Dalam suatu acara kepanitiaan, mahasiswa biasanya melakukan evaluasi
setelah acara yang diselenggarakan telah usai. Salah satu bentuk evaluasi dari suatu
acara adalah dengan melihat feedback dari peserta yang mengikutinya. Banyaknya
feedback yang masuk akan berdampak pada waktu yang dibutuhkan untuk
menganalisa isinya. Semakin banyak feedback yang masuk, maka waktu yang
dibutuhkan untuk menganalisa isinya akan semakin lama. Dengan bantuan Machine
Learning dan Deep Learning, feedback yang masuk dapat dianalisa dengan cepat
dan dapat ditentukan nilai sentimennya.
Dalam penelitian ini akan dirancang sebuah model analisis sentimen dengan
menggunakan metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN). Keluaran
dari model analisis sentimen ini ada 2, yaitu sentimen positif, negatif.
Model analisis sentimen yang telah dibuat akan diuji menggunakan
performance evaluation. Ada 4 hal yang menjadi parameter pengujian ini, yaitu
Accuracy, Recall, Precision, dan F1 score. Hasil penelitian ini diharapkan dapat
membantu menghemat waktu dalam menentukan keseluruhan isi feedback pada
suatu acara. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, model analisis sentimen
yang memiliki akurasi paling tinggi dengan angka 94,4% adalah model dengan
partisi data 70:30, nilai epoch 100, batch size 32, dan learning rate 0,00003.
Kata Kunci: feedback, Analisis Sentimen, Convolutional Neural Network