## ANALISA SENTIMEN MAHASISWA TERHADAP LAYANAN STMIK PRIMAKARA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR
I Komang Andi Sugiarta 1* , Putri Anugrah Cahya Dewi 2 , Nengah Widya Utami 3 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Primakara email: andisugiarta31@gmail.com 1*
Abstrak STMIK Primakara setiap tahunnya selalu melakukan analisa kepuasan mahasiswa terhadap layanan yang disediakan dengan  menyebarkan  kuesioner.  Namun  dalam  menganalisa  kuesioner  tersebut,  Pusat  Penjaminan  Mutu  masih  melakukan secara  manual,  dimana    proses  ini  akan  memerlukan  waktu  yang   lebih lama.  Berdasarkan  permasalahan tersebut    peneliti merasa perlu dilakukan penelitian analisa sentimen terhadap komentar mahasiswa dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan KNN. Hasil yang diperoleh berdasarkan data uji sebanyak 261 data uji diperoleh jumlah prediksi sentimen positif sebanyak 67 data, netral sebanyak 55 data, dan negatif sebanyak 144, hasil tersebut menandakan bahwa beberapa layanan dinilai masih kurang maksimal seperti wifi, parkir, ac, komputer dan lain-lain. Berdasarkan perhitungan confution matrix KNN unggul di tiga percobaan split data dengan tingkat accuracy   sebesar 79.03%, 78.93%, dan 85.06%. Sedangkan algoritma naive bayes hanya memperoleh tinggkat accuracy   sebesar 68.67%, 65.33%, dan 64.37%. Hal ini menadakan KNN memiliki kinerja yang cukup baik dalam melakukan analisa sentimen pada komentar mahasiswa.
Kata Kunci : STMIK Primakara, Kepuasan mahasiswa, Analisa Sentimen, Naive bayes, K-Nearest Neighbor (KNN).
Abstract:  STMIK  Primakara  conducts  a  satisfaction  analysis  of  its  students  towards  the  services  provided  annually  by distributing  questionnaires.  However,  in  analyzing  these  questionnaires,  the  Quality  Assurance  Center  still  performs  it manually, which requires more time. Given this issue, the researchers felt the need to conduct a sentiment analysis research on student comments using Naive Bayes and K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms. Based on the results obtained from 261 test data, the number of positive sentiment predictions was 67, neutral sentiments were 55, and negative sentiments were 144. These findings indicate that some services, such as wifi, parking, air conditioning, computers, and others, are perceived as suboptimal.  According  to  the  KNN  confusion  matrix  calculations,  it outperformed  in  the  three  data  split  experiments  with accuracy rates of 79.03%, 78.93%, and 85.06%, respectively. On the other hand, the Naive Bayes algorithm only achieved accuracy rates of 68.67%, 65.33%, and 64.37%. This demonstrates that KNN performs quite well in sentiment analysis of student comments.
Keywords : STMIK Primakara , Student satisfaction, Sentiment Analysis, Naive bayes, K-Nearest Neighbor (KNN).

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  di  zaman modern ini menjadi tuntutan bagi individu untuk bisa mengikuti teknologi dan informasi yang berkembang sangat  pesat  [1].  Kebutuhan  masyarakat  akan informasi  dan  edukasi  khususnya  dalam  dunia pedidikan menjadi  hal penting  yang harus dipenuhi [2].  Lembaga  pendidikan  di  indonesia  khususnya perguruan tinggi merupakan salah satu lembaga yang menyediakan  layanan  bagi  masyarakat  khususnya pada  pelayanan  akademik.  Kualitas  layanan  sangat ditentukan  oleh  kepuasan  seluruh stakeholder yang terlibat  dalam  jalannya  perguruan  tinggi[3]  Dalam ruang lingkup perguruan tinggi, stakeholder tersebut meliputi dosen, tenaga pendidik, staff, industri, mitra, mahasiswa,  orang  tua  mahasiswa  serta  masyarakat sekitar [4]
Persaingan  antar  perguruan  tinggi  dalam menyediakan  layanan  terbaik  menuntut  lembaga pendidikan  untuk  terus  meningkatkan  kualitas layanan  yang  dimiliki  agar  tidak  tertinggal  dari pesaingnya  [5] . Tingkat  kepuasan  mahasiswa menjadi tolak ukur keunggulan dari sebuah perguruan tinggi,  hal  ini  menjadi  jaminan  kualitas  yang merupakan  prioritas  utama  bagi  masing-masing perguruan  tinggi  [6].  Jika  mahasiswa  puas  terhadap layanan  yang  diberikan,  maka  lembaga  tersebut dianggap  memiliki  pelayanan  yang  bagus.  Tetapi sebaliknya  jika  mahasiswa  tidak  puas  dengan
pelayanan  yang  disediakan,  maka  lembaga  tersebut akan mendapat penilaian yang kurang bagus [4].
