ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PEMBELAJARAN DOSEN BERDASARKAN DATA KRITIK SARAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Noor Ferdyansyah 1* , Achmad Solichin 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 ferdyansyahnoor@gmail.com, 2 achmad.solichin@budiluhur.ac.id
(Naskah masuk: 11 Agustus 2022, diterima untuk diterbitkan: 1 September 2022)

## Abstrak
Kualitas  pengajaran  dosen  merupakan  kunci  utama  suksesnya  pendidikan  pada  Universitas.  Dengan  memiliki dosen yang mampu memberikan pengajaran yang baik maka benih mahasiswa pengubah bangsa dapat tercipta. Untuk  mendapatkan  dosen  yang  sesuai  standar  akademik  tentunya  perlu  dilakukan  evaluasi.  Oleh  karena  itu, Universitas  Budi  Luhur  selalu  melakukan  kuesioner  berisi  form  kritik  saran  yang  dapat  diisi  oleh  mahasiswa. Pengisian form kritik saran dilakukan untuk setiap kelompok mata kuliah pada akhir semester. Saat ini, data kritik saran  belum  dimanfaatkan  untuk  menganalisis  dan  mengevaluasi  proses  pembelajaran.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  pada  hasil  dari  kritik  saran  yang  telah  dikirim  mahasiswa,  untuk mengetahui kritik saran tersebut bernilai positif, negatif atau netral. Salah satu metode analisa sentimen yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah opinion mining adalah Metode Naive Bayes. Data terkumpul sebanyak 10.067  pada  rentang  waktu  1  semester,  yaitu  gasal  tahun  ajaran  2021/2022.  Data  kritik  saran  ini  kemudian dilakukan  preprocessing,  dan  klasifikasi  menggunakan  metode  Naive  Bayes,  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  program Naive  Bayes  Classifier yang  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  PHP,  kemudian didapatkan akurasi dengan metode Naïve Bayes pada pengujian 60% – 40%  mendapatkan hasil akurasi sebesar 83.92%, kemudian pada split data 70% – 30% mendapatkan hasil akurasi sebesar 83,26%, lalu untuk hasil split data 80% – 20% mendapatkan hasil akurasi sebesar 81,96% , didapatkan hasil sentimen positif sebanyak 2484, kemudian  sentimen  negatif  sebanyak  152,  dan  sentimen  netral  sebanyak  267.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan hasil sentimen yang kemudian diharapkan dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan kualitas ajar dosen pada universitas dan dilakukan evaluasi lebih lanjut.
Kata kunci : analisis sentimen, text mining, naive bayes classifier, preprocessing, evaluasi, universitas budi luhur

## SENTIMENT ANALYSIS OF LECTURER'S LEARNING BASED ON STUDENT'S CRITICISM DATA USING NAIVE BAYES METHOD

## Abstract
The quality of lecturers' teaching is the main key to the success of education at the University. By having lecturers who can provide good teaching, the seeds of nation-changing students can be created. To get lecturers who meet academic standards, of course, evaluation needs to be done. Therefore, Budi Luhur University always conducts questionnaires containing suggestion criticism forms that can be filled in by students. Completion of the suggestion criticism form is carried out for each group of courses at the end of the semester. Currently, the feedback data has not  been  used  to  analyze  and  evaluate  the  learning  process.  Therefore,  in  this  research,  sentiment  analysis  is carried out on the results of criticism suggestions that have been sent by students, to find out whether the criticism suggestions are positive, negative, or neutral. One of the sentiment analysis methods that can be used to solve opinion mining problems is the Naive Bayes Method. Data collected as many as 10,067 in the span of 1 semester, namely the odd semester of the 2021/2022 academic year. This suggestion criticism data is then preprocessed, and  classified  using  the  Naive  Bayes  method,  testing  is  carried  out  using  the  Naive  Bayes  Classifier  program which is  made in the PHP programming language, then accuracy is obtained with the  Naïve Bayes method in testing 60% - 40% getting an accuracy result of 83.92%, then in split data 70% - 30% getting an accuracy result of 83.26%, then for split data results 80% - 20% getting an accuracy result of 81.96%, obtained positive sentiment results as much as 2484, then negative sentiment as much as 152, and neutral sentiment as much as 267. This research aims to get sentiment results which are then expected to be used as a reference to improve the quality of teaching lecturers at the university and further evaluation.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111
Keywords: sentiment analyst, text mining, naïve bayes classifier, preprocessing, evaluation, budi luhur university

