Tegal – Tim peneliti dari Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) Kampus Kota Tegal berhasil menyelesaikan penelitian berjudul “Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Notion AI dengan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest”. Penelitian ini menjadi salah satu luaran hibah penelitian dosen yayasan UBSI tahun anggaran 2025, dengan menghasilkan publikasi ilmiah terakreditasi SINTA 4, HKI, serta karya visual berupa poster, X-banner, dan dokumentasi video.
Penelitian dipimpin oleh Mawadatul Maulidah, M.Kom bersama dosen Angga Ardiansyah, M.Kom, Suleman, M.Kom, serta dua mahasiswa yaitu Erina Rahma dan Queen Elizabeth Anggiano Widodo. Riset ini bertujuan untuk memetakan persepsi publik terhadap aplikasi Notion AI, sebuah aplikasi digital berbasis kecerdasan buatan yang semakin populer untuk menunjang produktivitas pengguna.
Tim peneliti mengumpulkan 300 ulasan terbaru dari Google Play Store, terdiri dari 150 ulasan positif dan 150 ulasan negatif. Serangkaian tahapan text mining diterapkan, mulai dari preprocessing menggunakan teknik case folding, tokenizing, stopword removal, hingga stemming. Data kemudian diekstraksi menggunakan TF-IDF sebelum dimodelkan dengan dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest.
Random Forest Tampil Sebagai Metode Terbaik
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest unggul signifikan dibandingkan SVM. Random Forest mampu mencapai:
- Akurasi: 95,97%
- Presisi: 98,27%
- Recall: 94,34%
- AUC: 1.000
Sementara itu, algoritma SVM memperoleh:
- Akurasi: 85,97%
- Presisi: 98,58%
- Recall: 73,27%
- AUC: 0.954
Dengan hasil tersebut, Random Forest terbukti lebih stabil dalam menangani variasi data ulasan, terutama yang mengandung perbedaan konteks dan struktur bahasa.
Dari analisis sentimen, tim menemukan bahwa sebagian besar ulasan pengguna terhadap Notion AI bersifat positif. Pengguna menilai fitur AI writing sangat membantu dalam menyusun catatan, membuat draft tulisan, serta meningkatkan produktivitas kerja.
Sementara itu, ulasan negatif umumnya berkaitan dengan:
- Keterbatasan bahasa Indonesia
- Ketergantungan internet
- Batasan fitur pada versi gratis
- Hasil penulisan AI yang belum sepenuhnya natural
Temuan ini memberikan gambaran nyata tentang kebutuhan pengguna Indonesia terhadap dukungan bahasa dan fitur yang lebih fleksibel pada aplikasi berbasis AI.
Selain menghasilkan publikasi ilmiah, penelitian ini juga melahirkan HKI Prototype Penelitian, karya visual poster dan X-banner, serta video dokumentasi yang dipublikasikan melalui kanal Youtube LPPM UBSI. Luaran ini menjadi bentuk nyata kontribusi UBSI Tegal dalam mendukung pengembangan teknologi dan literasi kecerdasan buatan di Indonesia.
Ketua peneliti, Mawadatul Maulidah, M.Kom, menyampaikan bahwa hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi pengembang aplikasi AI dalam meningkatkan kualitas fitur, khususnya untuk pengguna di Indonesia. “Analisis sentimen tidak hanya membaca opini, tetapi juga menjadi dasar pengambilan keputusan dalam pengembangan produk digital. Kami berharap penelitian ini bermanfaat bagi industri teknologi maupun dunia akademik,” ujarnya.
Tentang Penelitian
Penelitian ini didanai oleh Yayasan UBSI melalui kontrak nomor 128/6.02/UBSI/VIII/2025. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan mahasiswa dan dosen semakin aktif dalam menghasilkan inovasi serta publikasi yang mendukung pengembangan ilmu di bidang kecerdasan buatan, data mining, dan teknologi informasi.
