Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest

Abstrak

Dompet Digital adalah aplikasi elektronik yang dapat digunakan untuk melakukan transaksi keuangan secara online, tanpa uang fisik dan tanpa kartu, pengguna hanya menggunakan smartphone dalam melakukan transaksi keuangannya. Aplikasi dompet digital yang populer disaat pandemi ini yaitu Dana. Aplikasi Dana memiliki banyak pengguna, sehingga sering kali terdapat ulasan positif, negatif dan netral yang tidak relevan dengan rating yang diberikan di Google Play Store. Data ulasan aplikasi Dana akan diperoleh menggunakan teknik Web Scraping menggunakan API Google-Play-Scraper. Data hasil scraping selanjutnya akan dilakukan text preprocessing untuk membersihkan teks agar data dapat dieksekusi. Analisis sentimen dapat mendeteksi apakah suatu teks mengandung opini positif, negatif maupun netral dari ulasan pengguna yang tidak sesuai dengan rating. Random Forest adalah metode dalam analisis yang terdiri dari beberapa pohon keputusan sebagai classifier. Pada Penelitian ini, digunakan metode random forest dengan membagi tiga kelas sentimen yaitu positif, negatif dan netral juga mengambil indikator evaluasi yaitu akurasi, recall, presisi dan f-measure. Pengujian dilakukan berdasarkan jumlah tree dan kedalaman tree terhadap 1354 data dengan membagi data 250 data per kelas nya. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang sudah dilakukan, dengan perbandingan data latih dan data uji 80%:20% diperoleh nilai precision 84%, recall 84%, F1-Score 84% dan accuracy sebesar 84% dengan kedalaman tree 65 dan jumlah tree 400.