Analisis Sentimen Aplikasi ChatGPT Mobile Menggunakan Agoritma Naïve Bayes

Abstract

Aplikasi kecerdasan buatan semakin banyak digunakan, termasuk aplikasi ChatGPT. Aplikasi ini merupakan sebuah model bahasa generatif yang dikembangkan oleh OpenAI. Tujuan utama penelitian adalah untuk memahami bagaimana pengguna merespon aplikasi ini melalui ulasan di Google Play Store. Secara khusus, penelitian ini mencermati kata-kata yang sering muncul dalam ulasan positif dan negatif serta memberikan penilaian terhadap kenyamanan penggunaan, responsivitas antarmuka, dan manfaat yang diperoleh dari interaksi dengan model Bahasa tersebut. Digunakan metode pendekatan KDD dan algoritma Naïve Bayes untuk melangsungkan proses penelitian.berdasarkan 2.238 ulasan di Google Play Store, ditemukan mayoritas ulasan (87%) adalah positif. Pengguna menyoroti kenyamanan penggunaan, responsivitas antarmuka, dan manfaat yang diperoleh dari interaksi dengan model Bahasa. Namun, ada juga ulasan netral (5%) yang memberikan tanggapan baik dan buruk terhadap aplikasi. Selain itu, terdapat ulasan negatif (8%) yang menyoroti ketidaktepatan jawaban model. Evaluasi algoritma klasifikasi Naïve Bayes menunjukkan performa yang sangat baik. Pada skenario 80:20, diperoleh akurasi sebesar 94%, presisi 94%, recall 99%, dan F1-Score 97%. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa ChatGPT memiliki potensi yang besar untuk menjadi aplikasi kecerdasan buatan yang bermanfaat. Namun, pengembang aplikasi perlu memfokuskan peningkatan akurasi jawaban model untuk mengatasi kritik dari pengguna.