Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Dualu Lado Kaka 1* , Gergorius Kopong Pati 1 , Karolus Wulla Rato 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba, Indonesia dualuladokaka30@gmail.com *
Received: 21/09/2023
Revised: 23/09/2023
Accepted: 24/09/2023
Copyright©2023 by authors, all rights reserved. Authors agree that this article remains permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0 International License

## Abstrak
Bidang  teknologi  informasi  dan  komunikasi  berkembang  pesat  di  semua  bidang kehidupan. Semua pekerjaan administrasi membutuhkan teknologi. Ketika inovasi menggabungkan teknologi dan informasi, posisi teknologi semakin penting. Jumlah orang  yang  menggunakan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dalam  kehidupan sehari-hari  mereka  telah  mengalami  transformasi  yang  sangat  besar  yang  tidak pernah terbayangkan sebelumnya. Teknologi informasi telah masuk ke dalam hal- hal  terkecil  dalam  kehidupan  manusia,  dan  salah  satu  contohnya  adalah  sistem informasi  akademik  (SIAKAD),  yang  berfungsi  untuk  meningkatkan  kualitas layanan  akademik. Komentar  mahasiswa  dikategorikan  dan  kemudian digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen.  Navie  Bayes  Classifier merupakan  teknik  utama  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini.  Untuk menilai  tingkat  keakuratannya,  akan  dilakukan  perbandingan  dengan menggunakan  pendekatan  ini.  Emosi  positif  dan  negatif  diklasifikasikan sebagai  sentimen.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memberitahukan kepada  masyarakat  tentang  SIAKAD  dengan  memanfaatkan  umpan  balik mahasiswa  dan  memahami  tingkat  keakuratan  teknik  yang  diteliti  untuk perbandingan  metode.  Hasil  pengujian  akan  menjalani  pengujian  metode dan pengujian akurasi menggunakan alat Rapidminer.
Kata Kunci : Navie Bayes Classifier, SIAKAD

## Abstract
In  all  industries,  information  and  communication  technology  is  expanding  very quickly.  All  administrative  tasks  have  ramifications  that  genuinely  call  for technology.  When  the  innovation  successfully  mixes  technology  with  information, the  position  of  this  technology  becomes  increasingly  significant.  Information technology  has  permeated  so  deeply  into  even  the  most  insignificant  aspects  of human life, such as the use of academic information systems (SIAKAD) in raising the caliber of academic services, that there are many users who use it in their daily lives  who  have  witnessed  an  acceleration  of  change  that  was  previously unimaginable.  Public  sentiment  was  categorized  and  then  used  to  conduct  the analysis. The Navie Bayes Classifier is the main technique applied in this study. To
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
assess  the  degree  of  accuracy,  a  comparison  will  be  made  using  this  approach. Positive  and  negative  emotions  are  classified  as  sentiments.  The  purpose  of  this study  is  to  tell  the  public  about  SIAKAD  by  utilizing  student  feedback  and understanding  the  degree  of  accuracy  of  the  techniques  examined  for  method comparison.  The  test  results  will  undergo  method  testing  and  accuracy  testing using the Rapidminer tool.
Keywords: Navie Bayes Classifier, SIAKAD

