## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisis Sentimen Aplikasi Primaku Menggunakan Algoritma Random Forest dan SMOTE untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Data
Riska Aryanti 1 , Titik Misriati 2,* , Asriyani Sagiyanto 3
1 Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi Akuntansi Kampus Kabupaten Karawang, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
3 Hubungan Masyarakat, Fakultas Komunikasi dan Bahasa, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 riska.rts@bsi.ac.id, 2,* titik.tmi@bsi.ac.id, 3 asriyani.ayy@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: titik.tmi@bsi.ac.id Submitted: 10/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Aplikasi Primaku adalah aplikasi yang dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu dalam memantau pertumbuhan anak balita,  aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  pertumbuhan  anak  balita,  selain  itu  aplikasi  ini  juga  dapat memberikan  informasi  dan  visualisasi  yang  jelas  tentang  pertumbuhan  anak  balita,  termasuk  status  gizi  dan  perkembangan pertumbuhan sesuai dengan standar yang telah ditetapkan dengan demikian aplikasi primaku dapat membantu orang tua atau petugas  kesehatan  dalam  memantau  pertumbuhan  anak  balita  secara  rutin  dan  mendeteksi  dini  potensi  risiko  stunting, stunting merupakan kondisi ganguan pertumbuhan yang terjadi pada anak balita akibat kekurangan gizi yang ditandai dengan tinggi badan anak yang lebih pendek dari standar usianya. Stunting dapat memiliki dampak jangka panjang terhadap kualitas hidup  anak,  seperti  ganguan  perkembangan  fisik,  kognitif  dan  sosial,  serta  meningkatkan  risiko  penyakit  kronis  di  masa dewasa.  Aplikasi  primaku  sudah  banyak  digunakan  sebanyak  lebih  dari  500.000  pengguna  telah  mendwonload  aplikasi  ini dan 44.700 ulasan yang diberikan oleh pengguna terhadap aplikasi ini, namun, membaca semua ulasan mungkin memerlukan waktu,  namun  jika  ulasan  yang  dibaca  sedikit,  maka  hasil  review  akan  bias.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan secara otomatis mengelompokkan ulasan pengguna menjadi ulasan positif dan negatif. Oleh karenanya, penelitian deteksi pertumbuhan balita untuk mengetahui respon masyarakat terhadap aplikasi Primaku dapat manfaat  yang besar dalam upaya mencegah stunting pada anak balita di Indonesia. Dalam penelitian ini, algoritma random forest  dengan  teknik  SMOTE  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  Primaku.  Algoritma  random forest  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  berbasis  pohon  keputusan.  Teknik  SMOTE  digunakan  untuk  mengatasi masalah  ketidakseimbangan  data  dan  mampu  mengurangi  overfitting  sekaligus  meningkatkan  kinerja  algoritma  Random Forest.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  ulasan  aplikasi  primaku  yang  diperoleh  dari  hasil scrapping dari Google play store . Data tersebut berisi komentar pengguna aplikasi yaitu positif, dan negatif. Hasil dari analisis sentimen ini  menampilkan  pemahaman  mendalam  tentang  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi  primaku.  Analisis  sentimen  ini  dapat menjadi  landasan  untuk  perbaikan  dan  pengembangan  lebih  lanjut  pada  aplikasi  primaku,  dengan  fokus  pada  aspek-aspek yang  mempengaruhi  kepuasan  pengguna  dan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  random  forest  dengan  teknik SMOTE dapat menghasilkan akurasi yang cukup baik dalam analisis sentimen aplikasi primaku akurasi yang diperoleh pada penelitian ini adalah 88%.
Kata Kunci: Text Mining; Analisis Sentimen; Stunting; Google Play Store ; Primaku
Abstract − The Primaku application is an application that can be used as a tool to monitor the growth of children under five, this  application  can  be  used  to  collect  data  on  the  growth  of  children  under  five,  apart  from  that  this  application  can  also provide clear information and visualization about the growth of children under five, including nutritional status and growth development In accordance with the standards that have been set, the Primaku application can help parents or health workers in  routinely  monitoring  the  growth  of  children  under  five  and  early  detecting  the  potential  risk  of  stunting.  Stunting  is  a growth disorder that occurs in children under five due to malnutrition which is characterized by the child's height. which is shorter than the age standard. Stunting can have a long-term impact on a child's quality of life, such as disrupting physical, cognitive and social development, as well as increasing the risk of chronic disease in adulthood. The primaku application has been widely used, more than 500,000 users have downloaded this application and 44,700 reviews have been given by users to this application, however, reading all the reviews may take time, but if there are few reviews read, then the review results will be biased. Therefore, sentiment analysis aims to overcome this problem by automatically grouping user reviews into positive and  negative  reviews.  Therefore,  research  on  toddler  growth  detection  to  determine  the  public's  response  to  the  Primaku application  can  be  of  great  benefit  in  efforts  to  prevent  stunting  in  children  under  five  in  Indonesia.  In  this  research,  the random forest algorithm with the SMOTE technique was used to carry out sentiment analysis of Primaku application reviews. The  random  forest  algorithm  is  a  machine  learning  algorithm  based  on  decision  trees.  The  SMOTE  technique  is  used  to overcome data imbalance problems and is able to reduce overfitting while increasing the performance of the Random  Forest algorithm. The data used in this research is Primaku application review data obtained from scrapping results from the Google Play Store. This data contains comments from application users, namely positive and negative. The results of this sentiment analysis show a deep understanding of user perceptions of the Primaku application. This sentiment analysis can be a basis for further improvement and development of the Primaku application, with a focus on aspects that influence user satisfaction and the research results show that the random forest algorithm  with the SMOTE technique can produce quite good accuracy in sentiment analysis of the Primaku application. obtained in this study was 88%.
Keywords : Text Mining; Sentiment Analysis; Stunting; Google Play Store; Primaku