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  manusia  yang  mengikuti  perkembangan zaman, manusia perlu menuntut ilmu dan mengembangkan  ilmu  yang  dimilikinya.  Dalam dunia pendidikan tenaga pengajar merupakan elemen penting  dalam  peningkatan  kualitas  pendidikan. Seorang  pengajar  dituntut  untuk  mengembangkan kualitas cara mengajar untuk menjadi lebih baik dan efektif  terlebih  seorang  dosen  di  perguruan  tinggi, yang  menurut  Undang  –  Undang  Nomor  37  Tahun 2009  tugas  dosen  adalah  mentransformasikan, mengembangkan serta menyebarluaskan ilmu pengetahuan  serta  teknologi  dan  juga  seni  melalui pendidikan,  penelitian,  serta  pengabdian  kepada masyarakat.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  pada analisis sentimen, termasuk penggunaan Naïve Bayes dalam  analisis  sentimen  evaluasi  kinerja  dosen  [1] mendapatkan  akurasi  sebesar  80,1%.  Selain  itu metode  Naïve  Bayes  juga  mendapatkan  akurasi sebesar  75%  pada  analisis  sentimen  pada  data kuesioner  evaluasi  dosen  oleh  mahasiswa  [2]  lalu didapatkan  akurasi  sebesar  73.9%  pada  pengujian Naïve  Bayes  pada  analisis  sentimen  pada  indeks kinerja  dosen  fakultas  Saintek  UIN  Sunan  Kalijaga [3]
Penilaian  mahasiswa  terhadap  pembelajaran dosen,  tentu  berisi  beragam  komentar  yang  positif maupun  negatif.  Namun,  untuk  menilai  komentar yang ditulis mahasiswa termasuk positif atau negatif masih  manual.  Evaluasi  ini  tentu  menyita  banyak waktu  karena  komentar  kritik  saran  tersebut  ditulis oleh seluruh mahasiswa. Komentar yang berisi kritik –  saran  yang  diberikan  oleh  mahasiswa  terhadap dosen  ini  berperan  penting  untuk  evaluasi  untuk memperbaiki  kekurangan  dan  kesalahan  yang  biasa terjadi pada kegiatan belajar dan mengajar, tentu hal ini  menjadi  elemen  yang  sangat  penting  mengingat pendidikan merupakan aspek penting dalam pertumbuhan kita sebagai manusia. maka dari itu hal seperti  kritik  dan  saran  sangat  diperlukan  oleh manusia  dan  seluruh  masyarakat,  sekalipun  dalam lingkup Universitas. Selain itu, mahasiswa juga pasti merasa ragu apakah kritik dan saran mereka tersebut akan  dibaca  oleh  pihak  terkait  atau  tidak.  maka dengan  penelitian  ini,  penulis  berharap  aplikasi  ini dapat memudahkan dosen untuk melakukan klasifikasi  sentimen  selain  itu  penulis  juga  berharap hal seperti kritik saran menjadi lebih diperhatikan dan dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  peningkatan kualitas pendidikan yang lebih baik.
Dari  penjabaran  di  atas,  peneliti  menganalisis mengenai  kritik  saran  mahasiswa  terhadap  dosen  di Universitas  Budi  Luhur  (UBL),  data  yang  telah didapatkan  kemudian  diolah  dan  diklasifikasikan dengan metode Naive Bayes. Adapun hasil penelitian ini  dapat  bermanfaat  bagi  rekan  mahasiswa,  dosen maupun  masyarakat  dalam  melihat  banyaknya
sentimen  positif  dan  negatif,  untuk  nantinya  bisa diupayakan untuk evaluasi lebih lanjut.
Penelitian ini berisi kontribusi yaitu menganalisis data  kritik  saran  mahasiswa  terhadap  dosen  pada Universitas Budi Luhur dengan metode Naïve Bayes, yaitu  memberikan  sebuah  proses  olah  data  yang berbeda dan akurasi yang lebih akurat karena metode Naïve  Bayes  dibentuk  kedalam  program  berbasis PHP  dengan  fitur  olah  dataset  yang  beragam  dan lebih  baik,  seperti  input  data  latih,  data  uji,  lalu terdapat  fitur remove ,  dan  ubah  setiap  data  yang tersedia,  kemudian  terdapat  fitur preprocessing sehingga  dapat  dilakukan preprocessing tanpa menggunakan program yang berbeda.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Landasan Teori
2.1.1 Text Mining dan Preprocessing
Text mining merupakan variasi dari data mining , yang  memiliki  fungsi  untuk  menemukan  pola  yang menarik  dari  sekumpulan  data  teks  dengan  jumlah besar. Text  mining dapat  disebut  juga  sebagai penerapan  konsep  data  mining  untuk  mencari  pola pada teks, yang bertujuan untuk menarik atau mencari informasi yang bermanfaat dengan tujuan tertentu[4]. Berdasarkan  dari  ketidak  aturan  teks,  maka  proses teks mining diperlukan langkah – langkah awal yang intinya menyiapkan teks tersebut agar diubah menjadi lebih terstruktur seperti text preprocessing [5]. Preprocessing merupakan  tahap  yang  berisi proses persiapan data sebelum masuk ke pemodelan dan  merupakan  titik  awal  dan  penting  sebelum dilakukan  klasifikasi  [6]. Text  preprocessing merupakan proses yang dilakukan sebelum melakukan text  mining , preprocessing dilakukan untuk seleksi atau filter agar mendapatkan kata yang relevan  atau  penting  namun  tetap  mempertahankan sebuah karakter dari teks tersebut [7].

