ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI CHAT GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER GPT MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR(KNN) Sistematic Literature Review
Muhammad Nanda Fahriza, Noviana Riza Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No. 54 Bandung 40151 Telp. 022-2009570, fax. 022-2009568 nandafahriza06@gmail.com

## ABSTRAK
Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) akan dipakai dalam penelitian ini untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna terhadap aplikasi Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT. Model bahasa reguler GPT  telah  dipersiapkan  secara  luas  dan  dapat  menghasilkan  teks  yang  dapat  dimengerti  dan  signifikan. Bagaimanapun, untuk memahami reaksi klien terhadap aplikasi, diperlukan pemeriksaan opini atas audit. Dalam penelitian  ini,  hasil  analisis  sentimen  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  respon pengguna  terhadap  aplikasi  Chat  Generative  Pre-Trained  Transformer  GPT.  Informasi  ini  dapat  berguna  bagi pengembang  dan  pemilik  aplikasi  untuk  memahami  kelebihan  dan  kekurangan  aplikasi  serta  meningkatkan pengalaman  pengguna  secara  keseluruhan.  Penelitian  ini  ingin  mengidentifikasi  penelitian  terkait  sebelumnya, membandingkan pendekatan dan teknik yang digunakan, menganalisis efektivitas metode KNN, mengidentifikasi kelebihan  dan  kekurangan  metode tersebut,  serta memberikan  rekomendasi  untuk  pengembangan  lebih  lanjut. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang respon pengguna terhadap aplikasi tersebut dan memberikan sumbangan bagi pengembangan dan peningkatan pengalaman pengguna.
Kata Kunci: Analisis sentimen, ulasan pengguna, aplikasi Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT, K- Nearest Neighbor (KNN).

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi chatbot semakin populer dan aplikasi yang  menggunakan  model  generatif  seperti  GPT semakin  banyak  digunakan.  GPT  merupakan  model bahasa  yang  dilatih  dengan  data  besar  untuk menghasilkan  teks  yang  mirip  dengan  teks  manusia. Aplikasi  chat  generatif  seperti  ini  dapat  digunakan dalam  berbagai  konteks,  seperti  layanan  pelanggan, asisten  virtual,  atau  interaksi  manusia-mesin  lainnya. Namun,  penting  untuk  memahami  sentimen  atau pendapat  pengguna  terhadap  aplikasi  chat  generatif ini.  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk  mengekstrak dan  memahami  opini,  sikap,  atau  perasaan  yang terkandung  dalam  teks  ulasan.  Dengan  menganalisis sentimen,  pengembang  aplikasi  dapat  memperoleh wawasan yang berharga untuk meningkatkan kualitas layanan  atau  memperbaiki  masalah  yang  ada.  Dalam konteks  ini,  penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN).
KNN  adalah  sebuah I metode  klasifikasi I yang umum  digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami. Metode ini mengklasifikasikan suatu teks berdasarkan kesamaannya  dengan  teks-teks  lain  dalam  dataset. Dalam  penelitian  ini,  KNN  digunakan  untuk mengklasifikasikan  ulasan-ulasan  aplikasi  chat  GPT menjadi  kategori  sentimen  tertentu,  seperti  positif, negatif,  atau  netral.  Untuk  mendukung  analisis sentimen pada ulasan aplikasi chat GPT, penelitian ini melakukan tinjauan literatur sistematis.
Tinjauan  literatur  sistematis  merupakan  suatu metode  penelitian  yang  sistematis  dan  komprehensif
untuk mengumpulkan, mengevaluasi, dan mensintesis literatur  yang  relevan  dalam  suatu  domain  penelitian tertentu.  Dengan melakukan  tinjauan literatur sistematis, penelitian I ini bertujuan untuk menyediakan gambaran yang komprehensif ’ tentang analisis sentimen pada ulasan aplikasi chat GPT menggunakan metode  klasifikasi  KNN  berdasarkan  penelitian- penelitian terkait yang telah dilakukan sebelumnya.
Sistematis  literature  review  adalah  proses pengumpulan,  evaluasi,  dan  sintesis  dari  studi sebelumnya yang relevan dengan topik penelitian yang sedang  dipelajari.  Dengan  menggunakan  metode  ini, kami  dapat  mengidentifikasi,  menganalisis,  dan membandingkan studi sebelumnya yangItelah dilakukan  oleh  peneliti  lain  dalam  bidang  analisis perbandingan algoritma klasifikasi lainnya.
