Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Nurul Firdausy
Universitas Airlangga
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi

 1 
Analisis Sentimen Evaluasi Reaksi E-Learning Menggunakan Algorima Naïve Bayes, Support Vector Machine Dan Deep Learning Nurul Firdausy; Imam Yuadi; Ira Puspitasari
Techno.Com Vol 22, No 3 (2023): Agustus 2023
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v22i3.8160

Abstract

Evaluasi reaksi atau evaluasi kepuasan merupakan bentuk evaluasi paling umum digunakan dalam pelatihan karena kemudahan dan sifatnya yang lekat dengan pelatihan. Meskipun mengandung wawasan yang dapat bernilai dalam peningkatan kualitas penyelenggaraan pelatihan, namun penelitian terkait reaksi peserta masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentiment terhadap evaluasi reaksi peserta e-learning menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine dan Deep Learning. Reaksi peserta berupa komentar diklasifikasikan ke dalam kategori apresiasi, saran dan kritik. Hasil penelitian menunjukkan model Naïve Bayes memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan SVM dan Deep Learning dalam prediksi sentimen komentar peserta dengan tingkat akurasi, presisi dan recall masing-masing sebesar 82,54%, 68,08% dan 69,81%. Prediksi sentiment reaksi peserta menggunakan model Naïve Bayes diperoleh hasil 70% berupa apresiasi, 16% berupa saran dan 14% merupakan kritik. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis analisis evaluasi reaksi pelatihan dan menambah literatur implementasi text mining pada domain human resource analytics. 
Co-Authors Imam Yuadi Ira Puspitasari