Analisis Sentimen Review Alfagift menggunakan Random Forest Classifier

Abstract

Perkembangan teknologi digital menuntut perusahaan ritel untuk melakukan transformasi layanan ke platform daring, termasuk Alfamart melalui aplikasi Alfagift. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap aplikasi Alfagift melalui analisis sentimen dan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna menggunakan algoritma Random Forest Classifier. Data yang digunakan berasal dari ulasan pengguna di Google Play Store dan App Store, dengan rentang waktu Agustus 2024 hingga Oktober 2024. Tahapan penelitian meliputi scraping data, preprocessing, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, klasifikasi sentimen, dan evaluasi model menggunakan confusion matrix. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan bersentimen positif, dengan dominasi sebesar 72% di Google Play Store dan 62,7% di App Store. Model Random Forest menunjukkan performa klasifikasi yang baik dengan akurasi mencapai 92,85%, precision sebesar 95,65%, recall sebesar 95,77%, dan F1-score sebesar 95,47% pada data Google Play Store. Selain itu, analisis berdasarkan aspek pelayanan, usability, dan pengalaman belanja juga menunjukkan hasil akurasi yang tinggi, khususnya pada aspek pengalaman belanja. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar evaluasi dan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kualitas layanan Alfagift.