Analisis Sentimen Mahasiswa Terhadap Penggunaan AI Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Keywords:
Artificial Intelligence, Analisis Sentimen, Mahasiswa, Naive Bayes, pengerjaan TugasAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mahasiswa Universitas Kristen Wira Wacana Sumba terhadap penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam pengerjaan tugas akademik. Data dikumpulkan melalui media sosial X (Twitter) dengan teknik web scraping dan diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, tokenizing, normalisasi, stopword removal, dan stemming. Sentimen diklasifikasikan menjadi positif, negatif, dan netral menggunakan algoritma Naive Bayes. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar tweet mahasiswa menunjukkan sentimen netral, sementara sentimen positif dan negatif ditemukan dalam jumlah lebih sedikit. Evaluasi model dilakukan dengan confusion matrix, menghasilkan akurasi sebesar 66,7%, namun performa model dalam mengenali sentimen positif masih rendah. Hal ini menunjukkan perlunya peningkatan pada jumlah dan keberagaman data latih serta pengembangan lexicon yang lebih kaya konteks. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi institusi pendidikan dalam merancang kebijakan bijak terkait penggunaan AI oleh mahasiswa.
Downloads
References
Akbar, Y., & Sugiharto, T. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes (Yuma Akbar 1*, Tri Sugiharto 2 ) Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Jurnal Sains Dan Teknologi, 5(1), 115–122.
Farwati, M., Talitha Salsabila, I., Raihanun Navira, K., & Sutabri, T. (2023). Analisa Pengaruh Teknologi Artificial Intelligence (AI) Dalam Kehidupan Sehari-Hari. Jurnal Sistem Informatika Dan Menejemen, 11(1), 41–42.
Firdaus, M. R., Irawan, R. R., Mahardika, C. H. Y., Gaol, P. L., & Prinaryanto, B. A. (2024). Tantangan Teknologi Artificial Intelligence pada Kegiatan Pembelajaran Mahasiswa. IJEDR: Indonesian Journal of Education and Development Research, 2(1), 379–384. DOI: 10.57235/ijedr.v2i1.1781
Hanila, S., & Alghaffaru, M. A. (2023). Pelatihan Penggunaan Artificial Intelligence (AI) Terhadap Perkembangan Teknologi Pada Pembelajaran Siswa Sma 10 Sukarami Kota Bengkulu. Jurnal Dehasen Mengabdi, 2(2), 221–226. DOI: https://doi.org/10.37676/jdm.v2i2.4890
Indrayuni, E., & Nurhadi, A. (2023). Optimasi Naive Bayes Berbasis Pso Untuk Analisa Sentimen Perkembangan Artificial Intelligence Di Twitter. INTI Nusa Mandiri, 18(1), 65–70. DOI: https://doi.org/10.33480/inti.v18i1.4282
Mahira, S. A., Sukoco, I., Barkah, C. S., Jamil, N., Novel, A., & Bisnis, J. A. (2023). Teknologi Artificial Intelligence Dalam Analisis Sentimen: Studi Literatur Pada Perusahaan Kata.Ai. Bulan Agustus Tahun, 6(2), 139–148.
Natasya, R. D. (2023). Implementasi Artificial Intelligence ( Ai ) Dalam Teknologi Modern. Jurnal Komputer Dan Teknologi Sains (KOMTEKS), 2(1), 22–24.
Putra, S. A., & Wijaya, A. (2023). Analisis Sentimen Artificial Intelligence (Ai) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based. JuSiTik?: Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Komunikasi, 7(1), 21–28. DOI: https://doi.org/10.32524/jusitik.v7i1.1042
Raharjo, M. R., & Windarto, A. P. (2021). Penerapan Machine Learning dengan Konsep Data Mining Rough Set (Prediksi Tingkat Pemahaman Mahasiswa terhadap Matakuliah). Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), 317.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Difta Kombu, Arini Aha Pekuwali, Murry Albert Agustin Lobo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