Penelitian  ini  juga  memiliki  tujuan  untuk melakukan  tinjauan  literatur  sistematis.  Tinjauan literatur  sistematis  dilakukan  untuk  mengumpulkan, mengevaluasi,  dan  mensintesis  penelitian-penelitian terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  tentang analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  chat  GPT menggunakan  metode  klasifikasi  KNN.  Tujuan  dari tinjauan  literatur  ini  adalah  untuk  menyediakan gambaran  yang  komprehensif  tentang  penelitian- penelitian  terkait  dan  memperoleh  pemahaman  yang lebih baik tentang topik penelitian ini.
Dalam penelitian ini, peneliti akan mengumpulkan artikel-artikel ilmiah terkait yang telah dipublikasikan  dalam  jurnal-jurnal  dan  konferensi terkemuka.  Selanjutnya  akan  melakukan  evaluasi
terhadap  studi-studi  tersebut  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan,  seperti  metode  yang digunakan,  dataset  yang  digunakan,  dan  metrik evaluasi yang digunakan.
Selanjutnya,  menganalisis  dan  membandingkan hasil-hasil yang ditemukan dalam studi-studi tersebut. Mengeksplorasi  kelebihan  dan  kelemahan  K-Nearest Neighbor  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya dalam  hal  akurasi  prediksi,  kompleksitas  model,  dan kemampuan  mengatasi  masalah  dengan  atribut  yang hilang  atau  kontinu.  AlgoritmaImachine  learning bersifat konstruktif dalam membuat prediksi yangIakurat dan memberikan analisis yang akurat.
Kesimpulan  dari  analisis  sentimen  ini  akan memberikan bukti bahwa metode K-Nearest Neighbor efektif  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  pada ulasan  aplikasi  chat  generatif  yang  menggunakan model  GPT.  Metode  KNN  dapat  mengelompokkan ulasan-ulasan ke dalam kategori sentimen yang sesuai, seperti  positif,  negatif,  atau  netral,  berdasarkan kesamaan  dengan  teks-teks  lain  dalam  dataset. Penggunaan  metode  KNN  dalam  analisis  sentimen memberikan hasil  yang dapat diandalkan dan akurat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Pemeriksaan perasaan, atau disebut juga  dengan assessment mining, adalah bidang tinjauan komputasi yang  berencana  untuk  menemukan,  memahami,  dan menawarkan sudut  pandang,  opini,  penilaian, mentalitas,  perasaan,  subjektivitas,  keputusan,  atau perspektif yang terkandung dalam teks.
Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  tingkat opini positif dan perasaan negatif yang terkait dengan individu,  organisasi,  yayasan,  barang,  atau  kondisi tertentu.  Hasil  akhir  dari  investigasi  perasaan  dapat disusun  ke  dalam  tiga  klasifikasi  utama,  khususnya opini yang baik, opini pesimis, dan opini nonpartisan, atau  dapat  juga.  dipisahkan  untuk  mengenali  sumber perasaan  yang  baik  atau  perasaan  pesimis  dari pertemuan atau pertemuan tertentu. Dalam penerapan analisis  sentimen  pada  data  teks,  terdapat  beberapa langkah yang perlu diikuti:
a. Langkah  pertama  adalah  mengumpulkan  dataset yang  berisi  opini  dan  penilaian  dari  masyarakat terhadap restoran, produk, dan hal lainnya.
b. Pre-processing:  Tahap  ini  melibatkan  proses pengolahan  awal  data  teks,  termasuk  tokenisasi (mengubah  teks  menjadi  token  atau  kata-kata), penghapusan  stopwords  (kata-kata  umum  yang tidak  memberikan  makna penting), dan stemming (mengubah kata-kata menjadi kata dasar).
c. Transformation:  Melibatkan  pembobotan  data teks,  di  mana  bobot  diberikan  kepada  kata-kata berdasarkan frekuensi kemunculannya atau metode lainnya.
d. Feature  Selection:  Tahap  ini  mengurangi  jumlah fitur atau yang tidak relevan atau tidak diperlukan pada analisis sentimen.
e. Classification: Tahap klasifikasi merupakan proses yang  melibatkan  pengelompokkan  teks  memakai berbagai metode seperti Naive Bayes, KNN, SVM, dan lainnya. Di antara metode yang sering dipakai untuk  klasifikasi  dalam  analisis  sentimen  adalah metode K-Nearest Neighbor.
