ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST - Muhammad Zainal Abidin; Mochammad Alfan Rosid; Ade Eviyanti (Yayasan Literasi Sains Indonesia, 2025)
Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan terhadap aplikasi Shopee, dengan menggunakan komentar-komentar yang diunggah di Google Play Store sebagai sumber data utama. Sebanyak 5.000 data komentar dikumpulkan dalam rentang waktu yang relevan, yaitu dari Desember 2024 hingga Maret 2025. Metodologi yang diterapkan adalah klasifikasi dengan menggunakan algoritma Random Forest Classifier. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen dominan yang diekspresikan oleh pengguna adalah positif, yang mengindikasikan tingkat kepuasan yang baik terhadap aplikasi tersebut. Model Random Forest yang digunakan berhasil mencapai nilai akurasi sebesar 88%. Angka ini menunjukkan bahwa algoritma tersebut cukup efektif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna. Sebagai kontribusi utama, penelitian ini menyediakan wawasan terkini mengenai persepsi pelanggan berkat penggunaan data yang sangat baru. Temuan ini tidak hanya memvalidasi efektivitas Random Forest dalam tugas analisis sentimen, tetapi juga memberikan informasi berharga bagi pihak Shopee untuk memahami pandangan pengguna dan membuat keputusan strategis guna meningkatkan layanan.