Analisis Sentimen Aplikasi Sapawarga Menggunakan Web Scraping pada Jabar Super App

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah mendorong digitalisasi layanan publik, salah satunya melalui aplikasi mobile seperti Sapawarga milik Pemerintah Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Sapawarga dengan menerapkan teknik analisis sentimen menggunakan algoritma machine learning. Data ulasan pengguna dikumpulkan dari Google Play Store melalui teknik web scraping dan diberi label berdasarkan rating bintang. Tahapan preprocessing mencakup pembersihan teks, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Teks kemudian direpresentasikan menggunakan metode TF-IDF dan diklasifikasikan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression. Evaluasi dilakukan menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score dengan teknik 5-fold cross-validation. Logistic Regression menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 84,4%, presisi 84,1%, recall 82,8%, dan F1-score 83,3%. Mayoritas ulasan pengguna termasuk dalam kategori positif, menunjukkan kepuasan pengguna secara umum, meskipun masih terdapat keluhan teknis. Hasil ini menunjukkan pentingnya analisis sentimen dalam peningkatan layanan publik digital serta memberikan wawasan berbasis data untuk pengembangan aplikasi Sapawarga agar lebih responsif terhadap kebutuhan masyarakat Jawa Barat.