<![CDATA[Rating merupakan suatu penilaian yang diberikan oleh user dengan tujuan untuk menilai apakah aplikasi yang digunakan sudah baik atau tidak. Dimana semakin tinggi rating yang diberikan oleh user, berarti user menyukai aplikasi tersebut dan dapat menjadi tolak ukur bagi user yang lain untuk men-download aplikasi tersebut. Saat ini tidak dapat dipungkiri bahwa semakin hari semakin banyak aplikasi yang terdapat pada AppStore sehingga tidak memungkinkan bagi user untuk menyeleksi satu persatu aplikasi yang terdapat pada AppStore. Maka dibutuhkan sistem prediksi rating untuk menentukan aplikasi yang tepat berdasarkan rating yang diberikan oleh pengguna terhadap suatu aplikasi, Pada penelitian ini diterapkan teknik data mining untuk melakukan prediksi dengan menggunakan metode Random Forest (RF) untuk mengetahui seberapa banyak pengguna yang kurang menyukai aplikasi-aplikasi yang telah dibuat sebelumnya. Pada metode Random Forest, data maupun atribut diambil secara acak sehingga menghasilkan berbagai model pohon keputusan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah Apple’s AppStore dataset. Dataset ini memiliki 7198 rows dan 16 attributes. Dari hasil pengujian yang didapatkan dengan menggunakan metode Random Forest didapati nilai accuracy 86.27%, recall 84.68%, preccission 84.64% dan nilai RMSE 0.313.]]>
Copyrights © 2020
