ULFA SAFIRA ADRIANI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik Komputer 2025

Skripsi

Analisis sentimen digunakan untuk dapat memberikan wawasan kepada pemberi layanan agar dapat meningkatkan kualitas layanan yang diberikan. Ulasan-ulasan pengguna terkait kepuasan mereka terhadap suatu layanan diperoleh pada platform Google Play Store. Penelitian ini melakukan analisis sentimen menggunakan tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression terhadap 5 aplikasi BUMN pada tahun 2025. Ulasan pengguna akan dikelompokkan ke dalam sentimen positif, negatif dan netral. Algoritma Random Forest menunjukkan nilai akurasi yang tinggi pada data pelatihan, meskipun pada beberapa objek cenderung overfitting. Dan Decision Tree menunjukkan overfitting yang lebih parah dibanding Random Forest. Sementara itu, Logistic Regression menghasilkan performa paling stabil yang memiliki selisih yang kecil antara data pelatihan dan testing, menjadikan algoritma yang lebih baik untuk generalisasi prediksi sentimen pada data baru. Hasil analisis, Logistic Regression direkomendasikan untuk analisis sentimen pada dataset ini, sedangkan Random Forest dapat digunakan jika memerlukan nilai akurasi yang tinggi untuk data pelatihan. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 161901 2025-07-15 19:41:37 2025-07-16 09:10:57 machine generated