Analisis Sentimen Aplikasi M-Pajak Menggunakan Machine Learning Berbasis Algoritma Xgboost - Sudiatmika, I Putu Gede Abdi; Nusantari, Dewa Ayu Mas Putriari; Putera, Wayan Andrika (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi merupakan pendekatan penting untuk memahami persepsi dan tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi M-Pajak pada platform Google Play Store dengan menggunakan algoritma machine learning XGBoost. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa 5.825 ulasan pengguna yang diperoleh melalui proses web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data teks yang terdiri dari cleaning, case folding, normalisasi kata, tokenizing, stopword removal, dan stemming untuk menghasilkan data yang terstruktur. Pelabelan sentimen dilakukan menggunakan pendekatan lexicon-based dengan InSet Lexicon sehingga data diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif. Dataset kemudian dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian dengan rasio 80% dan 20% menggunakan teknik stratified sampling. Model XGBoost dilatih menggunakan representasi fitur TF-IDF dan dievaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, serta classification report. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan persentase 59,15%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 24,80% dan sentimen netral sebesar 16,05%. Model yang dibangun menghasilkan nilai akurasi sebesar 81,21%, dengan performa terbaik pada kelas sentimen negatif yang memperoleh nilai F1-score sebesar 0,89. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi M-Pajak masih menghadapi berbagai kendala teknis yang memengaruhi pengalaman pengguna, sehingga hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi untuk meningkatkan kualitas dan kinerja layanan aplikasi..