## IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST PADA APLIKASI PICSART
BERDASARKAN RESPON PENGGUNA
Siti Farkhatul Jannah 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhamad Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia sitifarkhatuljannah@gmail.com

## ABSTRAK
Peningkatan kualitas aplikasi mobile menjadi fokus utama pengembangan dalam konteks teknologi saat ini. Untuk  mendapatkan  wawasan  yang  mendalam  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  respon  pengguna terhadap aplikasi mobile. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis respon pengguna terhadap aplikasi PicsArt dengan  menggunakan  teknik  pembelajaran  mesin,  khususnya  algoritma Random  Forest .  Dengan  fokus  pada pengembangan model prediksi yang akurat dengan pengumpulkan data dari pengguna aplikasi, mencakup aspek kepuasan,  penggunaan  fitur,  dan  preferensi.  Melalui  pemilihan  fitur,  Algoritma Random  Forest dipilih  karena kemampuannya mengatasi kompleksitas data dan menghindari overfitting . Model ini dilatih menggunakan data yang  telah  diproses  dan  diuji  untuk  memberikan  wawasan  berharga  kepada  pengembang  aplikasi,  membantu meningkatkan  kualitas  pengalaman  pengguna,  dan  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  efektif  dalam pengembangan  selanjutnya.  Model  yang  dikembangkan  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  95.17%, mencerminkan kemampuannya dalam membuat prediksi yang tepat terhadap sentimen pengguna. Precision yang tinggi  untuk  kelas  positif  (94.71%)  dan  kelas  negatif  (95.63%)  menunjukkan  ketepatan  model  dalam mengidentifikasi ulasan yang bersifat positif dan negatif. Selain itu, recall yang mencapai 95.67% untuk kelas positif dan 94.66% untuk kelas negatif mengindikasikan kemampuan model untuk mengenali sebagian besar kasus yang  seharusnya termasuk dalam  kedua  kelas tersebut. Temuan  ini  memperkuat bahwa  model Random Forest efektif dalam menganalisis sentimen pada ulasan pengguna PicsArt .
Kata Kunci : Respon Pengguna, Aplikasi Picsart, Survei Online, Algoritma Random Forest, Analisis Pengguna, Pengembangan Aplikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  mengkaji  respon  pengguna terhadap  aplikasi PicsArt menggunakan  metode Random Forest sebagai alat analisis sentimen. Dengan pertumbuhan  pesat  teknologi  informasi,  pemahaman mendalam  tentang  reaksi  pengguna  terhadap  aplikasi kreativitas  dan  media  sosial  seperti PicsArt menjadi semakin  penting[1].  Meskipun  algoritma Random Forest umumnya digunakan dalam berbagai konteks, pengaplikasiannya dalam menganalisis respon pengguna  terhadap  aplikasi  tertentu  masih  tergolong minim  dalam  literatur.  Penelitian  sebelumnya  dalam domain ini, seperti analisis sentimen terhadap layanan streaming [2] dan  sentimen  terkait  kenaikan  harga BBM,  menunjukkan  keunggulan  algoritma  Random Forest dibandingkan dengan algoritma lainnya, seperti Naïve  Bayes [3].Penerapan  metode  ini  pada  ulasan pengguna PicsArt diharapkan memberikan pemahaman  yang  mendalam  dan  nilai  besar  bagi pengembang aplikasi dan pengguna.
Metode  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan dan analisis respons pengguna sebanyak 1000 data dari Github untuk  memberikan  wawasan  komprehensif tentang  pengalaman  pengguna PicsArt. Setelah membersihkan  dan  menyusun  dataset,  analisis  data dan komputasi digunakan untuk melatih model dengan respons  pengguna  sebagai  variabel  target  dan  fitur- fitur tertentu sebagai prediktor. Dengan eksperimental
dan  evaluasi  model,  penelitian  ini  bertujuan memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang respon  pengguna  terhadap PicsArt, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi pengalaman pengguna, dan menghasilkan temuan yang bermanfaat bagi pengembangan aplikasi di masa depan. Hasil dari penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada pemahaman kita tentang bagaimana orang merespons dan menggunakan aplikasi PicsArt.
Dengan  meningkatkan  pentingnya  aplikasi seperti PicsArt dalam kehidupan sehari-hari, khususnya dalam konteks kreativitas dan media sosial, pemahaman  mendalam  tentang  reaksi  pengguna terhadap aplikasi ini menjadi semakin penting. Selain aspek kualitas, aspek privasi dan keamanan data juga menjadi  isu  krusial  yang  perlu  dipahami  dalam mengembangkan dan meningkatkan aplikasi tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan  tentang  reaksi  pengguna  terhadap  PicsArt tetapi  juga  dapat  membantu  mengidentifikasi  potensi masalah  terkait  privasi dan  keamanan  data, memberikan kontribusi berharga untuk pengembangan aplikasi yang lebih aman dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Temuan dari penelitian ini diharapkan  memiliki dampak  besar  pada  pengembangan  teknologi  dan aplikasi di  masa depan. Dengan  memeriksa data dari 1000  pengguna PicsArt ,  penelitian  ini  dapat
mengungkap  faktor-faktor  kunci  yang  memengaruhi pengalaman pengguna, membantu pengembang untuk meningkatkan  kualitas  aplikasi,  dan  memberikan panduan bagi industri teknologi informasi. Selain itu, hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  sumber  wawasan berharga bagi peneliti dan guru di bidang Informatika untuk  memahami  lebih  dalam  tentang  interaksi pengguna  dengan  aplikasi mobile ,  serta  memberikan informasi  yang  dapat  meningkatkan  kepuasan pengguna secara keseluruhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pertama  penelitian  yang  berjudul "Analisis Sentimen Terhadap
Aplikasi Ruang guru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine ” [4], penelitian ini fokus pada aplikasi Ruangguru. Metode penelitian menggunakan  tiga  algoritma,  yaitu Naïve  Bayes classifier,  Random  Forest,  dan  Support  Vector Machine , untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Random  Forest memiliki  nilai  akurasi  tertinggi,  menunjukkan peningkatan sebesar 7,16% dari penelitian sebelumnya.
