Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik terhadap Aplikasi Pembelajaran Online pada Platform Google Play - Andhika Ihsan Kamil; Oktariani Nurul Pratiwi; Deden Witarsyah (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Kita hidup di era teknologi di mana setiap aspek kehidupan terhubung dengan teknologi. Maraknya aplikasi belajar daring di Indonesia, seperti Ruangguru, menandai perkembangan di bidang pendidikan. Aplikasi Ruangguru fokus pada jasa pendidikan dan telah melayani lebih dari 22 juta pengguna. Untuk mempertahankan kepuasan pelanggan, diperlukan analisis sentimen dan pemodelan topik terhadap ulasan pengguna. Penelitian ini menggunakan 31.070 dataset ulasan pengguna di Google Play, dilanjutkan dengan pelabelan dan preprocessing sebelum data akan digunakan. Analisis sentimen memakai algoritma Support Vector Machine menunjukkan hasil yang baik dengan akurasi 88,89%, presisi 87,11%, recall 91,22%, dan F1-score 89,11%. Teknik k-10 fold cross validation menghasilkan akurasi rata-rata 89,06%. Kemudian model digunakan pada 10.000 ulasan baru, dengan hasil mayoritas ulasan memiliki sentimen positif. Pemodelan topik dengan Latent Dirichlet Allocation mengidentifikasi 5 topik utama pada sentimen positif dengan nilai koherensi 0,4779, berfokus pada pengalaman positif dan kegunaan aplikasi dalam membantu belajar. Pada sentimen negatif, ditemukan 4 topik utama dengan nilai koherensi 0,4899, yang banyak mengungkapkan keluhan tentang materi pembelajaran yang kurang lengkap.