Klasifikasi Sentimen Review Pengguna terhadap Aplikasi Instagram menggunakan Algoritma Random Forest - Mursyidah, Mursyidah; Davi, Muhammad; Novitri, Suri Dheya (Politeknik Negeri Lhokseumawe, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap aplikasi Instagram dengan menggunakan algoritma Random Forest. Seiring dengan perkembangan jumlah pengguna Instagram, volume data ulasan pengguna meningkat secara signifikan, yang memberikan peluang bagi analisis sentimen untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan sentimen positif dan negatif. Penelitian ini menggunakan dataset ulasan pengguna Instagram yang diambil dari Google PlayStore, mencakup data dari tahun 2018 hingga 2023. Dengan memanfaatkan teknik Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Random Forest, penelitian ini mengevaluasi accuracy, precision, Recall, dan F1-score dalam klasifikasi sentimen serta membandingkan kecepatan proses antara single-node dan multi-node dalam pemrosesan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan multi-node mengurangi rata-rata waktu eksekusi dari 58 detik menjadi 40 detik. Selain itu, evaluasi model dengan matrik kunci menunjukkan hasil yang memuaskan dengan akurasi rata-rata sebesar 0,587, precision 0,610, Recall 0,588, dan F1-Score 0,436. Hal ini mengindikasikan bahwa algoritma Random Forest dapat memberikan kinerja yang baik dalam klasifikasi sentimen pengguna, dan penggunaan multi-node dapat mempercepat proses klasifikasi dibandingkan dengan single-node.