Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek Terhadap Opini Pada Kebijakan Merdeka Belajar Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Dan Naïve Bayes Classifier

Analisis sentimen adalah suatu studi yang menganalisis sebuah opini, sentimen pujian, emosi seseorang yang dapat bernilai positif, negatif atau netral. Analisis sentimen dibagi menjadi tiga tingkat, yaitu level dokumen, kalimat dan aspek. adapun analisis sentimen berdasarkan aspek diperlukan untuk meninjau kecenderungan opini terhadap program yang telah diluncurkan. Penelitian ini akan melakukan penerapan metode Latent Dirichlet Allocation dalam mencari aspek dan Naïve Bayes Classifier sebagai metode untuk klasifikasi. Penelitian ini menggunakan 59 data uji dan 235 data latih. Hasil perhitungan coherence score dengan menghitung 10 topik didapat pada aspkek 2 memiliki nilai tertinggi yaitu sebesar 0,39 dan pada hasil pengujian nilai akurasi tertinggi yaitu Akurasi Sentimen Aspek Program Kampus Merdeka dengan rata-rata 79% dengan nilai presisi terbesar 100% pada sentimen aspek magang kampus merdeka positif dan aspek program kampus merdeka positif dan nilai recall tertinggi sebesar 100% untuk sentimen aspek magang kampus merdeka negatif dan aspek program kampus merdeka.