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer (STMIK) Primakara merupakan salah satu lembaga pendidikan yang berfokus pada edukasi dan teknologi.  Dalam  mengukur  mutu  layanan  kampus, Bagian  Kemahasiswaan  STMIK  Primakara  akan menyebarkan  angket  kuesioner  kepada  seluruh mahasiswa yang dilakukan di akhir tahun. Angket ini berisi  penilaian  terhadap  lima  aspek  dan  penilaian secara  umum.    Lima  aspek  dalam  menilai  kualitas layanan  diantaranya  aspek tangible (penampilan fisik),  aspek reliability (keadaan),  aspek responsive (tanggap),  aspek assurance (kepastian),  dan  aspek empathy (perhatian)  [7].  Nantinya   data  ini  ini  akan serahkan  ke  divisi  Pusat  Penjaminan  Mutu  (PPM) untuk  dianalisa. Dalam  proses analisa tersebut  PPM akan  membaca  setiap  komentar  yang  masuk  satu persatu  secara manual  untuk mencari permasalahan- permasalahan  yang  banyak  dikomentari  mahasiswa. Karena  prosesnya  yang  manual  maka  akan memerlukan waktu yang  lebih lama dan rentan akan terjadi human  error seperti  komentar  yang  terlewat atau ada komentar yang dievaluasi berulang. Dengan adanya  ribuan  komentar  yang  masuk  diperlukan metode analisa yang lebih efisien  agar data tersebut dapat digunakan dengan baik dan informasi yang ada didalamnya  dapat  diperoleh  secara  maksimal  untuk meningkatkan kualitas layanan yang ada. Selain itu,
dengan adanya penelitian lebih lanjut permasalahan- permasalahan yang dirasakan mahasiswa dapat lebih cepat diketahui dan di perbaiki. Adapun metode yang dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dari kumpulan  tanggapan  atau  opini  adalah  dengan melakukan analisa sentimen ( sentiment analysis ).
Analisa  sentimen  adalah  salah  satu  jenis penelitian  data  mining  yaitu text  mining ,  yang berfungsi  untuk  menganalisa  ulasan  atau  komentar yang  dikeluarkan  oleh  seseorang  mengenai  suatu topik  tertentu  untuk  memperoleh  sebuah  nilai sentiment yang terkandung di dalamnya [8]. Analisis sentimen  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi dari  sebuah  data  tekstual  yang  diekstrak  dan  diolah terlebih  dahulu  [9].  Untuk  melakukan  analisis sentimen yang terdapat dalam angket yang diisi oleh mahasiswa  diperlukan  algoritma  pengklasifikasian. Ada banyak jenis algoritma klasifikasi seperti Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor ( KNN ). Kedua algoritma  ini  cukup  umum  digunakan  dalam text mining karna  prosesnya  yang  mudah  dan  cukup akurat [10].
Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini pun dilakukan  untuk    menganalisa  sentimen  komentar kepuasan  mahasiswa  terhadap  kualitas  layanan STMIK Primakara dengan menggunakan menggunakann  proses text  mining .  Nantinya  hasil yang diperoleh adalah prediksi sentimen yang paling akurat dan juga penjabaran topik-topik yang muncul paling  banyak  dalam  setiap  sentimen  dalam  bentuk wordcloud .  Sehingga  dapat  memberikan  gambaran terkait  sentimen-sentimen  yang  diterima  serta rekomendasi metode lain selain metode manual yang biasa  dilakukan.  Dimana  hasil  yang  diperoleh  nanti diharapkan  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  dan perbaikan  layanan  berdasarkan  komentar  yang diberikan  mahasiswa  terutama  untuk  komentar- komentar negatif mahasiswa.

## TINJAUAN PUSTAKA
Text  mining adalah  proses mencari informasi dari sebuah dokumen teks, dimana terdapat kata-kata yang memiliki makna didalamnya yang menjadi point utama dari dokumen tersebut [11]. Analisis sentimen adalah  salah  satu  jenis  dari text  mining yang digunakan  dalam  proses  pengumpulan  data  dari sebuah  komentar, tweet ,  dan  sumber  lain  yang berkaitan  dengan  pendapat  atau  tanggapan  tentang suatu  hal  [12].    Analisa  sentimen  adalah  sebuah pembelajaran  untuk  memahami  sentimen,  pendapat seseorang,  emosi  dan  penilaian  dari  sebuah pernyataan seseorang tentang suatu topik yang dapat berupa layanan, produk, isu atau suatu kejadian [13].
Ada beberapa metode yang dipakai dalam text mining , salah satunya adalah Knowledge Discovery in Database (KDD).  KDD  adalah  satu  dari  beberapa metode  dalam text  mining ,  dimana  metode  ini ditekankan  pada  proses  mendapatkan informasi  dari
sebuah  data  [13].  Adapun  tahapan-tahapan  yang harus dilewati dalam metode KDD, diantaranya [13]: 1. Selection
Tahap  awal  pada  proses  KDD  adalah  tahap seleksi  atau mengumpulkan data yang nantinya digunakan sebagai dataset .
2. Processing
Tahap selanjutnya data akan diolah terlebih dulu untuk  mengubah  data  awal  menjadi  data  uji, proses ini diberi nama pre-processing data .
3. Tranformation Pada tahap ini data processed akan ditransform- asikan  dengan  cara  memberi  bobot  pada  setiap data  agar  bisa  dilakukan  proses data  mining dengan  menggunakan  metode  pembobotan  TF- IDF.
4. Data Mining Pada tahap ini tranformed data akan dimodelkan dengan  menggunakan  algoritma  permodelan dengan  bantuan  algoritma Naive  Bayes dan K- Nearest Neighbors (KNN).
5. Interpretation / Evaluation Tahap terakhir adalah Interpretation / Evaluation ,  dimana  data  yang  telah  melewati tahap permodelan selanjutnya  dilakukan pengujian  dengan  menggunakan Confution Matrix untuk  mendapatkan  akurasi  dari  setiap algoritma  yang  digunakan.  Selanjutnya  adalah menvisualisikan  hasil  yang  didapat  menjadi informasi ( knowledge ).
Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam mengklasifikasi data teks, salah satunya adalah Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Naive Bayes adalah  sebuah  algoritma  klasifikasi  yang didasarkan  pada Teorema  Bayes [14]. Algoritma ini dicetuskan pertama kali oleh Thomas Bayes seorang ilmuan dari inggris yang ingin memprediksi peluang yang  belum  diketahui  dari  probabilitas  dan  statistik data  yang  ada.  Ciri  khas  dari  pengklasifikasi  ini adalah asumsi yang kuat tentang kebebasan dari suatu keadaan atau peristiwa [15]. Naive Bayes merupakan algoritma untuk mengklasifikasikan data yang cukup populer  dalam  pembelajaran  mesin. Naive  Bayes merupakan metode probabilistik dimana data berasal dari  distribusi  dengan  karakteristik  yang  diketahui dan  bahwa  hubungan  antara  variabel  saling  bebas ( independent )  pada  suatu  nilai  output  [16]. Sedangkan  KNN  merupakan  salah  satu    algoritma lain yang umum dalam mengklasifikasikan teks dan data  didasarkan  pada  data  latih  yang  paling  dekat jaraknya  dengan  data yang diteliti [17]. Konsep di balik  metode KNN adalah  mengelompokkan  objek menurut  data  yang  paling  mirip  dengan  objek tersebut.  Dimana  data  yang  tersedia  saat  ini  akan menjadi dasar untuk menilai data masa depan [9].
Pada  penelitian  ini  kedua  algoritma  tersebut akan  digunakan  dalam  mengklasifikasi  komentar mahasiswa  yang  diukur  dengan  tingkat  akurasi masing-masing  algoritma tersebut. State Of The Art pada  penelitian  ini  merangkum    beberapa  jurnal
ilmiah  yang  dilakukan  oleh  beberapa  penulis sebelumnya seperti pada tabel 1 dibawah.
Tabel 1. State of the art No Judul Peneliti 1 Text Mining Dalam Analisis Sentimen Pembelajaran Daring  Di  Masa  Pandemi Covid  19  Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbor [15] Nengah Widya Utami, Made Artana (2022) 2 Penerapan  Algoritma K- Nearest  Neighbors Pada Analisis  Sentimen  Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (daring) Di Universitas  Kristen  Wira Wacana Sumba [16] Andry A.P. Tanggu  Mara  , Eko  Sediyono  , Hindriyanto Purnomo. (2021) 3 Sentiment Analysis  Of  Use On  Twitter  On  Police Institution  Services  Using Naïve  Bayes  Classifier Method [17] Deborah Kurniawati,  Edy Prayitno, Dini Fakta Sari, Septian Narsa Putra. (2019) 4 Analisis Sentimen Terhadap Layanan Provider Telekomunikasi  Telkomsel Di  Twitter  Dengan  Metode Naive Bayes [8] Nizam  Haqqizar, Tika Nur Larasyanti (2019) 5 Analisis  Sentimen  Evaluasi Kinerja Dosen menggunakan Term Frequency-Inverse Document  Frequency  dan Naïve Bayes Classifier [18] Sri  Wulan  Utami Vitandy,  Ahmad Afif Supianto, Fitra Abdurrachman Bachtiar. (2019) 6 Pebandingan Performa Naïve  Bayesdan KNN pada Klasifikasi  Teks  Sentimen Jasa Ekspedisi [19] Zuda Pradana Putra, Aryo Nugroho (2018) Beberapa penelitian telah dilakukan
sebelumnya  terkait  analisa  sentimen  menggunakan algoritma Naive  Bayes dan  KNN  seperti  yang dilakukan  oleh  Nengah Widya  Utami,  Made Artana (2022)  dengan  judul  “ Text  Mining Dalam  Analisis Sentimen  Pembelajaran  Daring  Di  Masa  Pandemi Covid  19  Menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor ”.  Hasil  yang  didapat  pada  penelitian  ini adalah Precision menggunakan  algoritma  KNN sebesar    86.39%    positif    dan    58.33%    negatif. Dengan  nilai recall sebesar    92.70%    negatif    dan 41.18%    positif.    Nilai  akurasi    KNN    sebesar 82.48%. Selain itu penelitian lain yang menggunakan algoritma  KNN  juga  dilakukan  oleh  Andry  A.P. Tanggu  Mara  ,  Eko  Sediyono  dan  Hindriyanto Purnomo (2021) yang berjudul “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Metode Pembelajaran  Dalam  Jaringan  (Daring)  Di
Universitas Kristen Wira Wacana Sumba”. Dari hasil penelitian diperoleh nilai sebesar 87.00% untuk nilai akurasi  dan  0.916  untuk  nilai  AUC.  Selain  KNN peneliti  lain  juga  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  algoritama  naive  bayes,  seperti  yang dilakukan  oleh  Deborah  Kurniawati,  dkk.  (2019) yang berjudul “ Sentiment Analysis Of Use On Twitter On  Police  Institution  Services  Using  Naïve  Bayes Classifier  Method ”.  Hasil  yang  didapat  pada penelitian  adalah  55%  responden  positif  terhadap kegiatan  kepolisian,  19,1%  menanggapi  positif komentar  publik,  dan  91,8%  responden  positif terhadap  pelayanan  sosial.  Selain  itu  penelitian  ini juga  mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Zuda  Pradana  Putra  dan  Aryo  Nugroho  (2018) dengan  judul  “Pebandingan  Performa  Naïve  Bayes dan  KNN  pada  Klasifikasi  Teks  Sentimen  Jasa Ekspedisi”.  Dimana  mereka  membandingkan algoritma Naive  Bayes dan  KNN  dan  hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  nilai  akurasi terbesar    pada Naïve  Bay es  terdapat  pada  data  JNT 82%, sedangkan KNN pada data POS 71%