## 2.1.2 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  metode  untuk  ekstrak data dari sebuah opini, memahami dan juga mengolah data  tekstual  secara  otomatis  agar  dapat  melihat sentimen  yang  tergantung  dalam  sebuah  opini,  baik itu  sebuah  sentimen  positif,  negatif  dan  netral  [7]. Terdiri  dari  pemrosesan  bahasa  alami,  teks  analisis, kemudian  komputasi  linguistik  untuk  mendeteksi sentimen pada dokumen [8]

## 2.1.3 Naïve Bayes Classifier
Naive  bayes  classifier merupakan  metode  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  yang menggunakan  dasar  probabilitas  dan Teorema Bayesian , dengan asumsi setiap variabel X memiliki sifat  bebas  atau  berdiri  sendiri  tanpa  ada  kaitan dengan  variabel  lainnya.  Metode naive  bayes classifier menempuh dua tahap untuk klasifikasi teks, yaitu  tahap  pelatihan  dan  klasifikasi.  Tahap  pada
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111
pelatihan  dilakukan  analisis  terhadap  sampel  pada data  yang  dapat  menjadi  perwakilan  dokumen. Perhitungan  serta  perbandingan term pada  data  uji dengan  setiap  kelas  dapat  dilakukan  [9].  Kemudian dilakukan  uji  akurasi  untuk  mendapatkan  tingkat ketepatan  dari  hasil  prediksi  klasifikasi  suatu  kelas terhadap  kelas  yang  sebenarnya  [10].  Perhitungan Naïve Bayes secara manual dapat dilakukan dengan menggunakan  rumus  persamaan  1,  P  yaitu probability ,  lalu 𝑤 𝐾 merupakan  kata  dalam  semua dokumen  yang  memiliki  label,  baik  itu  sentimen positif  atau  negatif, 𝑣 𝑗 merupakan  kata  yang  berada dalam kelas positif atau negatif, berbeda dengan 𝑤 𝐾 yang  merupakan  keseluruhan  pada  setiap  label, 𝑛𝑘 merupakan  berapa  kali  suatu  kata  muncul  dalam kelas, lalu 𝑛 merupakan banyak kata dalam kelas, dan yang  terakhir  yaitu 𝑉𝑜𝑐𝑎𝑏𝑢𝑙𝑎𝑟𝑦 merupakan  total kata unik pada semua dokumen.
P (𝑤 𝐾 |𝑣 𝑗 ) = 𝑛𝑘+1 𝑛+|𝑉𝑜𝑐𝑎𝑏𝑢𝑙𝑎𝑟𝑦| ………...…(1)

## 2.2 Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  data  kritik  saran  mahasiswa  yang dikirim tiap berakhirnya semester pada web student di Universitas  Budi  Luhur,  data  terkumpul  sebanyak 10.067  baris  data.  Pada  tahapan  ini  data  yang  telah diberikan pelabelan sentimen, maka data kritik saran tersebut akan dilakukan data preprocessing . Berikut ini  adalah  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  selama data preprocessing, langkah – langkah preprocessing dapat  terlihat  pada  gambar  1.  Proses  dimulai  dari input  dataset ,  lalu case  folding , tokenize , stopword removal dan yang terakhir yaitu stemming:

