Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi BCA Mobile pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Random Forest

Abstrak

BCA Mobile adalah salah satu aplikasi perbankan seluler yang populer di Indonesia. Ulasan dari pengguna di Google Play Store dapat digunakan untuk mengevaluasi kepuasan serta keluhan konsumen mengenai fitur aplikasi. Namun, banyaknya ulasan yang ada membuat analisis manual menjadi kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna BCA Mobile di Google Play Store dengan menggunakan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.641 ulasan yang diambil melalui scraping dan kemudian diproses melalui beberapa tahapan preprocessing seperti pembersihan, pengubahan huruf besar-kecil, pemisahan kata, penghapusan kata tidak penting, stemming, dan pembobotan TF-IDF. Setelah itu, data diklasifikasikan menjadi sentimen positif, negatif, dan netral dengan menggunakan algoritma Random Forest. Hasil evaluasi model menggunakan confusion matrix menunjukkan nilai accuracy sebesar 78,45%, precision sebesar 79,01%, recall sebesar 78,45%, dan F1-score sebesar 77,92%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna BCA Mobile dengan kinerja yang memuaskan, sehingga dapat memberikan wawasan tentang pandangan pengguna dan menjadi dasar evaluasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan aplikasi.