f. Analisis  dan  Interpretasi:  Akurasi  dan  nilai  Area Under  the  Curve  (AUC)  dari  model  klasifikasi yang dibangun diukur selama fase evaluasi

## 2.2. K-NN
Dalam  buku  "Algoritma  Data  Mining"  yang ditulis  oleh  Kusrini,  terdapat  penjelasan  mengenai Algoritma  (K-NN)  dalam  konteks  analisis  sentimen. Data  dapat  direpresentasikan  dalam  ruang  multi- dimensi  dalam  analisis  sentimen,  dengan  setiap dimensi mencerminkan fitur data. Pentingnya memilih nilai  k  yang  tepat  dalam  perhitungan  K-NN  terkait dengan dampaknya terhadap hasil karakterisasi. Oleh karena itu, pemilihan nilai k harus mempertimbangkan karakteristik data yang digunakan. Tujuan utama dari algoritma  K-NN  dalam  analisis  sentimen  adalah melakukan  klasifikasi  objek  berdasarkan  atribut- atribut dan sampel pelatihan  yang ada.  Algoritma K- NN  menggunakan  pendekatan  kedekatan  titik  untuk memperkirakan  nilai  dari  instance  query  yang  baru. Dalam  metode  K-NN,  jarak  kedekatan  data  dapat dihitung menggunakan metrik jarak seperti Euclidean atau  Manhattan.  Dengan  mengikuti  langkah-langkah dalam  metode  K-NN  seperti  yang  dijelaskan  di  atas, analisis  sentimen  dapat  dilakukan  pada  objek berdasarkan atribut-atributnya dan dapat memprediksi hasil klasifikasi dari instance query yang baru.

## 2.3. Text Mining
TextImining  adalah  proses  memilah-milah teksIyang tidak terstruktur dan menemukan informasi penting.  Tujuan  dari  text  mining  adalah  untuk mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  wawasan  yang terkandung  dalam  teks  yang  sangat  besar  dan kompleks. Metode text mining melibatkan penggunaan teknik-teknik analisis linguistik, statistik, dan machine learning untuk memproses, mengorganisasi,  dan  menganalisis  teks.  Proses  text mining meliputi beberapa tahapan, antara lain:
a. Pre-processing: Tahap ini termasuk membersihkan dan  menormalkan  teks,  misalnya,  menghilangkan aksentuasi,  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak perlu  (stopwords),  dan  melakukan  stemming  atau lemmatization untuk mengubah kata-kata menjadi bentuk dasar.
b. Tokenization:  Memecah  teks  menjadi  unit-unit terkecil  yang disebut token, seperti kata-kata atau frasa.
c. Pembentukan  representasi  teks:  Mengubah  teks menjadi representasi numerik yang dapat diproses oleh  algoritma.  Metode  yang  umum  digunakan termasuk  pembobotan  term  (seperti  TF-IDF), pemodelan tema (seperti Latent Dirichlet
Allocation), atau pemodelan jaringan saraf (seperti word embeddings).
d. Analisis  dan  pemodelan:  Menerapkan  metode analisis  seperti  analisis  frekuensi  kata,  analisis sentimen, klasifikasi teks, atau analisis topik untuk mendapatkan wawasan yang berguna dari teks.
e. Evaluasi  dan  interpretasi:  Mengevaluasi  hasil analisis  dan  menginterpretasikan  temuan  untuk mengambil  keputusan  atau  membuat  kesimpulan yang  informatif.  Text  mining  dapat  digunakan dalam  berbagai  bidang,  seperti  analisis  sentimen, analisis  opini,  penambangan  data,  pengenalan entitas, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  ini  menggunakan  metode tinjauan  literatur  sistematis.  Tinjauan  literatur sistematis  atau  yang  dikenal  luas  sebagai  Systematic Literature  Review  adalah  tinjauan  literatur  yang mengikuti  serangkaian  aturan  baku  digunakan  untuk mengidentifikasi  dan  mensintesis  semua  studi  yang relevan serta memberikan penilaian terhadap apa yang diketahui  dari  topik  studietodologi  penelitian  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode studi  literatur  yang  didapat  melalui  informasi  dari jurnal,  buku,  atau  sumber  lain  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Adapun  alur  dari  penelitian  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  digambarkan  pada gambar 1
Gambar 1. Alur metodologi Penelitian

## 3.1. Planning
Dalam  tahap  ini  penting  untuk      membuat Research Question. Tahapan ini sangat penting karena didasari  dari  ketertarikan  atau  pusat  tujuan  dari penulisan  Sistematic  Literature  Review.  Planning merupakan  tahap  awal  dalam  melakukan  tinjauan literatur  secara  sistematis.  SLR  adalah  pendekatan sistematis  untukImengumpulkan,  mengevaluasi,  dan menyintesis studi  literaturIyang relevan dengan topik penelitian  tertentu.  Tahap  perencanaan  dalam  SLR penting untuk mengarahkan langkah-langkah selanjutnya  dan  memastikan  bahwa  tinjauan  literatur dilakukan secara terorganisir dan komprehensif. Perencanaan yang cermat dan terorganisir pada tahap awal SLR sangat penting untuk memastikan validitas dan kualitas tinjauan literatur yang dilakukan. Hal ini juga  membantu  menghindari  bias dan  meminimalkan
kesalahan  dalam  proses  pencarian  dan  evaluasi literatur yang relevan.