Berdasarkan state  of  the  art diatas,  terdapat kemiripan  metode  yang  dipergunakan.  Namun memiliki  perbedaan  pada  data  yang  digunakan  dan hasil yang dicari. Pada penelitian yang dilakukan oleh Nengah  Widya  Utami  dan  Made  Artana  (2021) mengacu  pada  analisa  sentimen  pada  metode pembelajaran  daring.  Kemudian  penelitian  oleh Deborah  Kurniawati,  dkk  (2019)  bertujuan  untuk menganalisa  sentimen  pengguna  twitter  terkait layanan  institusi  kepolisian.  Lalu,  penelitian  oleh Zuda Pradana Putra, Aryo Nugroho (2018) bertujuan untuk  membandingkan  performa Naïve  Bayes dan KNN  pada  sentimen  pengguna  jasa  ekpedisi. Sedangkan  Pada  penelitian  ini  hasil  yang  dicari adalah analisa sentimen komentar mahasiswa terkait layanan perguruan tinggi untuk memperoleh akutasi tertinggi dari penggunaa dua algotitma Naive Bayes dan KNN dengan tiga percobaan split data ditambah juga  dengan  penjabaran  topik  dari  masing-masing sentimen dengan menggunakan wordcloud.

## METODE
Metode  yang  digunakan  penulis  pada penelitian  ini  adalah  metode  KDD  atau Knowledge Discovery  in  Database dengan  alur  penelitian  yang dapat dilihat pada gambar 1 di bawah.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Tahapan-tahapan dari metode ini diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi Masalah Masalahan  yang peneliti temukan adalah proses evaluasi  tentang  kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan  STMIK  Primakara  yang  masih dilakukan  secara  manual  untuk  data  komentar yang jumlahnya cukup banyak. Metode tersebut akan  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan tidak  akurat,  sehingga  dilakukan  penelitian dengan  metode  lain  yaitu  analisa  sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes dan  KNN.
2. Studi Literatur Untuk  memperoleh  landasan  teori  yang digunakan pada penelitian ini, dilakukan kajian pustaka  dari  penelitian-  penelitian  sebelumnya. Peneliti melakukan studi literatur dari jurnal dan kajian  ilmiah  yang  sudah  ada  terkait  dengan penelitian yang sedang dilakukan.
3. Data Selection Data selection atau pengumpulan data dilakukan dengan  observasi  langsung  ke  divisi  Pusat Penjaminan  Mutu  (PPM)  STMIK  Primakara untuk  peroleh  data  koesioner  yang  diisi  oleh mahasiswa STMIK Primakara.
4. Preprocessing Data Proses yang dilakukan sebelum masuk kedalam tahap  klasifikasi  adalah  proses  preparasi  atau pre-processing  data dari  data  awal  yang  masih tercampur  data  kotor  menjadi  data  bersih  yang siap diolah [11]. Tahapan-tahapan pre-processing diantaranya adalah :
a. Filtering & Cleansing
Tahap awal yang dilakukan adalah filtering dan cleansing dimana dilakukan pemilihan dokumen yang digunakan dan pembersihan dokumen  dari  kata-kata  tidak  penting  dan menghapus  kata  duplikat  yang  bermakna sama  serta  penghapusan  karakter-karakter yang bukan huruf seperti angka, simbol, url, dan lainnya.
b. Tokenizing Tahap    ini  komentar  akan  dipisahkan menjadi kata perkata . c. Case Folding
Tahap  ini  setiap  hurup  pada  kata  akan dirubah  menjadi lowercase  atau huruf kecil.
d. Stopword Stopword dilakukan untuk mengurangi kata yang  sering  muncul  yang  dirasa  tidak penting seperti kata hubung atau waktu.
e. Stemming Proses    selanjutnya  adalah  untuk menghapus imbuhan pada setiap kata atau mengubah  setiap  kata  menjadi  kata dasarnya.  Serta  memperbaiki  suatu  kata dengan ejaan yang salah.
5. Transformation Pada  tahap  tranformation  data  mengalami perubahan  bentuk  yang  dilakukan  dengan pembobotan  TF-IDF.  Dimana  setiap  kata  akan dihitung  bobotnya  ke  dalam  bentuk  angka  agar bisa masuk ke permodelan data mining.
6. Data Mining Pada tahap ini data akan terbagi menjadi 2 jenis yaitu data data training dan data testing . Dimana pada penelitian ini akan dilakukan tiga percobaan split  data training dan  data testing yaitu  70:30, 80:20,  90:10.  Setiap  perbandingan  akan melewati  tahap apply  model dengan  bantuan algoritma Naive Bayes dan  KNN.
7. Evaluation Selanjutnya  dilakukan  evaluasi performance untuk masing-masing algoritma dengan menggunakan  perhitungan confusion  matrix untuk  memperoleh  nilai accuracy , precision , dan recall .
8. Visualisasi Pada tahap visualisasi data yang sudah melewati semua  tahap  sebelumnya  akan  ditampilkan kedalam bentuk Wordcloud pada masing-masing sentimen,  yang  selanjutnya  untuk  sentimen negatif akan dianalisa akar permasalahannya.