## Gambar  1. Preprocessing
a. Case folding adalah proses mengubah semua teks yang berhuruf kapital menjadi huruf kecil.
b. Tokenizing adalah  proses  penguraian  yang memisah  sekumpulan  memecah  teks  menjadi sekumpulan  kata,  pada  proses  ini  juga  dapat menghilangkan  karakter  pembatas,  menghapus angka, dan menghapus tanda baca atau karakter yang bukan huruf.
c. Stopword removal adalah proses menghilangkan kata  yang  tidak  relevan  dengan  sentimen  dan memiliki  tingkat  kemunculan  yang  tinggi,  pada dasarnya stopword cenderung tidak memiliki arti atau  juga  merupakan  preposisi,  konjungsi,  dan sebagainya, Stopwords  removal menggunakan library dari Natural Language Toolkit (NLTK).
d. Stemming adalah proses untuk mencari akar kata dari  sebuah  kata.  Pada  proses  stemming  ini peneliti  membuat  file stemming yang  dapat digunakan  untuk  menghapus  imbuhan  dalam kata, stemming dilakukan dengan menggunakan library Sastrawi .
e. Term  Weighting (TF-IDF)  merupakan  proses untuk  melakukan  pembobotan  kata,  hal  ini dilakukan dengan mencari nilai Term Frequency (TF),  kemudian  mencari  nilai Document Frequency (DF),  lalu  mencari  nilai Inverse Document  Frequency (IDF),  dan  menghitung bobot.

## 2.3 Pemodelan
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  pemodelan terhadap dataset yang telah dilakukan preprocessing . Dataset tersebut lalu akan dipecah menjadi data latih dan  data  uji.  Kemudian  sudah  dilakukan  pengujian dengan split  data 60%-40%,  70%-30%,  dan  juga 80%-20%.  Pada  tahap  ini  peneliti  menggunakan metode Naive Bayes.

## 2.4 Evaluasi
Pada tahapan ini peneliti akan melakukan evaluasi metode klasifikasi dengan mengukur performa untuk mengukur seberapa besar akurasi, presisi, dan recall yang  didapatkan  menggunakan split  data terhadap algoritma Naive Bayes tersebut.

## 2.5 Rancangan Pengujian
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengujian  terhadap aplikasi  yang  dibuat  yakni Naive  Bayes  Classifier untuk mengukur akurasi perhitungan suatu data yaitu sentimen  positif,  negatif  dan  netral.  pengujian dilakukan dengan menggunakan data sampel dengan split data 60% data latih 40% data uji, 70% data latih 30% data uji, dan 80% data latih 20% data uji.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data Collection
Pada tabel 1 terdapat data sebanyak 10.067 yang akan  digunakan.  Peneliti  menggunakan  data  kritik saran  pada  semester  gasal  2021/2022  Universitas Budi Luhur.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111
Tabel  1. Data Collection
Topik Tanggal Jumlah Kritik Saran Mahasiswa Gasal 2021-2022 27 Mei 2022 10.067 Data Total 10.067 Data Tabel 2. Sampel data komentar ID Text 1 3 2 sangat baik
3 Semoga kedepannya jauh lebih baik lagi
4 Dosennya sangat baik, mungkin lebih memahami keadaan mahasiswa yang online misal ketika tiba tiba left bukan berarti mahasiswa tersebut malas tapi bisa jadi jaringannya dan sebagainya. Selebihnya dosennya sangat baik dalam mengajar.
5 Tidak ada keritik sangat baik
10063 dosen sering tidak vicon, diharapkan dosen bisa selalu mengadakan vicon dan memberikan penjelasan 10064 dosen sangat baik
10065 diharapkan dosen bisa memberikan penjelasan dari materi dan memberikan contoh untuk setiap tugas yang diberikan
10066 disarankan agar dosen selalu hadir tiap pertemuan dan tidak hanya memberikan materi dan tugas, tetapi juga bisa memberikan penjelasan ke mahasiswa
10067 terimakasih telah menjadi dosen yang baik
Pada  tabel  2  berisi  sampel  data  dari  data  kritik saran  mahasiswa  Universitas  Budi  Luhur  semester gasal tahun ajaran 2021/2022.

