Analisis Sentimen Aplikasi Gojek Menggunakan SVM, Random Forest dan Decision Tree - Kanugrahan, Ghanim; Putra, Vito Hafizh Cahaya; Ramdhani, Yudi (Jurnal Infortech, 2024)
Semakin banyak orang di dunia menggunakan aplikasi seluler di smartphone yang mereka miliki lebih dari sekadar alat hiburan, tetapi juga untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Hal ini telah menyebabkan munculnya aplikasi seperti Gojek, sebuah perusahaan Super-app yang menyediakan solusi transportasi dan keperluan lainnya. Namun, Gojek menghadapi persaingan dari aplikasi serupa. Dengan kompetisi yang intens, memastikan kepuasan pengguna sangat penting untuk kesuksesan aplikasi Gojek. Review di platform seperti Google Play Store memberikan data berharga bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas aplikasi dan pengalaman pengguna melalui pembaruan yang berkelanjutan. Makalah ini menganalisis kepuasan pelanggan aplikasi Gojek menggunakan pembelajaran mesin pada review pengguna dari Google Play Store yang diperoleh dari repositori data Kaggle. Dari 224.044 review awal, dataset dikurangi menjadi 65.584 review. Analisis mengungkapkan sentimen yang bervariasi, dengan kepuasan tinggi pada review bintang 5 dan keluhan umum tentang layanan yang lambat pada penilaian yang lebih rendah. Sembilan variasi model pembelajaran mesin, termasuk SVM, Random Forest, dan Decision Tree, digunakan untuk mengevaluasi data yang diterima. Algoritma SVM diidentifikasi sebagai yang paling efektif untuk klasifikasi sentimen. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma SVM adalah algoritma terbaik untuk digunakan dalam menganalisis review Gojek.