Musli Ariani

Universitas Jember, Jalan Kalimantan, Tegal Boto, Nomor 37, Jember, Jawa Timur 68121

Agung Tjahjo Nugroho

Universitas Jember, Jalan Kalimantan, Tegal Boto, Nomor 37, Jember, Jawa Timur 68121

DOI: https://doi.org/10.19184/jei.v2i3.60078

ABSTRAK 

Evaluasi respons pengguna merupakan komponen penting dalam pengembangan digital learning monitoring system. Namun, pendekatan evaluasi yang umum digunakan masih didominasi oleh survei dan kuesioner terstruktur yang bersifat reaktif dan terbatas pada desain instrumen. Penelitian ini mengusulkan analisis sentimen sebagai pendekatan pengukuran alternatif untuk mengevaluasi respons pengguna terhadap sistem pembelajaran digital dengan memanfaatkan data komentar YouTube dan teknik machine learning sederhana. Sebanyak 100 komentar tingkat atas (top-level comments) dikumpulkan dari sebuah video YouTube yang membahas penggunaan Google Classroom sebagai sistem pembelajaran digital. Melalui proses seleksi berbasis relevansi, diperoleh 73 komentar yang dikategorikan sebagai sinyal pengukuran valid. Analisis sentimen dilakukan menggunakan tiga kategori, yaitu sentimen positif, netral, dan negatif, untuk mengukur persepsi pengguna terhadap kegunaan sistem, kemudahan penggunaan, serta kesiapan adopsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 78,1% respons pengguna termasuk dalam kategori sentimen positif, sementara 21,9% berada pada kategori sentimen netral. Sentimen netral umumnya merepresentasikan pertanyaan teknis, kebutuhan fitur tambahan, dan pertimbangan implementasi sistem. Tidak ditemukan sentimen negatif secara eksplisit. Distribusi sentimen yang stabil pada seluruh tahapan pengumpulan data menunjukkan bahwa pendekatan yang digunakan memiliki konsistensi pengukuran yang baik.Hasil ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis komentar YouTube dapat digunakan sebagai instrumen pengukuran respons pengguna yang valid dan reprodusibel dalam konteks digital learning monitoring system. Pendekatan ini memberikan kontribusi metodologis dengan memperluas konsep monitoring pembelajaran digital dari pemantauan aktivitas menjadi pengukuran persepsi pengguna berbasis data alami.

KATA KUNCI: analisis sentimen, digital learning monitoring system, YouTube comments, machine learning, pengukuran respons pengguna