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  kini  berkembang  dengan  pesat.  Sistem  Pengambilan  Keputusan (DSS)  adalah  satu-satunya  metode  komputernisasi  yang  paling  banyak  digunakan  saat  ini. Pengambilan keputusan adalah proses memilih antara berbagai pilihan untuk mencapai satu atau lebih  tujuan.  Setiap  perguruan  tinggi  harus  memastikan  bahwa  kualitas  yang  diinginkan mahasiswa  tersedia,  karena  ini  meningkatkan  persaingan  perguruan  tinggi  (Chersoni,  2021; Ernawati & Wati, 2018; Kim et al., 2006).
Untuk  memberikan  pelayanan  kepada  Mahasiswa,pengawai  dan  dosen  STIMIKOM Stella  Maris  Sumba  telah menerapkan sistem informasi akademik.  Sistem informasi  akademik memiliki  website  yang  dapat  diakses  oleh  mahasiswa,pengawai  dan  dosen  untuk  memberikan informasi  akademik  yang  mereka  perlukan  .  Salah  satu  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah STIMIKOM  Stella  Maris  Sumba  belum  mengetahui  seberapa  puas  pengguna  dengan  sistem informasi  akademik.  Ini  karena  dengan  berkembangnya  teknologi,  kebutuhan  akan  informasi yang akurat akan meningkat. STIMIKOM Stella Maris Sumba, telah dilakukan penilaian untuk mengetahui  seberapa  puas  Mahasiswa,  pengawai    dan  dosen  dengan  layanan  sistem  informasi akademik  setelah  dimulainya.  Penilaian  ini  mengevaluasi  tingkat  kepuasan  pengguna  sistem dengan  memenuhi  kebutuhan  akademik.  Namun,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  terjadinya kemajuan  yang  disebutkan  di  atas  sepanjang  penelitian  ini,  sistem  yang  dimaksud  belum melakukan  evaluasi  yang  lebih  menyeluruh.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berfokus  pada kualitas  sistem  informasi  akademik  yang  memberikan  rasa  aman  bagi  penggunanya.  Ketika sistem  informasi  akademik  tersedia  dan  digunakan,  pengguna  juga  akan  menemukan  bahwa evaluasi  informasi  layanan  akademik  masih  dilakukan  secara  manual.  Ini  berarti  bahwa pengguna  hanya  dapat  melihat  tanggapan  siswa  terhadap  layanan  akademik  tanpa  mengetahui apakah tanggapan tersebut postif, negatif, atau netral (Liu, 2022; Pang & Lee, 2008).
Analisis  sentimen adalah metode  untuk memahami, menganalisis, dan  secara  otomatis mengubah  masukan  tekstual  untuk  mengekstrak  informasi  .  Klasifikasi  yang  penting  untuk menyelesaikan  permasalahan  perekapan  angket  Mahasiswa.  Masih  dilakukan  penelitian mengenai analisis prior sentience dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. (K-NN) (Salam  et  al.,  2018;  Wilianto  et  al.,  2017).  Pada  penelitian  sebelumnya,  metode  Ensemble Feature dan K-NN digunakan di Twitter untuk menganalisis sentimen industri pariwisata. (Mara et al., 2021; Mentari et al., 2018; Sari, 2020).
Tujuan K-Nearest Neighbor Algorithm (K-NN) adalah untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan atribut dan data latih; tidak memiliki model yang dapat dipelajari dari data uji. Oleh karena  itu  pembelajaran  hanya  sebatas  contoh  uji.  Deep  Belief  Network  (DBN)  mengungguli Nave Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis tweet berbahasa Indonesia, dan hasilnya  lebih  unggul  (Indini  et  al.,  2022;  Winarko,  2017).  Tujuan  penelitian  adalah  untuk
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
memahami hasil analisis tweet akun pornografi homoseksual Indonesia yang dilakukan masing- masing menggunakan Naive Bayes dan DBN .
Tujuan K-Nearest Neighbor Algorithm (K-NN) adalah untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan atribut dan data latih; tidak memiliki model yang dapat dipelajari dari data uji. Oleh karena  itu  pembelajaran  hanya  sebatas  contoh  uji.  Deep  Belief  Network  (DBN)  mengungguli Nave Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis tweet berbahasa Indonesia, dan hasilnya  lebih  unggul  (Indini  et  al.,  2022;  Winarko,  2017).  Tujuan  penelitian  adalah  untuk memahami  hasil  analisis  tweet  akun  pornografi  homoseksual  Indonesia  yang  dilakukan menggunakan  Naive  Bayes  dan  DBN  dengan  tingkat  akurasi  masing-masing  sebesar  93,31%, 79,10%,  dan  92,18%  (Amanda  dan  Utomo,  2021;  Telaumbanua  dkk.,  2021).  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  sentimen  positif  atau  negatif  terhadap  data  dalam sebuah  tweet  dan  menggunakan  informasi  tersebut  untuk  mendorong  pengguna  Twitter  biasa agar menggunakan layanan ini dengan jujur. Hasil analisis sentimen terhadap 500 data.
Penelitian  yang  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  beserta  fitur  yang  dapat mendeteksi  data  negatif  dan  pembobotan  dengan  menggunakan  frekuensi  frase  dan  TF-IDF (Mustafa  et  al.,  2018;  Saputra,  2018).  Hasil  percobaan  yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi yang  baru  dikembangkan  dan  alat  RapidMiner  menunjukkan  bahwa  amplifikasi  dengan frekuensi  lebih  menguntungkan  dibandingkan  amplifikasi  menggunakan  TF-IDF.  Support Vector Machine mengungguli Naive Bayes dalam klasifikasi subjek dan kategori. Pada studi di Jawa Barat, metode Naive Bayes Classifier digunakan untuk menganalisis persepsi pengunjung terhadap kawasan resor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu Pemerintah Provinsi Jawa Barat dan Dinas Pariwisata dalam memahami apa saja yang perlu dibicarakan tanpa harus menunggu lama atau berada di lokasi tetap dengan menggunakan Trip Advisor sebagai sumber data dalam pembangunan. dari aplikasi.
Analisis Sentimen dan Kategori Tokoh Publik di Twitter (Ridwan et al., 2013). Dalam penelitian ini, Naive Bayes Classifier digunakan bersama dengan fitur untuk mendeteksi negasi dan  pembobotan  dengan  menggunakan  term  frekuensi  dan  TF-IDF  (Pudjajana  &  Manongga, 2018). Hasil pengujian pada aplikasi yang dibangun dan alat RapidMiner menunjukkan bahwa akurasi  dengan  term  frekuensi  lebih  baik  daripada  akurasi  dengan  fitur  TF-IDF.  Dalam klasifikasi sentimen dan kategori, metode Support Vector Machine mengalahkan metode Naive Bayes.  Studi  Kasus  Jawa  Barat:  Analisis  Sentimen  Terhadap  Tempat  Wisata  dari  Komentar Pengunjung  Dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk membantu Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Provinsi Jawa Barat dalam menentukan tindakan apa yang harus dilakukan tanpa turun langsung dan melihat satu-satu dengan menggunakan Trip Advisor  sebagai  sumber  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  klasifikasi  naif Bayes  dapat  dengan  akurat  mengklasifikasikan  komentar  dan  pendapat  ke  dalam  dua  kelas, yaitu positif dan negatif (Hidayatullah & Azhari, 2015). Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan,  penulis  akan  melakukan  klasifikasi  komentar  siswa  terhadap  kinerja  dosen STIMIKOM Stella Maris Sumba dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier.

