ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN PEMANGKU KEPENTINGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN K-NEAREST NEIGHBOUR

Abstract

Pemangku kepentingan merupakan individu atau kelompok yang memiliki kepentingan dan dapat memberikan pengaruh kepada suatu objek. Pengukuran kepuasan pemangku kepentingan (stakeholder) sangat penting dilakukan untuk mendapatkan umpan balik dan masukan bagi keperluan pengembangan dan implementasi strategi peningkatan kepuasan pemangku kepentingan, sehingga perlu diketahui opini dari pemangku kepentingan. Metode penelitian terdiri dari beberapa tahap diantaranya tahap pertama dilakukan identifikasi masalah dan studi pustaka, tahap kedua pengumpulan data kepuasan pemangku kepentingan (Mahasiswa), tahap ketiga preprocessing data, tahap keempat adalah ekstrasi fitur agar dapat mempermudah klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbour (KNN). Tahap keempat merupakan tahap pengujian dan evaluasi model. Tahap kelima adalah pengujian tingkat akurasi metode. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan perbandingan tingkat akurasi antara metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbour (KNN) pada analisis sentimen dari komentar hasil pengukuran kepuasan pemangku kepentingan. Hasil tingkat akurasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) sebesar 91,13% dan K-Nearest Neighbour (KNN) sebesar 83,06% sehingga performance metode Naïve Bayes Classifier (NBC) lebih tinggi dalam analisis sentiment kepuasan pemangku kepentingan.