Analisis Sentimen AicoGPT (Generative Pre-trained Transformer) Menggunakan TF-IDF

  • Sri Rahayu
  • Jajang Jaya Purnama
  • Abdul Hamid
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
45Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Peran artificial intelligence memudahkan mencari informasi yang tepat dan akurat bahkan penyelesaian masalah dengan model yang kompleks. Salah satu terobosan berbasis AI adalah ChatGPT oleh OpenAI pada tahun 2020, dilanjutkan dengan versi terbaru pada tahun 2023 yaitu GPT–3. Sejak saat itu, beberapa teknologi AI serupa versi mobile mulai bermunculan, salah satunya AicoGPT. Namun, kinerja dari aplikasi serupa ini belum dapat diandalkan sehingga masih perlu menganalisis tanggapan para penggunanya, apakah akan sama menakjubkannya atau tidak. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk menganalisis 1443 data ulasan para pengguna aplikasi AicoGPT di Google Playstore dengan teknik analisis sentimen menggunakan TFIDF dan perbandingan klasifikasi LR dan SVM. Dari kedua ujicoba tersebut, menghasilkan akurasi terbaik dengan Algoritma SVM, yaitu sebesar 92%. Sedangkan LR menghasilkan akurasi sebesar 89%. Dari penelitian ini, dapat disimpulkan secara singkat bahwa metode TF-IDF dengan klasifikasi SVM, cocok digunakan untuk melakukan analisis sentimen dari dataset yang diteliti.

Cite

CITATION STYLE

APA

Sri Rahayu, Jajang Jaya Purnama, Abdul Hamid, & Nina Kurnia Hikmawati. (2023). Analisis Sentimen AicoGPT (Generative Pre-trained Transformer) Menggunakan TF-IDF. Jurnal Buana Informatika, 14(02), 97–106. https://doi.org/10.24002/jbi.v14i02.7039

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free