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, metode eksperimen digunakan, dengan tahapan sebagai berikut:
a) Pengumpulan  data:  Penulis  pertama  menggunakan  informasi  dari  situs  review TripAdvisor,  www.tripadvisor.com.  Lima  puluh  ulasan  positif  dan  lima  puluh  ulasan
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
negatif dikumpulkan.
b) Pengolahan Awal Data Preprocessing pada dataset yang dilakukan yaitu:
1. Tokenize
2. Filter Stopword
3. Pada tab stopword, kata sambung, imbuhan, dan akhiran dihasilkan. Termasuk kata “dari”, “yang”, “di”, dan “ke”.
4. N-gram
Sesi  ini  menggunakan  string  bi-gram,  yang  merupakan  dua  kantong,  untuk karakterisasi karakter.
c) Untuk mengukur akurasi yang dihasilkan dalam penelitian ini, metode K-Nearest Neighbor (k-NN) dan Naive Bayes digunakan.
d) Pengujian dan Validasi Hasil divalidasi dengan validasi lipat silang. Untuk menurunkan nilai AUC, digunakan matriks konfusi dan kurva ROC.
Penelitian ini dimulai dengan menentukan tujuan. Setelah itu, data yang relevan untuk penelitian dikumpulkan. Data diambil dari komentar pengunjung. Alat Rapidminer Studio 9.6.0 digunakan  untuk  memperoleh  data  dari  situs  TripAdvisor.  Kemudian,  data  dipindahkan  ke Microsoft Excel 2007 untuk digunakan dalam analisis 100 kumpulan data. Proses pengumpulan data digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data yakni:
a. Terhubung ke internet melalui WiFi
b. Mengkses Facebook SIAKAD
c. Mengidentifikasi alamat Facebook yang sesuai dengan analisis
d. Pengumpulan data berupa komentar mahasiswa masiswa
e. Langkah terakhir adalah memasukkan data ke dalam editor teks yang menggabungkan komentar pengguna dan sentimen data, baik positif maupun negatif.
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Data  pengunjung  untuk  Layanan  Sistem  Informasi  Akademik  di  STIMIKOM  Stella Maris Sumba akan ditampilkan di bawah ini.
Gambar 2. Data Komentar Mahasiswa

