LIKMILIKMI

Media InformatikaMedia Informatika

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan model analisis sentimen berdasarkan ulasan aplikasi Webtoon di Google Play Store dengan algoritma Random Forest. Data ulasan dikumpulkan melalui metode web scraping, mencakup teks ulasan, skor, dan tanggal. Proses praproses teks dilakukan, termasuk penghapusan stopwords, tokenisasi, stemming, dan normalisasi untuk menghasilkan data bersih dan terstruktur. Teknik TF-IDF digunakan untuk ekstraksi fitur, mengubah teks menjadi representasi numerik yang relevan bagi algoritma pembelajaran mesin. Random Forest dipilih karena kemampuannya menangani data kompleks dan mengurangi overfitting melalui pendekatan ensemble. Algoritma ini membangun beberapa pohon keputusan yang bekerja secara kolektif untuk memprediksi sentimen ulasan. Model dilatih dan diuji pada data yang telah dibagi, menghasilkan akurasi sebesar 67,5%. Evaluasi lebih lanjut menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa yang baik pada metrik precision, recall, dan F1-score, terutama dalam menangani keragaman bahasa informal pada ulasan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest mampu meningkatkan akurasi analisis sentimen dibandingkan model baseline seperti Naïve Bayes dan SVM. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam memahami persepsi pengguna aplikasi Webtoon, membantu pengembang untuk meningkatkan layanan berdasarkan analisis sentimen yang lebih akurat. Selain itu, penelitian ini mendemonstrasikan potensi penerapan Random Forest dalam analisis data teks di platform digital dengan volume data besar.

Random Forest meningkatkan akurasi model analisis sentimen ulasan Webtoon di Google Play Store dengan mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi dibandingkan model baseline seperti Naïve Bayes dan SVM.Algoritma ini efektif menangani keragaman bahasa dan struktur kalimat tidak formal dalam ulasan pengguna, berkat penggunaan banyak pohon keputusan serta teknik prapemrosesan seperti tokenisasi, stopword removal, stemming, dan normalisasi.Selain itu, model berbasis Random Forest memberikan hasil yang konsisten pada metrik precision, recall, dan F1-score untuk berbagai jenis sentimen, menunjukkan stabilitas dan keseimbangan performa.

Penelitian selanjutnya dapat menyelidiki apakah teknik augmentasi data seperti SMOTE atau model generatif dapat menyeimbangkan distribusi kelas sentimen pada dataset ulasan Webtoon, sehingga meningkatkan kemampuan klasifikasi model dalam menghadapi data tidak seimbang. Selain itu, perlu dieksplorasi penerapan model deep learning berbasis transformer, misalnya BERT atau varian Bahasa Indonesia, untuk membandingkan performa dengan Random Forest dalam mengolah bahasa informal dan emotikon yang sering muncul pada ulasan pengguna. Selanjutnya, penelitian dapat memperluas cakupan analisis sentimen dengan mengintegrasikan metode translasi otomatis dan model multilingual guna menangani ulasan multibahasa pada platform global, sehingga memberikan wawasan lebih komprehensif tentang persepsi pengguna lintas bahasa.

  1. Sentiment Analysis for Product Recommendation Using Random Forest | International Journal of Engineering... sciencepubco.com/index.php/ijet/article/view/14492Sentiment Analysis for Product Recommendation Using Random Forest International Journal of Engineering sciencepubco index php ijet article view 14492
  2. Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna Aplikasi ChatGPT di Google... ejurnal.seminar-id.com/index.php/bits/article/view/5400Penerapan Metode Nayve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna Aplikasi ChatGPT di Google ejurnal seminar id index php bits article view 5400
  3. ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI SIREKAP PADA PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST... journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/4192ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI SIREKAP PADA PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST journal eng unila ac index php jitet article view 4192
  4. Vol. 6 No. 5 (2024): Ranah Research : Journal Of Multidisciplinary Research and Development (Juli 2024... doi.org/10.38035/rrj.v6i5Vol 6 No 5 2024 Ranah Research Journal Of Multidisciplinary Research and Development Juli 2024 doi 10 38035 rrj v6i5
Read online
File size409.92 KB
Pages14
DMCAReport

Related /

JURIS A Cost Effective Real Time Human Activity Recognition System Using Supervised Learning Algorithms And Wearable Acceleration Sensors 2026More at 2026

YRPIPKUYRPIPKU Studi ini bertujuan untuk meningkatkan HAR dengan mengembangkan model pembelajaran mesin ringan dan efisien yang menyeimbangkan akurasi, kinerja real-time,Studi ini bertujuan untuk meningkatkan HAR dengan mengembangkan model pembelajaran mesin ringan dan efisien yang menyeimbangkan akurasi, kinerja real-time,

JURIS Analisis Sentimen Keluhan Pelanggan ISP menggunakan Support Vector Machine SVM dan TF IDF 2026More at 2026

HOSTJOURNALSHOSTJOURNALS Data dikumpulkan melalui API dari salah satu platform media sosial menggunakan kata kunci terkait layanan internet, seperti gangguan internet dan keluhanData dikumpulkan melalui API dari salah satu platform media sosial menggunakan kata kunci terkait layanan internet, seperti gangguan internet dan keluhan