Penelitian  berjudul "Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Dana  dengan  Metode  Random  Forest "  [5] membahas analisis  sentimen terhadap ulasan aplikasi Dana. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest dalam  tahapan  studi  literatur,  pengumpulan data, preprocessing , klasifikasi sentimen, analisis , dan pengujian.
Terakhir  Penelitian  yang  berjudul "Analisis Sentimen  Pada  Opini  Pengguna  Aplikasi  Qasir Menggunakan Support Vector Machine Dan Random Forest" [6], mengeksplorasi sentimen pengguna terhadap  aplikasi Qasir. Penelitian  ini  merupakan penelitian eksperimen dengan pendekatan kuantitatif, menyoroti  opini  pengguna  sebagai  salah  satu  aspek yang mempengaruhi keputusan memilih aplikasi.

## 2.2. Picsart
PicsArt   Photo   Studio , pengguna   dariaplikasi ini  sudah  mencapai  lebih  dari  200        juta        yang menandakan    bahwa PicsArt adalah aplikasi edit foto dan gambar   untuk   Android   yang   cukupdiminati oleh   penggunanya.   Aplikasi PicsArt terfokus   pada collage yang  membuat  aplikasi  ini  memiliki  banyak fitur tersebut. Aplikasi ini juga memiliki hal-hal   dasar pada      photo      editor      dan  pilihan          efek          untuk merubah          danmemanipulasi  foto  seperti filter, masker,  frame,  kontrol,  brush,  add  picture,  teks,  dan sticker/clipart .    PicsArt    merupakanaplikasi  yang gratis  tetapi  memiliki tools yang      bagus      dalam melakukan photo editing [7]

## 2.3. Text Mining
Teks  Mining atau  teks  diartikan  sebagai  proses ekstraksi pola berupa informasi sebuah data besar yang tidak  berstruktur  dan  bentuknya  berupa  teks.
Penambangan teks terdapat  dua  tahapan  proses  yang berkenaan  dengan  sumber  data  teks,  selanjutnya mengekstraksi  informasi  dan  pengetahuan  yang relevan dari data teks terstruktur dengan    teknik    dan alat        yang        serupa        dengan  penambangan  data. Proses    yang    lazim    digunakan    oleh  penambangan teks    adalah    perangkuman    otomatis, kategorisasi dokumen,    penggugusan teks ,    deteksi plagiarism , dll[8].

## 2.4. Random Forest
Random  Forest adalah  pengembangan  dari metode Decision  Tree yang  menggunakan  beberapa Decision  Tree,  dimana  setiap Decision  Tree telah dilakukan  pelatihan  menggunakan  sampel  individu dan  setiap  atribut  dipecah  pada  pohon  yang  dipilih antara  atribut subset yang  bersifat  acak.  memiliki beberapa  kelebihan,  yaitu  dapat  meningkatkan  hasil akurasi  jika  terdapat  data  yang  hilang,  dan  untuk resisting  outliers ,  serta  efisien  untuk  penyimpanan sebuah  data.  Mempunyai  proses  seleksi  fitur  dimana mampu  mengambil  fitur  terbaik  sehingga  dapat meningkatkan performa terhadap model klasifikasi[9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode ini menggunakan Knowlegde Discovery In  Data  Base merupakan  metode  yang  digunakan untuk  memperoleh  pengetahuan  dari  data  yang  bisa dijadikan  penentu  keputusan  [10]  Berikut  ini merupakan  proses  KDD( Knowlegde  Discovery  In Data Base) yaitu: Data selection , preprocessing data , transformasi  data , data  mining , evaluasi ,  dan knowledge .

## 3.1. Tahapan KDD

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 3.2. Data Processing
Berikut adalah tabel tentang kode program yang dapat  ditemukan  di GitHub untuk  pengumpulan  data pada  ulasan  aplikasi  PicsArt.  Kode  program  tersebut dirancang  untuk  secara  otomatis  mengambil  dan menganalisis ulasan pengguna.
Tabel 1. Code program ulasan aplikasi Picsart #install library google-play-scraper ! pip install google-play-scraper Collecting google-play-scraper
Downloading google_play_scraper- 1.2.4-py3-none-any.whl (28 kB) Installing collected packages: google-play-scraper Successfully installed google-play- scraper-1.2.4 from google_play_scraper import app import pandas as pd import numpy as np
#scrape jumlah ulasan yang diinginkan
from google_play_scraper import Sort, reviews
result, continuation_token = reviews( 'com.picsart.studio' , #Link token aplikasi yang ingin diambil ulasannya lang= 'id' , country= 'id' , #Set bahasa nya menjadi bahasa indonesia sort=Sort.MOST_RELEVANT, #Untuk menambil ulasan yang relevan
count= 1000 , #Mengatur jumlah data yang ingin diambil
filter_score_with= None # None untuk mengambil semua score atau rating bintang 1 sampai 5 )
#Untuk memastikan jumlah data yg didapatkan
len (result) 1000
Tabel  1  menampilkan  tampilan  kode  program yang  digunakan  untuk  mengambil  data  dari  platform GitHub https://github.com/Aannn31/Analisis sentimen-Reksadana . Kode  tersebut  kemudian  diedit ntuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi Picsart dengan  mengumpulkan  1000  data  ulasan.  Data tersebut selanjutnya diolah dan disimpan dalam format Csv .
