## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP APLIKASI GOJEK PADA PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST CLASSIFIER
1 Naura Zainaty Rania, 2 Rama Dian Syah*
1 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, 2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 naurarania2273@gmail.com, 2 rama_ds@staff.gunadarma.ac.id* *) Penulis Korespondesnsi

## Abstrak
Ulasan  pengguna  aplikasi  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  menentukan kesuksesan sebuah layanan aplikasi. Analisis sentiment. Teknologi Natural Language Processing (NLP) memungkinkan pengembang untuk mengkategorikan emosi dalam ulasan secara otomatis. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  Gojek  yang tersedia  di  Google  Playstore  menggunakan  metode  Random  Forest  Classifier.  Dataset  yang digunakan sebanyak 50000 ulasan. Model yang dibangun berhasil melakukan prediksi sentiment dengan baik yang dibuktikan dengan nilai akurasi mencapai 89%. Model yang dibangun mampu mengidentifikasi  sampel  negatif  sebanyak  3231  data  diprediksi  dengan  benar  (True  Negative). Sampel  negative  sebanyak  298  data  diprediksi  dengan  salah  prediksi  sebagai  positif  (False Positive). Sampel negative sebanyak 722 data diprediksi dengan salah sebagai negative (False Negative). Sampel positif sebanyak 5376 data diprediksi dengan benar (True Positive). Penelitian ini menunjukkan  sentimen  pengguna Gojek  cenderung  negative  sehingga  peningkatan  layanan Gojek dapat ditingkatkan agar loyalitas pengguna semakin bertambah.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Random Forest, Aplikasi Gojek, Play Store.

## Abstract
App user reviews play a very important role in determining the success of an app service. Sentiment  analysis.  Natural  Language  Processing  (NLP)  technology  allows  developers  to categorize emotions in reviews automatically. This research aims to conduct sentiment analysis on  reviews  of  the  Gojek  application  available  on  Google  Playstore  using  the  Random  Forest Classifier  method.  The  dataset  used  is  50000  reviews.  The  model  built  successfully  predicts sentiment well as evidenced by the accuracy value reaching  89%. The model built was able to identify negative samples with 3231 correctly predicted data (True Negative). A negative sample of 298 data was predicted incorrectly as positive (False Positive). A negative sample of 722 data was  incorrectly  predicted  as  negative  (False  Negative).  Positive  samples  of  5376  data  were predicted correctly (True Positive). This research shows that Gojek user sentiment tends to be negative so that Gojek service improvements can be increased so that user loyalty increases.
Keywords: Sentiment Analysis, Random Forest, Gojek Aplication, Play Store.

## PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  ulasan pengguna telah menjadi faktor krusial dalam
menentukan  kesuksesan  sebuah  aplikasi. Gojek,  sebagai  salah  satu  platform  layanan daring terbesar di Indonesia, menerima ribuan hingga jutaan ulasan dari pengguna setiap hari
di Google Play Store. Ulasan ini mencerminkan beragam pengalaman pengguna,  mulai  dari  kepuasan  hingga ketidakpuasan  terhadap  berbagai  fitur  atau layanan.  Ulasan  pengguna  tidak  hanya membentuk  persepsi  publik  tetapi  juga memberikan wawasan berharga bagi pengembang  untuk  meningkatkan  produk mereka  [1].  Analisis sentimen  adalah  metode yang efektif untuk memahami dan
mengkategorikan ulasan
pengguna berdasarkan emosi yang diungkapkan. Teknologi  pemrosesan  bahasa  alami  (Natural Language  Processing/NLP)  memungkinkan analisis  teks  ulasan  dalam  skala  besar  secara otomatis  dan  mengidentifikasi  pola  sentimen seperti positif,  negatif, atau  netral  [2].  Dalam konteks ini, metode Random Forest Classifier telah  terbukti  menjadi  salah  satu  teknik  yang efektif  untuk  klasifikasi  teks.  Random  Forest Classifier bekerja dengan menghitung probabilitas dari setiap kata dalam teks untuk menentukan  sentimen  secara  keseluruhan. Teknologi  pemrosesan  NLP  memungkinkan tim pengembang di Gojek dapat mengidentifikasi  area  yang  perlu  perbaikan dan mengevaluasi keberhasilan fitur baru [3].
Penelitian terdahulu menunjukkan berbagai pendekatan dalam analisis sentimen. Penelitian oleh Meutia Wibowo menunjukkan keberhasilan menggunakan algoritma Indobert untuk  analisis  Sentimen  terhadap  ulasan aplikasi  identitas  kependudukan  digital  [4]. Selain  itu,  penelitian  oleh  Edyt  melakukan
analisis  ulasan  pada  google  playstore  dengan nilai  akurasi  mencapai  78.9%  [5].  Penelitian lain oleh Fanka melakukan analisis sentiment aplikasi Dana dengan metode Random Forest dengan  nilai  precision,  recall,  f1-score,  dan accuracy mencapai 84% [6].
Analisis sentimen berguna untuk memahami sentimen pengguna untuk meningkatkan  kualitas  layanan.  Berdasarkan uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi penggunaan dan tingkat akurasi metode  Random  Forest  Classifier  dalam mengklasifikasikan  data  komentar  untuk aplikasi Gojek. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan lebih mendalam tentang bagaimana analisis sentimen dapat membantu dalam pengambilan keputusan strategis untuk pengembangan produk.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  untuk menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap aplikasi  Gojek  dengan  menggunakan  metode Random Forest. Tujuan spesifik dari penelitian ini  adalah  mengidentifikasi  sentiment  positif, dan  sentiment  negatif  dari  ulasan  pengguna serta  mengetahui  performa  model  Random Forest  terhadap  analisis  sentiment  pada aplikasi  Gojek.  Tahapan  metode  penelitian yaitu  pengumpulan  data,  preprocessing  data, data  splitting,  data  training,  dan  evaluasi. Tahapan  metode  penelitian  terdapat  pada Gambar 1.
.
Gambar 1. Metode Penelitian