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  seperti  saat  ini,  teknologi  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alat  bantu  dalam  memantau pertumbuhan  anak  balita.  Salah  satu  aplikasi  yang  dapat  digunakan  adalah  primaku,  sebuah  aplikasi  yang dikembangkan oleh Kementerian Kesehatan Indonesia untuk memantau pertumbuhan anak balita secara mandiri oleh  orang  tua  atau  wali  anak.  Aplikasi  ini  dilengkapi  dengan  fitur  yang  memudahkan  pengguna  dalam memasukkan data pertumbuhan anak, serta memberikan informasi dan saran gizi yang tepat sesuai dengan usia dan  kondisi  anak.  Aplikasi  Primaku  adalah  sebuah  aplikasi  mobile  yang  dirancang  untuk  membantu  orang  tua dalam  memantau  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  balita  secara  teratur  dan  akurat.  Aplikasi  ini dikembangkan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia dan dapat diunduh secara gratis melalui Google play store atau App Store . Aplikasi Primaku memungkinkan orang tua untuk mencatat berbagai informasi terkait pertumbuhan anak, seperti berat badan, tinggi badan, dan lingkar kepala. Selain itu, aplikasi ini juga dilengkapi dengan grafik pertumbuhan dan rekomendasi pemberian makanan yang sesuai dengan usia dan kebutuhan anak balita[1]. Kelebihan aplikasi Primaku adalah dapat membantu orang tua[1] untuk memantau pertumbuhan anak secara berkala dan teratur, sehingga dapat lebih cepat mendeteksi potensi masalah pertumbuhan seperti stunting dan segera mengambil tindakan preventif. Selain itu, aplikasi Primaku juga memberikan edukasi tentang nutrisi dan  kesehatan  anak  yang  dapat  membantu  orang  tua  dalam  merawat  anak  dengan  lebih  baik  sehingga  dapat mencegah stunting melalui deteksi dini menggunakan aplikasi Primaku, kualitas hidup anak balita dapat dijaga dan  ditingkatkan.  Aplikasi  primaku  sudah  diunduh  lebih  dari  500.000  pengguna  dengan  rating  4.8  dan  44.700 ulasan  pengguna  pada  aplikasi  ini  yang  berisi  ulasan  positif  dan  negatif  seperti  keluhan,  kritik,  dan  saran terhadap  aplikasi  ini  yang  bisa  dijadikan  data  untuk  menganalisis  tren  dan  topik  tertentu.  Upaya  untuk menganalisis data ini disebut analisis sentimen atau penambangan opini [2].
Analisis  sentimen  mencakup  bidang  penambangan  teks,  pemrograman  bahasa  alami,  dan  kecerdasan buatan  dan  dilakukan  untuk  secara  otomatis  mengekstraksi,  memahami,  dan  memproses  data  teks  untuk memperoleh informasi berguna dan pengetahuan baru[3], [4]. Proses analisis sentimen  menentukan bagaimana review  masyarakat  terhadap  suatu  ulasan  terhadap  aplikasi  tersebut  cenderung  dengan  membagi  sentimen menjadi dua kelas atau lebih[5].
Penelitian  tentang  deteksi  pertumbuhan  balita  untuk  mengetahui  respon  masyarakat  terhadap  aplikasi Primaku  sangat  penting[6]  untuk  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  tentang  pentingnya  deteksi  dini  dan pencegahan  stunting  pada  anak  balita.  Menurut  studi  WHO  pada  tahun  2019,  kurangnya  kesadaran  dan pengetahuan  masyarakat  tentang  pentingnya  pencegahan  stunting  menjadi  salah  satu  faktor  utama  terjadinya stunting  pada  anak  balita.  Wulan  Alinda  Wahyuni  dalam  penelitiannya  melakukan  analisis  sentimen  ulasan aplikasi  investasi  online  pada  google  playstrore  menggunakan  algoritma  random  forest  hasil  implementasi algoritma  random  forest  pada  aplikasi  Stockbit  pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  62,50%, untuk aplikasi seed pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi. sebesar 63,39%. dan untuk aplikasi HSB pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,25%[7]. Penelitian lainnya juga telah dilakukan oleh Fanka, Dian  dan  Buce  dalam  penelitiannya  menggunakan  data  ulasan  dari  aplikasi  dana  pada  google  playstrore sebanyak  1354  ulasan,  Metode  yang  digunakan  Random  Forest  dan  TF-IDF,  tahapan  preprocessing  yang dilakukan Case folding, Tokenizing, Stopword removal dan Stemming, hasil tingkat akurasi mencapai 84%[8]. Penelitian  Muhammad,  Azhari  dan  Ultach  melakukan  analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  MOLA,  data  yang digunakan  merupakan  ulasan  aplikasi  MOLA  sebanyak  520  data  yang  terdiri  dari  312  ulasan  positif  dan  208 ulasan  negatif  tahapan  preprocessing  pada  penelitian  ini  adalah  cleaning,  Case  folding,  Tokenizing, Normalization, Stopword removal dan Stemming sedangkan algoritma yang digunakan menggunakan algoritma SVM[9].
Penelitian  Tinaliah  dan  Triana  melakukan  analisis  sentimen  ulasan  primaku  menggunakan  algoritma SVM,  data  yang  digunakan  adalah  hasil  scrapping  google  playstore  hanya  1000  ulasan,  namun  dalam penelitiannya  data  yang  digunakan  tidak  seimbang  yakni  787  ulasan  positif  dan  213  ulasan  negatif[8].  Hal  ini dapat  menyebabkan  model  klasifikasi  tidak  akurat  dan  cenderung  memprediksi  kelas  mayoritas[10].  Untuk mengatasi  masalah      ketidakseimbangan      data,    Penggunaan  teknik  oversampling  dapat  menyebabkan overfitting,  metode  SMOTE  (Synthetic  Minority  Oversampling  Technique)  diusulkan  untuk  menangani overfitting[11].  Selain  itu  penggunaan  teknik  SMOTE  juga  dapat  meningkatkan  kinerja  algoritma  yang dibangun[12], [13][14], [15].
Berdasarkan  hal  tersebut,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  sentimen  publik  untuk  mengukur persepsi  dan  respon  masyarakat  terhadap  aplikasi  Primaku  menggunakan  algoritma  Random  Forest  dan  teknik SMOTE.  Teknik  SMOTE  digunakan  untuk  mengatasi  ketidaseimbangan  data  dan  mengurangi  overfitting  data yang disebabkan cenderung memprediksi kelas mayoritas selain itu penggunaan teknik SMOTE dalam penelitian ini  juga  dapat  meningkatkan  kinerja  model  Random  Forest,  sehingga  dengan  mengetahui  respon  masyarakat terhadap aplikasi Primaku, penelitian ini dapat membantu dalam meningkatkan kualitas dan efektivitas aplikasi, serta  menentukan  strategi  pemasaran  yang  tepat  agar  aplikasi  dapat  diterima  dan  digunakan  secara  luas  oleh masyarakat.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan  aplikasi  Primaku,  sehingga  dapat  dikembangkan  solusi  untuk mengatasi  hambatan  dan  meningkatkan  penggunaan  aplikasi  secara  efektif.  Hal  ini  dapat  membantu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
meningkatkan  efektivitas  deteksi  dini  dan  pencegahan  stunting  pada  anak  balita,  serta  memberikan  kontribusi positif dalam upaya mencegah stunting di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan  berupa  data  ulasan  pengguna  Aplikasi  Primaku  yang  berasal  dari Google  Play.  Pengambilan  data  menggunakan Python yang  diperoleh  dari scraping  data  google  play  store aplikasi  Primaku.    Tahap  berikutnya  yaitu  dilakukan  pelabelan  berdasarkan  skor, preprocessing ( case  folding, tokenizing, stop word removal dan stemming ), pembobotan TF-IDF, klasifikasi Random Forest dengan SMOTE, dan evaluasi model, seperti pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ulasan  aplikasi  Primaku  di  halaman  Google  Play  Store  dengan web  scrapping di  Python menghasilkan 2252 ulasan.

## 2.2 Pelabelan
Pelabelan ulasan aplikasi primaku berdasarkan rating atau skor untuk menentukan sentimen yang diberikan oleh pengguna. Rating atau skor ulasan yang lebih tinggi menunjukkan sentimen positif, sedangkan rating atau skor ulasan yang lebih rendah menunjukkan sentimen negatif.

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing merupakan  langkah  penting  untuk  menyiapkan  data  sebelum  digunakan  dalam  analisis  lebih lanjut.  Tujuan  dari  preprocessing  adalah  untuk  membersihkan  data  dari noise dan  kesalahan,  serta  mengubah data  menjadi  bentuk  yang  terstruktur  dan  siap  untuk  diproses.  Preprocessing  dilakukan  dengan  case  folding, tokenizing,
1. Case Folding
Case folding adalah proses mengubah semua huruf dalam suatu teks menjadi huruf kecil untuk meningkatkan efisiensi  dalam  pengolahan  teks.  Case  folding  dilakukan  untuk  menyeragamkan  huruf  dalam  suatu  teks, sehingga dapat mempermudah proses analisis teks.
2. Tokenizing
Tokenizing  merupakan  proses  untuk  memecah  teks  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil,  seperti  memecah kalimat menjadi kata.
3. Stopword Removal
Stopword  Removal  adalah  proses  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  penting  dari  ulasan  aplikasi Primaku seperti kata penghubung, kata depan, dan kata bantu.
4. Stemming
Stemming  adalah  proses  untuk  mengurangi  kata-kata  ke  bentuk  dasarnya.  Stemming  dilakukan  untuk mempermudah proses analisis teks, seperti untuk analisis sentimen, klasifikasi teks, dan pencarian informasi.