Tabel  2  menampilkan  sampel  dataset  ulasan aplikasi PicsArt yang terdiri dari sepuluh entri. Setiap entri  memiliki  tiga  kolom,  yaitu "no" yang menyatakan  nomor  urutan ,  "teks" yang  berisi  ulasan atau  pendapat  pengguna,  dan "sentiment" yang menunjukkan  apakah  ulasan  tersebut  bersifat  positif dans negatif. Tabel 2. sampel dataset No Teks Sentimen 1 Aplikasi multifungsi menurutku. Banyak fitur2 gratis dan berkualitas, pokonya ini adalah aplikasi andalanku ketika mau buat typography. Aku pake aplikasi ini gratis, dan tentu ada iklannya, tapi iklannya ga ganggu samsek. Rate 10000000 buat aplikasi ini positif 2 Dulu merupakan Aplikasi Edit Foto Favorit, namun sekarang Tidak. Memang saya memakai yang Free, namun iklannya kebangetan, hanya untuk tambah Watermark Text aja, hampir tiap klik ada iklan lagi dan lagi. Itu pun tiap klik ada 1-2 iklan ... Maaf walau gratis, mohon setidaknya iklannya dikurangi negatif 3 Aplikasi bagus, memiliki berbagai fitur yang keren. Namun, ada beberapa kekurangan 1. Opsi pengeditan teks masih sangat sedikit, jadi kita tidak bisa mengedit teks dengan lebih bebas 2. Layer / lapisan, kita tidak bisa melihat layer dan tidak bisa mengedit layer tertentu Saya harap di update selanjutnya akan ada peningkatan fitur sehingga para pengguna dapat lebih leluasa untuk mengedit. Sekian, terimakasih negatif 4 Tambah lama semakin tidak enak app ini, masa harus bayar, mau save gambar hasil edit tidak bisa di save harus bayar dulu baru bisa save, beda dengan versi yg lama, padahal pemakai setia app piscart. negatif 5 Selama pengalaman ku sebagai editor photo, PicsArt adalah favorit ku selama 3 tahun. Tapi nilai minus kekurangan nya adalah sebagian memakai premium, mohon maaf aku hanya beri nilai 4 bintang karena nilai minus kekurangan nya adalah 1 bintang. Itu saja saran saya positif 6 Untuk apa ada pilihan editan biasa dan premium kalo ketika ngedit pake yg semua gratis.. tapi saat mau di save harus bayar dulu. Padahal pake semua fitur yg gratis pada saat melakukan pengeditan. negatif 7 Aplikasih sih bagus. Tapi untuk yg berlangganan tibaÂ² motong saldo tanpa ada kode referensial / peringatan dulu. Mana jumlahnya 100k keatas. Kaget aja tibaÂ saldo ewallet lenyap. Fitur premium juga B aja negatif 8 aplikasi ribet, gak jelas, suka eror, bermasalah, banyak iklan, hasil editan gak bisa tersimpan. sangat tidak puas negatif 9 Aplikasi ini bisa packing dan keren sekali. Bisa buat akun sendiri pula beh keren nya hebat nya yang buat aplikasi ini. Aku kasih bintang 5 hebat tepuk tangan semua. Prok prok prok positif 10 Kecewa banget sama picsart yang skrng. .Masa cuma mau save gambar yang udah d edit gabisa harus bayar. .Padahal dulu ga begini tolong yaa diperbaiki semakin di update malah semakin kacau negatif ….
999 Halo kak, aplikasi nya bagus, bnyk fitur2 keren . Tapi kenapa ya kok sering ngelag klo lgi ngedit,
sampe bikin hp panas, padahal hp saya udh 5.0, tbtb cahce apk nya jadi nambah bahkan sampe bisa 1GB, penyimpanan langsung penuh. Apalagi klo masuk ke apk nya trus hidupin data seluler. Tbtb kuota kesedot banyak, padahal cma sebatas edit biasa aja, gk unduh filter/efek lainnya. Terima kasih. Negatif 1000 Terimakasih banyak atas pengalaman yang berharga bersama picsart. Karena saya penggemar aplikasi gratisan saya putuskan untuk uninstall, Sekarang picsart gak ada opsi free-nya mau screenshoot saja sudah tidak bisa.
Negatif
3.3. Data Cleaning
Gambar  2  di  bawah  ini  menampilkan  proses pengolahan  data  menggunakan tools  rapid  miner untuk  menguji  ulasan  pengguna  aplikasi picsart menggunakan algoritma random forest.

## Gambar 2. proses pengolahan data pada aplikasi
rapidminer
Gambar  2  menjelaskan  tahapan  pengolahan dataset  menggunakan  berbagai  alat RapidMiner. Proses  dimulai  dengan  menggunakan  operator "Read Excel" untuk  mengimpor  data  dalam  format  Excel, dilanjutkan dengan "Filter Examples" untuk menyaring  ulasan  yang  tidak  sesuai.  Langkah selanjutnya  adalah  menggunakan "Nominal  to  Text" untuk mengonversi data menjadi format teks agar lebih mudah  dipahami.  Operator "Process  Document" kemudian  digunakan  dengan  tahapan transformasi kasus, tokenisasi ,  dan  filter stopword ,  membersihkan dan  mempersiapkan  data  teks  sebelum  analisis  lebih lanjut. "Split Data" digunakan untuk  menguji kinerja model  pada  data.  Selanjutnya, "Smote  up  Sampling" digunakan  untuk  menyeimbangkan  dataset,  diikuti oleh "Random  Forest" sebagai  teknik  klasifikasi ensemble  learning .  "Apply  Model" digunakan  untuk prediksi  menggunakan  model  yang  ada,  dan  proses diakhiri  dengan "Performance" untuk  mengevaluasi akurasi, presisi, dan recall dari data yang telah diolah. Dengan  langkah-langkah  ini,  diharapkan  pengolahan
dataset menyeluruh memberikan wawasan mendalam terkait performa model klasifikasi pada data ulasan.
Pada  gambar  3  di  bawah  menampilkan  proses awal  pada  pengolahan  data  dengan  menggunakan operator Read Excel , Filter Examples, dan Nominal to text sebagai  langkah  awal  untuk  memasukan  dataset dan menyaring serta mengonversikan format tek pada datasetnya.
Gambar 3. proses data cleaning
Gambar 3 memvisualisasikan proses awal dalam pengolahan dataset. Langkah pertama adalah menggunakan operator "Read Excel" untuk mengimpor  data  ke  dalam platform .  Setelah  itu, digunakan "Filter  Examples" untuk  menyaring  dan menghilangkan  ulasan  yang  tidak  sesuai  dengan kriteria tertentu. Langkah selanjutnya adalah menggunakan "Nominal  to  Text" untuk  mengonversi data menjadi format teks, mempermudah pemahaman terhadap  hasil  atau  output  dari  model  klasifikasi. Dengan  menggunakan  rangkaian  operator  ini,  proses awal  ini  bertujuan  untuk  membersihkan,  menyaring, dan mengonversi data sehingga siap untuk diolah lebih lanjut dalam analisis sentimen.
