None Sri Rahayu, None Jajang Jaya Purnama, None Abdul Hamid, None Nina Kurnia Hikmawati
{"title":"Analisis Sentimen AicoGPT (Generative Pre-trained Transformer) Menggunakan TF-IDF","authors":"None Sri Rahayu, None Jajang Jaya Purnama, None Abdul Hamid, None Nina Kurnia Hikmawati","doi":"10.24002/jbi.v14i02.7039","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":499081,"journal":{"name":"Jurnal Buana Informatika","volume":"86 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Buana Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24002/jbi.v14i02.7039","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
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.