Analisis Sentimen Aplikasi LinkAja di Google Play Store Menggunakan Algoritma Nave Bayes dan Random Forest - Kaeren, Kaeren; Andrianingsih, Andrianingsih (Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI), 2025)
Dompet digital telah menjadi bagian penting dalam transaksi keuangan modern, dengan LinkAja sebagai salah satu penyedia layanan di Indonesia. Meskipun termasuk lima besar dompet digital populer, LinkAja memiliki jumlah ulasan tinggi di Google Play Store, tetapi proporsi pengguna dan rata-rata ratingnya lebih rendah dibandingkan dengan pesaingnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi LinkAja dengan mengklasifikasikan opini mereka ke dalam kategori positif dan negatif menggunakan algoritma Nave Bayes dan Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas ulasan pengguna bersentimen negatif, dengan permasalahan utama meliputi kesulitan login, kendala transaksi, proses upgrade lambat, serta layanan pelanggan yang kurang responsif. Hal ini menyebabkan rating aplikasi LinkAja didominasi oleh skala terendah, yaitu 1. Banyaknya pengalaman kurang menyenangkan mendorong pengguna untuk aktif memberikan ulasan, yang sebagian besar berisi keluhan terhadap layanan aplikasi. Dalam proses klasifikasi, Random Forest menunjukkan performa lebih unggul dengan akurasi sebesar 82%, presisi 84%, recall 81%, dan f1-score 82%. Sedangkan Nave Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 79%, presisi 83%, recall 78%, dan f1-score 79%. Random Forest juga lebih efektif dalam mengidentifikasi sentimen negatif dibandingkan Nave Bayes. Analisis lebih lanjut mengungkapkan bahwa fitur aplikasi dan kemudahan penggunaan menjadi faktor utama dalam ulasan positif, meskipun jumlahnya lebih sedikit dibandingkan ulasan negatif.