Tabel 3  di  bawah  menampilan  hasil  ulasan  dari 1000 data  yang  telah  di  beri  label  berupa  positif  dan negatif  yang  telah  di  olah  dari  proses  awal  yang menghasilkan tidak ada data yang kosong.
Tabel 3. hasil data cleaning No Sentiment ulasan 1 Positif Aplikasi multifungsi menurutku. Banyak fitur gratis dan berkualitas, pokonya ini adalah aplikasi andalanku ketika mau buat typography. Aku pake aplikasi ini gratis, dan tentu ada iklannya, tapi iklannya ga ganggu samsek. Rate 10000000 buat aplikasi ini ❤️ 2 Negatif Dulu merupakan Aplikasi Edit Foto Favorit, namun sekarang Tidak. Memang saya memakai yang Free, namun iklannya kebangetan, hanya untuk tambah Watermark Text aja, hampir tiap klik ada iklan lagi dan lagi. Itu pun tiap klik ada 1-2 iklan ... Maaf walau gratis, mohon setidaknya iklannya dikurangi. 3 Negatif Aplikasi bagus, memiliki berbagai fitur yang keren. Namun, ada beberapa kekurangan 1. Opsi pengeditan teks masih sangat sedikit, jadi kita tidak bisa mengedit teks dengan lebih bebas 2. Layer /
lapisan, kita tidak bisa melihat layer dan tidak bisa mengedit layer tertentu Saya harap di update selanjutnya akan ada peningkatan fitur sehingga para pengguna dapat lebih leluasa untuk mengedit. Sekian, terimakasih
4 Negatif
Tambah lama semakin tidak enak app ini, masa harus bayar, mau save gambar hasil edit tidak bisa di save harus bayar dulu baru bisa save, beda dengan versi yg lama, padahal pemakai setia app PicsArt.
5 Positif Selama pengalaman ku sebagai editor photo, PicsArt adalah favorit ku selama 3 tahun. Tapi nilai minus kekurangan nya adalah sebagian memakai premium, mohon maaf aku hanya beri nilai 4 bintang karena nilai minus kekurangan nya adalah 1 bintang. Itu saja saran saya 6 Negatif
Untuk apa ada pilihan editan biasa dan premium kalo ketika ngedit pake yg semua gratis.. tapi saat mau di save harus bayar dulu. Padahal pake semua fitur yg gratis pada saat melakukan pengeditan.
No Sentiment ulasan 7 Negatif Aplikasih sih bagus. Tapi untuk yg berlangganan tiba-tiba motong saldo tanpa ada kode referensial / peringatan dulu. Mana jumlahnya 100k keatas. Kaget aja tiba-tiba saldo ewallet lenyap. Fitur premium juga B aja 8 Negatif Aplikasi ribet, gak jelas, suka eror, bermasalah, banyak iklan, hasil editan gak bisa tersimpan. sangat tidak puas 9 Positif Aplikasi ini bisa packing dan keren sekali. Bisa buat akun sendiri pula beh keren nya hebat nya yang buat aplikasi ini. Aku kasih bintang 5 hebat tepuk tangan semua. Prok prok prok 10 Negatif Kecewa banget sama PicsArt yang skrng. .Masa cuma mau save gambar yang udah d edit gabisa harus bayar. .Padahal dulu ga begini tolong yaa diperbaiki semakin di update malah semakin kacau dari ulasaan di atas buatkan hasil data cleaning …… ……. ….... ……. 888 Negatif Halo kak, aplikasi nya bagus, bnyk fitur2 keren . Tapi kenapa ya kok sering ngelag klo lgi ngedit, sampe bikin hp panas, padahal hp saya udh 5.0, tbtb cahce apk nya jadi nambah bahkan sampe bisa 1GB, penyimpanan langsung penuh. Apalagi klo masuk ke apk nya trus hidupin data seluler. Tbtb kuota kesedot banyak, padahal cma sebatas edit biasa aja, gk unduh filter/efek lainnya. Terima kasih. 999 Negatif Terimakasih banyak atas pengalaman yang berharga bersama picsart. Karena saya penggemar aplikasi gratisan saya putuskan untuk uninstall, Sekarang picsart gak ada opsi free-nya mau screenshoot saja sudah tidak bisa.
Tabel  3  menampilkan  hasil  dari  tiga  tahapan awal,  mulai  dari  memasukkan  data  hingga  proses pembersihan data. Pada langkah awal, data dimasukkan menggunakan operator "Read Excel ", dan pada saat itu, opsi "replace errors with missing values " diaktifkan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  dan menggantikan nilai-nilai yang tidak valid dengan nilai yang  hilang (missing  values) .  Dengan  langkah  ini, diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  tidak  adanya  data yang  kosong  atau missing .  Hasilnya  adalah  999  dari 1000 data ulasan aplikasi Picsart , menandakan bahwa langkah-langkah  ini  berhasil  dalam  mengelola  dan membersihkan  data,  serta  menghasilkan  dataset  yang hampir lengkap untuk analisis selanjutnya.

## 3.4. Data Transformating
Berikut adalah gambar 4 proses data transforming yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan data dan teks menjadi format yang aan di olah menjai model analisis sentimen.
Gambar 4. proses data Transformating
Gambar  4  memperlihatkan  operator "Process Documents" dan "Split  Data" pada  platform RapidMiner. Pada  tahap "Process  Documents" ,  data teks  yang  telah  diekstrak  dari Github melalui  skrip kode program mengalami beberapa proses pembersihan,  seperti transformasi huruf, tokenisasi , dan  penghapusan stopwords .  Langkah-langkah  ini diperlukan  untuk  mempersiapkan  data  teks  menjadi format yang dapat diolah oleh model analisis sentimen, dengan fokus pada respon pengguna terhadap aplikasi
PicsArt. Setelah  proses  pemrosesan  dokumen, operator "Split  Data" digunakan  untuk  membagi dataset menjadi dua bagian utama: data latih ( training data) dan data uji ( testing data) dengan iterasi 70:30. Pembagian ini esensial untuk menguji performa model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya dan mencegah overfitting .  Dengan  kombinasi  keduanya, penelitian  ini  menunjukkan  persiapan  data  yang optimal  sebelum  memasuki  tahap  pembangunan  dan pengujian  model  analisis  sentimen  menggunakan algoritma "Random Forest" .