## 3.2. Research Question
Pertanyaan penelitian dibuat untuk menentukan metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  yang akan dilakukan oleh penulis nantinya.
Berikut beberapa pertanyaan penelitiannya:
Tabel 1. Research Question ID Pertayaan Penelitian Motivasi RQ1 Akurasi yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya? Mengidentifikasi pada akurasi yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya RQ2 Metode apa aja yang sering digunakan untuk melakukan penerapan analisis sentimen? Mengidentifikasi metode yang sering digunakan pada analisis sentimen RQ3 Jumlah data yang dilibatkan dalam analisis sentimen Mengidentifikasi sumber data yang digunakan untuk analisis sentimen dalam ulasan Aplikasi chatbot GPT

## 3.3. Conducting
Conducting sebagai I Tahapan  pelaksanaan  SLR terdiri  dari  tahapan-tahapan  yang I sudah  ditetapkan. Menetapkan  “search  string”  merupakan  hal  utama serta mengacu kepada PICOC (Population, Intervention,  Comparison,  Outcomes,  Context). Pada tahap pelaksanaan atau penerapan  metode yang telah direncanakan  sebelumnya  untuk  melakukan  tinjauan literatur  sistematis.  Tahap  ini  melibatkan  proses praktis  dalam  mengumpulkan,  mengevaluasi,  dan menganalisis studi literatur yang relevan.
Tabel 2. Conducting
Population(P) Apa populasi target yang akan digunakan dalam penelitian ini? Intervention(I) K-Nearest Neighbor yang digunakan untuk mengklasifikasikan apa dalam penelitian ini?
Comparison(C) Bagaimana membandingkan ulasan positif dan negatif? Outcomes(O) Apa hasil yang akan diukur atau dinilai dalam penelitian ini? Context(C) Apakah ada konteks khusus yang perlu diperhatikan dalam penelitian ini?

## 3.4. Reporting
Hasil dari tinjauan  literatur secara sistematis  ini berupa  tulisan,  baikIuntuk  dipublikasikan  dalam bentuk paper ke jurnal ilmiah atau untuk menyusunILiterature Review dari skripsi/tesis/disertasi.IStruktur penulisan dari tinjauan literatur secara sistematis biasanya terdiri dari 3 bagian besar,  yaitu:  Pendahuluan  (Introduction),  Utama
(Main Body) dan Kesimpulan (Conclusion). Penyusunan  laporan  akhir  atau  makalah  ilmiah  yang menggambarkan secara terperinci proses, temuan, dan kesimpulan  dari  tinjauan  literatur  yang  telah dilakukan.
Tahap  ini  penting  untuk  mengkomunikasikan secara jelas metodologi yang digunakan, hasil tinjauan literatur,  serta  implikasi  atau  kontribusi  penelitian terhadap  pengetahuan  yang  ada.  Tahap  "reporting" pada SLR memastikan bahwa temuan dan kesimpulan dari  tinjauan  literatur  disampaikan  secara  terperinci dan  transparan  kepada  pembaca  atau  pihak  yang berkepentingan.
Hal  ini  memungkinkan  pengulanggagalan  dan peneliti  lainnya untuk memahami dan  memanfaatkan pengetahuan  yang  diperoleh  dari  tinjauan  literatur yang telah dilakukan.
Strategi Pencarian Dalam penelitian  ini, strategi pencarian  sumber  yang  digunakanIadalah  sebagai berikut:
a. MenyeleksiIpaper  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan
b. MelakukanIpencarian  paper  pada  berbagai  basis data seperti, Google Scholar, Crossref
c. MelakukanIanalisis  pada  bukti  empiris  dari  paper yang  terpillih  Dalam  proses  pencarian  sumber penelitian  didapatkan  sebanyak  10  paper  yang sesuai dan dengan kriteria.

