Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan terhadap Aplikasi Spotify Menggunakan Teknik Data Mining - Christoper Ade Immanuel; Bakti Nendra Khurrohim; Moch Naufal Ardiyansyah; Alif Fadhillah Laili Putri; Muhammad Arifin (Amirul Bangun Bangsa Publishing, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pelanggan terhadap aplikasi Spotify guna mengetahui persepsi pengguna terhadap layanan yang diberikan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining. Data yang digunakan berupa 1000 ulasan pengguna yang diperoleh melalui teknik web scraping dari Google Play Store. Proses analisis dilakukan melalui tahap praproses data, pelabelan sentimen berdasarkan rating, serta ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Selanjutnya, klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi sebesar 72%, diikuti sentimen negatif sebesar 15% dan netral sebesar 13%. Selain itu, Logistic Regression memiliki performa terbaik dengan akurasi sebesar 86% dibandingkan Naive Bayes. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen efektif digunakan untuk memahami opini pengguna serta dapat menjadi dasar dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi Spotify.