## 3.2 Data Reduction
Pada  tabel  3  dilakukan  pengurangan  data  yang tidak  terisi  atau  berupa  kolom  kosong,  isi  kritik  – saran atau hanya berisi simbol.
Pada  tabel  4  berisi  contoh  data  duplikat  yang dapat dihapus pada kolom kritik saran.
Tabel 3. Pengurangan Data Proses Jumlah Data Data Awal 2021-2022 Gasal 10.067 Filter Missing Value Kolom “Dosen” dan Simbol 7.837 Hasil Akhir 2.903 Tabel 4. Remove Duplicate Data Data Sebelum Data Sesudah
Bagi saya dosen mengajar dengan baik,  mohon agar selalu bisa tetap seperti itu dan lebih meningkat dalam mempersiapkan materi
Bagi saya dosen mengajar dengan baik,  mohon agar selalu bisa tetap seperti itu dan lebih meningkat dalam mempersiapkan materi
Bagi saya dosen mengajar dengan baik,  mohon agar selalu bisa tetap seperti itu dan lebih meningkat dalam mempersiapkan materi
Bagi saya dosen mengajar dengan baik,  mohon agar selalu bisa tetap seperti itu dan lebih meningkat dalam mempersiapkan materi 3.3 Pemberian Label Sentimen
Sebelum  melakukan  tahapan data  cleaning, data yang telah dilalui tahap reduksi harus diberikan label untuk  menentukan  sentimen  dari  setiap  data.  Label sentimen setiap data berupa positif, negatif dan netral. Berikut  merupakan  contoh  data  dengan  sentimen positif,  negatif  dan  netral.  Pemberian  label  dibantu oleh seorang pakar.
Pada  tabel  5  berisi  contoh  data  komentar  kritik saran  yang  memiliki  sentimen  positif  dapat  dilihat pada tabel di bawah.
Pada tabel 6 berisi contoh data komentar kritik saran yang  memiliki  sentimen  negatif  dapat  dilihat  pada tabel di bawah.
Tabel 5. Contoh Sentimen Positif ID Text Sentimen 1311 Dosennya  asik  kadang suka  nanya  mahasiswa untuk mencari solusi
bersama
Positif
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111
Pada tabel 7 berisi contoh data komentar kritik saran yang  memiliki  sentimen  netral  dapat  dilihat  pada tabel di bawah.

