ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI SIREKAP PADA PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFER - Herjanto, Muhamad Fajar Yudhistira; Carudin, Carudin (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Pemilihan umum di Indonesia merupakan aspek krusial dari demokrasi yang memerlukan partisipasi warga negara. Dalam era digital, Badan Penyelenggara Pemilu meluncurkan aplikasi SIREKAP untuk membantu mempercepat proses rekapitulasi pemilihan umum. Tujuan penelitian ini menganalisis sentimen ulasan aplikasi SIREKAP pada Play Store untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai pandangan dan evaluasi pengguna. Metode yang digunakan adalah knowledge discovery in database (KDD) meliputi tahap data selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi adalah Random Forest Classifier terhadap 5000 data ulasan. Hasil penelitian menunjukkan akurasi 74%, presisi 75%, recall 74%, dan f1-score 74%. Selain itu hasil dari pelabelan data menunjukkan ulasan negatif mendapatkan terbanyak sebanyak 4002 ulasan dibandingkan dengan ulasan positif  hanya 762 ulasan dan 234 ulasan netral. Kesimpulannya aplikasi SIREKAP perlu ditingkatkan kualitasnya untuk mengatasi permasalahan yang sering ditemui pengguna berdasarkan ulasan pengguna. Hasil penelitian ini dapat menjadi evaluasi bagi pengembang untuk meningkatkan pengalaman pengguna.