Gambar  5  dibawah  merupakan  proses  dalam Process Document untuk membersihkan, menghapus, dan mentransformasi huruf.
Gambar 5. proses dalam process Document
Gambar 5 memvisualisasikan proses yang terjadi dalam operator "Process Documents" pada RapidMiner. Tahap ini sangat krusial dalam persiapan data  sebelum  dilibatkan  dalam  analisis  sentimen. Pertama,  terdapat  proses  transformasi  huruf  untuk menormalkan  teks  agar  konsisten  dalam  formatnya. Selanjutnya,  dilakukan tokenisasi ,  di  mana  teks dipecah  menjadi  token  atau  kata-kata  individual. Proses  ini  membantu  dalam  pemahaman  dan representasi  yang  lebih  baik  dari  teks.  Setelah  itu, operator "Filter  Stopwords "  digunakan untuk menghilangkan  kata-kata  umum  yang  mungkin  tidak memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  analisis
sentimen, seperti kata-kata penghubung dan kata-kata umum  lainnya.  Seluruh  proses  ini  membantu membersihkan data teks dari noise dan mengoptimalkan representasi
teks
untuk pembangunan model sentimen yang akurat dan andal.

## 3.5. Data Mining
Gambar 6 di bawah ini menampilkan proses data mining untuk menguji dataset menggunakan algoritma yang teah di tentukan oleh peneliti sebagai algoritma klasifikasi  utama  dan  untuk  memprediksi  tingkat keberhasilan pada ulasan aplikasi Picsart .
Gambar 6. proses Data Mining
Gambar 6 menjelaskan langkah selanjutnya yaitu mengatasi ketidakseimbangan dataset dengan menerapkan SMOTE up-sampling . Tujuan dari operasi ini  adalah  untuk  meningkatkan  jumlah  sampel  pada kelas  minoritas,  seperti  sentimen  negatif,  sehingga seimbang  dengan  kelas  mayoritas,  yaitu  sentimen positif. Setelah itu, metode Random Forest diimplementasikan  sebagai  algoritma  klasifikasi utama. Random  Forest ,  sebagai  metode  ensemble, menggabungkan  beberapa  model  pohon  keputusan untuk meningkatkan akurasi dan konsistensi prediksi. Model  yang  dihasilkan  dari  langkah  ini  kemudian diterapkan pada data pengujian dengan menggunakan operator "Apply  Model". Pada  tahap  ini,  model digunakan  untuk  melakukan  prediksi  sentimen terhadap ulasan yang belum pernah dilihat sebelumnya. Gabungan dari SMOTE up-sampling dan penerapan Random  Forest memberikan  fondasi  yang kuat  untuk  meningkatkan  kemampuan  model  dalam menangani  ketidakseimbangan  dan  kompleksitas dalam  data  sentimen  ulasan.  Hasil  dari  proses  ini adalah  model  yang  dapat  memberikan  prediksi sentimen yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk kasus penggunaan berikutnya dalam analisis sentimen aplikasi PicsArt.

## 3.6. Interpretation/Evaluation
Gambar  7  di  bawah  adalah  proses  akhir  dari pemrosesan  dataset  menggunakan  Rapidminer  untu mengetahui performance atau  klass recall dan Precision dari  1000  dataset  ulasan  terhadap  alikasi Picsart.
Gambar 7. proses performance
Gambar 7 menampilkan tahapan evaluasi kinerja model analisis sentimen pada ulasan aplikasi PicsArt. Dengan  menggunakan  operator  " Performance" , dilakukan pengukuran metrik evaluasi seperti akurasi, precision, recall , dan
F1-score . Akurasi menggambarkan  tingkat  kebenaran  prediksi  secara keseluruhan,  sementara  precision  dan recall menilai kemampuan  model  dalam  mengidentifikasi  kelas positif. F1-score menyajikan  ukuran  gabungan  dari precision dan recall .  Evaluasi  ini  memberikan gambaran  tentang  sejauh  mana  model  dapat diandalkan dalam mengklasifikasikan ulasan pengguna  sebagai  positif  atau  negatif  menggunakan algoritma Random Forest .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa model  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Random  Forest pada  dataset  ulasan  aplikasi PicsAr t memiliki tingkat akurasi sebesar 95.17%. Akurasi ini mencerminkan  kemampuan  model  dalam  membuat prediksi  yang  benar  terhadap  sentimen  pengguna. Precision yang tinggi untuk kelas positif (94.71%) dan kelas  negatif  (95.63%)  menunjukkan  kemampuan model  dalam  mengidentifikasi  dengan  tepat  ulasan yang  bersifat  positif  maupun  negatif.  Begitu  juga, recall yang mencapai 95.67% untuk kelas positif dan 94.66%  untuk  kelas  negatif  mengindikasikan  bahwa model  dapat  mengenali  sebagian  besar  kasus  yang seharusnya  termasuk  dalam  kelas  positif  dan  negatif. temuan ini menunjukkan bahwa model Random Forest efektif  dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen  pada ulasan  pengguna PicsArt .  Tingkat  akurasi, precision , dan recall yang  tinggi  menandakan  bahwa  model mampu membuat prediksi dengan baik, relevan untuk analisis sentimen di lingkungan aplikasi PicsArt . Penelitian  ini  mendukung  literatur  sebelumnya yang  menunjukkan performa  baik algoritma  Random Forest  dalam  klasifikasi  sentimen  pada  data  teks. Keterkaitan dengan literatur terdahulu juga ditemukan, di  mana  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa Random Forest dapat memberikan performa yang baik dalam  analisis  sentimen  terhadap  berbagai  aplikasi, seperti aplikasi Ruangguru, Dana, Qasir, dan lainnya. Penerapan SMOTE  up-sampling dalam  penelitian  ini juga  sejalan  dengan  temuan  literatur  terdahulu  yang menyoroti efektivitas teknik tersebut dalam mengatasi ketidakseimbangan  dataset  pada  tugas  klasifikasi sentimen. Secara keseluruhan, temuan ini memberikan
kontribusi  pada  literatur  analisis  sentimen  dengan menguatkan dan melengkapi temuan-temuan sebelumnya. Model Random Forest yang dikombinasikan dengan SMOTE up-sampling terbukti sebagai  strategi  efektif  dalam  menghadapi  tantangan analisis sentimen pada dataset ulasan aplikasi PicsArt . jika perubahan tersebut dianggap merugikan pengguna.  Kontroversi  terkait  konten  atau  kebijakan tertentu,  serta  masalah  privasi  atau  keamanan,  dapat memicu respons negatif yang signifikan dari sebagian pengguna.
