PERBANDINGAN SENTIMEN ULASAN APLIKASI GEMINI PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE SVM DAN NAIVE BAYES

PERBANDINGAN SENTIMEN ULASAN APLIKASI GEMINI PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE SVM DAN NAIVE BAYES

• By Eprianza, Dimas Pungky; Laksono, Mochamad Agung; Qura'ni, Aria Farhan; Susliansyah;  Priyono, Hendro;
• Jurnal Nasional Terakreditasi
• 68
• 1-11

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) semakin pesat dan telah diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan, salah satunya melalui chatbot seperti Gemini AI dari Google. Meskipun menawarkan beragam fitur menarik, beberapa pengguna menyampaikan keluhan terkait performa aplikasi ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap Gemini AI berdasarkan ulasan di Google Play Store. Sebanyak 1000 ulasan dikumpulkan melalui proses scraping dan dianalisis menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, pembobotan TF-IDF, pembagian data, penerapan algoritma, serta evaluasi model menggunakan Google Colab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memperoleh akurasi tertinggi sebesar 82,4%, sedangkan SVM mencapai 81,4%. Secara keseluruhan, kedua metode menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dibandingkan negatif.

• Katakunci Artificial Intelligence, Analisis Sentimen, Gemini AI, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes
• URL https://e-jurnal.stmikbinsa.ac.id/index.php/simkom/AuthorFees
• Penerbit Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Bangsa, Kendari Sulawesi Tenggara

REFERENSI

Eriana, E. S., & Zein, D. A. (2023). Artificial Intelligence. Angewandte Chemie      International Edition, 6(11), 1.

A. D. Pratama and H. Hendry, “Analisa Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan Chatgpt Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm),” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 9, no. 1, pp. 327–338, 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i1.4285.

R. Maulida, “Komparasi Respons ChatGPT dan Gemini terhadap Command Pattern Identik dengan Metode Black Box,” vol. X, no. 2, pp. 2442–2445, 2024.

O. Manullang and C. Prianto, “Analisis Sentimen dalam Memprediksi Hasil Pemilu Presiden dan Wakil Presiden : Systematic Literature Review,” J. Inform. Dan Teknol. Komput., vol. 4, no. 2, pp. 104–113, 2023, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/

A. S. Pamungkas and N. Cahyono, “Analisis Sentimen Review ChatGPT di Play Store menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2024, doi: 10.29408/edumatic.v8i1.24114.

V. No, I. K. Najibulloh, D. Intan, and S. Saputra, “Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika Analisis Sentimen Ulasan Co-Pilot Google Play dengan SVM , Neural Network , dan Decision Tree,” vol. 9, no. 1, pp. 275–283, 2025, doi: 10.29408/edumatic.v9i1.29673.

A. Of, H. Disease, P. Using, A. C. Study, and M. L. Algorithms, “ANALISIS PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING ANALYSIS OF HEART DISEASE PREDICTION USING A COMPARATIVE STUDY OF,” vol. 4, no. 2, pp. 262–269, 2025.

S. Kusumo, “Penerapan Web Scraping Deskripsi Produk Menggunakan Selenium Python Dan Framework Laravel,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 4, pp. 3426–3435, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2727.

H. H. Mubaroroh, H. Yasin, and A. Rusgiyono, “Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi Ruangguru Pada Situs Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Dengan Normalisasi Kata Levenshtein Distance,” J. Gaussian, vol. 11, no. 2, pp. 248–257, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i2.35472.

[10]      D. Moldovan, “A majority voting framework for reliable sentiment analysis of product reviews,” PeerJ Comput. Sci., vol. 11, pp. 1–31, 2025, doi: 10.7717/peerj-cs.2738.

D. Septiani and I. Isabela, “Analisis Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Dalam Temu Kembali Informasi Pada Dokumen Teks,” SINTESIA J. Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 1, no. 2, pp. 81–88, 2023.

O. : Muhammad et al., “Analisa Algoritma Support Vector Machine Pada Data Bunga Iris,” vol. 30, no. 1, pp. 477–487, 2022.

M. Iqbal, “PENERAPAN METODE NAIVE BAYES PADA ULASAN APLIKASI REELSHORT,” vol. 10, no. 1, pp. 49–59, 2025.

T. Gori, A. Sunyoto, and H. Al Fatta, “Preprocessing Data dan Klasifikasi untuk Prediksi Kinerja Akademik Siswa,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 1, pp. 215–224, 2024, doi: 10.25126/jtiik.20241118074.