Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Spotify Berdasarkan Ulasan di Google Play Store

Abstract

Spotify adalah salah satu platform streaming musik populer yang mendapatkan jutaan ulasan pengguna di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Spotify menggunakan metode VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner), sebuah alat analisis sentimen berbasis leksikon. Dataset ulasan diambil dari Kaggle dan diproses melalui tahap pembersihan data, tokenisasi, penghapusan stopwords , dan lemmatization sebelum dilakukan analisis sentimen. Analisis ini mengelompokkan ulasan pengguna ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif umumnya mencerminkan kepuasan terhadap fitur Spotify, seperti rekomendasi musik yang relevan dan kemudahan pembuatan playlist. Sentimen negatif mencerminkan keluhan terkait iklan dan pembaruan aplikasi, sementara sentimen netral memberikan pandangan yang seimbang. Dengan menggunakan algoritma Random Forest dan Multinomial Naive Bayes, model prediksi sentimen dikembangkan, dan hasil evaluasi menunjukkan kinerja yang kompetitif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang bermanfaat bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan pengalaman pengguna.