## 2.4 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency )  adalah  metode  pembobotan  kata  yang digunakan  untuk  mengukur  relevansi  suatu  kata  dalam  suatu  dokumen  dimana  kata-kata  yang  sering  muncul dalam  suatu  dokumen  akan  diberi  bobot  yang  lebih  tinggi  daripada  kata-kata  yang  jarang  muncul.  Selain  itu, kata-kata  yang  hanya  muncul dalam beberapa dokumen akan diberi bobot yang lebih tinggi daripada kata-kata yang  muncul  dalam  banyak  dokumen.  Pembobotan  TF-IDF  terdiri  dari  dua  komponen,  yaitu  frekuensi kemunculan  suatu  kata  dalam  suatu  dokumen  dan  kebalikan  dari  frekuensi  kemunculan  suatu  kata  dalam keseluruhan dokumen[16], [17].
Pengumpulan
Data
Pelabelan Preprocessing Case Folding Tokenizing
Stemming Stopword
Removal
Pembobotan
TF-IDF Training and Testing Random Forest dan SMOTE Evaluasi
Model
Visualisasi Wordcloud

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pembobotan TF-IDF dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
(1)
Term Frequency (TF) dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
(2)
Inverse Document Frequency (IDF) dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
(3)
Dengan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF,  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  suatu  dokumen  akan  diberi bobot yang lebih tinggi daripada kata-kata yang jarang muncul. Selain itu, kata-kata yang hanya muncul dalam beberapa dokumen akan diberi bobot yang lebih tinggi daripada kata-kata yang muncul dalam banyak dokumen.

## 2.5 Split Data
Pembagian data dalam penelitian ini terdiri dari 80% data latih dan 20% data uji.

## 2.6 Random Forest dan SMOTE
Random  forest  adalah  metode  klasifikasi  yang  membandingkan  sekelompok  pohon  keputusan  dengan  data pelatihan hingga fitur acak independen dengan berbagai karakteristik berbeda. Random Forest adalah algoritma yang  dapat  mengklasifikasikan  data  dalam  jumlah  besar  secara  akurat[18],  [19].  Hasil  akhir  diperoleh  dengan menentukan simpul akar dan diakhiri dengan beberapa simpul daun. SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)  adalah  sebuah  teknik oversampling yang  digunakan  dalam  pemrosesan  data  untuk  menangani ketidakseimbangan kelas dalam masalah klasifikasi[20], [21].

## 2.7 Evaluasi Model
Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi, presisi ( precision ), recall dan F1 score. Akurasi mengukur sejauh mana model  dapat  mengklasifikasikan  data  dengan  benar.  Ini  dihitung  dengan  membagi  jumlah  prediksi  yang  benar dengan jumlah total prediksi.
(4)
Presisi  mengukur  sejauh  mana  kelas  positif  yang  diprediksi  oleh  model  adalah  benar.  Ini  dinyatakan  sebagai rasio antara true positive (TP) dan total prediksi positif (TP + false positive (FP)).
(5)
Recall  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  menemukan  semua  instans  positif.  Ini  dinyatakan  sebagai  rasio antara true positive (TP) dan total instance positif (TP + false negative (FN)).
(6)
F1-score adalah rata-rata harmonik dari presisi dan recall. Ini memberikan keseimbangan antara kedua metrik ini dan berguna ketika distribusi kelas tidak seimbang.
(7)

## 2.8 Visualisasi Wordcloud
Wordcloud  adalah  representasi  visual  dari  teks  di  mana  kata-kata  yang  paling  sering  muncul  dalam  teks diberikan ukuran yang lebih besar dan ditampilkan dalam tata letak yang acak atau artistik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset  dikumpulkan  dari  ulasan  aplikasi  primaku  dari google  play  store dengan  teknik  web  scrapping menggunakan google colab dengan bahasa pemrograman python dan menggunakan library Google-Play-Scraper yang  tersedia  pada python dalam  pengambilan  data[22],  [23]. Web  scraping adalah  metode  mengekstraksi informasi  dari  situs  web[24],  [25].  Metode  ini  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  ulasan  play  store, dataset  yang  telah  diambil  dengan  teknik  web  scrapping  kemudian  disimpan  dan  di  ubah  dengan  format  file comma-separated values (CSV), dapat dilihat pada gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Dataset yang dikumpulkan dari hasil web scrapping pada gambar 1 tidak dapat langsung digunakan pada proses mining dengan algoritma machine learning. Data ulasan perlu diberi label dan pra-pemrosesan teks untuk menghilangkan  data noise , missing  value ,  atau  data  ulasan  yang  tidak  memiliki  informasi  yang  berguna,  tidak memiliki makna, dan data yang sekiranya dapat mengganggu proses mining. Jumlah data ulasan yang terkumpul dari hasil web scraping sebanyak 2252 data, dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Ulasan Data Primaku