## 2.1 Tahap Preprocessing
Preprocessing  dilakukan  untuk  menghindari  data  yang  tidak  konsisten,  tidak  lengkap, atau gangguan (Fajri et al., 2020). Proses preprocessing teks penelitian termasuk:
a. Komentar data yang disampaikan pada saat pengumpulan data akan dihilangkan karena mengandung sentimen positif dan negatif sehingga subjek dapat menafsirkan sentimen tersebut.
b. Mengubah  Emoticon:  Ini  adalah  proses  mengganti  emoticon  di  komentar  dengan  kata yang  menyerupai  emoticon.  Daftar  konversi  emoticon  seperti  yang  ditunjukkan  di bawah ini
Tabel 1. Konversi Emoticon Emoticon Konversi ☺☺☺ ) ☺ =)=) Smile :D:-D =D Laugh  Sad :-) :$ >:[  Disappointed ;-) ;) Blink :-P :P Scoffed :-/:/ Hesitant
c. Menghapus  Simbol:  adalah  langkah-langkah  menghilangkan  tanda  baca  dan  simbol dalam saran/ komentar.
d. Normalisasi  Kalimat:  adalah  proses  mengubah  data  tidak  baku  menjadi  kalimat  baku karena  banyak  komnetar  yang  menggunakan  kalimat  tidak  baku,  yang  membuat
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
pengujian data  sulit.  Contoh  kalimat tidak  baku  termasuk  "bangeetttt", "engga", "tdk", "gak", "tak", "keren", dll. Ini adalah contoh penggunaan tokenizing.
e. Tokenizing adalah proses membagi teks, seperti paragraf atau kalimat, menjadi bagian- bagian  tertentu.  Ini  adalah  langkah  akhir  dalam  pengolahan  data  menjadi  sentimen analisis, di mana peneliti membagi setiap kalimat menjadi masing-masing token biasa.
Ini adalah contoh penggunaan tokenizing.
Gambar 3. Tokenizing pada Tolls RapidMiner
Tabel 2. Penerapan Tokenizing Data Latih Input Output Tempat ini sangat unik karena memiliki gua dengan air yang bersih seperti kristal. Namun, ketika saya pergi ke sana, saya melihat banyak
orang lokal berenang di sini.
[Ini adalah tempat yang sangat unik dengan gua dengan kolam yang airnya seperti kristal dan bersih. Namun, ketika saya
mengunjunginya, banyak orang lokal yang berenang di sana]

## 2.2 Naive Bayes Classifier
Rumus  Naive  Bayes  adalah  teknik  klasifikasi  yang  menggunakan  probabilitas  dan statistik.  Algoritma  Naive  Bayes  menggunakan  pengalaman  masa  lalu  untuk  memprediksi peluang di masa depan, yang dikenal sebagai Teorema Bayes:
P (C j |W i ) = p (c j ) x p(w i |c j P(w i )
Keterangan :
x : Data dengan kelas yang belum diketahui
c : Memiliki hipotesis data yang spesifik
P(c|x) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability),
P(c) : Probabilitas hipotesis (prior probability)
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
P(x|c) : Probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi pada hipotesis
P(x) : Probabilitas c
2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN adalah metode untuk mengklasifikasikan data set berdasarkan klasifikasi training set yang telah dibuat. Rumus k-NN direferensikan dalam percakapan berikut:
Keterangan x 1 : data latih
x 2 : data uji
i : variabel data
d : jarak
p : dimensi data

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Sistem Informasi Akademik (SIAKAD)
SIAKAD yang dikembangkan oleh STIMIKOM Stella Maris Sumba, sektor utamanya, memberikan  layanan  kepada  mahasiswa,  terutama  mereka  yang  mengambil  Prodi  Manajemen Informatika dan Teknik Informatika dengan menggunakan SIAKAD.
Data  dokumentasi  bisa  ditemukan  di  Laporan  SIAKAD  dengan  fasilitas  barcode  yang digunakan oleh semua stakeholder. Sistem SIAKAD dibuat dengan program PHP dan database MySQL.  Google  Chrome  merupakan  framework  yang  digunakan.  Anda  dapat  mengakses SIAKAD di http://siak.iainorontalo.ac.id.
Gambar 4. Siakad
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 3.2 Sumber Data
Data  penelitian  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Pembuatan  data  latih dimaksudkan  untuk  membantu  menentukan  hasil  data  uji.  Gambar  berikut  menunjukkan  data komentar yang disimpan dalam Microsoft Excel:
Gambar 5. Contoh Data Latih

## 3.3 Persentase Data Hasil Labelling
Pada  proses  pengambilan  data,  koesioner  yang  dibagikan  kepada  mahasiswa menghasilkan  data  dengan  jumlah  112  komentar.  Proses  pelabelan  dimulai  setelah  seluruh komentar berhasil disimpan. Salah satu tujuan dari proses pelabelan adalah untuk menentukan apakah komentar yang diterima memiliki nilai positif atau negatif. Namun, beberapa komentar terjadi selama proses pelabelan penelitian ini yang tidak sesuai dengan sentimen komentar yang sebenarnya.
Selanjutnya,  hasil  pelabelan  data  selesai  menghasilkan  data  yang  terdiri  dari  62 komentar bernilai positif, 38 komentar bernilai negatif, dan 9 komentar bernilai positif negatif. Persentase data bernilai positif, negatif, dan negatif, seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Persentase Data Hasil Labelling

## 3.4 Ekstraksi Fitur
Setelah file yang akan digunakan untuk membentuk dataset, data akan diubah menjadi model  klasifikasi.  Namun,  ada  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan  sebelum  membentuk model  yang  baik.  Pertama,  file  xlsx  dibaca  dan  kemudian  ditokenisasi.  dokumen  yang terkandung  dalam  file  tersebut.  Penulis  ingin  mengetahui  frekuensi  kata  yang  banyak
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
diperbincangkan  oleh  pengunjung  wisata  berdasarkan  hasil  tokenisasi  yang  dilakukan,  jadi penulis membuat wordcloud pada gambar 7.
Gambar 7. Persentase Data Hasil Labelling

## 3.5 Perhitungan Akurasi Dengan RapidMiner
Untuk  melakukan  penelitian  ini,    Alat  RapidMiner  versi  10.1  digunakan  untuk melakukan penyelidikan ini. Pemantauan proses dilakukan dengan menggunakan metode Naive Bayes  Classifier  dan  Support  Vektor  Machine.  Tujuan  dari  percobaan  ini  adalah  untuk mengetahui ambang batas keefektifan kedua metode tersebut.

## 3.6 Proses Dokument dengan metode Naive Bayes Classifier
Proses ini diuji dengan data latih Excel, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 8. Proses Dokumen Data Latih

## 3.7 Perhitungan Akurasi dengan Naive Bayes Classifier pada RapidMiner
Gambar  di  bawah  ini  menunjukkan  proses  pelatihan  dan  pengujian  pada RapidMiner menggunakan metode Naive Bayes Classifier:
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 9. Proses Training dan Testing dengan Naive Bayes Classifier pada RapidMiner
Hasil  perhitungan  klasifikasi  menggunakan  metode  Metode  Naive  Bayes  Classifier diperoleh sebesar 73.47% seperti yang terlihat pada gambar dibawah.

## Gambar 10. Akurasi dengan Metode Naive Bayes Classifier pada RapidMiner

## Hasil Pengujian Metode K-NN dan Naive Bayes
Metode  Naive  Bayes  Classifier  digunakan  untuk  menguji  akurasi  tools  RapidMiner. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 95,38%. Oleh karena itu, tingkat akurasi yang dihasilkan dari metode ini adalah 95,38%.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Akurasi
Metode Naive Bayes Classifier
Tingkat
Predikat True Positif True Negatif Pred. Positif 62 3 Pred. Negatif 9 38 Akurasi pada tools RapidMiner Naive Bayes Classifier 89.28%

## 4. Kesimpulan
Hasil  pengujian  akurasi  menggunakan  metode  Naive  Bayes  Classifier  menunjukkan bahwa SIAKAD STIMIKOM Stella Maris Sumba memiliki nilai komentar positif yang sangat baik di antara aplikasi SIAKAD lainnya, dengan tingkat akurasi sebesar 89,28%. Hasil ini juga menunjukkan  bahwa  SIAKAD  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  untuk  menganalisis sentimen  komentar  atau  tweet  dari  siswa.  Jadi,  SIAKAD  adalah  salah  satu  aplikasi  yang direkome.  Selain  itu,  peneliti  menyarankan  agar  STIMIKOM  lebih  mempromosikan  aplikasi yang  ada  sehingga  para  mahasiswa  dapat  mengetahuinya  dan  mengaplikasikannya  lebih
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
mendalam lagi.

