Abstrak :-ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN PENGGUNA E-LEARING MENGGUNAKAN METODE IMPROVED K-NEAREST NEGHBOR
Bayu Junis Pribadi1), Andi Chairunnas2) , Boldson Herdianto3)
Program Studi Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan, Bogor, Indonesia
Email : bayupribadi37@gmail.com
Abstrak
Belakangan ini penggunaan e-learning sedang masif dilakukan di dunia Pendidikan.salah satu aplikasi e-learning yang sedang banyak digunakan saat ini yaitu adalah Google Classroom, Namun seiring dari banyaknya pengguna sistem e-learning ini banyak yang merasa tidak puas dengan sistem yg ada. Berdasarkan kebutuhan akan informasi sentimen pengguna aplikasi E-learning Google Classroom, maka penelitian ini akan melakukan analisis sentimen kepuasan pengguna pengguna aplikasi E-learning Google Classroom dengan metode klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor. Hasil dari analisis sentiment ini di klasifikasikan dalam 2 kelas yaitu positif dan negatif. Dari hasil yang didapat diilakukan pengujian dengan nilai k masukan yang berbeda beda menghasilkan nilai presentase akurasi yang berbeda beda, untuk k=2 sebesar 74%, untuk k=5 sebesar 79%, untuk k=10 sebesar 83%, untuk k=15 sebesar 83%, untuk k=20 sebesar 84%,dengan akurasi tertinggi dengan nilai k=20. Dari hasil pengujian dapat dilihat bahwa nilai k yang digunakan berpengaruh terhadap baik atau tidaknya proses pengklasifikasian.
Kata kunci: Text Mining, Analisis Sentimen, Improved K-Nearest Neighbor, E-learning