KLASIFIKASI PERINGKAT APLIKASI ANDROID DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DENGAN PREPROCESSING SQL SERVER - Maringka, Rodney Giovanni; Khoirunnita, Aulia; Maringka, Raissa (Sebatik, 2020)
Semakin banyaknya aplikasi Android yang tersedia di Google Play Store dengan keuntungan yang didapatkan pengembangnya telah menarik perhatian banyak pengembang aplikasi Android. Untuk mendapatkan keuntungan dari mengembangkan aplikasi Android, salah satu caranya adalah dengan mengetahui karakteristik aplikasi berperingkat tinggi di Google Play Store. Penelitian ini akan menyelidiki fitur size, installs, reviews, type(gratis/bayar), rating, category, content rating, dan price pada aplikasi di Google Play Store untuk mengetahui karakteristik aplikasi berperingkat tinggi. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk mengidentifikasi fitur yang paling berpengaruh pada aplikasi dengan peringkat tinggi di Google Play Store. Pada tahap preprocessing, penelitian ini menggunakan metode data cleaning dan data reduction menggunakan sql server. Penelitian ini menggunakan feature important untuk mengetahui atribut yang paling berpengaruh pada peringkat tinggi aplikasi Android di Google Play Store. Untuk mengklasifikasi aplikasi berperingkat tinggi penulis menggunakan 8-fold cross validation menggunakan algoritma Random Forest dan mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Gradient Boost, K-NN, dan Decision Tree yaitu dengan akurasi sebesar 83% . Hasil dari algoritma Random Forest ini juga mempunyai performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma dari kesimpulan penelitian sebelumnya, dengan 0,8% penambahan akurasi.