Analisa Kinerja Algoritma Supervised Learning pada Sentimen Ulasan Aplikasi Investasi Online Bibit - Yulianto, Muhamad Arief; Andrianto, Romi (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisa kinerja algoritma supervised learning dalam melakukan sentimen terhadap ulasan pengguna pada aplikasi investasi online Bibit di google playstore. Berdasarkan hasil survei yang telah dilakukan oleh DailySocial yang tertera pada databoks menunjukkan bahwa aplikasi investasi online Bibit menduduki peringkat pertama sebagai aplikasi terpopuler di kalangan masyarakat Indonesia. Data ulasan pengguna sebanyak 40141 ulasan, diperoleh dengan menggunakan pendekatan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman python. Adapun langkah – langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dari proses pengumpulan data, pelabelan data, pemrosesan awal data atau preprocessing data, ekstraksi fitur, splitting data dan diakhir dengan pemodelan menggunakan algoritma supervised learning. Model yang digunakan pada algoritma supervised learning pada penelitian ini yaitu naïve bayes, random forest, logistic regression dan decision tree. Dari keempat model tersebut dilakukan pengujian untuk dapat memperoleh nilai tingkat akurasi setiap model dalam melakukan analisa sentimen terhadap data tersebut. Berdasarkan hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa model logistic regression menduduki peringkat pertama yang memiliki tingkat akurasi sebesar 86,6%, disusul oleh model lainnya