Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi iPusnas di Playstore dengan Metode Algoritma Random Forest

Abstrak

iPusnas adalah aplikasi perpustakaan digital yang dikembangkan oleh Perpustakaan Nasional Republik Indonesia (Perpusnas RI) yang memungkinkan pengguna meminjam dan membaca buku digital melalui ponsel pintar. Sebagai salah satu platform perpustakaan digital yang paling banyak digunakan di Indonesia, iPusnas telah menerima ribuan ulasan pengguna di Google Play Store yang mencerminkan berbagai sentimen publik terhadap performa dan fitur aplikasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna iPusnas di Google Play Store menggunakan algoritma Random Forest. Data dikumpulkan dengan melakukan scraping ulasan pengguna dari Play Store, dilanjutkan dengan tahap preprocessing meliputi case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Pelabelan dilakukan menggunakan metode Lexicon-Based. Ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), dan ketidakseimbangan data diatasi menggunakan metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Hasil analisis menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 73,60%, presisi 72,60%, recall 72,10%, dan F1-score 72,30%, membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif pengguna iPusnas.

Identifier

• DOI: https://doi.org/10.46229/jifotech.v6i1.1096
• OpenAlex: https://openalex.org/W7163013093