Perbandingan Sentimen Ulasan Aplikasi Gemini Pada Google Play Store Menggunakan Metode SVM dan Naive Bayes

Dimas Pungky Eprianza (Universitas Bina Sarana Informatika)
Mochamad Agung Laksono (Universitas Bina Sarana Informatika)
Aria Farhan Qur’ani (Universitas Bina Sarana Informatika)
Susliansyah (Universitas Bina Sarana Informatika)
Hendro Priyono (Universitas Bina Sarana Informatika)

Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer
Vol 11 No 2 (2026): Vol 11 No 2 - 2026

Teknologi kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat dan telah diterapkan di berbagai aspek kehidupan masyarakat, termasuk chatbot seperti Gemini AI dari Google. Meskipun memiliki banyak fitur menarik, beberapa pengguna telah mengungkapkan ketidakpuasan terhadap fungsionalitas aplikasi tersebut. Berdasarkan ulasan dari Google Play Store, penelitian ini menyelidiki persepsi pengguna terhadap aplikasi Gemini. Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes digunakan untuk menganalisis 1.000 ulasan yang dikumpulkan melalui proses scraping. Pra-pemrosesan, pembobotan TF-IDF, pemisahan data, implementasi algoritma, dan evaluasi model Google Colab merupakan bagian dari fase penelitian. Berdasarkan temuan penelitian ini, SVM mencapai akurasi 81,4%, sedangkan teknik Naive Bayes mencapai akurasi terbaik sebesar 82,4%. Hasil analisis mengindikasikan bahwa kedua metode memiliki kemampuan yang lebih baik dalam klasifikasi sentimen positif relatif terhadap sentimen negatif.