Pada  tabel  4  berikut,  setiap  baris  mewakili  satu ulasan dan kolom "Hasil Tokenizing" berisi hasil dari tokenisasi  masing-masing  ulasan.  Setiap  kata  dalam ulasan  telah  diuraikan  menjadi  token  terpisah  untuk memfasilitasi analisis lebih lanjut.

## Tabel 4. Hasil Tokenizing
Ulasan Hasil Tokenizing Aplikasi sih bagus, tapi untuk yang berlangganan tiba-tiba motong saldo tanpa ada kode referensial atau peringatan terlebih dahulu. Jumlahnya 100k keatas. Kaget aja, tiba saldo e-wallet lenyap. Fitur premium juga biasa aja, aplikasi ribet, gak jelas, sering eror, bermasalah, banyak
iklan, hasil editan gak bisa tersimpan. Sangat tidak puas.
Aplikasi, sih, bagus, tapi, untuk, yang, berlangganan, tiba-tiba, motong, saldo, tanpa, ada, kode, referensial, atau, peringatan, terlebih,
dahulu, Jumlahnya, 100k, keatas, Kaget, aja, tiba, saldo, e-wallet, lenyap, Fitur, premium, juga,
biasa, aja, aplikasi, ribet, gak, jelas, sering, eror, bermasalah, banyak, iklan, hasil, editan, gak, bisa, tersimpan, Sangat, tidak, puas.
Aplikasi ini bisa packing dan keren sekali. Bisa buat akun sendiri pula, beh keren banget yang buat aplikasi ini. Aku kasih bintang 5, hebat tepuk tangan semua. Prok prok prok Aplikasi, ini, bisa, packing, dan, keren, sekali
Bisa, buat, akun, sendiri, pula, beh, keren, banget Yang, buat, aplikasi, ini, Aku, kasih, bintang 5,
Hebat, tepuk, tangan, semua, Prok, prok, prok.
Aplikasi multifungsi menurutku. Banyak fitur2 gratis dan berkualitas, pokonya ini adalah aplikasi andalanku ketika mau buat typography. Aku pake aplikasi ini gratis, dan tentu ada iklannya, tapi iklannya ga ganggu samsek. Rate 10000000 buat aplikasi ini
Aplikasi, multifungsi, menurutku, Banyak, fitur-
fitur, gratis, dan, berkualitas, pokoknya, Ini, adalah, aplikasi,
andalanku, ketika, mau, buat Typography, Aku, pake, aplikasi, ini, gratis, dan Tentu, ada, iklannya, tapi, iklannya, ga, ganggu sama sekali, Rate, 10000000, buat, aplikasi, ini.
Pada tabel 5 di bawah ini, setiap baris mewakili satu ulasan dan kolom "Hasil Stopwords" berisi hasil dari  penghapusan  stopwords  pada  setiap  ulasan. Stopwords  adalah  kata-kata  umum  yang  sering diabaikan  dalam  analisis  teks  karena  kemunculannya
yang  tinggi  dan  kontribusinya  yang  rendah  terhadap makna  kontekstual.  Dengan  menghapus  stopwords, kita  dapat  fokus  pada  kata-kata  kunci  yang  lebih relevan dalam setiap ulasan.

## Tabel 5. Hasil Stopwords
Ulasan Hasil stopwods Aplikasi sih bagus, tapi untuk yang berlangganan tiba-tiba motong saldo tanpa ada kode referensial atau peringatan terlebih dahulu. Jumlahnya 100k keatas. Kaget aja, tiba saldo e-wallet lenyap. Fitur premium juga biasa aja, aplikasi ribet, gak jelas, sering eror, bermasalah, banyak iklan, hasil editan gak bisa tersimpan. Sangat tidak puas. Aplikasi bagus, berlangganan tiba-tiba motong saldo kode referensial peringatan.
Jumlahnya 100k keatas. Kaget, saldo e- wallet lenyap. Fitur premium biasa,
aplikasi ribet, jelas, sering eror, bermasalah, banyak iklan, hasil editan tersimpan. Tidak puas.
Aplikasi ini bisa packing dan keren sekali. Bisa buat akun sendiri pula, beh keren banget yang buat aplikasi ini. Aku kasih bintang 5, hebat tepuk tangan semua. Prok prok prok Aplikasi packing keren. Buat akun beh keren banget aplikasi. Kasih bintang 5, hebat tepuk tangan. Prok prok prok.
Aplikasi multifungsi menurutku. Banyak fitur2 gratis dan berkualitas, pokonya ini adalah aplikasi andalanku ketika mau buat typography. Aku pake aplikasi ini gratis, dan tentu ada iklannya, tapi iklannya ga ganggu samsek. Rate
10000000 buat aplikasi ini.
Aplikasi multifungsi. Banyak fitur gratis berkualitas, andalan buat typography. Pake aplikasi gratis, tentu iklan ga ganggu. Rate 10000000 buat aplikasi.
