Perbandingan Algoritma untuk Analisis Sentimen Terhadap Google Play Store Menggunakan Machine Learning - Hery Oktafiandi; Winarnie Winarnie; Sayid M. Raziq Olajuwon (Jurnal Ekonomi dan Teknik Informatika, 2023)
Banyaknya aplikasi yang tersedia pada google playstore memudahkan para pengguna untuk memiilih aplikasi yang sesuai dengan kebutuhannya. Pengguna aplikasi pada google playstore memiliki sedikit kesulitan dalam memilih aplikasi mana saja yang baik performancenya karena terlalu banyaknya pilihan aplikasi yang tersedia. Para pengembang aplikasi menyediakan kolom komentar untuk review para pengguna aplikasi. Dengan review ini para calon pengguna aplikasi dapat memutuskan apakah menggunakan atau tidak, sedangkan untuk pengembang, review sangat dibutuhkan karena dapat melihat pencapaian kinerja dari aplikasi yang telah dibuat. Pada penelitian ini dilakukan untuk membandingkan tiga algorima machine learning yaitu : naives bayes, k-nearest neighbors dan radom forest untuk membandingkan nilai akurasi pada setiap algoritma berdasarkan sentimen pengguna. Pada penelitian ini dataset didapat dari scraping langsung dari aplikasi yang tersedia pada google play. Data kemudian diseleksi dan diberi label/klas. Pada penelitian ini dilakuakan percobaan dengan menggunakan jumlah dataset yang berbeda yaitu 40 dataset, 100 dataset dan 1000 dataset. Hasil akurasi yang didapar pada penggunaan dataset 1000 data diperoleh hasil akurasi untuk algoritma naÃƒÂ¯ve bayes sebesar 79%, algoritma k nearest neighbors sebesar 77% dan algoritma random forest sebesar 75%.