ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI CHAT GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER GPT MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR(KNN)

Abstract

Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) akan dipakai dalam penelitian ini untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna terhadap aplikasi Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT. Model bahasa reguler GPT telah dipersiapkan secara luas dan dapat menghasilkan teks yang dapat dimengerti dan signifikan. Bagaimanapun, untuk memahami reaksi klien terhadap aplikasi, diperlukan pemeriksaan opini atas audit. Dalam penelitian ini, hasil analisis sentimen akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang respon pengguna terhadap aplikasi Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT. Informasi ini dapat berguna bagi pengembang dan pemilik aplikasi untuk memahami kelebihan dan kekurangan aplikasi serta meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Penelitian ini ingin mengidentifikasi penelitian terkait sebelumnya, membandingkan pendekatan dan teknik yang digunakan, menganalisis efektivitas metode KNN, mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan metode tersebut, serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang respon pengguna terhadap aplikasi tersebut dan memberikan sumbangan bagi pengembangan dan peningkatan pengalaman pengguna.