Judul: Perbandingan Algoritma Berbasis Pohon untuk Analisis Sentimen pada Aplikasi Milik Pemerintah dan BUMN Tahun 2023
Abstrak: Seiring dengan berkembangnya era digitalisasi, semakin banyak upaya yang dilakukan untuk mempermudah kegiatan masyarakat di berbagai bidang. Saat ini banyak aplikasi yang dibuat untuk mengatasi hal tersebut. Banyak aplikasi yang menunjang agar menjadi lebih efisien dan menguntungkan banyak pihak karena dapat diakses di mana saja. Adanya hal ini mampu mendorong masyarakat dalam menghadapi era digital di masa depan. Beberapa aplikasi pemerintah dan BUMN sebagai lembaga nasional cenderung memiliki penilaian yang rendah dan beberapa belum diketahui masyarakat sehingga perlu adanya evaluasi mengenai sistem dan fitur yang baik agar masyarakat mudah menggunakannya. Analisis yang cocok digunakan dalam hal ini adalah analisis sentimen yaitu analisis yang dapat mengekspresikan opini dari khalayak dalam bentuk ulasan mengenai suatu isu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat pengguna aplikasi pemerintah dan BUMN secara rinci berdasarkan ulasan, membandingkan algoritma klasifikasi pohon berdasarkan performa model dalam kondisi data tertentu, serta membandingkan performa klasifikasi DRF dan algoritma berbasis pohon lainnya berdasarkan tingkat ketepatan performa model. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi dengan pembelajaran mesin (machine learning). Penelitian ini menggunakan empat algoritma klasifikasi, decision tree (DT), extra trees (ET), dan random forest (RF) dibandingkan dengan algoritma terbaru yang merupakan bentuk improvisasi dari RF, double random forest (DRF). Keempat algoritma yang digunakan merupakan algoritma berbasis pohon yang terus berkembang dengan adanya perubahan yang berbeda di setiap algoritma sehingga diharapkan mampu memberikan performa yang baik untuk hasil penelitian. DRF sebagai algoritma baru akan diimplementasikan dalam penelitian analisis sentimen. Data yang digunakan adalah data empiris dan simulasi. Data simulasi berfokus pada kondisi data underfit dan nonunderfit. Hal ini berkaitan dengan algoritma DRF yang mampu meningkatkan performa model ketika data RF mengalami underfit. Data empiris untuk analisis sentimen menggunakan ulasan aplikasi pilihan hasil web crawling dari Google Play. Aplikasi pilihan berasal dari aplikasi milik pemerintah (Info BMKG dan BPOM Mobile) dan aplikasi milik BUMN (MyIndihome dan MyPertamina). Proses kajian simulasi diawali dengan membangkitkan gugus data dari pohon keputusan. Data populasi dibangkitkan sebanyak 300 observasi dengan lima peubah (Y, X1, X2, X3, X4) dan diulang hingga membentuk 100 data underfit dan 100 data nonunderfit. Kondisi data bergantung hasil uji akurasi relatif pemodelan RF. Proses pembentukan data underfit cenderung lebih kompleks dan membutuhkan waktu lebih lama. Keduanya membutuhkan waktu hingga 14838,15 detik. Pemodelan empat algoritma berbasis pohon dengan 10-folds cross validation. Nilai median dari rata-rata akurasi keempat algoritma berbasis pohon data underfit dan nonunderfit cenderung mirip berada pada rentang 0,66 – 0,67 (66 – 67%) dan ditemukannya outlier pada data nonunderfit. Dari keempat algoritma berbasis pohon, DT merupakan algoritma terbaik yang memberikan keragaman data terkecil pada kedua kondisi data dan mampu menggunakan waktu komputasi yang lebih cepat dan sederhana. Kajian data empiris dari ulasan aplikasi telah melalui beberapa tahapan untuk mengubah data teks menjadi bentuk kata, seperti penghapusan data terduplikasi, case folding, text cleans up, text normalizations, stop words removal, dan stemming. Proses pelabelan berdasarkan hasil pelabelan rating, sentiment scoring, lexicon-based, dan validasi yang dikategorikan ke dalam kelas positif, netral, dan negatif dengan peubah prediktor berasal dari hasil tokenisasi unigram dan pembobotan dengan metode term frequency-inverse document frequency. Proses analisis melakukan pemilihan peubah
Keyword: Decision Tree, Double Random Forest, Extra Trees, Random Forest, Sentiment Analysis