. Proses ini akan  menghasilkan  bobot  untuk  setiap term yang  akan  digunakan  untuk  proses pengujian. Model  dari metode  Naïve Bayes  yang didapatkan dari proses training akan digunakan  untuk  klasifikasi  kategori  layanan  pada  dokumen  sentimen  mahasiswa. Model  tersebut  akan  mengklasifikasi  setiap  dokumen  sentimen  mahasiswa  ke  dalam  3 kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif.

## 2.7 Evaluasi Kinerja Algoritma
Confusion matrik  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur kinerja dari suatu algoritma. Confusion Matrik dapat diartikan sebagai sebuah instrumen yang  mempunyai  fungsi  untuk  melaksanakan  analisa  apakah classifier tersebut  benar dalam  mengenali tuple dari  kelas  yang  berbeda  (Fibrianda  dan  Bhawiyuga,  2018). Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk  menganalisa  seberapa  baik classifier mengenali tuple dari  kelas  yang  berbeda.  TP  ( True  Positive )  dan  TN  ( True Negative ) memberikan informasi  ketika klasifikasi  benar, sedangkan  FP ( False Positive ) dan  FN ( False Negative ) memberikan informasi ketika klasifikasi salah.
Tabel 1. Model Confusion Matrix Prediksi YES NO Aktual YES TP FN NO FP TN Keterangan : TP : Jumlah true positive TN : Jumlah true negative FP : Jumlah false positive FN
: Jumlah false negative Akurasi = 𝑇𝑃 +  𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing bertujuan  untuk  mendapatkan  dokumen  yang  lebih  berkualitas. Tahapan processing dalam  penelitian  ini  yaitu cleansing , tokenizing , filtering ,  dan stemming.  Proses Preprocessing berhasil  membuat  dokumen  yang  awalnya  masih mengandung banyak noise menjadi lebih bersih seperti yang terlihat di tabel 2.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 5, Nomor 2, Desember 2020 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Tabel 2. Hasil Preprocessing No Dokumen Awal Hasil Preprocessing 1 petugas BAA ada hari apa saja???? tugas BAA hari apa 2 Pelayanan BAA diharapkan bisa lebih baik lagi, bu. layan BAA harap lebih baik bu 3 Percepat pelayanan BAA cepat layan BAA 4 pelayanan BAA lebih efisien lagi layan BAA lebih efisien 5 AC kurang dingin AC kurang dingin

## 3.2 Klasfikasi dan Analisa Sentimen
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  pada  kategori  fasilitas  dan  layanan dengan  algoritma  Rocchio,  dan  analisa  sentimen  dengan  algoritma  Naïve  bayes. Sebelum dilakukan klasifikasi dan analisa sentimen, dataset yang sudah melewati proses Preprocessing dilakukan pembobotan TF-IDF. Kemudian data set dibagi menjadi dua, 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Pada data latih dilakukan pelabelan secara manual. Hasil dari klasifikasi dapat dilihat pada tabel 3.
Segmen Program Proses Training dengan Rocchio 01: text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()), 02: ('tfidf', TfidfTransformer()), 03: ('clf', NearestCentroid()), 04: ]) 05: text_clf.fit(train_X, train_Z)
Segmen Program Proses Training dengan metode Naïve Bayes 01: Naive = naive_bayes.MultinomialNB() 02: Naive.fit(Train_X_Tfidf,train_Y)
Tabel 3. Hasil Klasifikasi No Dokumen Kategori Sentimen Fakta Prediksi Fakta Prediksi 1 Mempercepat pelayanan BAA BAA BAA -1 -1 2 Pelayanan BAA sangat tidak memuasakan semoga cepat sadar dan berubah BAA BAA -1 -1 3 Saran saya, untuk yang meminta surat surat keterangan akademik supaya proses nya lebih di perpendek lagi. BAA lain -1 0 4 BAK selalu ruwet validasi SPP BAK BAK -1 1 5 Pelayanan ketika validasi setelah pembayaran SPP atau UKT terkadang sangat buruk mahasiswa/i harus antri dan terkadang banyak yg tdk tercatat oleh BAK di setiap prmbayaran nya. BAK BAK -1 -1