## 3.2 Pelabelan
Pada tahapan ini pelabelan data dilakukan berdasarkan skor [16], [17], ,[28], [29] dimana setiap skor 1, 2, 3, 4 dan 5 kemudian dibagi menjadi dua kelas yaitu positif dan negatif. Dapat dilihat pada gambar 4. a. Apabila skornya lebih besar dari 3 maka label dianggap positif.
b. Sebaliknya jika skornya kurang dari 3 maka label tersebut dianggap negatif.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 3.3 Preprocessing
Preprocessing adalah suatu proses dimana dataset yang di collect dari ulasan google play store akan dibersihkan dari  unsur-unsur  yang  tidak  diperlukan  untuk  selanjutnya  memperoleh  data  berkualitas  yang  sesuai  dengan kebutuhan. a. Case folding
Pada  proses case  folding dilakukan  tahapan  untuk  mengubah  kalimat  pada  data  menjadi  huruf  kecil  atau lower case secara keseluruhan. Hasil case folding dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Case folding Sebelum Preprocessing Sesudah Preprocessing Sangat  berguna  untuk  memantau  perkembangan  anak �� sangat berguna untuk memantau perkembangan anak ��
Primaku  makin  keren,  ada  fitur  pemantau  tumbuh kembang  anak,  konsultasi,  forum.  Makin  membantu para ibu. ❤ �
primaku  makin  keren  ada  fitur  pemantau  tumbuh kembang  anak  konsultasi  forum.  makin  membantu para ibu ❤ �
MantaP...  Jadi  tahu  TUMBANG  anak2  kita... Terimakasih PRIMAKU��
mantap  jadi  tahu  tumbang  anak  kita  terimakasih primaku��
b. Tokenizing
Pada  proses  berikutnya  dilakukan  tahap tokenizing untuk  melakukan  proses  pengubahan  kalimat  pada  data menjadi beberapa potong bentuk kata yang lebih kecil. Hasil tokenizing dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Hasil Tokenizing Sebelum Preprocessing Sesudah Preprocessing sangat berguna untuk memantau perkembangan anak �� [sangat,  berguna,  untuk,  memantau,  perkembangan, anak]
primaku  makin  keren  ada  fitur  pemantau  tumbuh kembang  anak  konsultasi  forum.  makin  membantu para ibu ❤ �
[primaku,  makin,  keren,  ada,  fitur,  pemantau,  tumbuh, kembang,  anak,  konsultasi,  forum,  makin,  membantu, para, ibu] mantap  jadi  tahu  tumbang  anak  kita  terimakasih primaku�� [mantap,  jadi,  tahu,  tumbang,  anak,  kita,  terimakasih, primaku]
c. Stopword removal
Pada proses berikutnya dilakukan tahap filter stopword untuk melakukan penghapusan beberapa kata umum yang  tidak  penting  dan  yang  tidak  ada  relevansinya  berdasarkan  kamus  stopword.  Hasil  stopword  dapat dilhat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Stopword removal Sebelum Preprocessing Sesudah Preprocessing
[sangat, berguna, untuk, memantau, perkembangan, anak]
[berguna, memantau, perkembangan, anak]
[primaku,  makin,  keren,  ada,  fitur,  pemantau,  tumbuh, kembang,  anak,  konsultasi,  forum,  makin,  membantu, para, ibu] [primaku,  keren,  ada,  fitur,  pemantau,  tumbuh, kembang  anak,  konsultasi,  forum,  membantu, ibu] [mantap,  jadi,  tahu,  tumbang,  anak,  kita,  terimakasih, primaku] [mantap, tumbang, anak, terimakasih, primaku]
d. Stemming
Pada proses berikutnya dilakukan tahap stemming . Proses stemming pada penelitian ini menggunakan library Sastrawi  yang  tersedia  pada Python .  Proses  ini  bertujuan  untuk  mereduksi  kata  menjadi  bentuk  dasarnya sesuai kaidah Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), misalnya kata “perkembangan”, “memantau” menjadi kata dasar “kembang”, “pantau” dan lainnya. Hasil stemming dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Stemming
Sebelum Preprocessing Sesudah Preprocessing [berguna, memantau, perkembangan, anak] guna pantau kembang anak
[primaku,  keren,  ada,  fitur,  pemantau,  tumbuh,  kembang anak, konsultasi, forum, membantu, ibu] primaku  keren  ada  fitur  pantau  tumbuh  kembang anak konsultasi forum bantu ibu [mantapp, tumbang, anak, terimakasih, primaku] mantap tumbang anak terimakasih primaku
3.4 Pembobotan TF-IDF Setelah  tahapan preprocessing ,  tahapan  selanjutnya  adalah  pembobotan  TF-IDF  dimana  ulasan  yang  ada  akan dibagi  menjadi  80%  untuk  data  training,  dan  20%  data  testing.  Setelah  itu  dilakukan  pembobotan  kata  dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
dua  konsep  yaitu  TF  ( Term  Frequence )  dan  IDF  ( Inverse  Document  Frequency ).  TF  ( Term  Frequence ) mempunyai konsep menampilkan kata yang paling sering muncul dan memiliki jumlah yang sebanding dengan bobot  kata  tersebut,  dimana  semakin  sering  muncul  maka  semakin  tinggi  bobotnya.  IDF  ( Inverse  Document Frequency )  memiliki  konsep  menampilkan  bobot  dalam  satu  dokumen,  misalnya  pada  ulasan  “bagus  pantau tumbuh kembang anak” pembobotan TF-IDFnya dapat dilihat pada gambar 5.
Berdasarkan gambar 5 sebelah kiri adalah pembobotan dengan Term Frequence dan sebelah kanan adalah pembobotan  berdasarkan  Inverse Document  Frequency ,  hasil  perhitungan  TF-IDF  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  dilakukan  secara  manual  menggunakan python [30],  [31],  dimana  kolom  pertama  menunjukkan jumlah dokumen, kolom kedua menunjukkan letak katanya dan kolom ketiga adalah hasil Term Frequency .
Gambar 5. Pembobotan TF-IDF
3.5 SMOTE ( Synthetic Minority Oversampling Technique )
Synthetic Minority Oversampling Technique atau yang sering dikenal istilah SMOTE adalah teknik pengambilan sampel  untuk  kelas  minoritas.  SMOTE  bekerja  dengan  memodifikasi  kumpulan  data  yang  tidak  seimbang dengan membuat kumpulan data sintetik baru dari kelas minoritas dengan tujuan meningkatkan efisiensi metode klasifikasi[32].  Pada  penelitian  ini  menggunakan library  imblearn [11]  yang  tersedia  pada python untuk implementasi  teknik  SMOTE.  Adapun  distribusi class setelah  menggunakan  teknik  SMOTE dapat  dilihat  pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Perbandingan class sebelum menggunakan teknik SMOTE
Gambar 7. Perbandingan class setelah menggunakan teknik SMOTE
1250 551 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 positif negatif 1250 1250 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 positif negatif
TF (Term Frequence) IDF (Inverse Document Frequency)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berdasarkan gambar 6 dapat dilihat bahwa 1250 ulasan pada aplikasi Primaku berupa ulasan positif dan 551 ulasan negatif. Setelah dilakukan SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data makan diperoleh 1250 ulasan positif dan 1250 ulasan negatif seperti pada gambar 7.