## Gambar 2. Dataset yang Dikumpulkan

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dari  data ulasan  aplikasi  Gojek  di  Google  Playstore yang  tersedia  pada  platform  Kaggle. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  ulasan  aplikasi  Gojek  untuk  versi  4.0.0 hingga 4.9.3.
Jumlah  total  data  ulasan  mencapai 50.000,  dengan  ulasan  terlama  berasal  dari tanggal 11 Desember 2021 dan ulasan terbaru dari tanggal 2 Februari 2024.
Contoh  dataset  yang  dikumpulkan terdapat pada Gambar 2.

## Labelisasi Data
Dalam  analisis  sentimen  menggunakan metode supervised learning sehingga diperlukan  dataset  yang  telah  dilabeli  atau dianotasi. Proses pelabelan ini penting karena metode  supervised  learning  memerlukan contoh  yang  sudah  memiliki  label.  Penelitian ini  melakukan  anotasi  dengan  memberikan label negatif pada data dengan skor 1 hingga 3, dan  label  positif  pada  data  dengan  skor  4 hingga  5.  Penelitian  ini  tidak  menyertakan label netral dalam penilaian karena berdasarkan  dataset  yang  ada,  ulasan  dengan
skor  1  hingga  3  cenderung  berisi  komentar negatif  yang  direpresentasikan  dengan  angka 0.  Contoh  dataset  yang  sudah  dilabelisasi terdapat pada Tabel 1.

