Analisis Sentimen Pengaruh Game Online Terhadap Prestasi Belajar Siswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor

Muslim, Muhammad Hanif

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen siswa terhadap pengaruh
game online terhadap prestasi belajar menggunakan metode Naïve Bayes dan KNearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan diperoleh dari ulasan siswa,
kemudian diproses menggunakan teknik text mining seperti tokenizing, filtering,
stemming, dan pembobotan TF-IDF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode
Naïve Bayes memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan KNN dalam
mengklasifikasikan sentimen. Sentimen siswa terbagi menjadi tiga kategori, yaitu
positif, netral, dan negatif, dengan dominasi sentimen positif dan netral.
Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa game online memiliki
dampak yang beragam terhadap prestasi belajar siswa, tergantung pada pola
penggunaannya. Oleh karena itu, diperlukan pengelolaan waktu yang baik agar
dampak negatifnya dapat diminimalkan.

Informasi Repositori

Jenis: Thesis

Detail Information

Tahun: 2024
Bahasa: id
Last Updated: 2025-09-17T06:12:56Z

Subjects / Keywords

QA75 Electronic computers. Computer science

Akses Dokumen

Unduh PDF

Hak Cipta & Lisensi

Konten ini bersumber dari Repositori Institusi Kemendikdasmen.

Hak cipta dimiliki oleh institusi pencipta karya. Dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

Metadata di-harvest melalui protokol OAI-PMH sesuai SK Sekjen Kemendikbudristek No. 18/M/2022.