PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM MENGANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CAPCUT DI GOOGLE PLAY STORE - Sagita, Ayu; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera; Siswoyo, Bambang; Pratama, Denni (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2023)
Pengguna aplikasi CapCut semakin meluas di kalangan pengguna smartphone. Namun, tanggapan pengguna terhadap aplikasi ini sangat bervariasi. Selain itu, perkembangan terus-menerus dalam menambah fitur dan kemampuan pengeditan telah membawa kompleksitas penggunaan aplikasi ini semakin meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna CapCut melalui ulasan yang terdapat di Google Play Store menggunakan metode Random Forest. Metode ini dipilih untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tanggapan pengguna ke dalam kategori positif dan negatif secara efisien. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 5000 ulasan, mencerminkan keragaman pendapat dari pengguna yang berpartisipasi aktif. Tahapan preprocessing data melibatkan proses cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan lemmatisasi untuk memastikan kualitas data yang baik sebelum dilakukan analisis sentimen. Selanjutnya, pembobotan kata dilakukan dengan metode TF-IDF untuk memberikan nilai bobot pada kata-kata yang mempengaruhi sentimen pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Random Forest memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam menganalisis sentimen pengguna CapCut, dengan akurasi sebesar 86%, presisi 89%, recall 81%, dan f1-score 85%. Penelitian ini memberikan pemahaman lebih lanjut terkait tanggapan pengguna terhadap aplikasi CapCut, serta menegaskan keberhasilan metode Random Forest dalam menangani analisis sentimen pada dataset ulasan pengguna di Google Play Store.