## 3.4 Tahapan Preprocessing
Pada  tabel  8  berisi  langkah  –  langkah  pembersihan data merupakan preprocessing, yang terdiri dari case folding,  tokenize,  stopword  removal ,  dan stemming . Dalam proses stopword removal peneliti menggunakan  kamus stopwords dan  pada  bagian stemming peneliti  menggunakan  bantuan  kamus besar bahasa indonesia. Berikut ini merupakan hasil dari tahapan preprocessing :
Tabel 6. Contoh Sentimen Negatif ID Text Sentimen 794 Dimohon untuk tidak sering  berbicara  terlalu panjang karena lama-lama pembahasannya tidak nyambung ke materi Negatif Tabel 7. Contoh Sentimen Netral ID Text Sentimen 613 tingkatkan interaksi dalam pembelajaran Netral Tabel 8. Tahapan Preprocessing Preprocessing Sebelum Sesudah Case folding Pertahankan cara mengajar ke mahasiswa karena menyampaikan materi sangat jelas dan detail pertahankan  cara  mengajar  ke  mahasiswa  karena menyampaikan materi sangat jelas dan detail Tokenize pertahankan cara mengajar ke mahasiswa karena menyampaikan materi sangat jelas dan detail "pertahankan","cara", "mengajar","ke", "mahasiswa","karena","menyampaikan","materi", "sangat","jelas","dan","detail". Stopword removal "pertahankan", " cara ",
"mengajar"," ke ", "mahasiswa", " karena ", " menyampaikan " ,"materi", " sangat "," jelas ", " dan ","detail".
"pertahankan",
"mengajar",
"mahasiswa", "materi","detail". Stemming "pertahankan", "mengajar", "mahasiswa", "materi","detail". "tahan","ajar","mahasiswa","materi","detail". Tabel 9. Tabel Dokumen TF-IDF ID Dokumen Isi dokumen Sebelum preprocessing Setelah preprocessing d1 Sudah sangat baik dalam mengajar ['sudah','sangat','baik',dalam',ajar'] d2 Dosen agak galak ['dosen','agak,'galak'] d3 Sangat baik ['sangat',baik'] 3.5 TF-IDF
Pada tabel 9 berisi salah satu metode pembobotan yakni TF-IDF berikut merupakan contoh perhitungannya,
Setelah  itu  dihitung  kemunculan term atau  kata pada dokumen dapat terlihat pada tabel 10.
Setelah  itu  dilakukan  TF  Normalisasi  untuk  3 dokumen  dengan  cara  membagi  nilai  TF  dengan panjang dokumen, sebagaimana contoh nilai d1 pada kata “sudah” adalah 1 dibagi panjang dokumen yaitu 5,  didapatkan  hasil  sebesar  0.2  dapat  dilihat  pada tabel 11.
Tabel 10.  Hitung Kemunculan Term TERM TF d1 d2 d3 sudah 1 0 0 sangat 1 0 1 baik 1 0 0 dalam 1 0 0 ajar 1 0 0 dosen 0 1 0 agak 0 1 0 galak 0 1 0 baik 0 0 1 Panjang Dokumen 5 3 2
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111
Tabel 11. TF Normalisasi Tf Normalisasi d1 d2 d3 1:5 = 0.2 0 0 0.2 0 1:2 = 0.5 0.2 0 0 0.2 0 0 0.2 0 0 0.2 0 0 0 1:3 = 0.333 0 0 0.333 0 0 0.333 0 0 0 0.5
Lalu  ke  proses  perhitungan  DF,  dengan menghitung  jumlah  dokumen  yang  mengandung term , sebagai contoh pada term “suka” hanya muncul pada  1  dokumen  yaitu  pada  dokumen  1  tidak  pada dokumen  2  dan  3.  Lalu  contoh  pada term “sangat” yang  muncul  pada  dua  dokumen,  yaitu  dokumen  1 dan  dokumen  3,  maka  dapat  disimpulkan  DF  nya adalah 2.
Kemudian  untuk  proses  perhitungan  IDF dilakukan  penjumlahan  dengan  menghitung  LOG (total  dokumen  dibagi  dengan  DF),  sebagaimana contoh  LOG  (total dokumen sejumlah  3  dibagi  DF) dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Perhitungan IDF DF IDF 1 LOG(3/1) = 0.477 2 0.176 1 0.477 1 0.477 1 0.477 1 0.477 1 0.477 1 0.477 1 0.477
Kemudian  kita  ke  proses  perhitungan  TF.IDF yang  merupakan  perkalian  antara  nilai  TF  dengan nilai  IDF  untuk  masing  –  masing term pada  setiap dokumen yaitu d1, d2 dan d3 dapat terlihat pada tabel 13.
Tabel 13. Perhitungan TF.IDF TF IDF d1 d2 d3 0.2 x 0.477 = 0.095 0 0 0.2 x 0.176 = 0.035 0 0.088 0.095 0 0 0.095 0 0 0.095 0 0 0 0.333x0.4777 = 0.159 0 0 0.159 0 0 0.159 0 0 0.159 0.239