## 3.5. Seleksi Studi
Setelah  tahapan  pencarian  sumber  penelitian dengan strategi yang telah ditentukan pada penelitian, tahap selanjutnya sejumlah 10 paper diseleksi kembali. TahapanIseleksi studi dilakukan dengan membaca dan menganalisis  bagian  abstrakIdari  setiap  sumber  yang berkaitan  dengan  topik  pada  tahapan  seleksi  studi didapatkan  paper  yang  relevan  dan  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kemudian  dilakukan review  secaraImendetail  dengan  membaca  seluruh bagian  dari  paper  yang  sesuai  dengan  pertanyaan penelitian dengan topik.

## 3.6. Quality Asessment
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan pengecekan  dan  evaluasi  pada  data  sumber  paper dengan beberapa pertanyaan berikut ini :
Tabel 3. Quality Asessment
QA1 Apakah literature I tersebut diunggah dalam waktu 5 tahun terakhir?
QA2 Apakah literature I tersebut menggunakan metode yang valid dan dapat dipertanggung jawabkan?

## QA3
Apakah  proses I penafsiran  hasil  yang  dilakukan telah mencakup semua aspek relevan, efisien dan bersifat konsisten?

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 4. Penelitian Sebelumnya No Judul Tahun Hasil Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 1.
“SENTIMENT ; AN ALYSIS AGAINST THE DANA E- WALLET ON GOOGLE PLAY REVIEWS USING THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM” 2021
“Algoritma k-nearest neighbor mampu secara efektif mengklasifikasikan ulasan aplikasi DANA e-Wallet berdasarkan  sentimen  positif  dan  negatif,  karena Kelas  pertama  mencakup  semua  penilaian  bintang (1-5), kelas kedua mencakup penilaian bintang 1 dan 5,  dan  kelas  ketiga  mencakup  penilaian  bintang  1 dan 2 sebagai label negatif, bintang 3 sebagai label netral,  serta  bintang  4  dan  5  sebagai  label;positif. pengklasifikasian  ulasan  aplikasi  DANA  e-Wallet dengan kelas kedua (penilaian bintang 1 dan 5) dan menggunakan  nilai  k=1  menghasilkan  akurasi sebesar 86,64%”. [1] K-Nearest Neighbor Y Y Y
2.
“ANALISIS KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN WORD CLOUD DENGAN METODE NAIVE BAYES DAN K- NEAREST NEIGHBOR” 2022 “Penelitian  dilakukan  untuk  menganalisis  platform
Shopee  menggunakan  metode  500  ulasan  dari Shopee  sebagai  dataset.  Metode  word  cloud  juga digunakan  untuk  mengidentifikasi  hal  yang  sering dibahas  oleh  user.Sementara  itu,  metode  KNN memiliki akurasi sebesar 0,928, presisi 0,929, recall 0,928,  dan  F1  score  0,926  Dalam  analisis  word cloud.”[2] K-Nearest Neighbor Y Y Y
3.