## 3.6 Random Forest
Berdasarkan hasil klasifikasi yang dilakukan dengan algoritma random forest diperoleh nilai akurasi sebesar  86 %  Setelah  dilakukan  keseimbangan  data  dengan  metode  smote  mengalami  peningkatan  akurasi  sebesar  2% sehingga nilai akurasi menjadi 88%.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Pengujian Random Forest dengan menggunakan Teknik SMOTE
Random Forest  Random Forest + SMOTE Accuracy 86% 88% Precision 84% 85% Recall 82% 86% F1-Score 83% 85% Support 451 451
Gambar 8. Grafik Perbandingan Hasil Pengujian Random Forest dengan Menggunakan Teknik

## SMOTE
Berdasarkan grafik 8 menunjukkan bahwa dengan teknik SMOTE dapat meningkatkan kinerja algoritma random forest, meningkat sebanyak 2% sebelum menggunakan teknik SMOTE tingkat akurasi mencapai 86%, precision  84%,  recal  82%,  F1-Score  83%  setelah  menggunakan  teknik  SMOTE  terjadi  peningkatan  menjadi akurasi  88%,  precision  85%,  recal  86%,  F1-Score  85%.  Sehingga,  algoritma  random  forest  dengan  teknik SMOTE  dapat  digunakan  sebagai  solusi  yang  efektif  untuk  meningkatkan  kinerja  model  sentimen  analisis aplikasi primaku untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data.

## 3.7 Visualisasi WordCloud
Berdasarkan hasil klasifikasi data terdapat sebuah visualisasi untuk melihat jumlah kata yang sering muncul pada ulasan  aplikasi  primaku.  Visualisasi  ditampilkan  dengan  bentuk  wordcloud.  Berikut  kata  yang  sering  muncul pada  ulasan  aplikasi  primaku  dengan  kata  update  paling  banyak  diperbincngkan  dengan  jumlah  kata  sebanyak 193 kata, aplikasi (182), login (149) dapat dilihat pada gambar 9.
86% 84% 82% 83% 88% 85% 86% 85% 78% 80% 82% 84% 86% 88% 90% Accuracy Precision Recall
F1-Score Random Forest Random Forest + SMOTE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 218-227 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4562