## 3.6 Penerapan Metode Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menentukan kelas pada setiap masalah  menggunakan  dasar  probabilitas  dan  Teori Bayesian.  Berdasarkan  masalah,  Naive  Bayes  dapat dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  berikut merupakan  contoh  perhitungan  Naive  Bayes,  data sampel  Naïve  Bayes  dapat  terlihat  pada  tabel  14 berikut :
Tabel 14. Data Sample Naive Bayes ID Text Sentimen 1608 ramah baik dosen enak Positif 1002 sudah bagus dalam mengajar Positif 163 bagus sekali cara mengajar Positif 1046 sulit dimengerti Negatif 897 agak galak Negatif
Karena terdapat 3 data dokumen positif dari 5 data maka probabilitas dokumen positif adalah P (𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 3 5 =  0.6  dan  probabilitas  untuk
dokumen  negatif  adalah  P (𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 2 5 =  0.4 Kemudian  dapat  dilakukan  perhitungan  probabilitas untuk  menentukan  kelas negatif  atau positif  sebagai berikut :
P (𝑟𝑎𝑚𝑎ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 12 + 1 16 = 7 48 = 0.14583
P (𝑏𝑎𝑖𝑘|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 12 + 1 16 = 7 48 = 0.14583
P (𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑗𝑎𝑟|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 2 12 + 1
16 = 11 48 = 0.22916
P (𝑒𝑛𝑎𝑘|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 12 + 1 16 = 7 48 = 0.14583
P (𝑠𝑢𝑙𝑖𝑡|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 1 4 + 1 16 = 5 16 = 0.3125
P (𝑔𝑎𝑙𝑎𝑘|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 1 4 + 1 16 = 5 16 = 0.3125
Maka  nilai  probabilitas  setiap  kata  pada  kelas dapat  dilihat  pada  tabel  15.  Tabel  15  merupakan proses dalam mempelajari dokumen pada tiap kelas, kemudian  dapat  dilanjut  ke  proses  klasifikasi  untuk
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111
menentukan kelas pada dokumen baru. Menggunakan rumus  tersebut,  nilai  dari  perhitungan  Naive  Bayes yang akan digunakan sebagai kelas positif merupakan nilai  yang  paling  tinggi  hasil  perkalian  probabilitas kelas dan probabilitas tiap kata pada suatu kelasnya, dan nilai yang paling rendah akan dijadikan sentimen negatif
Tabel 15. Probabilitas Kata Word nk n Vocabulary P ramah 1 12 16 0.14583 baik 1 12 16 0.14583 dosen 1 12 16 0.14583 enak 1 12 16 0.14583 sudah 1 12 16 0.14583 bagus 1 12 16 0.14583 dalam 1 12 16 0.14583 mengajar 2 12 16 0.22916 bagus 1 12 16 0.14583 sekali 1 12 16 0.14583 cara 1 12 16 0.14583 sulit 1 4 16 0.3125 dimengerti 1 4 16 0.3125 agak 1 4 16 0.3125 galak 1 4 16 0.3125
Sebagai  contoh  kita  akan  menentukan  kelas  dari sebuah data baru yaitu sebagai berikut:
Tabel 16. Menentukan Sentimen Data Sentimen Profesional  dan  mudah  dipahami pembelajarannya ???
Pada  tabel  16  akan  dilakukan  proses  penentuan sentimen  yang  dapat  dihitung  dengan  Naive  Bayes
untuk  mendapatkan  kelas  positif  dan  negatif berdasarkan data tersebut :
Positif : p(Positif)  .  p(profesional|positif)  .  p(dan|positif)  . p(mudah|positif) . p(dipahami|positif)
.
p(pembelajarannya|positif)
0.6  x  0.14583  x  0.14583  x  0.14583  x  0.14583  x 0.14583 = 3.957x10 -5
p(Negatif)  .  p(profesional|negatif)  .  p(dan|negatif)  . p(mudah|negatif) . p(dipahami|negatif) . p(pembelajarannya|negatif)
0.4 x 0.3125 x 0.3125 x 0.3125 x 0.3125 x 0.3125 =
1.1920x10 -3
Dapat disimpulkan bahwa nilai hasil penjumlahan  menunjukkan  nilai  positif  lebih  tinggi yaitu 3.957x10 -5 sementara nilai negatif lebih rendah yaitu  1.1920x10 -3 sehingga  dapat  disimpulkan kalimat  tersebut  mendapat  sentimen  positif  yang dapat terlihat pada tabel 17 berikut.
Tabel 17.  Hasil Prediksi Naive Bayes
Data Sentimen Profesional  dan  mudah  dipahami pembelajarannya Positif

## 3.7 Hasil Pengujian Program
Dengan  dataset  kritik  saran  Universitas  Budi Luhur sebanyak 2.903 baris data dilakukan pengujian dan didapatkan hasil pada tabel 18.
Tabel 18.  Hasil Pengujian Program
Data Latih  Data Uji Split Data Akurasi Presisi Recall 2.321 582 80 – 20 81.96% 0.82 1 2.031 872 70 – 30 83.26% 0.833 1 1.740 1163 60 – 40 83.92% 0.839 1 3.8 Hasil Analisis Sentimen Berdasarkan pengujian yang dilakukan, didapatkan  hasil  sentimen  positif  sebanyak  2484, sentimen  negatif  sebanyak 152,  dan  sentimen  netral sebanyak  267.  Berdasarkan  hasil  sentimen  maka disimpulkan  bahwa  kinerja  dosen  pada  UBL  sudah baik,  namun  tidak  menutup  kemungkinan  untuk dilakukan peningkatan kualitas mengajar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan pada  Universitas  Budi  Luhur  dengan  topik  Analisis Sentimen  berdasarkan  kritik  saran  mahasiswa terhadap dosen, dapat disimpulkan bahwa pengolahan  data  sentimen  kritik  saran  mahasiswa dapat  dilakukan      dengan  klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes  Classifier ,  kemudian  hasil  sentimen yang  didapatkan  dari  kritik  saran  mahasiswa
Universitas  Budi  Luhur  didapatkan  sebanyak  2.484 sentimen  positif,  negatif  sebanyak  152,  dan  netral sebanyak 267 komentar. Berdasarkan hasil pengujian sentimen,  kinerja  dosen  berdasarkan  kritik  saran mahasiswa sudah baik, namun masih dapat dilakukan peningkatan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik lagi,  lalu  metode  Naive  Bayes  merupakan  metode yang tepat untuk melakukan klasifikasi pada analisis sentimen, terbukti pada pengujian split data 60 – 40 mendapatkan hasil akurasi sebesar 83.92%, kemudian pada split data 70 – 30 mendapatkan hasil akurasi sebesar 83.26%, lalu untuk hasil split data 80 –  20  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  81.96%. Diharapkan untuk penelitian selanjutnya untuk dapat semakin disempurnakan.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19,No.2, September 2022, hlm.104-111