“Aplikasi Algoritma K- Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Omicron Covid-19” 2022
“Nilai;persentase  prediksi  euclidean  distance menggunakan k = 15 terhadap analisis sentimen data tweet  dengan  hashtag  #OmicronVariant  dan #Covid19  yaitu  diperoleh  persentase  kategori sentimen  positif  menggunakan  cosine  similarity distance  sebesar;/65.04%  artinya  tweet  tersebut tersebut  mempercayai  adanya  omicron,  sedangkan persentase  kategori  sentimen  negatif  menggunakan cosine  similarity  distance  sebesar  17.67%  artinya
K-Nearest Neighbor Y Y Y
No Judul Tahun Hasil Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 tweet tersebut kontra atau tidak mempercayai;adanya omicron  dan  persentase kategori  sentimen  netral  menggunakan  cosine similarity  distance  sebesar  17.29%  artinya  tweet tersebut  hanya  sebuah  berita  atau  tidak  pro  dan kontra terhadap omicron.”[3] 4. “PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA TWITTER MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR” 2018 “Akurasi tertinggi yang dicapai; yaitu sebesar 67,2% saat  menggunakan  parameter  k=5.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  K-NearestNeighbor tingkat keberhasilan sistem dalam mengklasifikasikan  sentimen  tweet  dengan  benar. bahwa algoritma K-Nearest Neighbor”[4] K-Nearest Neighbor Y Y Y 5. “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI KAI ACCESS METODE SUPPORT VECTOR MACHINE” 2023 “Hasil klasifikasi menggunakan SVM menunjukkan tingkat akurasi, presisi, recall, dan F-measure  yang baik  untuk  setiap  aspek  yang  diteliti.  Dengan menggunakan  teknik  SMOTE,  penelitian  ini  dapat mengatasi  masalah  imbalance  class  dalam  dataset. penerapan  model  dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Mahine  (SVM)  terhadap  dataset yang  sudah  didapatkan  sebanyak  1.261  ulasan  dari Oktober  2021  hingga  April  2022.  Penggunaan Support Vector Mahine (SVM) dapat dijadikan opsi dalam  melakukan  analisis  sentimen  level  aspek untuk  penilaian  kepuasan  pengguna  aplikasi  KAI Access.  Terbukti  berdasarkan  pengujian  dan  nilai dari akurasi yang dihasilkan dari aspek Learnability sebesar  94,73%,  aspek  Efficiency  sebesar  94,38%, aspek Errors sebesar 85,13%, dan aspek Satisfaction sebesar 87,26%. Secara umum sentimen positif pada aplikasi KAI Access berkaitan dengan bisa membeli tiket tanpa perlu pergi ke stasiun. Sentimen negatif terhadap  aplikasi  KAI  Access  terkait  adanya  error pada  aplikasi  setelah  update  dan  kesulitan mendapatkan tiket kereta saat Lebaran.”[5] Support Vector Mahine Y Y Y 6. “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP” 2022
“Dari  hasil  penelitian,  77,67%  data  uji  berhasil diklasifikasikan dengan benar ke dalam kelas ulasan positif.  Hasil  precision  (ketepatan)  dan  recall (ketepatan  pemulihan)  untuk  kelas  ulasan  positif adalah  82,67%  dan  86,92%.  b.  Tingkat  akurasi klasifikasi  sebesar  76,68%.  c.  Ulasan  pengguna terhadap  aplikasi  Flip  menunjukkan  hasil  positif, sejalan dengan rating yang diterima di Google Play Store.  d.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan pembobotan  TF-IDF  berhasil  digunakan  dalam proses analisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Flip.”[6] K-Nearest Neighbor Y Y Y 7. “Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” 2023
“Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi  model  pelatihan  sebesar  69,5%, recall sebesar 69,5%, dan presisi sebesar 68,7%. Hal ini mengindikasikan bahwa model dapat mengklasifikasikan  sentimen  pengguna  Twitter terhadap  perpanjangan  PPKM  dengan  tingkat keberhasilan yang moderat. Dalam analisis sentimen,  ditemukan  bahwa  sebagian  besar tanggapan  masyarakat  terhadap  perpanjangan PPKM  cenderung  negatif,  namun  juga  terdapat sebagian  yang  mendukung  kebijakan  tersebut dengan alasan-alasan masing-masing. Hasil ini dapat memberikan  perspektif  yang  berharga  dalam memahami  respons  masyarakat  terhadap  kebijakan PPKM  dan  dapat  menjadi  landasan  dalam
K-Nearest Neighbor Y Y Y
No Judul Tahun Hasil Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 pengambilan keputusan kebijakan yang lebih baik di masa depan.”[7] 8. “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor on Twitter” 2022
“Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi algoritma  Naïve  Bayes  adalah  75,30%,  sedangkan akurasi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  adalah 86,09%. Hal  ini  menunjukkan bahwa algoritma  K- Nearest  Neighbor  memberikan  hasil  analisis sentimen  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan algoritma  Naïve  Bayes.  Selain  itu,  hasil  penelitian juga  memberikan  insight  tentang  bagaimana pengguna  menilai  performa  aplikasi  Tokopedia  di Google Playstore.”[8] K-Nearest Neighbor dan  Naïve Bayes Y Y Y 9. “Aplikasi Myim3 Sentimen Ulasan Pada Situs Google Play Menggunakan SVM” 2022 “Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada skenario (70:30) untuk kernel linear dengan akurasi 87% dan skenario (90:10) dengan akurasi 87% di kernel RBF adalah  yang  terbaik.  Proses  klasifikasi  juga menghasilkan kata-kata  yang paling sering  muncul pada masing-masing kelas sentimen, yang divisualisasikan  dengan  word  cloud.  Kata  "bagus"
merupakan  kata  yang  paling  dominan  pada  data ulasan  positif,  sedangkan  kata  "jaringan"  yang paling  dominan  pada  data  ulasan  negatif  aplikasi MyIM3.[9] K-Nearest Neighbor Y Y Y 10. “Sentiment Analysis SEA Games in Philippines 2019 Based on Opinion of Internet User of Social Media Twitter with KNN and SVM Twitter” 2023
“Berdasarkan  penelitian  ini,  hasil  yang  diperoleh menunjukkan  bahwa  klasifikasi  support  vector machine dengan kernel polinomial memiliki akurasi terbaik  sebesar  92,96%.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  prediksi  dari  klasifikasi  Support  Vector
Machine  cenderung  negatif  terhadap  SEA  Games 2019 di Filipina.”[10] K-Nearest Neighbor Y Y Y

## 4.1. Pembahasan Hasil
Tahap  pembahasan  hasil  menjawab  pertanyaan yang telah ditentukan pada Research Question. RQ1  Akurasi  yang  dihasilkan  dari  penelitian sebelumnya?