## 4. KESIMPULAN
Analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  Primaku  menunjukkan  persepsi  masyarakat  terhadap  aplikasi  ini  secara umum positif. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi Primaku dapat menjadi sarana yang bermanfaat bagi orang tua  dalam  memantau  tumbuh  kembang  anak  balita.  Analisis  sentimen  ini  dilakukan  menggunakan  metode Random  Forest  Classifier  dan  SMOTE  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  metode  ini  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  baik  dalam  menentukan  sentimen  dari  suatu  teks  dengan tingkat akurasi mencapai 86%, precision 84%, recal 82%, F1-Score 83% setelah menggunakan teknik SMOTE terjadi  peningkatan  sebesar  2%  sehingga  tingkat  akurasi  88%,  precision  85%,  recal  86%,  F1-Score  85%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  teknik  SMOTE  yang  dikombinasikan  dengan  algoritma klasifikasi random forest untuk analisis sentimen aplikasi primaku dapat meningkatkan akurasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kami  sampaikan  kepada  Universitas  Bina  Sarana  Informatika  atas  pendanaan  penelitian dengan  skema  penelitian  dosen  yayasan  yang  diberikan.  Terimakasih  juga  kami  sampaikan  kepada  Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat yang telah memberikan motivasi dan kesempatan kepada kami sehingga penelitian ini dapat selesai tepat waktu.

