Tujuan penelitian ini adalah menganalisis opini publik terhadap ChatGPT berdasarkan ulasan pengguna di Google Play Store, juga mengkomparasikan kinerja dua metode klasifikasi sentimen: Logistic Regression (klasik) + TF-IDF dan DistilBERT (Transformer modern). Dataset dari ChatGPT Reviews Daily Updated yang diproses melalui prapemrosesan teks, pelabelan sentimen, pembentukan fitur, pelatihan model, dan evaluasi performa. Hasil menunjukkan dominasi sentimen positif (87,41%) dan karakteristik teks yang sangat pendek (1–10 kata). Logistic Regression mencapai akurasi 88,39% dan F1-Score 84,12%, tetapi gagal mengenali kelas minoritas karena ketidakseimbangan data. Sedangkan DistilBERT mencapai akurasi 89,57% dan F1-Score 87,35%, dengan kemampuan jauh lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dan netral. Hal ini menunjukkan bahwa model Transformer lebih mampu memahami konteks semantik dan tahan terhadap variasi bahasa informal. Secara keseluruhan, opini publik terhadap ChatGPT sangat positif, dan DistilBERT terbukti lebih efisien untuk menganalisis ulasan aplikasi dengan distribusi kelas tidak seimbang dan teks pendek. Penelitian ini memberikan dasar empiris dalam memilih model NLP untuk analisis sentimen terkait teknologi generatif.
Collaboration network of the authors
17 authors ·
33 co-authorship links
· 1 across different organisations
Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.
Universitas Nahdlatul Ulama Indonesia
University of Brawijaya
Affiliation unknown
Different organisations
Same organisation
Affiliation unknown
Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.