Klasifikasi Sentimen Review Pengguna terhadap Aplikasi Instagram menggunakan Algoritma Random Forest

Mursyidah Mursyidah, Muhammad Davi, Suri Dheya Novitri

Sari


Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap aplikasi Instagram dengan menggunakan algoritma Random Forest. Seiring dengan perkembangan jumlah pengguna Instagram, volume data ulasan pengguna meningkat secara signifikan, yang memberikan peluang bagi analisis sentimen untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan sentimen positif dan negatif. Penelitian ini menggunakan dataset ulasan pengguna Instagram yang diambil dari Google PlayStore, mencakup data dari tahun 2018 hingga 2023. Dengan memanfaatkan teknik Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Random Forest, penelitian ini mengevaluasi accuracy, precision, Recall, dan F1-score dalam klasifikasi sentimen serta membandingkan kecepatan proses antara single-node dan multi-node dalam pemrosesan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan multi-node mengurangi rata-rata waktu eksekusi dari 58 detik menjadi 40 detik. Selain itu, evaluasi model dengan matrik kunci menunjukkan hasil yang memuaskan dengan akurasi rata-rata sebesar 0,587, precision 0,610, Recall 0,588, dan F1-Score 0,436. Hal ini mengindikasikan bahwa algoritma Random Forest dapat memberikan kinerja yang baik dalam klasifikasi sentimen pengguna, dan penggunaan multi-node dapat mempercepat proses klasifikasi dibandingkan dengan single-node.


Kata Kunci


review instagram, algoritma random forest, analisis sentimen, single-node, multi-node

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


H. Santoso, R. A. Putri, dan S. Sahbandi, “Deteksi Komentar Cyberbullying pada Media Sosial Instagram Menggunakan Algoritma Random Forest,” J. Manaj. Inform. JAMIKA, vol. 13, no. 1, hlm. 62–72, 2023, doi: 10.34010/jamika.v13i1.9303.

A. Andreyestha dan A. Subekti, “Analisa Sentiment Pada Ulasan Film Dengan Optimasi Ensemble Learning,” J. Inform., vol. 7, no. 1, hlm. 15–23, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6171.

D. N. I. Huda, C. Prianto, dan R. M. Awangga, “Analisis Sentimen Perbandingan Layanan Jasa Pengiriman Kurir Pada Ulasan Play Store Menggunakan Metode Decision Tree Dan Random Forest,” J. Ilm. Inform., vol. 11, no. 02, hlm. 150–158, 2023, doi: 10.33884/jif.v11i02.7952.

R. A. Nugroho, I. Cholissodin, dan Indriati, “Implementasi Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Emosi Tweet Berbahasa Indonesia pada Spark,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, hlm. 301–310, 2021.

N. Ika, P. Kalingara, O. N. Pratiwi, dan H. D. Anggana, “Analisis Sentimen Review Customer Terhadap Layanan Ekspedisi Jne Dan J & T Express Menggunakan Metode Naïve Bayes Sentiment Analysis Review Customer of Jne and J & T Express Expedition Services Using Naïve Bayes Method,” E-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, hlm. 9035–9048, 2021.

I. D. Aryani dan D. Murtiariyati, “Instagram Sebagai Media Promosi Dalam Meningkatkan Jumlah Penjualan Pada A.D.A Souvenir Project,” J. Ris. Akunt. Dan Bisnis Indones. STIE Widya Wiwaha, vol. 2, no. 2, hlm. 466–477, Jun 2022.

F. A. Larasati, D. E. Ratnawati, dan B. T. Hanggara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest,” … Teknol. Inf. Dan …, vol. 6, no. 9, hlm. 4305–4313, 2022.

C. G. Indrayanto, D. E. Ratnawati, dan B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina di Indonesia pada Google Play Store menggunakan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 3, hlm. 1131–1139, 2023.

S. H. Sitorus dan U. Ristian, “Penerapan Metode Decision Tree Untuk Mengklasifikasi Mutu Buah Jeruk Berdsarkan Fitur Warna Dan Ukuran,” J. Komput. Dan Apl., vol. 09, no. 01, hlm. 76–86, 2021.

T. F. Basar, D. E. Ratnawati, dan I. Arwani, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Pembayaran Cashless menggunakan Shopeepay dengan Algoritma Random Forest”.

I. Afdhal, R. Kurniawan, I. Iskandar, R. Salambue, E. Budianita, dan F. Syafria, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang Islamofobia,” J. Nas. Komputasi Dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, hlm. 122–130, 2022.

I. R. Prabaswara dan R. Saputra, “Analisis Data Sosial Media Twitter Menggunakan Hadoop dan Spark,” IT J. Res. Dev., vol. 4, no. 2, Mar 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol4(2).4099.

S. Oliviandi, A. B. Osmond, dan R. Latuconsina, “Implementasi Apache Spark Pada Big Data Berbasis Hadoop Sistributed File System,” E-Proceeding Eng., vol. 5, no. 1, hlm. 1005–1012, 2019.

C. Wibawa, S. Wirawan, M. Mustikasari, dan D. T. Anggraeni, “Komparasi Kecepatan Hadoop MapReduce dan Apache Spark Dalam Mengolah Data Teks,” J. Ilm. Matrik, vol. 24, no. 1, hlm. 10–20, Apr 2022, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v24i1.1649.




DOI: http://dx.doi.org/10.30811/jim.v9i2.6069

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.copyrightStatement##