Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Whatsapp Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan Seleksi Fitur Chi-Square - Kristian, Daniel Johan; Nurdiyah, Dewi (Jurnal Transformatika, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap pengguna aplikasi Whatsapp di Indonesia pada Google Play Store, dataset dikategorikan menjadi 3 peleban sentimen yaitu positif, netral, dan negatif. Dengan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes, untuk meningkatkan kinerja maka menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF yang berjumlah 1935 fitur, namun setelah melakukan  pengujian  hasil  kurang  maksimal. Dengan itu ditambahan seleksi fitur untuk memilih fitur - fitur tertentu menggunakan seleksi fitur Chi- Square yang terpilih sebanyak 85% fitur, dan untuk pembagian data training dan testing hasil terbaik di 80 untuk data training dan 20 untuk data testing. Hasil evaluasi sebelum menggunakan seleksi fitur mendapatkan nilai akurasi sebesar 74,5%, nilai presisi sebesar 70%, dan nilai recall sebesar 74,5%. Namun setelah menggunakan seleksi fitur hasil meningkat cukup tinggi mencapai 5,6% untuk nilai akurasi, 5,94% untuk nilai presisi, dan 1,51% untuk nilai recall. Dengan penelitian ini penggunaan seleksi fitur Chi-Square dapat berpengaruh  hasil evaluasi data ulasan pengguna aplikasi Whatsapp.