9. Kesimpulan Tahap  terakhir  adalah  membuat  kesimpulan, dimana  pada  tahap  ini  seluruh  hasil  yang diproses  dari  tahap-tahap  sebelumnya  akan dirangkum menjadi satu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan di STMIK Primakara yang  dimulai  dari  bulan Agustus  2022  sampai  Mei 2023.  Pada  tahap  data  selection  dilakukan pengumpulan data yang diperoleh dari database PPM STMIK Primakara dari rentan tahun 2019-2022. Data awal  yang  diperoleh  sebanyak  7190  data  kemudian akan  melewati  tahap filtering dan cleansing untuk membersihkan  dari  data  duplikat,  data  kosong,  dan data-data  yang  tidak  memiliki velue dengan menggunakan proses replace data untuk menghilangkan  karakter-karakter non hurup seperti angka  dan  tanda  baca, filter  example untuk menghilangkan data-data missing value , dan remove duplicates  untuk  menghapus  data-data  duplikat. Hingga tahap ini total data berkurang menjadi 2608 data dan dilakukan pelabelan secara manual ke dalam tiga  kelas  dan  diperoleh  label  sentimen  positif sebanyak  782  data,  sentimen  netral  526  data  dan sentimen negatif dengan total 1300.
Setelah  data  terkumpul  selanjutnya  akan masuk  kedalam  tahap  preprocesing  meliputi  tahap tokenizing , case  foldin g, stopword ,  dan stemming . Berikut adalah contoh hasil dari proses preprocessing data.
Tabel 1. Preproicessing data Tahapan Komentar Cleansing Terimakasih  kami  senang  belajar dengan dosennya Mohon maaf parkirnya kurang luas Masih  tidak  nyaman  airconditioner kurang dingin tokenizing “Terimakasih” “kami” “senang” “belajar” “dengan”  “dosennya” “Mohon” “maaf” “parkirnya” “kurang” “luas” “Masih” “tidak” “nyaman” “airconditioner” “kurang” dingin” case foldin g “terimakasih”  “kami”  “senang” “belajar” “dengan”  “dosennya” “mohon” “maaf” “parkirnya” “kurang” “luas” “masih” “tidak” “nyaman”
“airconditioner” “kurang” dingin”
stopword
“senang” “belajar” “dosennya” “parkirnya” “kurang” “luas” “tidak”  “nyaman”  “airconditioner” “kurang” dingin” stemming “senang” “belajar” “dosen” “parkir” “kurang” “luas” “tidak”  “nyaman”  “airconditioner” “kurang” dingin”
Setelah  dilakukan  proses  preprocessing  data dilanjutkan  dengan  tahap tranformation  data yaitu dengan  menghitung  bobot/nilai  TF-IDF  dari  setiap komentar.  Berikut  adalah  contoh  hasil  perhitungan nilai TF-IDF dari data pada tabel 1.
Tabel 2. Pembobotan TF-IDF
Term TF DF IDF TF-IDF d1  d2  d3 d1 d2 d3 senang 1 0 0 1 0,477  0,477  0,000  0,000 belajar 1 0 0 1 0,477  0,477  0,000  0,000 dosen 1 0 0 1 0,477  0,477  0,000  0,000 parkir 0 1 0 1 0,477  0,000  0,477  0,000 kurang 0 1 1 2 0,176  0,000  0,176  0,176 luas 0 1 0 1 0,477  0,000  0,477  0,000 tidak 0 0 1 1 0,477  0,000  0,000  0,477 nyaman 0 0 1 1 0,477  0,000  0,000  0,477 airconditioner  0 0 1 1 0,477  0,000  0,000  0,477 dingin 0 0 1 1 0,477  0,000  0,000  0,477
Tahap  selanjutnya  adalah  masuk  ke  proses data  mining,  sebelumnya  data  set  akan  melewati proses  pembagian  menjadi  data training dan  data testing ,  proses  ini  menggunakan  operasi  bernama split  data dimana  akan  dilakukan  tiga  percobaan pembagian  data  dengan  perbandingan  data training dan data testing yakni 70:30, 80:20, dan 90:10 untuk memperoleh data training paling akurat. Selanjutnya akan diuji menggunakan algoritma Naïve Bayes dan KNN dilanjutkan  mencari wordcloud dari  setiap sentimen  data  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner seperti pada gambar berikut.

## Gambar 2. Model Pengujian Algoritma & Wordcloud
Pengujian  algoritma  yang  pertama  adalah Naive  Bayes dengan  perhitungan confusion  matrix untuk  menghitung  performa  dari  algoritma  yang digunakan  pada  masing-masing split  data dan diperoleh nilai akurasi seperti pada tabel dibawah.
Tabel 3. Confusion Matrix Naive Bayes 70:30 Accuracy : 68.67%
true Negatif true Positif true Netral class precision pred. Negatif 359 34 18 87.35% pred. Positif 56 38 13 35.51% pred. Netral 30 94 140 53.03% class recall 80.67% 22.89% 81.87%
Dilihat  dari  tabel  diatas  untuk  perbandingan data  70:30  diperoleh  tingkat accuracy sebesar 68.67%  dengan  nilai precision 58.63%  dan recall 61.81%.