## 3.3 Evaluasi Kinerja Algoritma
Untuk  mengukur  kinerja  dari classifier digunakan confusion matrik.  Berikut  ini adalah hasil dari kinerja algoritma Rocchio dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Confusion Matrix Hasil Uji Coba Klasifikasi Fasilitas dan Layanan
Berdasarkan  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  kelas  BAA  dari  data  uji  yang dilakukan percobaan memperoleh ketepatan prediksi benar 49 dari 51 apabila dihitung bentuk persentase sebesar 91,15%. Untuk kelas BAK prediksi tepat 49 dari 51 sehingga besar  akurasinya  91,15%.  Adapun  kelas  BSI  diketahui  prediksi  tepat  42  dari  50 sehingga  akurasinya  sebesar  84%.  Sedangkan  kelas  lain  prediksi  tepat  35  dari  51 sehingga persentase akurasi sebesar 68,63%. Kemudian kelas sarpras diketahui prediksi tepat 40 dari 51 sehingga besar akurasinya 78,43%. Seluruh prediksi tepat sebanyak 215 dibandingkan  dengan data testing sebanyak  254  diperoleh  rata-rata  akurasi  sebesar 84,65%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  melakukan  klasifikasi  untuk kategori fasilitas dan layanan dengan baik.
Keberhasilan  klasifikasi  kategori  fasilitas  dengan  algoritma  Rocchio  ini  dapat dinilai baik karena memiliki nilai persentase kegagalan sebesar 15.35%. Nilai kegagalan ini dapat disebabkan karena kemungkinan adanya beberapa proses dalam prepocessing yang mungkin tidak harus dilakukan. Adapun kinerja dari algorima Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Confusion Matrix Hasil Uji Coba analisa sentimen
Berdasarkan  gambar  3  dapat  diketahui  bahwa  kelas  negatif  setelah  dilakukan percobaan  memperoleh  ketepatan  prediksi  benar  65  dari  85  apabila  dihitung  bentuk persentase  sebesar  76,47%.  Untuk  kelas  netral  diperoleh  prediksi  tepat  70  dari  84 sehingga besar akurasinya 83,33%. Sedangkan kelas positif diketahui prediksi tepat 76 dari  85  sehingga  akurasinya  sebesar  89,41%.  Seluruh  prediksi  tepat  sebanyak  211 dibandingkan  dengan data testing sebanyak  254  diperoleh  rata-rata  akurasi  sebesar 83,07%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  melakukan  klasifikasi  sentimen dengan baik.
Keberhasilan  analisa  sentimen  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  ini  dapat  dinilai baik  karena  memiliki  nilai  persentase  kegagalan  sebesar  16,93%.  Nilai  kegagalan  ini dapat  disebabkan  karena  kemungkinan  adanya  beberapa  proses  dalam Preprocessing yang mungkin tidak harus dilakukan. Selanjutnya  proses pengujian sistem ini dilakukan sebanyak 10 kali untuk  mendapatkan rata-rata nilai akurasi  yang dapat dihasilkan oleh sistem. Hasil uji coba sistem dapat dilihat pada tabel 4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 5, Nomor 2, Desember 2020 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Tabel 4. Akurasi 10 Kali Percobaan
No. Klasifikasi Kategori Fasilitas dan Layanan dengan Rocchio Analisa Sentimen dengan NB 1 84,65 83,07 2 85,83 82,28 3 82,28 80,71 4 82,28 81,1 5 83,07 77,56 6 81,1 81,89 7 85,04 82,68 8 83,07 79,13 9 81,89 81,1 10 83,46 77,17 Rata- rata 83,267 80,669
Dari tabel 4 dapat diketahui bahwa untuk klasifikasi fasilitas dan layanan dengan metode  Rocchio  diperoleh  nilai  akurasi    paling  kecil  adalah  81,1%  sedangkan  nilai paling  besar  adalah  85,83%.  Sedangkan  untuk  klasifikasi  sentimen  dengan  metode Naïve Bayes diperoleh nilai akurasi paling kecil adalah 77,17% sedangkan nilai paling besar  adalah  83,07%.  Dengan  demikian,  performa  sistem  untuk  klasifikasi  sesuai dengan yang diharapkan. Dimana Nilai akurasi untuk Klasifikasi Ketegori fasilitas dan layanan  memiliki  nilai  rata-rata  83,27,  sedangkan  untuk  klasifikasi  sentimen  memiliki nilai rata-rata 80,67.

