PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK SENTIMEN ULASAN APLIKASI JOBSTREET - Fadhil Marzuqi; Yerico Purba; Thalut Syaputra; Waeisul Bismi; Ika Kurniawati; Riza Fahlapi (Universitas Majalengka, 2025)
ABSTRAK Analisis sentiment digunakan untuk mengidentifikasi opini pengguna terhadap aplikasi digital berdasarkan teks ulasan. JobStreet sebagai platform rekrutmen yang populer memiliki ribuan ulasan pada Google Play Store, sehingga sesuai untuk dianalisis menggunakan pendekatan machine learning. Penelitian ini membandingkan empat algoritma—Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Random Forest—untuk menentukan model terbaik dalam klasifikasi sentimen ulasan JobStreet. Sebanyak 5.000 ulasan dikumpulkan menggunakan google-play-scraper, kemudian diproses melalui preprocessing yang meliputi casefolding, tokenizing, stopword removal, normalisasi, dan stemming. Setelah pembersihan, 3.846 ulasan valid direpresentasikan menggunakan TF-IDF. Evaluasi dilakukan dengan skema train-test split 80:20 dan 5-Fold Cross Validation. Hasil menunjukan bahwa Naïve Bayes memperoleh akurasi tertinggi 85.19%, diikuti Logistic Regression 84.42%, Random Forest 82.60%, dan SVM 81.69%. hasil dalam memproses teks pendek. Penelitian ini memberikan Gambaran komprehensif mengenai model terbaik untuk menganalisis sentimen aplikasi rekrutmen digital berbasis ulasan pengguna.