Tabel 4. Confusion Matrix Naive Bayes 80:20
Accuracy : 65.33% true Negatif true Positif true Netral class precision pred. Negatif 210 13 12 89.36% pred. Positif 55 35 10 35.00% pred. Netral 22 69 96 51.34% class recall 73.17% 29.91% 81.36%
Dilihat  dari  tabel  diatas  untuk  perbandingan data  80:20  diperoleh  tingkat accuracy sebesar 65.33%  dengan  nilai precision 58.57%  dan recall 61.48%.
Tabel 5. Confusion Matrix Naive Bayes 90:10 Accuracy : 64.37% true Negatif true Positif true Netral class precision pred. Negatif 110 6 7 89.43% pred. Positif 26 14 2 33.33% pred. Netral 8 44 44 45.83% class recall 76.39% 21.88% 83.02%
Dilihat  dari  tabel  diatas  untuk  perbandingan data  90:10  diperoleh  tingkat accuracy sebesar 64.37%  dengan  nilai precision 56.20%  dan recall 60.43%.
Pengujian  algoritma  selanjutnya  dilakukan dengan algoritma KNN dengan perhitungan kesamaan  data  mengacu  pada  metode cosine similarity . Pemilihan metode ini karena sebelumnya peneliti  telah  melakukan  beberapa  eksperimen dengan  metode  lain  seperti euclidean  distance , camberra  distance , dice  dimilarity ,  dll.  Pada penggunaan  beberapa  metode  tersebut  diperoleh tingkat akurasi tertinggi dengan menggunakan rumus perhitungan cosine similarity . Sedangkan untuk nilai K  sendiri  akan  dilakukan  percobaan  dari  1-10 mengacu  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya. Hasil confution matrix dari masing-masing percobaan split data pada proses diatas dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 6. Confusion matrix KNN 70:30 K=8 Accuracy : 79.03%
true Negatif true Positif true Netral class precision pred. Negatif 361 18 22 90.02% pred. Positif 46 129 21 65.82% pred. Netral 38 19 128 69.19% class recall 81.12% 77.71% 74.85%
Untuk  perbandingan  70:30  dengan  algoritma KNN diperoleh accuracy paling tinggi dengan k=8 sebesar  79.03%, nilai precision sebesar 75.01% dan nilai recall 77.90%. Tabel 7. Confusion matrix KNN 80:20 K=10 Accuracy : 78.93% true Negatif true Positif true Netral class precision pred. Negatif 222 9 14 90.61% pred. Positif 41 96 10 65.31% pred. Netral 24 12 94 72.31% class recall 77.35% 82.05% 79.66%
Untuk  perbandingan  80:20  dengan  algoritma KNN diperoleh accuracy paling tinggi dengan nilai k=10 sebesar 78.93%, dengan nilai precision sebesar 76.08% dan nilai recall 79.69%. Tabel 8. Confusion matrix KNN 90:10 K=8
Accuracy  : 85.06% true Negatif true Positif true Netral class precision pred. Negatif 125 8 6 89.93% pred. Positif 13 52 2 77.61% pred. Netral 6 4 45 81.82% class recall 86.81% 81.25% 84.91%
Untuk  perbandingan  90:10  dengan  algoritma KNN diperoleh accuracy paling tinggi dengan nilai k=8 sebesar  86.92%, dengan nilai precision sebesar 83.12% dan nilai recall 84.32%.
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan algoritma Naive  Bayes dan  KNN  dapat  dilihat perbandingan  hasil  akurasi  dengan  menggunakan perhitungan confution matrix pada tabel dibawah ini.
Tabel 9. Perbandingan Tingkat Akurasi Split Data Accuracy KNN Naive Bayes
70:30 K=1 70.97% 68.67% K=2 77.49% K=3
76.34% K=4 76.85% K=5 78.13% K=6 78.77% K=7 78.77% K=8 79.03% K=9 78.90% K=10 78.52% 80:20
80:20 K=1 68.77% 65.33%
K=2
76.05%
K=3 74.52% K=4 76.25% K=5 76.63% K=6 77.59% K=7 78.74%
Split Data Accuracy KNN Naive Bayes K=8 78.16% K=9 78.35% K=10 78.93%
90:10 K=1
70.50%
64.37%
K=2 78.16%
K=3 79.69% K=4 79.69% K=5 81.99% K=6 81.99% K=7 82.76% K=8 85.06% K=9 83.91% K=10 84.29%
Tabel diatas menampilkan nilai accuracy dari tiga  percobaan split  data dengan  menggunakan algoritma  KNN  (nilai  k  1-10)  dan  algoritma Naive Bayes .  Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  dari  tiga percobaan  split  data  algoritma  KNN  lebih  unggul dibanding Naive Bayes di ketiga percobaan. Dimana tingkat accuracy paling tinggi ada pada split  data 90:10 menggunakan algoritma KNN dengan nilai k=8 yaitu  86,06%.     Hasil  prediksi  komentar  mahasiswa mengacu pada akurasi tertinggi yang diperoleh yakni KNN  dengan  nilai  K=8  dan  data  testing  10%  dapat dilihat pada tgambar dibawah.
Hasil  penerapan  algoritma  KNN  dalam melakukan  prediksi  dengan  akurasi  tertinggi  pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 3. Hasil analisa sentimen Dimana dari 261 data testing diperoleh jumlah prediksi  sentimen  positif  sebanyak  67  data,  netral sebanyak 55 data, dan negatif sebanyak 144. Dimana pada  pelabelan  manual  jumlah  sentimen  positif  64 data,  netral  sebanyak  53  data,  dan  negatif  sebanyak 144 data.
