Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Grab Menggunakan Metode Random Forest

Kemajuan teknologi telah berdampak signifikan pada kehidupan manusia, termasuk dalam sektor transportasi online. Layanan transportasi online seperti Grab, Gojek, InDrive, dan Maxim telah menjadi populer di Indonesia. Dengan Grab sebagai salah satu aplikasi yang sangat banyak digunakan di Asia Tenggara, pengguna aplikasi Grab sering memberikan ulasan melalui Google Play Store dan ulasan ini menjadi sumber informasi penting bagi calon pengguna dalam menilai kualitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan pengguna terhadap aplikasi Grab di Google Play Store. Analisis dilakukan menggunakan 1.658 data, di antaranya 512 ulasan positif dan 1.146 ulasan negatif. Penelitian ini diawali dengan proses scraping data, seleksi data, pelabelan data, text preprocessing, ekstraksi fitur TF-IDF, penyeimbangan data menggunakan SMOTE, seleksi fitur menggunakan Chi Square, pembagian data dan proses klasifikasi menggunakan metode Random Forest kemudian evaluasi model dilakukan menggunakan Confusion Matrix. Hasil pengujian terbaik diperoleh ketika menggunakan metode Random Forest yang dikombinasikan dengan SMOTE dan Chi Square serta pembagian jumlah data latih dan data uji sebesar 80:20, menghasilkan nilai akurasi sebesar 90,20%, presisi 90,78%, recall 90,20% dan f1-score 90,17.