Klasifikasi Sentimen pada Aplikasi Shopee Menggunakan Fitur Bag of Word dan Algoritma Random Forest - Ananta Firdaus, Ahnaf; Id Hadiana, Asep; Kania Ningsih, Ade (Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development, 2024)
Analisis sentimen merupakan metode klasifikasi yang digunakan untuk mengelompokkan opini yang terkandung dalam sebuah teks. Terdapat tiga jenis opini, yaitu opini positif, negatif, dan netral. Analisis sentimen sering digunakan untuk mengetahui opini masyarakat terhadap aplikasi e-commerce, seperti Shopee, melalui ulasan yang terdapat di komentar aplikasi. Dalam penelitian ini, digunakan fitur Bag of Words untuk merepresentasikan data teks ke dalam bentuk vektor yang dapat diolah oleh algoritma machine learning. Algoritma yang digunakan adalah Random Forest, yang dikenal memiliki kemampuan yang baik dalam menangani data yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang akurat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi sebesar 84,91%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan yang digunakan cukup efektif dalam menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Shopee. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk analisis teks dan membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang ini.