Analisis Sentimen Aplikasi BRImo Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Random Forest - Silviana Agustin; Afril Efan Pajri; Aprillia Dwi Ardianti (Jurnal Algoritma, 2026)
Aplikasi BRImo adalah salah satu layanan perbankan digital yang dikembangkan oleh Bank Rakyat Indonesia untuk memfasilitasi berbagai transaksi keuangan dilakukan secara online, sekaligus memberi kesempatan kepada pengguna untuk menyampaikan ulasan melalui Google Play Store. Analisis sentimen adalah metode yang diterapkan untuk mendeteksi serta memahami pendapat yang disampaikan melalui teks, untuk mengevaluasi opini yang terdapat dalam suatu objek. Riset ini bertujuan untuk melaksanakan klasifikasi sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi BRImo dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Random Forest. Dataset terdiri atas 4.181 ulasan yang diperoleh melalui web scraping dan diproses menggunakan tahapan preprocessing, pelabelan, serta pembobotan fitur TF-IDF. Hasil pelabelan menunjukkan bahwa 3.124 ulasan termasuk kelas sentimen positif dan 1.057 ulasan termasuk kelas sentimen negatif. Evaluasi model dengan pembagian data 80:20 menunjukkan bahwa Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 87%, sedangkan Random Forest mencapai 86%. Riset ini ini menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi BRImo secara efektif pada konteks fitur pembayaran. Sehingga bisa ditarik kesimpulan bahwa algoritma Naive Bayes dan Radom  Forest mampu menghasilkan analisis yang tepat dan bisa dijadikan acuan penelitian selnjutnya.