ANALISIS SENTIMEN MAHASISWA TERHADAP SISTEM INFORMASI AKADEMIK DI STMIK KAPUTAMA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Keywords:
Analisis Sentimen, Naive Bayes, Sistem Informasi Akademik, KRSAbstract
Penggunaan teknologi informasi dalam pengisian Kartu Rencana Studi (KRS) di STMIK Kaputama memerlukan evaluasi berkelanjutan untuk memastikan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mahasiswa terhadap sistem informasi akademik tersebut dengan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan kerangka kerja Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi tahap preprocessing (seperti stemming dan stopword removal), ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta klasifikasi. Data penelitian terdiri dari 500 opini mahasiswa yang dikumpulkan melalui Google Form. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dan framework Streamlit ini mampu mengklasifikasikan opini ke dalam kategori positif, negatif, dan netral secara efektif. Berdasarkan pengujian, model klasifikasi berhasil mencapai tingkat akurasi di atas 70%, yang telah melampaui batas minimal pengujian yang ditetapkan. Penelitian ini memberikan gambaran objektif mengenai persepsi mahasiswa, sehingga dapat menjadi bahan evaluasi strategis bagi pengelola institusi dalam meningkatkan kualitas layanan sistem informasi akademik.
Downloads
References
Hapsari, A. and Widodo, T. (2023) ‘Manajemen Akademik dan Evaluasi Kualitas Layanan Pendidikan Tinggi Berbasis Pengalaman Pengguna’, Jurnal Manajemen Pendidikan Indonesia, 15(2), pp. 112-125.
Kurnia, F. (2023) ‘Mengenal Kartu Rencana Studi (KRS) dan Fungsinya dalam Perkuliahan’, DailySocial Media.
Kusuma, R. and Nugroho, A. (2023) ‘Analisis Sentimen Berbasis Teks: Teori dan Implementasi Terkini dalam Dunia Bisnis dan Akademik’, Jurnal Komputasi dan Informatika, 11(1), pp. 45-58.
Nugroho, S. (2020) ‘Transformasi Digital Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi: Efisiensi, Transparansi, dan Akuntabilitas’, Jurnal Teknologi Pendidikan, 8(4), pp. 301-315.
Prabowo, Toni, Muhammad Irfan Sarif, Aradi Sebayang, Tengku Didi Ferdillah, and Muhammad Azuan. 2026. “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Isu Korupsi Dana Bencana Di Indonesia Menggunakan Metode Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM).” Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI) 4(3): 1787–95. doi:10.62712/juktisi.v4i3.756.
Prasetyo, B., Utomo, R. and Wijaya, K. (2020) ‘Penerapan Analisis Opini Pengguna untuk Evaluasi Aplikasi Mobile Academic Information System’, Jurnal Sistem Informasi dan Tekno-Ekonomi, 12(3), pp. 89-102.
Ramadhani, F. (2024) Panduan Akademik Mahasiswa Generasi Z: Perencanaan Studi, KRS, dan Strategi Kelulusan Tepat Waktu. Jakarta: Erlangga.
Rizal, M. and Lestari, S. (2022) ‘Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Usability Sistem Informasi Akademik STMIK ABC Menggunakan Kombinasi Metode Survei dan Analisis Sentimen’, Jurnal Edukasi dan Teknologi Informasi, 9(2), pp. 76-85.
Sari, D.P. and Putra, R.E. (2021) ‘Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier pada Data Ulasan Mahasiswa Terhadap Sistem Informasi Pengisian KRS’, Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(3), pp. 942-950.
Seah, J. (2020) Introduction to Information Systems and Technologies in Modern Organizations. Singapore: TechPress.
Slameto. (2020) Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya. Edisi Revisi. Jakarta: Rineka Cipta.
Suryani, L. and Wahyudi, A. (2020) ‘Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Mahasiswa Mengenai Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier’, Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 6(1), pp. 18-27.
Wahyudi, T. and Ridho, M. (2020) Konsep Dasar Sistem Informasi: Teori, Metode, dan Aplikasi Praktis. Yogyakarta: Andi Offset.
Wijaya, H., Santoso, M. and Budiman, A. (2022) ‘Efektivitas Implementasi Sistem Pengisian KRS Berbasis Teknologi Terhadap Efisiensi Proses Akademik Kampus’, Jurnal Sains Komputer dan Teknologi, 14(1), pp. 33-42.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Rozak Aditia, Siswan Syahputra, Muammar Khadapi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