Tabel  6  di  bawah  menjelaskan  hasil  dari performance  yang  menghasilkan nilai akurasi , recall dan  precision  dari  ulasan  dataset  aplikasi  picsart menggunakan algoritma random forest.
tabel 6. Hasil Performance True positif True negatif Class precision Pred.positif 376 21 94.71% Pred.negatif 17 372 95.63 Class recall 95.67% 94.66%
Tabel  6  menunjukkan  hasil  evaluasi  performa model  klasifikasi  dengan  akurasi  sebesar  95.17%. Confusion  Matrix  memberikan  rincian  tentang  True Positives  (TP),  True  Negatives  (TN),  False  Positives (FP),  dan  False  Negatives  (FN).  Dalam  konteks  ini, model  dengan  tepat  memprediksi  376  kasus  positif (True  Positives)  dan  372  kasus  negatif  (True Negatives),  menghasilkan  precision  sebesar  94.71% untuk  kelas  positif  dan  95.63%  untuk  kelas  negatif. Selain  itu,  nilai  recall  mencapai  95.67%  untuk  kelas positif  dan  94.66%  untuk  kelas  negatif.  Hasil  ini menggambarkan kemampuan model dalam
mengidentifikasi  dengan  benar  kasus  positif  dan negatif,  menyediakan  informasi  holistik  tentang kinerja keseluruhan model klasifikasi.
Gambar  8  di  bawah  menjelaskan  tentang  hasil Performance Vector dari ulasan aplikasi Picsart.

## Gambar 8. hasil performance vector
Gambar 8 menjelaskan hasil performance vector yang  mengevaluasi  kinerja  model  mencatat  akurasi sebesar  95.17%,  menunjukkan  tingkat  keberhasilan model dalam mengklasifikasikan data secara keseluruhan. Detail performa model terungkap melalui matriks  konfusi,  yang  membagi  hasil  prediksi  ke dalam  empat  kategori:  True  Positives  (376),  True Negatives  (372),  False  Positives  (21),  dan  False Negatives  (17).  Model  berhasil  memprediksi  dengan benar  376  data  positif  dan  372  data  negatif.  Namun, terdapat 21 kasus di mana data negatif salah diprediksi sebagai positif, dan 17 kasus di mana data positif salah diprediksi sebagai negatif. Matriks konfusi memberikan  wawasan  yang  komprehensif  tentang kekuatan dan kelemahan model klasifikasi, membantu untuk  mengidentifikasi  area  di  mana  model  perlu diperbaiki atau dioptimalkan. Dengan demikian, hasil evaluasi  memberikan  pemahaman  yang  mendalam tentang  performa  model  dalam  menghadapi  dataset ulasan.

## 4.1. Karakteristik  yang  Menciptakan  Respon Positif
a. Kemudahan Penggunaan Jika aplikasi PicsArt dirancang dengan antarmuka  yang  intuitif  dan  mudah  digunakan, pengguna  mungkin  memberikan  respon  positif. Kemudahan dalam menjelajahi fitur-fitur dan alat pengeditan  dapat  meningkatkan  pengalaman pengguna.
b. Fitur Kreatif dan Inovatif Keberhasilan  aplikasi  dalam  menyediakan  fitur pengeditan  foto  yang  kreatif  dan  inovatif  dapat menarik  perhatian  pengguna.  Fitur-fitur  baru yang  unik  atau  tren  dapat  meningkatkan  respon positif.
c. Stabilitas dan Kinerja Pengguna cenderung memberikan respon positif jika  aplikasi  berjalan  dengan  stabil,  minim  bug,
dan  responsif.  Kinerja  yang  baik  memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan. d. Dukungan Komunitas Jika PicsArt memiliki komunitas pengguna yang aktif,  pengguna  mungkin  merasa  didukung  dan terinspirasi  oleh  karya-karya  pengguna  lainnya. Ini dapat menciptakan atmosfer positif di dalam aplikasi. e. Tantangan Kreatif dan Konten Edukatif Menyediakan tantangan kreatif, panduan
pengguna, atau konten edukatif dapat meningkatkan  daya  tarik  aplikasi.  Pengguna yang  merasa  mendapatkan  manfaat  tambahan dari  penggunaan  aplikasi  mungkin  memberikan respon positif.
4.2. Karakteristik  yang  Menciptakan  Respon Negatif
a. Kompleksitas yang Berlebihan Jika  aplikasi  terlalu  kompleks  atau  sulit  untuk digunakan  tanpa  panduan  yang  jelas,  pengguna mungkin  merasa  frustrasi  dan  memberikan respon negatif.
b. Masalah Kinerja atau Bug Masalah kinerja, seringnya crash, atau bug dalam aplikasi dapat menciptakan pengalaman pengguna  yang  buruk,  menghasilkan  respon negatif.
c. Ketidakpuasan terhadap Fitur Gratis Jika pengguna merasa fitur gratis terlalu terbatas atau  kurang  memadai,  ini  bisa  smenciptakan respon negatif, terutama jika perubahan tersebut dianggap  sebagai  kebijakan  yang  kurang menguntungkan.
d. Kontroversi dalam Konten atau Kebijakan Kontroversi  terkait  konten  yang  tersedia  di aplikasi  atau  kebijakan  tertentu  bisa  memicu respon negatif dari sebagian pengguna.
e. Masalah Privasi atau Keamanan Jika  ada  kekhawatiran  tentang  privasi  atau keamanan  data  pengguna,  hal  ini  dapat menciptakan respon negatif.
4.3. Rekomendasi  untuk  Para  Pengguna  Aplikasi PicsArt
a. Berpartisipasi dalam Survei Pengguna - Menanggapi  survei  pengguna  yang  mungkin disediakan  oleh  pengembang  PicsArt  untuk memberikan umpan balik langsung.
- Memberikan tanggapan terinci tentang pengalaman  pengguna  dan  memberikan  saran yang konstruktif.
b. Memberikan Ulasan di Platform Resmi - Menuliskan  ulasan  dan  memberikan  rating  di platform resmi seperti  Google Play Store atau App Store.
- Mengkomunikasikan  pengalaman  positif  dan negatif secara jujur.
c. Aktif Berpartisipasi dalam Program Beta - Bergabung  dengan  program  beta  tester  jika tersedia untuk mencoba fitur-fitur baru sebelum dirilis secara luas.
- Memberikan  masukan  tentang  fitur  baru  dan membantu  memperbaiki  bug  yang  mungkin ditemui.
4.4. Rekomendasi untuk Pembuat Aplikasi PicsArt
a. Aktif Memantau Analisis Sentimen - Menggunakan  alat  analisis  sentimen  untuk memahami  umpan balik pengguna dari ulasan di platform resmi.