JURIS Enhancing Intrusion Detection Systems in Cloud Computing Environments A Hybrid Machine Learning Approach 2025More at 2025

IAESONLINEIAESONLINE Intrusion Detection Systems (IDS) are essential for maintaining the security of cloud computing environments, which are increasingly targeted by sophisticatedIntrusion Detection Systems (IDS) are essential for maintaining the security of cloud computing environments, which are increasingly targeted by sophisticated

JURIS Model Sentiment Analysis Berbasis Machine Learning Untuk Data GenZ Career Aspiration Menggunakan Flask dan Naive Bayes 2025More at 2025

STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. HasilMetode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Hasil

JURIS Sistem Rekomendasi Produk E Commerce Menggunakan Collaborative Filtering dan Content Based Filtering 2025More at 2025

STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Sistem dikembangkan menggunakan Python di lingkungan Jupyter Notebook, dengan proses mencakup pengolahan dataset, implementasi algoritma rekomendasi berbasisSistem dikembangkan menggunakan Python di lingkungan Jupyter Notebook, dengan proses mencakup pengolahan dataset, implementasi algoritma rekomendasi berbasis

JURIS Klasifikasi Citra Tumor Otak Menggunakan Teknik Transfer Learning Pada Arsitektur ResNet 50 2025More at 2025

STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Namun, model dengan freeze 30 layer menunjukkan kestabilan dan generalisasi yang lebih baik terhadap data uji, terutama dalam mendeteksi meningioma. TemuanNamun, model dengan freeze 30 layer menunjukkan kestabilan dan generalisasi yang lebih baik terhadap data uji, terutama dalam mendeteksi meningioma. Temuan

JURIS Evaluasi Efektivitas Sistem Rekomendasi Pembelajaran Adaptif Berbasis Deep Learning Dalam Meningkatkan Performa Siswa 2025More at 2025

MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Model dikembangkan untuk menganalisis pola interaksi siswa pada Learning Management System (LMS) dan memberikan rekomendasi materi pembelajaran yang sesuaiModel dikembangkan untuk menganalisis pola interaksi siswa pada Learning Management System (LMS) dan memberikan rekomendasi materi pembelajaran yang sesuai

JURIS The Detection of Past and Future Land Use and Land Cover Change in Ugam Chatkal National Park Uzbekistan Using CA Markov and Random Forest Machine Learning Algorithms 2024More at 2024

UMSUMS Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang perubahan LULC selama tiga dekade di Taman Nasional Ugam Chatkal dengan menggunakan algoritma CA‑MarkovPenelitian ini memberikan wawasan penting tentang perubahan LULC selama tiga dekade di Taman Nasional Ugam Chatkal dengan menggunakan algoritma CA‑Markov

Useful /

JURIS Efforts To Prepare A Disaster Ready Campus By Improving Nursing Students Readiness By Implementing The Tabletop Disaster Exercise Method 2026More at 2026

AKPERRSPADJAKARTAAKPERRSPADJAKARTA Analisis statistik mengungkap perbedaan signifikan antara skor kesiapsiagaan sebelum dan sesudah intervensi (p = 0. 000; p < 0. 05). Penelitian menyimpulkanAnalisis statistik mengungkap perbedaan signifikan antara skor kesiapsiagaan sebelum dan sesudah intervensi (p = 0. 000; p < 0. 05). Penelitian menyimpulkan

JURIS Effectiveness Of Supplementation With Fe And Vitamin C Tablets On Hemoglobin Values In Female Students With Anemia 2026More at 2026

AKPERRSPADJAKARTAAKPERRSPADJAKARTA Tujuan: Menentukan efektivitas pemberian tablet besi dan vitamin C terhadap kadar hemoglobin pada mahasiswa perempuan dengan anemia di STIKes RSPAD GatotTujuan: Menentukan efektivitas pemberian tablet besi dan vitamin C terhadap kadar hemoglobin pada mahasiswa perempuan dengan anemia di STIKes RSPAD Gatot

JURIS Implementasi Aplikasi Berbasis Budaya Literasi Digital Lahan Basah Dalam Pembelajaran Konsep Sistem Eksresi 2026More at 2026

AMNUS BJMAMNUS BJM Hasil belajar afektif peserta didik yang didapatkan berdasarkan hasil observasi perilaku berkarakter dan perilaku sosial termasuk di golongan baik sampaiHasil belajar afektif peserta didik yang didapatkan berdasarkan hasil observasi perilaku berkarakter dan perilaku sosial termasuk di golongan baik sampai

JURIS PENGARUH AL QUR AN DALAM PENDIDIKAN KARAKTER The Influence of the Quran in Character Education 2025More at 2025

ISQIISQI Di dalam Al-Quran terkandung banyak informasi mengenai pendidikan karakter, baik secara langsung maupun tidak langsung. Pendidikan karakter merupakan upayaDi dalam Al-Quran terkandung banyak informasi mengenai pendidikan karakter, baik secara langsung maupun tidak langsung. Pendidikan karakter merupakan upaya

ads-block-test