Selanjutnya  adalah  hasil  dari  kumpulan  kata yang  paling  banyak  atau wordcloud dari  setiap sentimen  komentar  yang  dibatasi  dampai  25  kata terbanyak dapat dilihat pada gambar dibawah

## Gambar 4. Wordcloud sentimen positif
Pada  gambar  diatas  adalah  kata  terbanyak yang  muncul  pada  sentimen  positif  diantaranya: “baik,  layanan,  bagus,  puas,  dosen,  ramah,  semoga, bisa,  tingkatkan,  cukup,  tidak,  bantu,  bimbing, fasilitas,  cepat,  jelas,  tahan,  jalan,  dapat,  tetap, akademik, ajar, biasa, kritik, dan kuliah”.

## Gambar 5. Wordcloud Sentimen Netral
Pada  gambar  adalah  kata  terbanyak  yang muncul  pada  sentimen  netral.  Kata-kata  tersebut diantaranya  “  semoga,  baik,  tidak,  tingkatkan,  bisa, belum,  kritik,  layanan,  tahan,  dapat,  fasilitas,  keluh, bagus,  maju,  jaya,  kurang,  semangat,  dosen,  tetap, aman, puas, banyak, sukses, tingkat, dan alami”.

## Gambar 6. Wordcloud Sentimen Negatif
Kata  terbanyak  yang  muncul  pada  sentimen negatif diantaranya: “tidak, bisa, dosen, kurang, wifi,
tingkatkan,  baik,  parkir,  banyak,  dapat,  fasilitas, semoga,  tempat,  komputer,  airconditioner,  perbaiki, toilet,  informasi,  tugas,  laboratorium,  internet,  ajar, buat, kuliah, dan fungsi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan sebanyak  2608  data  terbagi  menjadi  tiga  kelas sentimen  dengan  jumlah  sentimen  positif  sebanyak 782 data, dan sentimen netral 526 data, dan sentimen negatif  1300.  Berdasarkan  data  uji  yang  digunakan sebanyak  261 data testing diperoleh jumlah prediksi sentimen positif sebanyak 67 data, netral sebanyak 55 data,  dan  negatif  sebanyak  144.  Berdasarkan  hasil prediksi tersebut yang diperoleh menandakan bahwa layanan  pada  STMIK  Primakara  pada  tahun  2019- 2022 cenderung menghasilkan sentimen negatif yang menandakan  bahwa  beberapa  layanan  dinilai  masih kurang  maksimal  seperti  wifi,  parkir,  ac,  komputer dan  lain-lain.  Pada  penggunaan  dua  jenis  algoritma dengan  tiga  percobaan  pembagian  data  training  dan testing diperoleh hasil akurasi diantaranya, pada split data 70:30  KNN  memperoleh accuracy tertinggi sebesar  79.03%    sedangkan Naive  Bayes sebesar 68.67%, kemudian split data 80:20 KNN memperoleh accuracy tertinggi  sebesar  78.93% sedangkan naive bayes sebesar 65.33%, dan split data 90:10 KNN memperoleh accuracy tertinggi sebesar 85.06%    sedangkan  naive  bayes  sebesar  64.37%. Hasil yang didapatkan tersebut dapat diartikan bahwa penggunaan algoritma KNN lebih unggul dibandingkan Naive Bayes dan penggunaan agoritma KNN  memiliki  kinerja  yang  cukup  baik  dalam melakukan analisa sentimen pada komentar mahasiswa STMIK Primakara.
Saran  pada  penelitian  ini  adalah  penyesuaian directory  stopword dan stemming dengan  data  yang diteliti  untuk  memaksimalkan  proses  cleaning  data yang berpengaruh pada hasil prediksi. Pada penelitian sejenis  penggunaan  operator store dan retrive pada aplikasi  Rapid  Miner  dapat  mempersingkat  waktu perhitungan performance yang  banyak.  Penggunaan aplikasi  rapid  miner  pada  laptop  dengan  ram  4GB akan  mengalami  beberapa  kendala  jadi  untuk penelitian  sejenis  dapat  menyesuaikan  kembali spesifikasi  device  yang  digunakan.  Terakhir,  agar peneliti selanjutnya bisa melanjutkan dan mengimplementasikan  hasil  analisa  pada  penelitian menjadi sebuah sistem informasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Boky, Yonar,  2016,  “Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik
Sekolah  Tinggi  Theologia  Jaffray  Makassar”, Jurnal  JAFFRAY, vol. 14, no. 2, pp. 269-290
[2] Yusa, M., A. F., Sofwan Alqap, dan N. Hidayati, 2021,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Di  Fakultas Teknik  Universitas  Bengkulu,”  Jurnal  Bisnis
Manajemen Dan Informatika (JBMI), vol. 18, no. 2, p. 103, doi: 10.26487/jbmi.v18i2.14104.
[3] Muzakki, M. Ajir, 2020, “Klasifikasi dan Analisa Sentimen Kuesioner Fasilitas dan Layanan untuk Universitas  Qomaruddin  Gresik,” Jurnal  Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual , vol. 5, no. 2 [4] Cristella,  Efrida,  Y.  Sibaroni,  dan  S.  Si,  2018, “Analisis  Sentimen  Tentang  Kasus  Layanan Akademik Di Perguruan Tinggi (Kasus : Telkom Univers Ity), e-Proceeding of Engineering , vol. 5,
no. 3, p. 7586, [5] Bororing,  J.  Edwin  dan  Feri  Faeruzah,  2020, “Analisis Sentimen Layanan Akademik
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier Pada  Komentar  Mahasiswa”,  Jurnal  Informasi Interaktif, vol. 5, no. 3, pp. 129-135.