## Daftar Pustaka
Amalia, C., & Sibaroni, Y. (2020). Analisis sentimen data tweet menggunakan model jaringan saraf tiruan dengan pembobotan delta tf-idf. EProceedings of Engineering , 7 (2).
Amanda,  U.  R., &  Utomo,  D.  P. (2021).  Penerapan Data Mining  Algoritma  Hash  Based  Pada Data  Pemesanan  Buah  Impor  Cv.  Green  Uni  Fruit. KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 5 (1).
Chersoni,  E.  (2021). Manfred  Stede  and  Jodi  Schneider:  Argumentation  mining.  Synthesis lectures  on  human  language  technologies,  edited  by  Graeme  Hirst:  Morgan  &  Claypool Publishers, December 2018, 191 pages . Springer.
Ernawati,  S.,  &  Wati,  R.  (2018).  Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Pada  Analisis Sentimen Review Agen Travel. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 6 (1).
Fajri,  M.  S.,  Septian,  N.,  &  Sanjaya,  E.  (2020).  Evaluasi  Implementasi  Algoritma  Machine Learning K-Nearest Neighbors (kNN) pada Data Spektroskopi Gamma Resolusi Rendah. Al-Fiziya:  Journal  of  Materials  Science,  Geophysics,  Instrumentation  and  Theoretical Physics , 3 (1), 9–14. https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/1770695
Hidayatullah,  A.  F.,  &  Azhari,  A.  S.  N.  (2015).  Analisis  sentimen  dan  klasifikasi  kategori terhadap tokoh publik pada twitter. Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , 1 (1).
Indini, D. P., Siburian, S. R., Nurhasanah, N., & Utomo, D. P. (2022). Implementasi Algoritma DBSCAN  untuk  Clustering  Seleksi  Penentuan  Mahasiswa  yang  Berhak  Menerima Beasiswa Yayasan. Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, Dan Teknologi , 325– 331.
Kim,  S.-B.,  Han,  K.-S.,  Rim,  H.-C.,  &  Myaeng,  S.  H.  (2006).  Some  effective  techniques  for naive  bayes  text  classification. IEEE  Transactions  on  Knowledge  and  Data  Engineering , 18 (11), 1457–1466.
Liu, B. (2022). Sentiment analysis and opinion mining . Springer Nature.
Mara, A. T., Sediyono, E., & Purnomo, H. (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 , 2 (01), 24–
31.
Mentari, N. D., Fauzi, M. A., & Muflikhah, L. (2018). Analisis Sentimen Kurikulum 2013 Pada Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Feature  Selection Query  Expansion  Ranking. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 2 (8), 2739–2743.
Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P. (2018). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Creative Information Technology Journal , 4 (2), 151–162.
Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends® in Information Retrieval , 2 (1–2), 1–135.
Analisis Sentimen Komentar SIAKAD Menggunakan Metode Naive  Bayes Classifier Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Pudjajana,  A.  M.,  &  Manongga,  D.  (2018).  Sentimen  Analisis  Tweet  Pornografi  Kaum Homoseksual  Indonesia  Di  Twitter  Dengan  Naive  Bayes. Simetris:  Jurnal  Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 9 (1), 313–318.
Ridwan, M., Suyono, H., & Sarosa, M. (2013). Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal  EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems) , 7 (1), 59–64.
Salam, A., Zeniarja, J., & Khasanah, R. S. U. (2018). Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media  Facebook  Dengan  k-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus  Pada  Akun  Jasa  Ekspedisi Barang J&T Ekspress Indonesia) .
Saputra, H. K. (2018). Analisis Data Mining Untuk Pemetaan Mahasiswa Yang Membutuhkan Bimbingan  dan  Konseling  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal Teknologi Informasi Dan Pendidikan , 11 (1), 14–26.
Sari,  R.  (2020).  Analisis  sentimen  pada  review  objek  wisata  dunia  fantasi  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (k-nn). EVOLUSI: Jurnal Sains Dan Manajemen , 8 (1).
Telaumbanua,  F.,  Purba,  J.  M.,  &  Utomo,  D.  P.  (2021).  Analysis  of  Online  Learning Understanding Patterns at Budi Darma University Using the C5. 0 Algorithm. The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) , 5 (2), 118–122.
Wilianto, L., Pudjiantoro, T. H., & Umbara, F. R. (2017). Analisis Sentimen Terhadap Tempat Wisata Dari Komentar Pengunjung Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Studi Kasus Jawa Barat. Prosiding SNATIF , 439–448.
Winarko, E. (2017). Sentimen analisis tweet berbahasa Indonesia dengan deep belief network. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 11 (2), 187–198.