Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Whatsapp Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan Seleksi Fitur Chi-Square - Kristian, Daniel Johan; Kristian, Daniel Johan Kristian; Nurdiyah, Dewi (Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan penelitian sebelumnya dengan peneliti, dengan menganalisis sentimen terhadap pengguna aplikasi whatsapp di google playstore, menggunakan pendekatan machine learning. Pengambilan data sebanyak 1000 dan menggunakan 3 kategori pelabelan yaitu positif, netral, dan negatif. Dengan melalui proses ekstraksi fitur menggunakan fitur TF-IDF yang mengahasilkan 1935 fitur, untuk mendapatkan nilai yang maksimal maka menggunakan seleksi fitur Chi-Square yang terpilih 85% fitur terbaik. Setelah dilakukan ekstraksi fitur yaitu proses klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes, dengan proses pembagian data training dan data testing menggunakan rasio perbandingan 80 untuk data training dan 20 untuk data testing. hasil evaluasi mengalami peningkatan sebanyak 5,6% untuk nilai akurasi, untuk nilai presisi sebanyak 5,94%, dan untuk nilai recall sebanyak 1,51%.