Analisis Sentimen Keefektifan Belajar Bahasa Asing di Aplikasi Duolingo dengan Algoritma Naïve Bayes - Muhammad Aqshal Anindya Tratama; Fadli Santoso Murmita; Dimas Arsya Maulana; Cindy Renata; Raras Ailsa; Fuad Nur Hasan (Ilmu Bersama Center, 2026)
Aplikasi pembelajaran bahasa Duolingo telah diunduh lebih dari 500 juta kali, namun terdapat perdebatan mengenai keefektifannya. Ulasan pengguna di Google Play Store merupakan sumber data masif untuk mengevaluasi persepsi ini, namun volumenya terlalu besar untuk dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna guna memahami lebih dalam persepsi efektivitas Duolingo sebagai media pembelajaran bahasa asing. Penelitian ini menggunakan 5.000 ulasan yang dikumpulkan melalui scraping dari Google Play Store. Metode Natural Language Processing (NLP) diterapkan, meliputi text pre-processing serta vektorisasi TF-IDF. Sebuah model klasifikasi sentimen biner yang telah dilabeli positif dan negatif dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Hasil analisis data menunjukkan sentimen keseluruhan sangat positif, dimana 85.34% ulasan diklasifikasikan sebagai positif. Analisis kualitatif mengidentifikasi pendorong sentimen positif adalah efektivitas (