Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Udemy dengan Menggunakan Metode NaÃ¯ve Bayes - Susanto, Joko; Hartanti, Dwi; Nurmalitasari, Nurmalitasari (Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 2024)
Berkembangnya pembelajaran online telah memungkinkan lebih banyak orang untuk belajar dalam berbagai bidang tanpa batasan waktu atau tempat. Banyak pengguna memilih Udemy, sebuah platform yang menawarkan berbagai kursus online dalam berbagai bidang seperti bahasa asing, teknologi, desain, dan bisnis. Penelitian memeiliki tujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam sistem analisis sentimen pada komentar pengguna yang terkait dengan aplikasi Udemy untuk menilai apakah pengalaman belajar di Udemy memenuhi harapan pengguna atau tidak. Pemilihan algoritma Naive Bayes karena mudah digunakan dan efisien, serta dapat menghasilkan hasil yang baik pada dataset yang kecil. Proses analisis ini melibatkan pengumpulan data komentar pengguna, pra-pemrosesan teks untuk membersihkan dan menormalkan data, dan kemudian menerapkan algoritma Naive Bayes serta mengelompokan komentar menjadi positif, negatif, atau netral. Diharapkan analisis ini akan meningkatkan pemahaman tentang bagaimana pengguna menilai dan merespons kursus online pada aplikasi Udemy. Studi ini juga dapat membantu pengembang platform pendidikan lainnya mengoptimalkan layanan mereka berdasarkan umpan balik pengguna. Studi ini mengklasifikasikan sentimen menjadi tiga jenis: positif, netral, dan negatif, dan tingkat akurasi keseluruhan yang diperoleh adalah 75.61% untuk train-test split 10%, 71.78% untuk train-test split 20%, dan 70.49% untuk train-test split 30%.