## Preprocessing Data
Tahap  pre-processing  data  melibatkan persiapan  dataset  agar  siap  untuk  dianalisis menggunakan metode yang dipilih. Proses ini bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan mengubah  data  menjadi  format  yang  lebih terstruktur,  sehingga  memudahkan  analisis lebih lanjut.
Tahapan pre-processing data mencakup empat  langkah  utama  yaitu  case  folding, normalisasi. stopword removal, stemming dan tokenisasi.
Tahapan  pertama  pada  pre-processing data  yaitu  case  folding.  Case  Folding  adalah teknik dalam pemrosesan teks yang berfungsi untuk mengubah semua karakter dalam sebuah string  menjadi  huruf  kecil  (lowercase)  [7]. Tujuan  dari  case  folding  adalah  untuk menghilangkan perbedaan antara huruf kapital dan  huruf  kecil,  sehingga  analisis  teks  dapat dilakukan tanpa mempertimbangkan perbedaan  tersebut.  Gambar  3  menunjukkan hasil dari tahapan preprocessing case folding.
Tahapan  kedua  pada  pre-processing data  yaitu  normalisasi.  Normalisasi  adalah proses yang digunakan untuk mengubah kata- kata  tidak  baku  atau  singkatan  dalam  ulasan aplikasi  menjadi  bentuk  yang  lebih  baku  dan mudah dipahami [8].
Tabel 1. Labelisasi Dataset
No Content Score  Sentimen 1 kemarin buka aplikasi gojek malah keluar sendiri terus kasih bintang dulu kalo normal kasih bintang 4 Positif 2 payah jarang voucher semenjak bukan pak nadiem 1 Negatif 3 diperbaikin bugnya masukin nomor udah verifikasi akun aja ga 1 Negatif
Normalisasi menggunakan sebuah kamus  norm  yang  berisi  pasangan  kata singkatan  atau  tidak  baku  sebagai  kunci  dan kata  baku  sebagai  nilai.  Fungsi  normalisasi kemudian  didefinisikan  untuk  menerima sebuah string, mencari setiap kata yang ada di dalam  kamus,  dan  menggantinya  dengan padanan bakunya. Setelah itu, fungsi normalisasi  diterapkan  pada  setiap  entri  di kolom 'content' dalam dataset data menggunakan  apply  dan  lambda  function. Hasil  dari  normalisasi  ini  adalah  teks  yang telah  diperbaiki  sehingga  lebih  konsisten  dan mudah  dianalisis.  Tabel  2  menunjukkan contoh hasil normalisasi kata. Tahapan ketiga pada  pre-processing  data  yaitu  stopword removal.  Tahapan  Stopword  removal  adalah proses  menghilangkan  kosakata  yang  bukan merupakan ciri khas atau kata unik dari suatu dokumen [9]. Kata-kata seperti kata sambung, kata  depan,  kata  ganti,  misalnya  "pada", "oleh", "apa", dan lain-lain, perlu disingkirkan. Sebelum melakukan tahap stopword removal, daftar  stopword  harus  dibuat  terlebih  dahulu
Setiap  kata  dalam  data  komentar  aplikasi Gojek akan diperiksa. Jika ada kata sambung, kata depan, kata ganti, kata yang tidak relevan untuk analisis, atau kata yang termasuk dalam daftar stopword, maka kata-kata tersebut akan dihapus.  Dengan  demikian,  hanya  kata-kata yang memiliki makna yang akan tersisa.
Tahapan  keempat  pada  pre-processing data yaitu stemming. Tahapan stemming yaitu mengubah  kata  berimbuhan  pada  dataset diubah  menjadi  kata  dasar  [10].  Proses  saat stemming  menggunakan  salah  satu  modul adaptasi  dari  Algoritma  Nazief  dan  Adriani yaitu Sastrawi
dengan fungsi StemmerFactory.  Tabel  3  menunjukkan  hasil dari stopword removal dan stemming.
Tahapan  Kelima  pada  pre-processing data  yaitu  tokenisasi.  Tahapan  tokenisasi terdapat kalimat-kalimat yang dipecah menjadi  bagian-bagian  kata  yang  disebut token. Proses tokenisasi dilakukan menggunakan  salah  satu  fungsi  dari  modul
NLTK, yaitu word tokenize. Hasil dari tahapan tokenisasi terdapat pada Gambar 4. Tabel 2. Hasil Normalisasi Kata No Sebelum Normalisasi Sesudah Normalisasi 1 lambat  sekali  sekarang  ini  bosssku  apk gojek gk kaya dulu lambat sekali sekarang ini bosssku aplikasi gojek tidak kaya dulu 2 kenapa  sih  dari  kemarin  sy  buka  aplikasi gojek malah keluar sendiri terus saya kasih bintang 2 dulu kalo sudah normal sy kasih bintang 7 kenapa sih dari kemarin saya buka aplikasi gojek malah keluar sendiri terus saya kasih bintang 2 dulu kalo sudah normal saya kasih bintang 7 3 makin lama gojek makin ngga jelas susah bgt  dapet  driver  buat  gofood  ongkirnya juga mahal bgt mohon diperbaiki makin  lama  gojek  makin  ngga  jelas  susah banget dapet driver buat gofood ongkirnya juga mahal banget mohon diperbaiki
Tabel 3. Hasil Stopword Removal dan Stemming No Sebelum Normalisasi Sesudah Normalisasi 1 lambat sekali sekarang ini bosssku apk gojek gk kaya dulu lambat  sekali  sekarang  bosssku  aplikasi gojek ga kaya dulu 2 sekarang  go  food  ngga  pernah  ada  promo ongkirnya makin mahal aja sekarang  go  food  tidak  pernah  promo ongkirnya makin mahal aja 3 bagus bgt sumpahh wajib download
bagus banget sumpahh wajib download
Gambar 4. Hasil dari Tokenisasi

## Gambar 5. Data Splitting

## Data Splitting
Pada tahap ini dataset yang berasal dari hasil  prepocessing  akan  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji  dengan persentase  80:20.  Data  latih  sebanyak  38.504 dan data uji sebanyak 9.627. Data latih untuk melatih model, lalu data uji untuk mengevaluasi performa model dengan confussion matrix.

## Data Training
Tahapan  data  training  merupakan tahapan untuk  pelatihan  model  menggunakan
dataset dengan format yang telah disesuaikan. Dua dataset yang digunakan adalah data latih dan data uji yang telah dibagi dari total dataset. Proses pelatihan  dilakukan  dengan  percobaan menggunakan  hyperparameter  default  dari Random Forest.
Hyperparameter  bawaan  (default)  pada Random  Forest  di  berbagai  pustaka  machine learning,  seperti  scikit-learn  di  Python, memiliki nilai yang sudah diatur sebelumnya. Gambar 6 merupakan hyperparameter bawaan dari Random Forest.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  setelah  model dilatih. Hasil  klasifikasi  sentimen  oleh  model dibandingkan  dengan  sentiment  aktual.  Pada Tabel  4  terlihat  hasil  uji  coba  model  yang menunjukkan  model  mampu  melakukan prediksi sentimen berdasarkan ulasan dibandingkan dengan sentimen aktualnya.
Model  dievaluasi  untuk  mengukur kinerjanya  dalam  memprediksi  klasifikasi sentimen dengan menggunakan matriks kebingungan (Confusion Matrix). Evaluasi ini
dilakukan  menggunakan  data  uji  yang  telah dibagi  sejak  awal  proses  analisis.  Terdapat empat  kategoti  yaitu  True  Positive  (TP)  yang menunjukkan sentiment positif benar diprediksi  positif,  False  Negative  (FN)  yang menunjukkan sentiment negative benar diprediksi  negative,  False  Positive  (FP)  yang menunjukkan sentiment positif salah diprediksi  positif  menjadi  negative,  dan  True Negative  (TN)  yang  menunjukkan  sentiment negative  salah  diprediksi  negative  menjadi positif. Hasil evaluasi menggunakan confusson matrix terdapat pada Gambar 7.

## Gambar 6. Hyperparameter Default Random Forest
Sumber: Holinger et al. (2021) [11]
Tabel 4. Hasil Uji Coba No Ulasan Aktual  Prediksi 1 Aplikasinya sering ngebug dan loading nya lama Negatif Negatif 2 Jarang ada promo payah Negatif Negatif 3 Sangat  membantu  fiturnya  apalagi  fitur  gojek  dan  gocar  sangat membantu buat yang ga punya kendaraan Positif Positif
Gambar 7. Hasil Evaluasi Confusion Matrix

## Gambar 8. Hasil Classification Report
Gambar  7  menampilkan  Confusion Matrix dengan heatmap yang mengilustrasikan kinerja model klasifikasi. Matrix ini menunjukkan bahwa model berhasil memprediksi  3231  sampel  negatif  dengan benar  (True  Negative),  298  sampel  negatif salah  diprediksi  sebagai  positif  (False Positive), 722 sampel negatif salah diprediksi sebagai  negative  (False  Negative),  dan  5376 sampel  positif  benar  prediksi  benar  (True Positive).
Warna  pada  heatmap  mencerminkan intensitas  jumlah  sampel  di  setiap  kategori.
Secara  keseluruhan,  Confusion  Matrix  ini membantu  dalam  menilai  akurasi  dan keandalan  model,  serta  mengidentifikasi  area yang memerlukan perbaikan lebih lanjut untuk
meningkatkan  kinerja  klasifikasi.  Laporan hasil klasifikasi juga disajikan pada Gambar 8.
Pada  Gambar  8  terlihat  bahwa  model menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  89%. Nilai precision yaitu pada nilai skor 1 (positif) sebesar 95% dan skor 0 (negatif) sebesar 82%. Nilai recall pada skor 1 (positif) sebesar 89% dan  skor  0  (negatif)  sebesar  91%.  Nilai  F1- Score  pada  skor  1  (positif)  bernilai  91%  dan skor 0 (negatif) sebesar 86%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  prediksi  sentimen  pada  aplikasi Gojek  yang  tersedia  di  Google  Playstore  dan mengetahui  performa  model  yang  telah
dibangun.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang disajikan terlihat bahwa model Random Forest berhasil melakukan prediksi sentimen berdasarkan  ulasan  pada  aplikasi  Gojek dengan baik yang dibuktikan dengan perbandingan  ulasan  aktual  sesuai  dengan ulasan  prediksi.  Evaluasi  model  dibuktikan dengan  nilai  accuracy  yang  mencapai  89% dengan  kesalahan  hanya  sebesar  11%  yang membuktikan  bahwa  model  yang  dibuat memiliki  performa  yang  akurat.  Berdasarkan hasil analisis sentimen terlihat bahwa sentimen pengguna  Gojek  cenderung  negatif,  dengan 3.217  sentimen  negatif  dan  312  sentimen positif yang teridentifikasi.
Pengembangan  lebih  lanjut  terkait dengan penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan melakukan  penyaringan  data  yang  lebih  ketat serta penggunaan dan perbandingan algoritma lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Hapsari,  R.  Prawiradilaga,  and  M. Muhardi, “Pengaruh Persepsi Kemudahan,  Persepsi  Kebermanfaatan, dan  Kualitas  Informasi  terhadap  Minat Masyarakat Kota Bogor dalam Penggunaan  Layanan  Telemedicine (Studi Pada Pengguna Aplikasi
Halodoc,  Alodokter,  Yesdok),” J.  Nas. Manaj. Pemasar. SDM , vol. 4, no. 3, pp. 100–119, Sep. 2023, doi: 10.47747/jnmpsdm.v4i3.1363.
[2] S. A.  Mahira,  I.  Sukoco,  C.  S.  Barkah,
N.  Jamil,  A.  Novel,  and  J.  A.  Bisnis, “Teknologi Artificial Intelligence Dalam Analisis Sentimen: Studi
Literatur  Pada  Perusahaan  Kata.Ai,” J. Pemikir.  Dan  Penelit.  Bid.  Adm.  Sos. Hum. Dan Kebijak. Publik , vol. 6, no. 2, pp. 139–148, 2023.
[3] G.  Aji,  E.  Febrianti,  D.  A.  Karima,  A.
Dhia  Iqbal,  E.  Setiani,  and  U.  K.  H. Abdurrahman, “Analisis Strategi Pengembangan  Bisnis  Pada  Pt  Goto Gojek  Tokopedia  Untuk  Pertumbuhan Jangka Panjang Pasca Ipo,”
GEMILANG J. Manaj. dan Akunt. , vol. 3,  no.  3,  pp.  49–59,  2023,  [Online]. Available:
https://doi.org/10.56910/gemilang.v3i2.
606.
[4] A.  Komarudin  and  A.  Hilda,  “Analisis
Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Identitas Kependudukan Digital Pada Play Store
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Comput.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28–36, Jan. 2024, doi: 10.31294/coscience.v4i1.2955.
[5] E.  Daryfayi,  P.  Daulay,  and  I.  Asror, “Sentimen Analisis pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no.
2, pp. 8400–8410, 2020.
[6] F. A. Larasati, D. E. Ratnawati, and B. T.  Hanggara,  “Analisis  Sentimen
Ulasan  Aplikasi  Dana  dengan  Metode Random  Forest,” J.  Pengemb.  Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 9, pp.
4305–4313,  2022,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[7] S. M. Fani, R. Santoso, and S. Suparti, “Penerapan Text Mining Untuk Melakukan  Clustering  Data  Tweet Akun Blibli Pada Media Sosial Twitter Menggunakan K-Means Clustering,” J. Gaussian ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  583–593, 2021, doi:
10.14710/j.gauss.v10i4.30409.
[8] G.  A.  Lustiansyah et  al. ,  “Analisis klasifikasi  sentimen  pengguna  aplikasi pedulilindungi berdasarkan ulasan dengan menggunakan metode long short term  memory,”  in Seminar  Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya  (SENAMIKA) ,  2022,  pp. 327–336, [Online]. Available:
https://conference.upnvj.ac.id/index.ph
p/senamika/article/view/2177.
[9] A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M.
A.  J.  Hidayat,  “Analisis  Sentimen
Movie  Review  Menggunakan  Naive
Bayes  Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur Chi Square,” J. Bumigora Inf. Technol. , vol.  2,  no.  1,  pp.  40–44,  2020,  doi: 10.30812/bite.v2i1.804.
[10]  A.  S.  dan  N.  Surojudin,  “Analisis  Dan Perbandingan  Stemming  Algoritma Porter  Dengan  Algoritma  Ahmad Yusoff  Sembok  Dalam  Dokumen  Teks Bahasa  Indonesia,” Pros. Semin. SeNTIK ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  347–357, 2020, [Online]. Available:
https://ejournal.jak-
stik.ac.id/index.php/sentik/article/view/ 3304.
[11]  D. S. Hollinger, M. Gulfam, S. Packer, and  B.  Sukmanto,  “A  Pattern Recognition  Diagnostic  Model  to Restore  and  Emulate  Knee  Mobility,”
2021. [Online]. Available: https://www.embase.com/search/results ?subaction=viewrecord&id=L2016370 682&from=export%0Ahttp://dx.doi.org
/10.1101/2021.12.23.21267314.