PENERAPAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN BIMBINGAN BELAJAR DI LKP ELEKTRON SAMARINDA

Haq, Fikriawan Mufti (2024) PENERAPAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN BIMBINGAN BELAJAR DI LKP ELEKTRON SAMARINDA. S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

	Text 2243903-S1-Jurnal.pdf Download (949kB)
	Text 2243903-S1-Teknik Informatika.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Lembaga Pendidikan Non-Formal saat ini dihadapkan pada persaingan yang semakin ketat. Untuk dapat berkembang dan bertahan, lembaga tidak hanya menawarkan produk atau jasa yang berkualitas, tetapi juga memberikan layanan yang baik kepada customer nya. Dengan banyaknya LKP yang membuka jasa bimbingan belajar merupakan suatu ancaman nyata bagi LKP ELEKTRON. Agar bisa terus bersaing dengan LKP lainnya, dengan itu diperlukan perbaikan dan peningkatan layanan terhadap siswa maupun calon siswa Bimbingan Belajar di LKP ELEKTRON untuk tetap menjadikan LKP ELEKTRON sebagai salah satu pilihan LKP terfavorit yang ada di Samarinda. Pada penelitian ini menggunakan metode dari Keputusan Menteri Ketagakerjaan Republik Indonesia Nomor 299 Tahun 2020 Tentang Penetapan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) dengan pengklasifikasian ulasan dari siswa/i aktif bimbingan belajar LKP Elektron ke beberapa sentimen diantaranya positif, negatif dan netral menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC). Pada pembuatan model NBC menggunakan 80% Data latih dan 20% Data uji dari 291 Data Ulasan. Dengan tingkat akurasi pada model yang sudah dibuat adalah 84.7 %. Selanjutnya model akan diterapkan kedalam sebuah sistem berbasis website menggunakan Streamlit untuk menganalisis sentimen terhadap layanan bimbingan belajar di LKP ELEKTRON Samarinda berdasarkan ulasan-ulasan pada siswa/i yang aktif mengikuti bimbingan belajar.========================================= Non-formal education institutions are currently facing increasing competition. To be able to thrive and survive, the agency not only offers quality products or services, but also provides good service to its customers. In order to continue to compete with other LKP, it is necessary to improve and improve the service to students as well as prospective students of learning guidance in LKP ELEKTRON to keep making LKP ELEKTRON as one of the most favourite LKP options that exist in Samarinda. In this study using the method of the Decision of the Minister of Employment of the Republic of Indonesia No. 299 Year 2020 on the Establishment of the Standards of National Labour Competence of Indonesia (SKKNI) with the classification of reviews of students/i active learning guidance LKP ELEKTRON to some sentiment among them positive, negative and neutral using the Naïve Bayes Classifier algorithm (NBC). At the production of the NBC model used 80% of the training data and 20% of the test data from 291 reviews. With an accuracy rate of 84.7%, the model will then be applied to a website-based system using Streamlit to analyze sentiment towards learning guidance services at the Samarinda LKP ELEKTRON based on reviews of students who are actively following study guidance

Item Type:	Thesis (S1 Teknik Informatika)
Additional Information:	Pembimbing Utama : Pitrasacha Adytia, S.T., M.T Pembimbing Pendamping : Wahyuni, S.Kom., M.Kom
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Klasifikasi Naive Bayes, Layanan, SKKNI
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Teknik Informatika
Depositing User:	Fikriawan Mufti Haq
Date Deposited:	07 Aug 2024 06:57
Last Modified:	07 Aug 2024 06:57
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/5585

Actions (login required)

View Item