Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Pengguna Aplikasi Alfagift Menggunakan Metode Random Forest dan Pemodelan Topik Latent Dirichlet Allocation - Firdaus, Raihan Zahran; Wijoyo, Satrio Hadi; Purnomo, Welly (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Alfagift, sebagai platform belanja online yang dikembangkan oleh Alfamart, telah menjadi salah satu pilihan utama masyarakat Indonesia untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari secara praktis. Namun, seiring dengan peningkatan jumlah pengguna, memahami sentimen mereka menjadi krusial dalam upaya meningkatkan pengalaman pelanggan dan daya saing platform. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Alfagift dengan menggunakan metode Random Forest, sebuah algoritma pembelajaran mesin yang unggul dalam klasifikasi dataset teks yang kompleks. Data ulasan pengguna dikumpulkan dari Google Play Store, kemudian diolah melalui beberapa tahap, termasuk pra-pemrosesan teks seperti penghapusan kata tidak relevan, tokenisasi, dan stemming untuk membersihkan data, serta ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF untuk merepresentasikan teks dalam bentuk numerik. Data kemudian dibagi menjadi data latih dan uji untuk melatih dan menguji model. Model Random Forest diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif atau negatif berdasarkan isi teks, dan hasil klasifikasi dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menilai performanya. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi aspek-aspek spesifik seperti fitur aplikasi, pengiriman, harga, atau kualitas produk yang perlu diperbaiki untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi Alfamart untuk memperbaiki layanan Alfagift, meningkatkan loyalitas pengguna, dan memperkuat posisinya sebagai platform belanja online terpercaya dan kompetitif di Indonesia.