Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Duolingo Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Synthetic Minority Over Sampling Technique - Saifurrachman Chohan; Arifin Nugroho; Achmad Maezar Bayu Aji; Windu Gata (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2020)
Belajar bahasa asing menjadi salah satu perhatian penting agar dapat bersaing dengan dunia internasional. Keterbatasan waktu dan biaya membuat aplikasi belajar bahasa inggris pada perangkat mobile lebih disukai sebagai media pembelajaran bahasa asing. Salah satu aplikasi yang sering di gunakan untuk belajar bahasa asing pada perangkat mobile adalah duolingo. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan dan membandingkan klasifikasi dalam sentimen analisis dari ulasan pengguna aplikasi duolingo yang didapat dari google playstore. Text mining digunakan untuk membagi ulasan yang diberikan pengguna menjadi dua kelompok yaitu ulasan positif dan ulasan negatif. Rapid miner digunakan untuk mencari dan membandingkan dua metode klasifikasi yang berbeda antara dataset yang menggunakan Naive Bayes Classification saja dan data set yang menggunakan algoritma naive bayes dengan syntetic minority over-sampling technique (SMOTE). Hasil dari dua metode dalam penelitian ini menemukan bahwa hasil tertinggi didapatkan menggunakan algoritma naive bayes dengan syntetic minority over-sampling technique (SMOTE) dimana memiliki tingkat akuransi 91,95% dan AUC sebesar 0.740.