Kemajuan teknologi informasi mendorong perubahan sistem pendidikan, termasuk kebijakan perkuliahan online sejak pandemi COVID-19. Penelitian ini menganalisis sentimen mahasiswa terhadap kebijakan tersebut menggunakan pendekatan multibahasa dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes. Adapun aspek pembeda penelitian ini adalah penggunaan data dari bahasa Indonesia dan bahasa daerah Sulawesi Barat, yaitu bahasa Mandar, yang menambah kompleksitas tahap preprocessing. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang menghasilkan 1.680 opini mahasiswa, dan setelah tahap preprocessing menghasilkan 1.679 data yang siap dianalisis. Hasil klasifikasi menunjukkan algoritma K-Nearest Neighbor terdapat 1002 kategori positif dan 677 kategori negatif. Kemudian pada algoritma Naïve Bayes terdapat 1020 kategori positif dan 659 kategori negatif. Berdasarkan hasil klasifikasi, mayoritas opini bersifat positif, mencerminkan bahwa mahasiswa menerima adanya kebijakan tersebut. Hasil evaluasi melalui confusion matrix serta K-Fold Cross Validation menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi Naïve Bayes mengungguli KNN dengan accuracy 74.87%, precision 74.92%, recall 74.87%, dan f1-score 74.64%. Sementara itu, KNN mencatat accuracy 72.84%, precision 72.80%, recall 72.84%, dan f1-score 72.67%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa Naïve Bayes mempunyai kemampuan generalisasi yang lebih unggul pada konteks data teks multibahasa yang kompleks. Penelitian ini menyoroti pentingnya strategi evaluasi dan teknik preprocessing yang sesuai dalam klasifikasi sentimen multibahasa.
 
Kata Kunci - Analisis Sentimen, K-Nearest Neighbor, Multi Bahasa, Naïve Bayes; Perkuliahan Online.

The availability of information related to disasters is one of the efforts so that the public better understands the actions that must be taken to minimize the risks that occur. However, the availability of this information, especially in the Majene Regency area, is currently still quite minimal. In fact, Majene is one of the areas with a fairly high Disaster Risk Index. This activity embraces the Voluntary Corps (KSR) PMI Majene Headquarters Unit as a partner considering that KSR is one of the organizations engaged in the humanitarian field and actively participates in disaster management. The activities carried out include the use of a disaster education information system by providing training to KSR members in managing the system and creating disaster education content. The results of the activities obtained show an increase in the ability of KSR members in terms of management and content creation using Canva and hopes that the disaster education information system that has been built can continue to be used for the dissemination of disaster information.