Dari  tabel  4.  Review  jurnal  yang  diperoleh  dari beberapa  metode  yang  dipakai      mengenai  Analisis Sentimen dari  hasil riset 10 jurnal, terdapat  beberapa metode dengan akurasi berbeda.
Tabel 5. Hasil akurasi Jurnal ke- Algoritma 1 Akurasi 1 K-Nearest I Neighbor 86,64% 2 K-Nearest I Neighbor 91,40% 3 K-Nearest I Neighbor - 4 K-Nearest I Neighbor 67,2% 5 Support Vector Mahine 94,73% 6 K-Nearest I Neighbor 69,5%, 7 K-Nearest I Neighbor 96,67% 8 K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes 86,09% dan 75,30% 9 K-Nearest I Neighbor 87% 10 K-Nearest I Neighbor 92,96%
RQ 2 Metode I apa aja yang sering digunakan untuk melakukan I penerapan analisis sentimen?
Dari  tabel 1. Review  jurnal  yang  saya dapatkan mengusulkan beberapa metode yang dipakai mengenai Analisis Sentimen dari I hasil riset 10 jurnal, terdapat beberapa metode yang I diusulkan oleh peneliti sebelumnya diantara lain :
K-Nearest Neighbor 9 Jurnal Support Vector Mahine 1 Jurnal Naïve Bayes 1 Jurnal

## RQ 3 Jumlah data yang dilibatkan dalam analisis sentimen
Pada jurnal penelitian sebelumnya memiliki data untuk  melakukan  analisis  sentimen  yaitu  ada  pada tabel dibawah:
Tabel 6. Hasil jumlah data Jurnal Jumlah Data Jurnal 1 500 Jurnal 2 500 Jurnal 3 12.951 Jurnal 4 4.799 Jurnal 5 2.152 Jurnal 6 11.002 Jurnal 7 2000 Jurnal 8 992 Jurnal 9 3721 Jurnal 10 300
4.2. Hasil analisis sentimen aplikasi Chatbot GPT
Gambar 2. hasil sentiment
Gambar 3. hasil evaluasi
Nilai K terbaik: 9 Akurasi: 0.9662921348314607 Presisi:  0.48314606741573035  Recall:  0.5  F1  Score: 0.4914285714285714 Dalam hasil yang Anda berikan, akurasi  model  yang  dihasilkan  adalah  sekitar  0.966 atau sekitar 96.6%. Ini menunjukkan bahwa model k- NN  yang  Anda  gunakan  cukup  baik  dalam memprediksi  sentimen  pada  data  testing.  Perlu diperhatikan  bahwa  akurasi  bisa  berbeda-beda tergantung  pada  dataset  yang  digunakan  dan pengaturan  spesifik  lainnya.  Namun,  dengan  akurasi sebesar  96.6%,  dapat  dikatakan  bahwa  model  k-NN yang  Anda  terapkan  memberikan  hasil  yang  cukup baik dalam memprediksi sentimen.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  terdaulu  hasil  penelitian metode  yamg  sering  digunakan  untuk  melakukan Analisis  sentiment  berdasarkan  tabel  2  yaitu menggunakan  K-Nearest  Neighbor,  Support  Vector Mahine,  Naïve  Bayes,  pada  metode  KNN  memiliki akurasi yang tinggi dalam analisis sentimen.