## REFERENCES
[1] L.  Yanti  and  H.  F,  “Pemberdayaan  Kader  Posyandu  Dalam  Pemantauan  Tumbuh  Kembang  Balita Menggunakan  Kpsp  Dan  Aplikasi  „Primaku‟  Sebagai  Deteksi  Dini  Stunting  Di  Desa  Tanah  Merah Kabupaten Kampar,” Krida Cendekia , vol. 1, no. 9, 2022.
[2] Z.  Munawar,  Iswanto,  D.  Widhiantoro,  and  N.  I.  Putri,  “Analisis  Sentimen  Covid-19  Pada  Media Sosial  Dengan Model Neural Machine Translation Analysis of Covid-19 Sentiment on Social Media with Neural  Machine  Translation  Model,” TEMATIK  (Jurnal  teknologi  Informasi  Komunikasi) ,  vol.  9,  no.  1, pp. 15–20, 2022, doi: 10.38204/tematik.v9i1.917.
[3] R.  Safitri,  N.  Alfira,  D.  Tamitiadini,  W.  W.  A.  Dewi,  and  N.  Febriani, Analisis  Sentimen:  Metode Alternatif Penelitian Big Data . Universitas Brawijaya Press, 2021.
[4] S. Wahyuddin et al. , Data Mining . Global Eksekutif Teknologi, 2023.
[5] R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Playstore menggunakan Algoritma NBC,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 42–48, 2023.
[6] T. Tinaliah and T. Elizabeth, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu Menggunakan Metode Support Vector  Machine,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  9,  no.  4,  2022,  doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i4.3586.
[7] W. A. Wahyuni, S. Saepudin, and F. Sembiring, “Sentiment Analysis of Online Investment Applications on Google Play Store using Random Forest Algorithm Method,” Jurnal Mantik , vol. 5, no. 4, 2022.
[8] F.  A.  Larasati,  D.  E.  Ratnawati,  and  B.  T.  Hanggara,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Dana  dengan Metode  Random Forest,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  6,  no.  9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] M. Diki  Hendriyanto,  A.  A.  Ridha, and U. Enri,  “Analisis Sentimen Ulasan  Aplikasi Mola Pada Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Sentiment  Analysis  of  Mola  Application Reviews  on  Google  Play  Store  Using  Support  Vector  Machine  Algorithm,” Journal  of  Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 5, no. 1, 2022.
[10]  R. Aryanti et al. , “The use of resampling techniques to overcome imbalance of data on the classification algorithm,”  in AIP  Conference  Proceedings ,  American  Institute  of  Physics  Inc.,  May  2023.  doi: 10.1063/5.0128424.
[11]  G.  Gumelar,  Q.  Ain,  R.  Marsuciati,  S.  Agustanti  Bambang,  A.  Sunyoto,  and  M.  Syukri  Mustafa, “Kombinasi Algoritma Sampling dengan Algoritma Klasifikasi untuk Meningkatkan Performa Klasifikasi Dataset Imbalance,” in SISFOTEK : Sistem Informasi dan Teknologi , 2021, pp. 250–255.
[12]  M. I. Prasetiyowati, N. U. Maulidevi, and K. Surendro, “The accuracy of Random Forest performance can be  improved  by  conducting  a  feature  selection  with  a  balancing  strategy,”  in PeerJ  Computer  Science , 2022.
[13]  E. C. Gök and M. O. Olgun, “SMOTE-NC and gradient boosting imputation based random forest classifier for predicting severity  level of covid-19 patients  with blood samples,” Neural Comput Appl , vol. 33, no. 22, pp. 15693–15707, 2021.
[14]  A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi,  and  U.  Pujianto,  “Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance Class  dalam  Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma  KNN,” Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2.  pp.  196–201,  2018.  doi: https://doi.org/10.29207/resti.v3i2.945.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[15]  E.  Erlin,  Y.  Desnelita,  N.  Nasution,  L.  Suryati,  and  F.  Zoromi,  “Dampak  SMOTE  terhadap  Kinerja Random  Forest  Classifier  berdasarkan  Data  Tidak  seimbang,” MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 3, pp. 677–690, 2022, doi: https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1726.
[16]  H. C. Morama, D. E. Ratnawati, and I. Arwani, “Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Ulasan Hotel Tentrem  Yogyakarta  menggunakan  Algoritma  Random  Forest  Classifier,” Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  1702–1708,  2022,  [Online].  Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10908
[17]  T. Asgari, A. Daneshvar, A. P. Chobar, M. Ebrahimi, and S. Abrahamyan, “Identifying key success factors for  startups  With  sentiment  analysis  using  text  data  mining,” International  Journal  of  Engineering Business Management , vol. 14, 2022, doi: 10.1177/18479790221131612.
[18]  N.  Istiqamah,  B.  Surarso,  and  B.  Warsito,  “Classification  of  customer  review  using  random  forest classifier,” AIP Conf Proc , vol. 2738, no. 1, 2023.
[19]  H. C. Morama, D. E. Ratnawati, and I. Arwani, “Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Ulasan Hotel Tentrem  Yogyakarta  menggunakan  Algoritma  Random  Forest  Classifier,” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 6, no. 4, pp. 1702–1708, 2022.
[20]  Prasetya J. and Abdurakhman A., “Comparison of Smote Random Forest and Smote K-Nearest Neighbors Classification  Analysis  on  Imbalanced  Data,” Media  Statistika ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  198–208,  2023,  doi: 10.14710/medstat.15.2.198-208.
[21]  R. Alshamy, M. Ghurab, S. Othman, and F. Alshami, “Intrusion Detection Model for Imbalanced Dataset Using  SMOTE  and  Random  Forest  Algorithm,”  in Advances  in  Cyber  Security.  ACeS  2021. Communications  in  Computer  and  Information  Science ,  vol.  1487,  N.  Abdullah,  S.  Manickam,  and  M. Anbar, Eds., Singapore: Springer, 2021. doi: 10.1007/978-981-16-8059-5_22.
[22]  V. Christanti Mawardi and E. Darmaja, “Logistic Regression Method for Sentiment Analysis Application on Google Playstore,” International Journal of Application on Sciences, Technology and Engineering , vol. 1, no. 1, pp. 241–247, Feb. 2023, doi: 10.24912/ijaste.v1.i1.241-247.
[23]  A.  V  Saurkar,  K.  G.  Pathare,  and  S.  A.  Gode,  “An  overview  on  web  scraping  techniques  and  tools,” International Journal on Future Revolution in Computer Science  & Communication Engineering , vol. 4, no. 4, pp. 363–367, 2018.
[24]  A.  Ulfah  and  I.  Najiah,  “Implementasi  Web  Scraping  Pada  Situs  Jurnal  Sinta  Menggunakan  Framework Selenium Web Driver Python,” JIKA (Jurnal Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 29–36, 2023.
[25]  M.  Djufri,  “Penerapan  Teknik  Web  Scraping  Untuk  Penggalian  Potensi  Pajak  (Studi  Kasus  Pada  Online Market  Place  Tokopedia,  Shopee  Dan  Bukalapak,” Jurnal  BPPK:  Badan  Pendidikan  Dan  Pelatihan Keuangan , vol. 13, no. 2, pp. 65–75, 2020.
[26]  D.  P.  Santoso  and  W.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Buzzbreak  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier pada Situs Google Play Store,” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 11, no. 2, pp. 190– 196, 2022.
[27]  I.  Muslim  Karo  Karo et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Info  BMKG  di  Google  Play Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” Journal of Information System Research , vol. 4, no. 4, pp. 1423–1430, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3943.
[28]  Z.  Min,  “Drugs  Reviews  Sentiment  Analysis  using  Weakly  Supervised  Model*,”  in International Conference on Artificial Intelligence and Computer Applications (ICAICA) , 2019, pp. 332–336.
[29]  HaqueTanjim  Ul,  N.  N.  Saber,  and  F.  M.  Shah,  “Sentiment  Analysis  on  Large  Scale   Amazon  Product Reviews,” in International  Conference  on  Innovative  Research  and  Developme , 2018, pp. 190–196.
[30]  S.  Rabbani,  D.  Safitri,  N.  Rahmadhani,  and  M.  K.  Anam,  “Perbandingan  Evaluasi  Kernel  SVM  untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM: Comparative Evaluation of SVM Kernels for Sentiment  Classification  in  Fuel  Price  Increase  Analysis,” MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine Learning and Computer Science , vol. 3, no. 2, pp. 153–160, 2023.
[31]  R.  A.  Supono and  M.  A.  Suprayogi,  “Perbandingan Metode TF-ABS dan TF-IDF Pada Klasifikasi Teks Helpdesk Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi , vol. 5, no. 5, pp. 911–918, 2021.
[32]  A. Syukron, E. Saputro, and P. Widodo, “Penerapan Metode Smote Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Gagal Jantung,” 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10/25047/jtit.v10i1.312