ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI PEMBELAJARAN BERBAHASA DUOLINGO MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAIYES CLASSIFIER - saninah, annisa; Prihartono, Willy; Rohmat, Cep Lukman (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Duolingo di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Sebanyak 2.000 ulasan dianalisis dan diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma ini memiliki kinerja yang sangat baik dengan accuracy mencapai 88%, precision sebesar 95%, recall sebesar 92%, dan F1-Score sebesar 93%. Sebagian besar ulasan menunjukkan sentimen positif terutama mengapresiasi fitur interaktif dan kemudahan penggunaan aplikasi, sementara beberapa ulasan negatif mengungkapkan masalah teknis, seperti bug dan lag.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier efektif untuk analisis sentimen berbasis teks sekaligus memberikan wawasan berharga kepada pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan. Penelitian ini merekomendasikan pengumpulan data ulasan yang lebih banyak dengan cakupan waktu lebih luas untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih representatif. Selain itu, membandingkan kinerja algoritma ini dengan metode lain, seperti SVM, Random Forest atau LSTM dapat membantu menemukan pendekatan yang lebih optimal dalam menangani ulasan pengguna yang lebih kompleks. Penelitian juga mengungkapkan potensi aplikasi Duolingo dalam mendukung pembelajaran bahasa asing bagi anak berkebutuhan khusus di sekolah. Dengan fitur interaktif dan fleksibilitasnya, aplikasi ini memungkinkan siswa belajar sesuai kebutuhan individu. Dukungan seperti pelatihan bagi guru dan bimbingan yang tepat dapat memastikan penggunaan aplikasi ini lebih efektif. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan teknologi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan pembelajaran bahasa yang inklusif.