Analisis  sentimen  ulasan  pada  aplikasi  Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN), diperoleh hasil sebagai berikut: Nilai K terbaik Dalam  penelitian  ini,  setelah  melakukan  evaluasi, ditemukan  bahwa  nilai  K  terbaik  adalah  9.  Hal  ini berarti dalam proses klasifikasi sentimen, menggunakan  9  tetangga  terdekat  memberikan  hasil
yang  optimal.    Akurasi:  Model  yang  dihasilkan mencapai  akurasi  sekitar  96.6%,  yang  menunjukkan bahwa  metode  klasifikasi  KNN  berhasil  dalam memprediksi sentimen pada data ulasan aplikasi.
DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Masturoh,  ) ;  Achmad,  B.  Pohan,  and  C.
Author, “SENTIMENT ANALYSIS AGAINST THE DANA E-WALLET ON GOOGLE PLAY REVIEWS USING THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM.” [Online]. Available: www.bsi.ac.id .
[2] S.  Masturoh,  ) ;  Achmad,  B.  Pohan,  and  C. Author, “SENTIMENT ANALYSIS AGAINST
THE DANA E-WALLET ON GOOGLE PLAY REVIEWS USING THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM.” [Online]. Available: www.bsi.ac.id
[3] J.  A.  Josen  Limbong,  I.  Sembiring,  K.  Dwi Hartomo,  U.  Kristen  Satya  Wacana,  and  P.
Korespondensi,  “ANALISIS  KLASIFIKASI SENTIMEN  ULASAN  PADA  E-COMMERCE SHOPEE BERBASIS WORD CLOUD DENGAN METODE NAIVE BAYES DAN K- NEAREST NEIGHBOR ANALYSIS OF REVIEW  SENTIMENT  CLASSIFICATION ON E-COMMERCE SHOPEE WORD CLOUD BASED  WITH  NAÏVE  BAYES  AND  K- NEAREST  NEIGHBOR  METHODS”,  doi: 10.25126/jtiik.202294960.
[4] A.  Firdaus,  “Aplikasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor  pada  Analisis  Sentimen  Omicron Covid-19,” Jurnal  Riset  Statistika ,  pp.  85–92, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrs.v2i2.1148.
[5] A.  Deviyanto,  M.  R.  Didik  Wahyudi,  and  T. Informatika  UIN  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  Jl Marsda  Adi  Sucipto  No,  “PENERAPAN ANALISIS  SENTIMEN  PADA  PENGGUNA TWITTER  MENGGUNAKAN  METODE  K- NEAREST  NEIGHBOR,” Jurnal  Informatika Sunan  Kalijaga) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–13,  2018, [Online]. Available: https://twitter.com/search?l=id&q=AHY%20sin ce%3A2017-01-01%20until%3A2017-01-
[6] G.  Radiena  and  A.  Nugroho,  “ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA
ULASAN APLIKASI KAI ACCESS MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2023.
[7] S.  Rahayu,  Y.  MZ,  J.  E.  Bororing,  and  R. Hadiyat,  “Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  untuk  Analisis  Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial  FLIP,” Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , vol. 6, no. 1, pp. 98–106, Jun. 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[8] A. A. P. T. Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors Pada  Analisis  Sentimen  Metode  Pembelajaran
Dalam  Jaringan  (DARING)  Di  Universitas Kristen Wira Wacana Sumba.”
[9] A.  Fitriyani  and  A.  Triayudi,  “SENTIMENT ANALYSIS  OF  REKSADANA  ON  BIBIT APPLICATIONS USING THE NAÏVE BAYES METHOD  AND  K-NEAREST  NEIGHBOR (KNN)id 2) (*) Corresponding Author.”
[10] A. P. Pandian, R. Palanisamy, and K. Ntalianis, “Advances in Intelligent Systems and Computing 1272 Proceedings of International Conference on Intelligent  Computing,  Information  and  Control
Systems.” [Online]. Available:
http://www.springer.com/series/11156
[11] M. Riefky and W. Pramesti, “Sentiment Analysis of  Southeast  Asian  Games  (SEA  Games)  in Philippines  2019  Based  on  Opinion  of  Internet User  of  Social  Media  Twitter  with  K-Nearest Neighbor and Support  Vector Machine Analisis Sentimen terhadap Southeast Asian Games (SEA Games)  di  Filipina  Tahun  2019  berdasarkan Opini Netizen dari Media Sosial Twitter dengan Metode K-nearest Neighbor dan Support Vector Machine,” vol. 17, no. 1, pp. 26–41, 2020, doi:
10.20956/jmsk.v%vi%i.9947.