Feoni Yulia Primary Author 1457301026 Additional Author mixed material bibliography Pekanbaru Perpustakaan Politeknik Caltex Riau 2018 id Indonesia

Text

vi, 84hlm.: 21cm Menjadi perguruan tinggi yang bermutu dan banyak diminati tentunya menjadi impian setiap kampus. Begitu juga dengan Politeknik Caltex Riau (PCR) yang selalu berbenah dan berkembang untuk meningkatkan kualitas. Kualitas yang dimiliki oleh suatu perguruan tinggi dapat diketahui melalui Sistem Penjaminan Mutu Internal (SPMI) dan Sistem Penjaminan Mutu Eksternal (SPME/akreditasi). Melalui proses tersebut, dapat diketahui bagaimana mutu yang dimiliki yang penting bagi keputusan yang akan diambil untuk keberlanjutan perguruan tinggi. Namun ada hal lain yang tidak kalah penting untuk membuat keputusan, yaitu opini masyarakat. Opini merupakan pengaruh utama ketika akan membuat keputusan, baik untuk individu maupun organisasi. Sebanyak 3959 data postingan mengenai PCR tersebar di media sosial yang telah digunakan PCR semenjak tahun 2009, yaitu Facebook dan Twitter. Data yang banyak ini sulit untuk dianalisis secara menyeluruh, seperti mengetahui apakah data tersebut opini atau bukan, opini yang baik atau buruk dan lain sebagainya. Untuk menangani hal ini, dibuat suatu sistem berbasis web yang menganalisis opini atau sentimen masyarakat mengenai PCR. Opini diambil dari Facebook dan Twitter. Sistem melakukan klasifikasi ke dalam kategori positif dan negatif menggunakan algoritma naïve bayes. Hasil pengujian dengan menggunakan nilai k-fold 6 sampai 10 dan diuji sebanyak 10 kali untuk setiap nilai k menghasilkan akurasi algoritma naïve bayes berkisar antara 80,526%-82,500%. Dari 116 data opini yang terkumpul di sistem, dapat dilihat bahwa sentimen masyarakat cenderung positif. Dengan persentase positif adalah 63,79% dan negatif 36,21%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Algoritma Naïve Bayes, Text Mining, K-Fold Cross Validation, Confusion Matrix. PA Sistem Informasi PA SI Politeknik Caltex Riau Politeknik Caltex Riau PA SI PA1457301026 Perpustakaan PCR (R) PA SI 9877 2019-04-30 11:20:02 2019-05-20 09:24:02 machine generated