- Menanggapi  secara  cepat  terhadap  masukan positif dan negatif.
b. Melakukan Eksperimen Pengguna - Melakukan eksperimen pengguna untuk memahami cara pengguna berinteraksi dengan fitur-fitur baru atau perubahan antarmuka.
- Menggunakan hasil eksperimen untuk mengoptimalkan desain dan fungsionalitas.
c. Meningkatkan Kinerja Aplikasi
- Terus  memantau  dan  meningkatkan  kinerja aplikasi, termasuk waktu respons dan kecepatan pengeditan.
- Mengidentifikasi  dan  memperbaiki  masalah kinerja yang mungkin dihadapi pengguna.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  besar  untuk memahami bagaimana pemahaman sentimen pengguna  terhadap  aplikasi PicsArt .  Berikut  adalah kesimpulan utama yang dapat diambil dari penelitian ini:  Sentimen  Pengguna  terhadap  Aplikasi  PicsArt menggunakan  Algoritma Random  Fores t:  Penelitian ini berhasil menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi PicsArt dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa algoritma  ini  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk mengklasifikasikan  respon  pengguna  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi,  mencapai  95.17%.  Hal  ini memberikan gambaran mendalam tentang bagaimana pengguna  merespons  aplikasi PicsArt ,  baik  dalam aspek  positif  maupun  negatif.  Pengaruh  Pengalaman Pengguna  Sebelumnya  terhadap  Respon  Pengguna: Penelitian  ini  juga  mengevaluasi  sejauh  mana pengalaman  pengguna  sebelumnya  memengaruhi respon  mereka  terhadap  aplikasi PicsArt .  Meskipun variabel  ini  tidak  diukur  secara  langsung  dalam temuan,  analisis  sentimen  memberikan  indikasi tentang dampak pengalaman pengguna terhadap sikap mereka  terhadap  aplikasi.  Hasil  ini  memberikan wawasan tentang peran pengalaman pengguna dalam membentuk persepsi terhadap aplikasi. Dari penelitian ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna  cenderung memberikan respons yang lebih positif terhadap versi aplikasi sebelumnya dibandingkan dengan perubahan yang diimplementasikan dalam upgrade oleh
pengembang,  yang  menyebabkan  munculnya  opini negatif yang lebih banyak daripada opini positif. Fitur- Fitur  Aplikasi PicsArt yang  Paling  Berpengaruh: Meskipun  rumusan  masalah  tidak  secara  khusus mengidentifikasi  fitur-fitur  aplikasi PicsArt ,  hasil penelitian memberikan pemahaman mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi sentimen positif atau negatif  dari  pengguna.  Dengan  demikian,  temuan  ini dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  fitur-fitur kunci yang dapat ditingkatkan atau dioptimalkan guna meningkatkan  pengalaman  pengguna.  Penelitian menyoroti  bahwa  pembatasan  akses  dan  keharusan membayar untuk fitur-fitur tambahan setelah melakukan  upgrade  aplikasi  oleh  pengembang merupakan  salah  satu  aspek  yang  berpengaruh terhadap  sentimen  pengguna.  Faktor  lainnya  yaitu masalah  bug  yang  sering  terjadi  pada  pengguna aplikasi.  Perbaikan  pada  aspek  ini  dapat  menjadi strategi untuk meningkatkan persepsi positif pengguna terhadap aplikasi.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  disarankan untuk melibatkan analisis lebih rinci terhadap faktor- faktor yang memengaruhi sentimen positif dan negatif. Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan untuk  memahami  perubahan  tren  sentimen  seiring waktu dan melibatkan lebih banyak fitur atau variabel yang dapat memperkaya analisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  A.  Sandag,  “Prediksi  Rating  Aplikasi  App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  167–178, 2020, doi: 10.31154/cogito.v6i2.270.167-178.
[2]  S. Nanda, D. Mualfah, dan D. A. Fitri, “Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Streaming Mola Menggunakan Algoritma  Random  Forest,” J.  Apl.  Teknol.  Inf. dan  Manaj. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  210–219,  2022, doi: 10.31102/jatim.v3i2.1592.
[3]  M. L. Pratama, Y. V. Via, dan E. P. Mandyartha, “Analisi Performansi Naive Bayes Dan Random Forest Terhadap Sentimen Kenaikan Harga BBM di Indonesia,” Scan  J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 18, no. 1, hal. 18–24, 2023.
[4]  E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector Machine,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, hal. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[5]  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, hal. 4305–4313, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://j- ptiik.ub.ac.id
[6]  Dhana  Aulia  Ayu  Kurniawan,  Ema  Utami,  dan Hanif  Al  Fatta,  “Analisis  Sentimen  Pada  Opini Pengguna Aplikasi Qasir Menggunakan Support Vector  Machine  Dan  Random  Forest,” Tek.
Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 4, no. 1, hal. 1–
8, 2023, doi: 10.46764/teknimedia.v4i1.83.
[7]   timoty  t  Putra  dan  A.  Budi,  “Implementasi Aplikasi  Photo  Editor  Berbasis  Android  Untuk Desain  Website,” J.  Inform.  dan  Bisnis ,  vol.  5, no. 2, hal. 7–17, 2018, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.kwikkiangie.ac.id/index.php/JIB/is sue/view/25/45
[8]  D. N. I. Huda dan C. Prianto, “Analisis Sentimen Layanan  Jasa  Pengiriman  Pada  Ulasan  Play Store :  Systematic  Literature  Review,” J. iInformatika  dan  Teknol.  Komput. ,  vol.  04,  no.
02, hal. 87–98, 2023.
[9]  A.  Arisusanto,  N.  Suarna,  dan  G.  Dwilestari, “Analisa  Klasifikasi  Data  Harga  Handphone Menggunakan Algoritma Random Forest Dengan  Optimize  Parameter  Grid,” J.  Teknol. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, hal. 43–47, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.51.
[10]  D. I. T. Rosalia, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS  CLUSTERING  BERDASARKAN HASIL PENJUALAN PRODUK INEZ COSMETIC,” vol. 18, hal. 50–56, 2023.