[6] V. Yupiani, V. Novita Sari dan D. Suranti, 2021, “Implementasi  Metode  Bayes  Dalam  Evaluasi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Layanan Universitas”, SINTECH JOURNAL, vol. 4, no 1, pp. 12-21,
[7] M.  Fu,  Y.  Kasih,  dan  megawati,  “Analisis Pengaruh  Tangible,  Reliability,  Responsiveness, Assurance  Dan  Empathy  Terhadap  Loyalitas Pelanggan  JNE  Cabang  Palembang  (Studi  Kasus Pada Mahasiswa Stie Mdp).” Provided by STMIK GI MDP.
[8] Ramadhanta, Ezza, M. Razaq, D. W. Jacob, dan F. Hamami,  2021,  “Analisis  Sentimen  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Online Selama  Pandemi  Covid-19  Pada  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Perbandingan  Algoritma Klasifikasi.”, e-Proceeding of Engineering : Vol.8, No.5,
[9] R.  Sari,  2020,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review Objek  Wisata  Dunia  Fantasi  menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),”  Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 8, no. 1, 2020.
[10] Utami,  N.  Widya,  Made  Artana,  2022.  “Text Mining  Dalam  Analisis  Sentimen  Pembelajaran Daring Di Masa Pandemi Covid 19 Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor”,  JINTEKS (Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains,  vol.  4, no, 2, pp. 140-148,
[11] [16] Hidayatullah,  Ari,  E.  Mudiawati  dan M.  Syafrullah,  2021,  “Penerapan  Data  Mining untuk  Memprediksi  Minat  Nasabah  Terhadap Produk  Asuransi  Meninggal  Dunia  dengan Metode Naive Bayes (Studi Kasus : PT. BNI Life Insurance)”, Jurnal Teknologi Informasi,  vol. 16, no 2, pp. 103-115.
[12] Sunardi,  A.  Fadlil,  Suprianto,  2018,  “Analisis Sentimen  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier Pada Angket Mahasiswa”, SAINTEKBU  :  Jurnal  Sains  dan  Teknologi,  vol.
10, no. 2, pp. 1-9.
[13] Hermanto, S. J. Kuryanti, S. N. Khasanah, 2019, “Comparison of Naive Bayes Algorithm, C4.5 and Random  Forest  for  Service  Classification  Ojek Online,”  Journal  Publications  &  Informatics Engineering  Research,  vol.  3,  no.  2,  doi: 10.33395/sinkron.v3i2.235.
[14] K. Suppala and N. Rao, 2019, “Sentiment Analysis Using  Naive  Bayes  Classifier,”  International Journal  of  Innovative Technology  and  Exploring Engineering (IJITEE), vol.8, pp. 264-269.
[15] Chandra, Denny, N., G. Indrawan, dan I Nyoman Sukajaya, 2019,  “Klasifikasi Berita Lokal Radar
Malang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Dengan  Fitur  N-Gram”,  Jurnal  Ilmu  Komputer Indonesia (JIKI), vol. 4, no. 2, pp. 10-20, [16] [24] R.  Fatmasari,  V.  Mega  Ayu,  B. Pratama  dan  W.  Gata,  2022,  “Analisis  Sentimen Dalam Pengkategorian Komentar Youtube
Terhadap Layanan Akademik dan Non-Akademik
Universitas  Terbuka  Untuk  Prediksi  Kepuasan,”
Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 2, doi: 10.47065/bits.v4i2.1738.
[17] Romadloni, N. Tri,  Iman S. dan  Sulastro B., 2019, “Perbandingan  Metode  Naive  bayes,  K-NN  Dan Decision  Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen
Transportasi KRL Commuter Line, Jurnal IKRA-
ITH Informatika , vol. 3, no. 2.
[18] Mara, Andry A. P. Tanggu,  E. Sediyono dan H. Purnomo,  2021, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Metode Pembelajaran  Dalam  Jaringan  (DARING)  Di
Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba”, JOINTER–Journal  Of  Informatics  Engineering, vol1, no. 02, pp. 24-31.
[19] D. Kurniawati, E. Prayitno, D. Fakta Sari, and S. Narsa  Putra,  “Sentiment  Analysis  Of  Use  On Twitter On Police Institution Services Using Naive
Bayes  Classifier  Method”,  STMIK  AKAKOM
Yogyakarta, Indonesia
[20] N.  Haqqizar  dan  T.  Nur  Larasyanti.  2019, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Provider Telekomunikasi  Telkomsel  Di  Twitter  Dengan Metode  Naive  Bayes”.  Seminar  Nasional Rekayasa dan Teknologi.
[21] S.  Wulan,  U.  Vitandy,  A.  A.  Supianto,  dan  F.
Abdurrachman Bachtiar, 2019, “Analisis Sentimen  Evaluasi  Kinerja  Dosen  menggunakan Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency dan Naive Bayes Classifier,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer, vol. 3, no. 6, pp. 6080-6088.
[22] Putra,  Z.  Pradana  dan  A.  Nugroho,  2018, “Pebandingan  Performa  Naïve  Bayes  dan  KNN pada  Klasifikasi  Teks  Sentimen  Jasa  Ekspedisi”,
Jurnal JOINTECS, Vol. 6 No. 3 (2021) 145 - 152