Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Sistem Pembayaran Mypertamina dengan Metode Random Forest, SVM, dan Naïve Bayes - Ayu Amelia; Lilis Nur Hayati; Herdianti Darwis (LINIER: Literatur Informatika dan Komputer, 2024)
PT. Pertamina (PERSERO), sebagai perusahaan BUMN terkemuka di Indonesia di bidang perminyakan, memiliki peran vital dalam pengolahan dan pemasaran minyak bumi, terutama bahan bakar minyak (BBM). Penelitian ini menerapkan tiga metode analisis sentimen yaitu Random Forest, SVM, dan Naïve Bayes untuk mengevaluasi ulasan pengguna terhadap aplikasi MyPertamina. Dengan mengumpulkan data melalui web scraping dari Google Play Store sebanyak 3360 ulasan dianalisis dari 2018 hingga 01 Desember 2023. klasifikasi sentimen terbagi menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Penggunaan Google Colab sebagai alat utama dalam pengolahan data dan implementasi model klasifikasi menawarkan efisiensi dalam eksperimen. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa ketiga metode analisis sentimen Random Forest, SVM, dan Naïve Bayes mencapai akurasi tinggi pada evaluasi ulasan aplikasi MyPertamina. Random Forest menonjol dengan akurasi 99.77%, sementara SVM dan Naïve Bayes juga memberikan performa yang baik, masing-masing mencapai 99.31% dan 90.24%. Nilai Precision, Recall, dan F1-Score yang optimal pada ketiga metode mengindikasikan keefektifan mereka dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna.