## PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM MENGANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CAPCUT DI GOOGLE PLAY STORE
Ayu Sagita 1 , Ahmad Faqih 2 , Gifthera Dwilestari 3 , Bambang Siswoyo 4 , Denni Pratama 5 1,2,4 Program Studi Teknik Informatika (S1), STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Sistem Informasi (S1), STMIK IKMI Cirebon
5 Program Studi Komputerisasi Akuntansi (D3), STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No10B-Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Indonesia ayusagita706@gmail.com

## ABSTRAK
Pengguna  aplikasi  CapCut  semakin  meluas  di  kalangan  pengguna  smartphone.  Namun,  tanggapan pengguna  terhadap  aplikasi  ini  sangat  bervariasi.  Selain  itu,  perkembangan  terus-menerus  dalam  menambah fitur  dan  kemampuan  pengeditan  telah  membawa  kompleksitas  penggunaan  aplikasi  ini  semakin  meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna CapCut melalui ulasan yang terdapat di Google Play  Store  menggunakan  metode  Random  Forest.  Metode  ini  dipilih  untuk  mengidentifikasi  dan mengelompokkan  tanggapan  pengguna  ke  dalam  kategori  positif  dan  negatif  secara  efisien.  Dataset  yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 5000 ulasan, mencerminkan keragaman pendapat dari pengguna yang berpartisipasi  aktif. Tahapan preprocessing data melibatkan proses cleaning, case  folding, tokenisasi, stopword removal,  dan  lemmatisasi  untuk  memastikan  kualitas  data  yang  baik  sebelum  dilakukan  analisis  sentimen. Selanjutnya, pembobotan kata dilakukan dengan metode TF-IDF untuk memberikan nilai bobot pada kata-kata yang  mempengaruhi  sentimen  pengguna.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Random  Forest memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam menganalisis sentimen pengguna CapCut, dengan akurasi sebesar 86%,  presisi  89%,  recall  81%,  dan  f1-score  85%.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  lebih  lanjut  terkait tanggapan  pengguna  terhadap  aplikasi  CapCut,  serta  menegaskan  keberhasilan  metode  Random  Forest  dalam menangani analisis sentimen pada dataset ulasan pengguna di Google Play Store.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aplikasi CapCut, Google Play Store, Metode Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  situs Media  Indonesia, CapCut menduduki  peringkat  pertama  sebagai  aplikasi pengedit  video  yang  paling  populer.  Aplikasi  ini memiliki  beragam  kelebihan,  termasuk  fitur  transisi animasi  dan  efek  berbasis  kecerdasan  buatan.  Dalam peringkat  10  besar  aplikasi  yang  paling  banyak diunduh  berdasarkan  situs CNN  Indonesia, CapCut menempati  posisi  ke-6  dengan  total  unduhan mencapai  25  juta,  terdiri  dari  14  juta  di  Play  Store dan  11  juta  di App Store.  Aplikasi  ini  menonjolkan kemudahan  antarmuka  dan  penggunaanya,  yang memiliki  peran  penting  dalam  menarik  minat pengguna [1].
Namun,  seiring  berkembangnya  fitur  dan kemampuan pengeditan video, kompleksitas penggunaan  CapCut  semakin  meningkat.  Banyak pengguna  mengalami  kesulitan  dalam  memahami aspek-aspek  lanjutan,  seperti  efek  khusus,  transisi yang  rumit,  dan  penerapan  filter  tingkat  tinggi. Terlebih  lagi,  berbagai  pilihan  yang  tersedia  dalam aplikasi  ini  memberikan  kontrol  yang  luas,  tetapi dapat  membingungkan  bagi  mereka  yang  memiliki keterbatasan  pengalaman  dalam  pengeditan  video. Analisis  sentimen  dapat  menjadi  langkah  penting untuk  memahami  persepsi  dan  kebutuhan  pengguna secara detail, memberikan informasi berharga kepada individu  melalui  pemrosesan  data  yang  tidak terstruktur  dalam  sebuah  dataset  [2].  Analisis sentimen  terhadap  ulasan  dapat  dijalankan  dengan
memanfaatkan  metode  atau  algoritma  analisis sentimen [3].
Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  terhadap aplikasi pengedit video sudah pernah dilakukan pada paper  [4].  dengan  fokus  pada  penggunaan  TikTok sebagai  platform  media  sosial  yang  populer  di Indonesia.  Metode  yang  digunakan BM25 sebagai pembobot kata dan Improved K-NN sebagai algoritma klasifikasi  sentimen,  dan  fitur  seleksi  dengan Chi- Square , dengan rasio fitur 50% dan nilai k sebesar 20, sistem  mencapai  hasil  terbaik  dengan  precision 70,03%,  recall  67,22%,  akurasi  83,33%,  dan  f- measure  66,26%.  Paper  [5]  menerapkan  metode Random  Forest  dengan  fokus  pada  dua  kelas sentimen  (positif  dan  negatif),  menunjukkan  akurasi sebesar  90%,  presisi  90%,  recall  91%,  dan  F1-Score 89%,  dengan  pengaturan  optimal  menggunakan  80 pohon  keputusan  dan  kedalaman  pohon  sebesar  50. Pada  paper  [6]  model  Random  Forest  memiliki kinerja terbaik dengan akurasi 97,16% dan skor AUC 0,996.
Data  ulasan  dan  rating  pengguna  CapCut  di Google  Play  Store  akan  digunakan  sebagai  sumber data.  Metode  Random  Forest  dipilih  sebagai  metode klasifikasi  untuk  mengevaluasi  hasil  ulasan.  Hasil analisis  akan  membantu  dalam  pemahaman  perasaan dan  umpan  balik  Pendekatan  ini  dipilih  karena Random  Forest  menggabungkan  prediksi  dari berbagai  decision  tree  dalam  satu  model,  sehingga mengurangi  kemungkinan overfitting . Overfitting
adalah  situasi  dimana  model  sangat  bergantung  pada satu  dataset,  sehingga  ketika  digunakan  pada  dataset lain  hasilnya  bisa  sangat  berbeda  [7].  Algoritma Random  Forest  telah  menunjukkan  kinerja  yang sangat baik dalam mengidentifikasi kelemahan dalam dataset Google Play Store [8].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  peneliti mengusulkan  studi  analisis  sentimen  terhadap  ulasan aplikasi CapCut dengan menerapkan metode Random Forest.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Ulasan
Ulasan merupakan sebuah evaluasi atau pandangan  yang  diberikan  individu  atau  pengguna suatu  produk,  layanan,  tempat,  atau  topik  tertentu. Ulasan dapat diberikan untuk berbagai tujuan, seperti memberikan  umpan  balik  kepada  penyedia  layanan atau  produk,  memberikan  panduan  kepada  pengguna lain dalam proses pengambilan keputusan pembelian, atau  hanya  berbagi  pengalaman.  Secara  khusus, ulasan online memberikan informai tentang penilaian yang  biasanya  dinyatakan  dalambentuk  rating, sementara pengalaman diungkapkan melalui komentar  atau saran [9].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  subdisiplin  dalam text  mining  yang  mulai  mendapatkan  perhatian  luas sekitar  tahun  2013.  Analisis  sentimen  adalah  sebuah pendekatan  komputasional  untuk  menganalisis  opini, sentimen,  dan  ekspresi  emosional  yang  disampaikan dalam  bentuk  teks  [10].  Menurut  [11],  analisis sentimen terdiri dari empat kategori utama, yaitu :
a. Analisis  sentimen  berbasis  peringkat,  yang digunakan  untuk  mengartikan  penilaian  bintang dalam  ulasan,  dimana  5  bintang  menunjukkan sentimen sangat positif dan 1 bintang menunjukkan sentimen sangat negatif.
b. Deteksi emosi, yang bertujuan untuk mengidentifikasi  emosi,  seperti  kebahagiaan, kemarahan, kesedihan, dan frustasi yang muncul dalam teks.
c. Analisis  sentimen  berdasarkan  aspek,  yang digunakan  untuk  menentukan  aspek  atau  fitur dalam  teks  yang  memiliki  sentimen  positif, negatif, atau netral.
d. Analisis  sentimen  multibahasa,  yang  mampu megenali  dan  mengidentifikasi  bahasa  yang digunakan  dalam  teks  sesuai  dengan  pilihan bahasa yang ditentukan

## 2.3. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  tahap  penting  dalam pengeloaan  data,  terutama  dalam  kerangka  analisis data  dan  teks.  Langkah  ini  dilakukan  untuk menghilangkan gangguan dalam data dan mengorganisir  data  menjadi  struktur  yang  lebih teratur  dan  mudah  diolah  [6].  Berikut  tahapan  dalam preprocessing menurut [12] yaitu :
1. Cleaning Cleaning  adalah  proses  menghapus  atribut yang  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan dalam proses klasifikasi.
2. Case Folding Case  folding  adalah  proses  mengubah  huruf kapital menjadi huruf kecil untuk menghindari masalah case sensitif dalam proses klasifikasi.
3. Tokenisasi Tokenisasi  adalah  proses  memecah  kalimat utuh  menjadi  unit-unit  kecil  yang  lebih terstruktur.
4. Stopword Removal Stopword removal adalah proses penghapusan kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna  atau pengaruh signifikan dalam kalimat.
5. Lemmatisasi Lemmatisasi  adalah  proses  mengubah  kata- kata  ke  dalam  bentuk  dasar  atau  kata  dasar yang disebut sebagai “lemma”, sehingga kata- kata dengan makana serupa dapat dipresentasikan secara konsisten. Lemmatisasi memiliki  kesamaan  dengan  stemming,  hanya saja  proses  lemmatisasi  tidak  menggunakan library “Sastrawi’, melainkan library ‘nlp_id’.

## 2.4. Pembobotan Kata
Pemberian  bobot  kata  dalam  dokumen  teks menggunakan  metode TF-IDF melibatkan  langkah- langkah berikut [13] :
1) Perhitungan Term Frequency ( TF ) TF adalah  ukuran  yang  menghitung  frekuensi atau  banyaknya  kemunculan  kata  dalam  suatu dokumen teks.
Rumusnya adalah : 𝑡𝑓 𝑡.𝑑 = {1 + log 10 𝑡𝑓 𝑡.𝑑 , 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡.𝑑 > 0} 2) Inverse Document Frequency ( IDF ) IDF adalah  ukuran  yang  menghitung  seberapa sering  kata  tertentu  muncul  dalam  seluruh koleksi dokumen.
Rumusnya adalah : 𝑖𝑑𝑓𝑡  =   log 10 ( 𝑁 𝑑𝑓 (𝑡) )

## 2.5. Random Forest
Random Forest adalah algoritma yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dalam volume  besar,  melibatkan  penggabungan  beberapa pohon  keputusan  dan  melatihnya  menggunakan sampel  data  yang  ada  [5].  Algortima  ini  terdiri  dari sejumlah  pohon  keputusan  yang  disebut  sebagai “Decision  Tree”.  Masing-masing  pohon  keputusan memiliki  node-node  yang  digunakan  untuk  membagi keputusan. Random Forest melakukan prediksi dalam analisis  sentimen  dengan  menggabungkan  hasil  dari setiap pohon keputusan (Indarbensyah dan Rochmawati,  2021).  Menurut  [13]  proses  dalam membuat pohon keputusan, diantaranya :
a. Menghitung jumlah pohon yang akan dibuat
b. Menghitung tingkat kemurnian gini
c. Menghitung keuntungan informasi pada setiap pertanyaan selama proses pemisahan
d. Nilai  keuntungan  informasi  tertinggi  menjadi akar.
Mengulangi  langkah  2-4  untuk  setiap  pohon  hingga mencapai jumlah pohon yang ditentukan.
Beberapa  keunggulan  penggunaan  Algoritma Random Forest menurut [14], meliputi:
a. Tingkat  akurasi  yang  tinggi  pada  hasil prediksi.
b. Sensitivitas  terhadap  gangguan  atau  nise (outliers),  memungkinkan  penanganan  data yang tidak biasa.
c. Kemudahan dalam implementasi dan paralelisasi,  memungkinkan  pemrosesan  yang efisien pada sistem terdistribusi.
d. Proses  pemgolahan  data  yang  lebih  cepat dibandingkan  dengan  teknik  boosting  dan bagging.

## 2.6. Evaluasi Model
Evaluasi  model  merupakan  proses  penting dalam  penilaian  kinerja  suatu  model  atau  algoritma dalam  pemrosesan  data.  Evaluasi  model  dapat memberikan  wawasan  tentang  seberapa  baik  atau buruk  model  tersebut  dalam  menyelesaikan  tugas yang diberikan, seperti klasifikasi, regresi, atau tugas lainnya.  Confusion  Matrix  adalah  suatu  alat  evaluasi dalam  bentuk  matriks  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi.  Menurut (Raffi dkk., 2023)  Confusion Matrix  memiliki empat jenis kejadian yang meliputi :
 TP (True  Positive)  :  data  yang  berhasil terklasifikasi sebagai positif dengan benar.
 TN (True  Negative)  :  data  yang  berhasil terklasifikasi sebagai negatif dengan benar.
 FP (False  Positive)  :  data  yang  keliru terklasifikasi sebagai positif.
 FN (False  Negative)  :  data  yang  keliru terklasifikasi sebagai negatif.
Dengan menggunakan nilai yang terdapat dalam Confusion  Matrix,  maka  dapat  menghitung  berbagai matrix evaluasi berikut [12] :
1. Akurasi  (Accuracy),  mengukur  sejauh  mana model  dapat  mengklasifikasikan  data  dengan benar,  dapat  dihitung  menggunakan  rumus sebagai berikut :
accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁)
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
2. Presisi  (Precision),  mengukur  seberapa  tepat model dalam  memprediksi kelas positif, dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut :
presisi = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃)
3. Recall,  mengukur  seberapa  baik  model  dalam mengidentifikasi data kelas positif berdasarkan semua  data  actual  yang  seharusnya  positif, dapat  dihitung  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁)
4. F1-Score, matrix yang memberikan keseimbangan  antara  presisi  dan  recall,  dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut :
F1-Score = 2  × (𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅 𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Random Forest dalam melakukan klasifikasi sentimen terhadap ulasan  pengguna  aplikasi  CapCut  di  Google  Play Store.  Terdapat  9  tahapan  penelitian,  yaitu  dimulai dari identifikasi  masalah, studi literatur, pengumpulan data,  pelabelan,  preprocessing,  pembobotan  kata, klasifikasi  sentimen,  pengujian  dan  analisis,  serta penarikan kesimpulan dan saran. Berikut diagram alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  melakukan  pengumpulan  data dengan  menggunakan  tools  python  (Google  Colab) melalui teknik web scraping. Data yang diambil berisi kolom  username,  tanggal,  rating/score,  dan  ulasan pada  aplikasi  CapCut  di  google  play  store.  Dataset yang  dimiliki  berjumlah  5000  data  ulasan  mulai  dari tanggal 1 Maret hingga 25 Agustus 2023.

## 3.2. Pelabelan
Proses  pelabelan  dilakukan  berdasarkan  nilai rating  yang  diberikan  pengguna  aplikasi  CapCut  dan hanya  fokus  pada  dua  label  kelas  saja,  yaitu  positif dan  negatif.  Tidak  menggunakan  label  kelas  netral,
mengingat  ulasan  cenderung  mengandung  kata-kata sentimen positif dan negatif

## 3.3. Preprocessing
Pada  penelitian  ini,  proses  yang  dilakukan dalam  tahapan  preprocessing  yaitu  cleaning,  case folding, tokenisasi, stopword removal, dan lemmatisasi
3.4. Pembobotan Kata Penelitian  ini  menggunakan TF-IDF (Term Frequency  –  Inverse  Document  Frequency)  dalam pembobotan  kata.  Dimana  bobot  yang  diperoleh berdasarkan  frekuensi  yang  muncul  pada  setiap ulasan.

## 3.5. Klasifikasi Sentimen
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis  untuk menentukan  kategori  sentimen  dari  setiap  ulasan. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Random Forest .

## 3.6. Evaluasi Model
Pada  tahap  ini,  kinerja  model  Random  Forest akan dievaluasi menggunakan metrik, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-Score.

## 3.7. Visualisasi
Visualisasi  seperti  pie  chart  dan  word  cloud dapat  digunakan  untuk  mempresentasikan  temuan- temuan  penting  dari  analisis  sentimen  secara  lebih jelas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  metode  Random  Forest  dalam menganalisis  sentimen  pengguna  aplikasi  CapCut, dimulai  dengan  tahap  pengumpulan  data,  dilakukan melalui  teknik  scraping  dengan  mengambil  5000 ulasan sebagai sampel.
Gambar 2. Proses Scraping Ulasan
Gambar 3. Hasil Scraping
Berikutnya, proses pelabelan dilakukan berdasarkan  rating  yang  diberikan  pengguna,  dimana penelitian  ini  menginterpretasikan  penilaian  bintang dalam ulasan [11].
Kemudian,  proses  preprocessing  dilakukan dengan  langkah-langkah  seperti  cleaning,  tahap pembersihan  data  yang  seksama  termasuk  eliminasi karakter  khusus,  tautan,  atau  format  yang  tidak diinginkan.
Gambar 4. Hasil Pelabelan
Selanjutnya  case  folding,  data  disesuaikan dengan  mengubahnya  menjadi  huruf  kecil  untuk menghindari ambiguitas antara huruf besar dan huruf kecil.

## Tabel 1. Hasil Proses Cleaning dan Case Folding
Sebelum Sesudah Aplikasi yang sangat berguna bagi editor pemula dengan banyak fitur2 yang tersedia dapat menghasilkan editan yang di Inginkan aplikasi yang sangat berguna bagi editor pemula dengan banyak fitur yang tersedia dapat menghasilkan editan yang di inginkan Aplikasi nya bagus ya, tapi memakan banyak memori doang minusnya di situ, mohon memperkecil data aplikasi:) aplikasi nya bagus ya tapi memakan banyak memori doang minusnya di situ mohon memperkecil data aplikasi
Proses  tokenisasi  dilakukan  untuk  memisahkan setiap kata atau frasa menjadi token terpisah.

## Tabel 2. Hasil Proses Tokenisasi
Sebelum Sesudah Aplikasi yang sangat berguna bagi editor pemula dengan banyak fitur2 yang tersedia dapat menghasilkan editan yang di Inginkan ['aplikasi', 'yang', 'sangat', 'berguna', 'bagi', 'editor', 'pemula', 'dengan', 'banyak', 'fitur', 'yang', 'tersedia', 'dapat', 'menghasilkan', 'editan', 'yang', 'di', 'inginkan'] Aplikasi nya bagus ya, tapi memakan banyak memori doang minusnya di situ, mohon memperkecil data aplikasi:) ['aplikasi', 'nya', 'bagus', 'ya', 'tapi', 'memakan', 'banyak', 'memori', 'doang', 'minus', 'nya', 'di', 'situ', 'mohon', 'memperkecil', 'data', 'aplikasi']
Kemudian  stopword removal,  peghapusan  kata- kata  umum  (stopword)  yang  tidak  memberikan kontribusi signifikan pada sentimen.
Tabel 3. Hasil Proses Stopword Removal
Sebelum Sesudah Aplikasi yang sangat berguna bagi editor pemula dengan banyak fitur2 yang tersedia dapat menghasilkan editan yang di Inginkan aplikasi berguna editor pemula fitur tersedia menghasilkan editan Aplikasi nya bagus ya, tapi memakan banyak memori doang aplikasi bagus memakan memori
Sebelum Sesudah minusnya di situ, mohon memperkecil data aplikasi:) minus mohon memperkecil data aplikasi Langkah selanjutnya adalah lemmatisasi, dimana  kata-kata  diubah  ke  bentuk  dasar  untuk memastikan konsistensi dalam representasi kata.
Tabel 4. Hasil Proses Lemmatisasi
Sebelum Sesudah Aplikasi yang sangat berguna bagi editor pemula dengan banyak fitur2 yang tersedia dapat menghasilkan editan yang di Inginkan aplikasi guna editor mula fitur sedia hasil edit Aplikasi nya bagus ya, tapi memakan banyak memori doang minusnya di situ, mohon memperkecil data aplikasi:) aplikasi bagus makan memori minus mohon kecil data aplikasi
Setelah  tahap  preprocessing  selesai,  dilakukan proses  pembobotan  kata  menggunakan TF-IDF . Pembobotan  kata  dilakukan  untuk  memberikan  nilai numerik pada setiap kata dalam ulasan, memperhitungkan  tingkat  pentingnya  kata  tersebut dalam konteks sentimen.
Proses berikutnya melibatkan pembagian dataset menjadi  dua  bagian  utama,  dimana  90%  dari  dataset dijadikan sebagai data latih dan 10% sebagai data uji. tujuan dari pembagian ini adalah untuk melatih model menggunakan  sebagian  besar  data  yang  tersedia  dan menguji  kinerja  model  pada  data  yang  belum  pernah dilihat  sebelumnya,  dengan  harapan  mengurangi resiko overfitting [7]
Proses konstruksi model Random Forest dimulai dengan  mengimpor  struktur  melalui library  scikit- learn dan  menyimpan  arsitektur  dengan  nama  ‘rfc’ untuk  kemudahan  akses.  Model  tersebut  kemudian dilatih  menggunakan  data  latih,  memungkinkan model untuk menyesuaikan diri dengan pola sentimen dalam dataset.
Gambar 5. Code Model Random Forest CLassifier
Hasil  prediksi  dari  data  uji  disimpan  dengan nama  ‘predict_1’,  memungkinkan  peneliti  untuk mengevaluasi sejauh mana model dapat memprediksi sentimen ulasan pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Proses  evaluasi  model  menjadi  langkah  penting selanjutnya,  dimana  matrix  evaluasi  seperti  akurasi, presisi, recall, dan f1-score digunakan [12].
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Random  Forest  memberikan  tingkat  akurasi  yang tinggi  dalam  menganalisis  sentimen  pengguna
CapCut,  dengan  akurasi  sebesar  86%,  presisi  89%, recall 81%, dan f1-score 85%.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix
Dari  hasil  tersebut,  Confusion  Matrix  juga memberikan  informasi  tambahan.  Terdapat  166  True Positive  ( TP ),  yang  merupakan  ulasan  positif  yang diklasifikasikan  dengan  benar.  Sebanyak  209  True Negative  ( TN )  menunjukkan  ulasan  negatif  yang diklasifikasikan dengan benar. Disisi lain, terdapat 21 False Positive ( FP) yang menunjukkan ulasan negatif yang  keliru  diklasifikasikan  sebagai  positif,  dan  39 False Negative (FN ) yang menunjukkan ulasan positif yang keliru diklasifikasikan sebagai negatif.
Gambar 7. Hasil Classification Report
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  classification report  yang  memberikan  informasi  lebih  lanjut tentang  kinerja  model.  Dari  laporan  klasifikasi tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  kemampuan pengklasifikasian  sudah  sangat  baik,  dengan  tingkat akurasi  keseluruhan  mencapai  86%,  keseimbangan antara  precision  dan  recall  mencerminkan  kinerja model yang memuaskan.
Dalam  proses  penelitian  ini,  penggunaan visualisasi memegang  peranan  penting  dalam mempresentasikan  informasi  dengan  cara  yang  lebih terstruktur dan mudah dipahami.
Gambar 8. Pie Chart Dari label Ulasan
Visualisasi  perbandingan  antara  jumlah  label ‘positif’  dan  ‘negatif’  dilakukan  melalui  pie  chart, seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  7  yang  menunjukkan bahwa  label  ‘positif’  lebih  dominan  dengan presentase 54,9%, sedangkan label ‘negatif’ memiliki presentase 45,1%. Analisis ini memberikan informasi tentang sebaran sentimen dalam dataset setelah proses pelabelan.
Gambar 9. Word Cloud Positif
Berdasarkan  gambar  diatas,  dapat  diamati bahwa  kata-kata  yang  muncul  pada  sentimen  positif melibatkan  istilah-istilah  yang  bersifat  positif  terkait dengan  pengalaman  pengguna.  Contohnya,  kata "bagus"  menunjukkan  tingkat  kepuasan  atau  kualitas yang  baik,  sementara  kata  "capcut"  dan  "aplikasi" menunjukkan  fokus  pada  aplikasi  yang  mungkin digunakan untuk mengedit video. Selain itu, kata-kata seperti  "edit",  "video",  "template",  dan  "keren" menunjukkan  minat  atau  aktivitas  pengguna  dalam mengedit  video  dengan  menggunakan  aplikasi tersebut.

## Gambar 10. Word Cloud Negatif
Disisi  lain, pada sentimen  negatif terdapat  kata- kata  seperti  "update"  dan  "tolong"  yang  memberikan petunjuk  mengenai  masalah  atau  ketidakpuasan pengguna.  Kata  "ga"  sering  digunakan  sebagai singkatan dari "tidak" atau memberikan kesan negatif terhadap  suatu  hal.  Kata  "update"  mungkin  merujuk pada pembaruan aplikasi yang mungkin tidak disukai atau  menimbulkan  masalah.  Kata  "tolong"  bisa menunjukkan  adanya  permohonan  bantuan  atau ketidakpuasan  terhadap  sesuatu  yang  memerlukan perbaikan .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode Random Forest  dalam menganalisis sentimen pengguna  aplikasi  CapCut.  Setiap  langkah,  dari pengumpulan  data  hingga  evaluasi  model  dilakukan secara  sistematis  dan  didasarkan  pada  landasan  teori yang kuat. Hasil evaluasi menggunakan Classification Report  dan  Confusion  Matrix  menunjukkan  akurasi sebesar  86%,  86%,  presisi  89%,  recall  81%,  dan  f1- score  85%.  Hasil  tersebut  menandakan  kelayakan
model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen.  Random Forest  terbukti  menjadi  pilihan  yang  efektif  dengan keunggulannya  dalam  mengatasi  overfitting  dan  data yang  tidak  lengkap.  Pada  penelitian  selanjutnya, diharapkan dapat menggunakan dataset ulasan terkini dengan  jumlah  volume  yang  lebih  besar  dan pengambilan  data  dalam  kurun  waktu tertentu (misal 1  tahun),  serta  membandingkan  hasil  pengujian menggunakan  algoritma  klasifikasi  lain  untuk memperoleh hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  M.  Hutabarat,  “Penggunaan  Aplikasi  Edit Video  Dalam  Materi  Seni  Musik  Pada Pembelajaran Secara Daring,” Quaerite Verit. J. Pendidik. , vol. 1, no. 2, hal. 81–90, 2022.
[2]  E.  D.  S.  Mulyani,  A.  T.  Hidayatuloh,  dan  T. Agustiawan, “Analisis Sentimen Ulasan  Produk Pada  Top  Brand  Produk  Masker  Di  Tokopedia Menggunakan  Naive  Bayes,” Semin.  Nas.
Corisindo , hal. 287–292, 2022,
[Daring].   Tersedia   pada: https://corisindo.stikom- bali.ac.id/penelitian/index.php/semnas/article/vi ew/58%0Ahttps://corisindo.stikom- bali.ac.id/penelitian/index.php/semnas/article/do wnload/58/44
[3]  P.  B.  Sihotang,  F.  D.  B.  Sitanggang,  N. Azriansyah,  dan  E.  Indra,  “Penerapan  Natural Language  Processing  Untuk  Analisis  Sentimen Terhadap  Aplikasi  Streaming,” J.  Ilm.  Betrik , vol. 14, no. 2, hal. 273–282, 2023.
[4]  A.  Purnamawati,  M.  N.  Winarto,  dan  M. Mailasari,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  TikTok Menggunakan  Metode  BM25  dan  Improved  K- NN  Fitur  Chi-Square,” J.  Komtika  (Komputasi
dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  97–105,  2023, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.unimma.ac.id/index.php/komtika/ article/view/8938
[5]  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,” Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer .  j- ptiik.ub.ac.id,  hal.  1131–1139,  2023.  [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/12390/5636
[6]  E.  Fitri,  Y.  Yuliani,  S.  Rosyida,  dan  W.  Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi
Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector Machine,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, hal. 71– 80, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://journals.usm.ac.id/index.php/transformati ka/article/view/2317
[7]  M.  A.  A.  Jihad,  A.  Adiwijaya,  dan  W.  Astuti, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Film Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” e-
Proceeding  Eng. ,  vol.  8,  no.  5,  hal.  10153– 10165, 2021.
[8]  S. Sudianto, P. Wahyuningtias, H. W. Utami, U. A.  Raihan,  H.  N.  Hanifah,  dan  Y.  N.  Adanson, “Comparison  Of  Random  Forest  And  Support Vector Machine Methods On Twitter Sentiment Analysis  (  Case  Study :  Internet  Selebgram Rachel  Vennya  Escape  From  Quarantine  ),” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, hal. 141–145, 2022.
[9]  B.  B.  Baskoro,  I.  Susanto,  dan  S.  Khomsah, “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Hotel  di Purwokerto  Menggunakan  Metode  Random Forest  dan  TF-IDF  (Studi  Kasus:  Ulasan Pelanggan  Pada  Situs  TRIPADVISOR),” J. Informatics  Inf.  Syst.  Softw.  Eng.  Appl. ,  vol.  3, no. 2, hal. 21–29, 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3.
[10]  D.  Alita  dan  A.  Rahman,  “Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan  Random  Forest  Classifier,” J. Komputasi ,  vol.  8,  no.  2,  hal.  50–58,  2020, [Daring].   Tersedia   pada: https://jurnal.fmipa.unila.ac.id/komputasi/article /view/2615
[11]  F.  A.  Larasati,  D.  E.  Ratnawati,  dan  B.  T. Hanggara,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi Dana  dengan  Metode  Random  Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6,
no. 9, hal.
4305–4313, 2022,
[Daring].   Tersedia   pada:   https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/11562
[12]  M. Raffi, A. Suharso, dan I. Maulana, “Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Binar  Pada  Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no.
1, hal. 238–462, 2023,
doi:
10.31539/intecoms.v6i1.6117.
[13]  H. C. Morama, D. E. Ratnawati, dan I. Arwani, “Analisis  Sentimen  berbasis  Aspek  terhadap Ulasan Hotel Tentrem Yogyakarta menggunakan Algoritma Random Forest
Classifier,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  6,  no.  4,  hal.  1702–1708,  2022, [Daring]. Tersedia pada: https://j-
ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/10908
[14]  P.  P.  E.  Indarbensyah  dan  N.  Rochmawati, “Penerapan  N-Gram  menggunakan  Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes Classifier pada Analisis  Sentimen  Kebijakan  PPKM  2021,” J.
Informatics Comput. Sci. , vol. 2, no. 4, hal. 235– 244, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jinacs/arti cle/view/39845
[15] CNN  Indonesia.  “TikTok  Jadi  Raja  Aplikasi Dunia,   Kalahkan   Instagram   Hingga WhatsApp”. cnnindonesia.com,  19  September
2023 . [Daring]. Tersedia pada: https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20230 918143850-185-1000458/tiktok-jadi-raja- aplikasi-dunia-kalahkan-instagram-hingga- whatsapp.  [Akses  10  November 2023] [16] Pricillia.”  Aplikasi  Edit  Video  di  HP  Terbaik dan Gratis, Cocok untuk Pemula  dan Profesional”. mediaindonesia.com , 20 Oktober 2023 . [Daring]. Tersedia pada: https://mediaindonesia.com/humaniora/622903/ 6-aplikasi-edit-video-di-hp-terbaik-dan-gratis- cocok-untuk-pemula-dan-profesional. [Akses 10 November 2023]