## 4. KESIMPULAN
Berikut kesimpulan dari hasil dan pembahasan yang telah dipaparkan sebelumnya :
1. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  sukses  menghasilkan  model  yang berisi centroid dari setiap kategori layanan dengan cukup baik.
2. Keberhasilan  membuat  model  tersebut  menyebabkan  sistem  dapat  melakukan klasifikasi  kategori  layanan  menggunakan  metode  Rocchio  dengan  cukup  baik. Klasifikasi  yang dilakukan oleh sistem berhasil mencapai rata-rata akurasi sebesar 83,27%.
3. Klasifikasi  kategori  layanan  yang  dihasilkan  oleh  sistem  terbilang  cukup  stabil karena  dengan  10  kali  percobaan,  sistem  dapat  menghasilkan  klasifikasi  dengan nilai akurasi paling kecil sebesar 81,1% dan akurasi paling besar sebesar 85,83%.
4. Pada  10  kali  pengujian  klasifikasi  sentimen  mahasiswa,  sistem  menunjukkan performa yang cukup bagus dengan rata-rata akurasi sebesar 80,67%.
5. Performa  sistem  untuk  klasifikasi  sentimen  mahasiswa  juga  terbilang  cukup  stabil karena berhasil melakukan klasifikasi  dengan  akurasi  paling  kecil sebesar 77,17% dan akurasi paling besar sebesar 83,07%.
6. Selain  kedua  klasifikasi  tersebut,  sistem  juga  dapat  melakukan  analisa  dan klasifikasi  berdasarkan  kategori  layanan  dan  jenis  sentimen  mahasiswa.  Hasil  ini dapat  menampilkan  jumlah  sentimen  positif,  netral,  atau  negative  yang  diperoleh
setiap  kategori  layanan.  Hasil  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  setiap  unit  kerja  untuk mengetahui kepuasan mahasiswa terhadap layanan mereka.

## 5. SARAN
Berikut beberapa saran untuk pengembangan penelitian berikutnya :
1. Preprocessing di  sistem  ini  hanya  dapat  menangani  sentimen  yang  dari  bahasa Indonesia.  Oleh  karena  itu  diperlukan  perbaikan  di  bagian Preprocessing supaya sistem  dapat  melakukan Preprocessing untuk  bahasa  lain  seperti  bahasa  Inggris yang saat ini sangatlah populer.
2. Ditambahkannya  metode  yang  dapat  memberikan  kesimpulan  berupa  gambaran kondisi  sentimen  yang  diperoleh  setiap  unit  kerja.  Sehingga  dengan  adanya  fitur tersebut,  setiap  unit  kerja  dapat  menggunakannya  sebagai  dasar  pengambilan kebijakan untuk kedepannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti    mengucapkan    terima    kasih    banyak    kepada    pihak-pihak    yang terlibat  dalam    penelitian    ini    terutama    kepada    keluarga  Universitas  Qomaruddin Gresik. Semoga menjadi amal baik dan bermanfaat kepada halayak ramai.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriyani,  N.A.,  2019.  Optimasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor dalam  Mendeteksi Komentar Spam Berbahasa  Indonesia  pada  Instagram  Menggunakan Convert Negation dan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency )  pada Tahap Pre processing .
Feldman, R., 2013. Techniques and applications for sentimen analysis. Communications of the ACM 56, 82–89.
Fibrianda,  M.F.,  Bhawiyuga,  A.,  2018.  Analisis  Perbandingan  Akurasi  Deteksi Serangan  Pada  Jaringan  Komputer  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support Vector  Machine  (SVM).  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN 2548, 964X.
Mooney, J., 2006. Machine Learning Text Categorization. Austin: University of Texas. Rizki,  R.,  2020.  Sistem  Informasi  Perpustakaan  SMK  Negeri  1  Indralaya  Selatan
Menggunakan  Metode  Rocchio Relevance Feedback .  Jurnal  Teknologi Informasi Mura 12, 76–89.
Saputra,  N.,  Adji,  T.B.,  Permanasari,  A.E.,  2015.  Analisis  sentimen  data  presiden Jokowi  dengan  preprocessing  normalisasi  dan  stemming  menggunakan  metode naive bayes dan SVM. Jurnal Dinamika Informatika 5.
Taman,  A.,  Sukirno,  S.,  Sari,  A.R.,  Setiawan,  N.,  Pustikaningsih,  A.,  2013.  Analisis Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Mahasiswa  Pada  Fakultas  Ekonomi Universitas  Negeri  Yogyakarta.  Nominal:  Barometer  Riset  Akuntansi  dan Manajemen 2, 99–111.