Pada penelitian ini, dilakukan analisis sentimen dalam menentukan opini mahasiswa pada survei kepuasan terhadap fasilitas dan layanan Universitas Telkom. Opini tersebut sangat banyak dan tidak terstruktur. Maka dalam pengolahannya, diperlukan analisis sentiment dalam mengklasifikasikan opini mahasiswa. Ada tiga sentiment yang akan diklasifikasikan yaitu, sentiment positif ,sentiment netral, dan sentiment negatif. Metode klasifikasi yang akan digunakan yaitu Naive Bayes Classifier.
Pada penelitian ini, data melewati tahap preprocessing menggunakan stemming dan stopword dan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF serta melakukan klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini menghasilkan nilai rata rata precision untuk kelas positif sebesar 52.51% dan kelas negatif sebesar 69.25%. sedangkan nilai rata rata recall untuk kelas positif sebesar 76.78% dan kelas negatif sebesar 61.05%