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Universitas Budi Luhur, dan Lembaga  Penjaminan  Mutu  yang  telah  mendukung dan  membantu  dalam  memberikan  data  kritik  saran mahasiswa untuk penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Wulan,  U.  Vitandy,  A.  A.  Supianto,  and  F. Abdurrachman Bachtiar, “Analisis Sentimen
Evaluasi  Kinerja  Dosen  menggunakan  Term Frequency-Inverse  Document  Frequency  dan  Naïve Bayes Classifier,” 2019. [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer.  Vol.  3,  No.  6,  Juni 2019,  hlm.  6080-6088.  Available  at  :  http://j- ptiik.ub.ac.id
[2] I.  Nur,  F.  Astuti,  I.  Darmawan,  and  D.  Pramesti, “Analisis  Sentimen  Pada  Data  Kuesioner  Evaluasi Dosen  Oleh  Mahasiswa  (Edom)  Prodi  Sistem Informasi Telkom University Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  Analysis  Of Sentiment  In  The  Data  Evaluation  Of  Dosage Students  (Edom)  Information  Systems  Telkom University  Using  The  Support  Vector  Machine Algorithm,” 2020.
[3] B.  A.  Sevsa,  M.  Didik,  and  R.  Wahyudi,  “Analisis Sentimen  pada  Indeks  Kinerja  Dosen  Fakultas SAINTEK UIN Sunan Kalijaga Menggunakan Naive Bayes  Classifier,”  2019.  Jurnal  Buana  Informatika, Volume 10, Nomor 2, Oktober 2019: 112-123.
[4] S.  Thaufik  Rizaldi,  A.  al  Khairi,  P.  “Text  Mining Classification  Opini  Publik  Terhadap  Provider  di
Indonesia,” 2021. (Vol. 1, Issue 3). ISSN (Printed) : 2579-7271, ISSN (Online ) : 2579-5406.
[5] C. E. Joergensen Munthe, N. Astuti Hasibuan, and H. Hutabarat, “RESOLUSI: Rekayasa Teknik
Informatika dan Informasi Penerapan Algoritma Text Mining  Dan  TF-RF  Dalam  Menentukan  Promo Produk Pada Marketplace,” Media Online , vol. 2, no. 3,  pp.  110–115,  2022,  [Online].  Available: https://djournals.com/resolusi
[6] A.  Hendra,  “Analisis  Sentimen  Review  Halodoc Menggunakan Nai ̈ ve Bayes Classifier,” Mei, 2021. In JISKa (Vol. 6, Issue 2). MEI. ISSN: 2527  –5836 (print), 2528 –0074 (online)
[7] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon Emosi,” Jurnal  SIMETRIS ,  vol.  10,  no.  2,  2019.  P- ISSN: 2252-4983, E-ISSN: 2549-3108.
[8] A.  Y.  Permana  and  D.  M.  M.  Eendi,  “Analisis Sentimen  pada  Teks  Opini  Penilaian  Kinerja  Dosen dengan  Pendekatan  Algoritma  KNN,”  2020,  Jurnal Ilmiah  KOMPUTASI,  Volume  19  No  :  1,  Maret 2020,    p-ISSN    1412-9434/e-ISSN  2549-7227. https://doi.org/10.32409/jikstik.19.1.2729
[9] Sunardi,  Abdul  Fadlil,  and  Suprianto,  “Analisis Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Pada  Angket  Mahasiswa,”  vol.  10,  2018. ISSN Print : 1979-7141 ISSN Online : 2541-1942.
[10]  D. Anjas Ramadhan and E. Budi Setiawan, “Analisis Sentimen  Program  Acara  Di  Sctv  Pada  Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Support Vector Machine,” 2019. e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 ISSN : 2355-9365