Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Indonesia terhadap Platform Pembelajaran Digital Ruangguru Menggunakan Algoritma Leksikal Multilingual - Rullyana, Gema; Triandari, Rizki (Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen pengguna terhadap Ruangguru, salah satu platform pembelajaran digital paling populer di Indonesia. Metode yang digunakan bersifat kualitatif dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan Orange Data Mining. Data yang dianalisis terdiri dari 1.913 ulasan pengguna aplikasi Ruangguru yang dikumpulkan dari Google Play Store dalam rentang waktu 1 Januari 2024 hingga 1 Januari 2025. Proses analisis mencakup tahapan praproses, analisis frekuensi kata, visualisasi, serta klasifikasi berdasarkan polaritas sentimen. Kata-kata yang paling sering muncul antara lain “bagus”, “belajar”, dan “aplikasi”, yang menunjukkan fokus pengguna pada kinerja aplikasi dan pengalaman belajar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 1.091 ulasan (57,02%) diklasifikasikan sebagai positif, mencerminkan kepuasan terhadap fitur, kualitas konten, dan kemudahan penggunaan. Sementara itu, 679 ulasan (35,49%) bersifat netral, dan hanya 143 ulasan (7,47%) bersifat negatif. Visualisasi word cloud, scatter plot, dan histogram sentimen memperkuat temuan tersebut, dengan distribusi emosi yang didominasi oleh joy dan surprise. Temuan ini menyiratkan bahwa mayoritas pengguna memiliki pengalaman yang positif secara kognitif maupun emosional saat menggunakan aplikasi Ruangguru. Implikasi dari temuan ini menggarisbawahi pentingnya bagi pengembang aplikasi pembelajaran digital untuk mempriotaskan optimalisasi performa teknis dan peningkatan fitur interaktif berbasis pengalaman pengguna. Hal tersebut tidak hanya krusial untuk menjaga tingkat kepuasan pengguna yang telah terbentuk, tetapi juga esensial dalam membangun retensi dan loyalitas jangka panjang dalam ekosistem pembelajaran digital yang semakin kompetitif.