Analisis Komentar Hasil Belajar Siswa Menggunakan Opinion Summarization

Putri Suardani; Yoga Divayana; Komang Oka Saputra

doi:10.24843/MITE.2019.v18i01.P09

Putri Suardani Udayana University
Yoga Divayana
Komang Oka Saputra

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName## https://doi.org/10.24843/MITE.2019.v18i01.P09

Abstrak

Kualitas seorang guru telah menjadi pusat perhatian dalam penelitian di bidang pendidikan. Kualitas guru tidak hanya diukur oleh kualifikasi dan wawasan seorang guru, tetapi juga dedikasi dan komitmen di kelas Salah satu hal yang dapat digunakan untuk menilai kualitas guru adalah menilai pendapat siswa. Oleh karena itu, pendapat siswa di akhir kelas diperlukan untuk membantu guru memahami perilaku belajar siswa dan meningkatkan kualitas pengajaran di kelas. Opinion summarization adalah metode untuk membuat ringkasan secara otomatis dari serangkaian komentar tentang target tertentu. Rangkuman pendapat akan mengeksplorasi fitur-fitur pendapat seseorang, menangkap apakah opini termasuk pendapat positif atau negatif, kemudian merangkum hasilnya. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan pada pembahasan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi yang diperoleh adalah 93,44% dengan presisi 97,66% dan recall 92,85%. Ini membuktikan bahwa sistem yang dibangun sudah akurat dan dapat membantu perusahaan untuk melihat kinerja para guru.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Referensi

[1] Balahadia Francis F., Fernando Ma. Corazon G. and Juanatas Irish C. Teacher's performance evaluation tool using opinion mining with sentiment analysis [Conference] // 2016 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP). - 2016. - 10.1109/TENCONSpring.2016.7519384.
[2] Bjørkelund Eivind, Burnett Thomas H. and Nørvåg Kjetil A study of opinion mining and visualization of hotel reviews [Conference] // Proceedings of the 14th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services - IIWAS '12. - 2012. - 10.1145/2428736.2428773.
[3] Chaowalit Orawan Abstractive Thai Opinion Summarization Title of Dissertation Abstractive Thai Opinion Summarization [Journal].
[4] HaCohen-Kerner Yaakov and Badash Haim Positive and Negative Sentiment Words in a Blog Corpus Written in Hebrew [Conference] // Procedia Computer Science. - 2016. - 10.1016/j.procs.2016.08.257.
[5] He Wu, Zha Shenghua and Li Ling Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry [Journal] // International Journal of Information Management. - 2013. - 10.1016/j.ijinfomgt.2013.01.001.
[6] Hendy Evan Fabianus and Sigit Purnomo Y WP Pembangunan Perangkat Lunak Peringkas Dokumen dari Banyak Sumber Menggunakan Sentence Scoring dengan Metode TF-IDF [Journal] // Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Yogyakarta. - 2014. - 17 : Vol. 21. - pp. 1907-5022.
[7] Hu Minqing and Liu Bing Mining and summarizing customer reviews [Conference] // Proceedings of the 2004 ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining - KDD '04. - 2004. - 10.1145/1014052.1014073.
[8] Kaewyong Phuripoj [et al.] The Possibility of Students Comments Automatic Interpret Using Lexicon Based Sentiment Analysis to Teacher Evaluation [Journal]. - 2015. - pp. 12-13.
[9] Kamal Ahmad Review Mining for Feature Based Opinion Summarization and Visualization [Journal].
[10] Karnik, A. “Performance of TCP congestion control with rate feedback:TCP/ABR and rate adaptive TCP/IP,” M. Eng. thesis, Indian Institute ofScience, Bangalore, India, Jan. 1999.
[11] Kaur Amandeep and Gupta Vishal A survey on sentiment analysis and opinion mining techniques // Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence. - 2013. - 10.4304/jetwi.5.4.367-371..
[12] Leong Chee Kian, Lee Yew Haur and Mak Wai Keong Mining sentiments in SMS texts for teaching evaluation [Journal] // Expert Systems with Applications. - 2012. - 10.1016/j.eswa.2011.08.113.
[13] López Condori Roque Enrique and Salgueiro Pardo Thiago Alexandre Opinion summarization methods: Comparing and extending extractive and abstractive approaches [Journal] // Expert Systems with Applications. - 2017. - 10.1016/j.eswa.2017.02.006.
[14] Rajput Quratulain, Haider Sajjad and Ghani Sayeed Lexicon-Based Sentiment Analysis of Teachers' Evaluation [Journal]. - 10.1155/2016/2385429.
[15] Rozi Imam Fahrur Imam Fahrur R, Implementasi Rule-Based Document [Report]. - pp. 29-41.