ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KINERJA GURU SMP NEGERI 281 JAKARTA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Kinerja Guru, Natural Language Processing, Evaluasi PendidikanAbstrak
Analisis sentimen adalah bagian dari Natural Language Processing (NLP) yang digunakan untuk memahami opini atau emosi dalam sebuah teks. Dalam dunia pendidikan, pendekatan ini mulai dimanfaatkan untuk mengevaluasi persepsi siswa terhadap layanan pendidikan, termasuk kinerja guru. Penelitian ini dilakukan di Sekolah Menengah Pertama Negeri 281 Jakarta dengan tujuan memahami opini siswa mengenai kinerja guru menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai alat klasifikasi opini ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Data diperoleh dari survei online berupa ulasan siswa. Data tersebut kemudian melalui tahapan pembersihan data, transformasi, pelabelan, hingga proses pembagian dataset, pemodelan menggunakan SVM, dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 79%, presisi 81%, recall 79%, dan F1-score 79%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam membuat keputusan strategis untuk meningkatkan kualitas pembelajaran.
