Akses terbuka
Jurnal
SINTA 3
Analisa Sentimen Ulasan Kepuasan Aplikasi Ruangguru Dengan Metode Random Forest dan KNN
SemanTIK: Teknik Informasi
ISSN 2502-8928, 2460-1446
Terbit 2024-06-30
Penerbit Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
Bahasa eng
Abstrak
Salah satu sarana belajar online yang banyak dicari adalah Ruangguru. Banyaknya program pembelajaran online yang tersedia, Ruangguru harus terus meningkatkan fungsinya agar dapat memuaskan pelanggan dan memberikan pengalaman yang bermanfaat. Menggunakan algoritma random forest dan KNN dengan klasifikasi sentimen positif, negatif, atau netral, penelitian ini menggunakan 1.800 data review yang dibagi menjadi 2 kelompok: 1.394 data latih dari review dan 406 data uji. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma random forest dan KNN dalam melakukan klasifikasi ulasan aplikasi Ruangguru ke dalam kelas bersentimen positif, negatif atau netral dan menganalisis nilai akurasi dari algoritma random forest dan KNN. Hasil penelitian menunjukkan akurasi algoritma random forest sebesar 96% dibandingkan dengan algoritma KNN yang sebesar 71%. Artinya, performa algoritma random forest lebih baik dibandingkan algoritma KNN dalam mengklasifikasikan ulasan aplikasi Ruangguru ke dalam kelas sentimen positif, negatif, atau netral, dengan akurasi sebesar 96%. Kata kunci; KNN, Random Forest, Ruangguru
Jaringan kolaborasi para penulis
16 penulis ·
30 tautan kepenulisan bersama
· 12 lintas organisasi
Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.
Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.
Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/oai, pertama di-harvest 29 Okt 2026, terakhir terlihat 1 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
<dc:title xml:lang="en-US">Analisa Sentimen Ulasan Kepuasan Aplikasi Ruangguru Dengan Metode Random Forest dan KNN</dc:title>
<dc:creator>Rachmawati, Salsa Ananda</dc:creator>
<dc:creator>Februariyanti, Herny</dc:creator>
<dc:subject xml:lang="en-US">klasifikasi; random foret; KNN;analisa sentimen; ruangguru</dc:subject>
<dc:description xml:lang="en-US">Salah satu sarana belajar online yang banyak dicari adalah Ruangguru. Banyaknya program pembelajaran online yang tersedia, Ruangguru harus terus meningkatkan fungsinya agar dapat memuaskan pelanggan dan memberikan pengalaman yang bermanfaat. Menggunakan algoritma random forest dan KNN dengan klasifikasi sentimen positif, negatif, atau netral, penelitian ini menggunakan 1.800 data review yang dibagi menjadi 2 kelompok: 1.394 data latih dari review dan 406 data uji. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma random forest dan KNN dalam melakukan klasifikasi ulasan aplikasi Ruangguru ke dalam kelas bersentimen positif, negatif atau netral dan menganalisis nilai akurasi dari algoritma random forest dan KNN. Hasil penelitian menunjukkan akurasi algoritma random forest sebesar 96% dibandingkan dengan algoritma KNN yang sebesar 71%. Artinya, performa algoritma random forest lebih baik dibandingkan algoritma KNN dalam mengklasifikasikan ulasan aplikasi Ruangguru ke dalam kelas sentimen positif, negatif, atau netral, dengan akurasi sebesar 96%.
Kata kunci; KNN, Random Forest, Ruangguru</dc:description>
<dc:publisher xml:lang="en-US">Informatics Engineering Department of Halu Oleo University</dc:publisher>
<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
<dc:date>2024-06-30</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/47799</dc:identifier>
<dc:identifier>10.55679/semantik.v10i1.47799</dc:identifier>
<dc:source xml:lang="en-US">SemanTIK : Teknik Informasi; Vol 10, No 1 (2024): SemanTIK : Teknik Informasi; 11-18</dc:source>
<dc:source>2502-8928</dc:source>
<dc:source>2460-1446</dc:source>
<dc:source>10.55679/semantik.v10i1</dc:source>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/47799/pdf</dc:relation>
<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2024 SemanTIK : Teknik Informasi</dc:rights>
<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>
Sitasi dan pengindeksan
Jumlah menurut tiap indeks pada 29 Okt 2026; setiap indeks menghitung sitasi dengan cara berbeda.
OpenAlex juga mencatat karya ini di: crossref.
Sitasi artikel ini
APA 7
Rachmawati, S. A., & Februariyanti, H. (2024). Analisa Sentimen Ulasan Kepuasan Aplikasi Ruangguru Dengan Metode Random Forest dan KNN. SemanTIK: Teknik Informasi, 10(1), 11–18. https://doi.org/10.55679/semantik.v10i1.47799
Salin
IEEE
S. A. Rachmawati and H. Februariyanti, “Analisa Sentimen Ulasan Kepuasan Aplikasi Ruangguru Dengan Metode Random Forest dan KNN,” SemanTIK: Teknik Informasi, vol. 10, no. 1, pp. 11–18, 2024, doi: 10.55679/semantik.v10i1.47799.
Salin
Dibuat dari metadata jurnal; periksa nama penulis sebelum dipakai.