Analisis Sentimen Terhadap Program dan Fasilitas Jurusan Teknik Informatika Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

Skripsi
NIM: 1187050085
Year: 2025

Description

Analisis sentimen memainkan peran penting dalam memahami tanggapan dan opini mahasiswa terhadap program dan fasilitas jurusan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mahasiswa terhadap program dan fasilitas Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Data yang digunakan diperoleh dari kuesioner berupa saran dan kritik mahasiswa, yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing teks, embedding FastText, dan pemodelan CNN. Model CNN dirancang dengan tiga lapisan konvolusi, pooling, dropout, serta fully connected layer, dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan pembagian data 90:10 dan 30 epoch mencapai akurasi tertinggi sebesar 91%, dengan tingkat presisi dan recall yang sangat baik pada klasifikasi sentimen positif dan negatif. Hal ini menunjukkan efektivitas CNN dalam mengolah data teks berbasis bahasa Indonesia, sehingga menjadi dasar bagi jurusan Teknik Informatika untuk meningkatkan fasilitas dan program pendidikan.