Jagosatu.com - Green Arther Sandag, dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Klabat (UNKLAB), melakukan penelitian menarik soal prediksi rating aplikasi di App Store.
Penelitian ini bertujuan mengetahui faktor yang membuat aplikasi mendapat rating tinggi atau rendah dari pengguna.
Sandag menggunakan metode Random Forest, salah satu algoritma dalam teknik data mining.
Random Forest adalah metode klasifikasi yang membangun banyak pohon keputusan lalu mengambil hasil mayoritas sebagai prediksi akhir.
Data penelitian bersumber dari Apple App Store dataset yang tersedia di platform Kaggle.
Dataset ini berisi 7.198 aplikasi dengan 16 atribut seperti nama aplikasi, harga, ukuran file, rating pengguna, hingga genre utama.
Sebelum dianalisis, data dibersihkan dengan proses data preprocessing agar lebih akurat.
Atribut tidak relevan seperti ID aplikasi dan versi dihapus agar tidak memengaruhi hasil.
Data kemudian dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian.
Metode 10-fold cross validation digunakan untuk menguji keakuratan model prediksi.
Baca Juga: Mahasiswa Unklab Ciptakan Teknologi AI untuk Bantu Dokter Deteksi Kanker Paru Lebih Cepat!
Hasil penelitian menunjukkan algoritma Random Forest mampu mencapai akurasi 86,27%.
Selain itu, nilai recall mencapai 84,68% dan precision 84,64%, dengan RMSE 0,313.
Angka ini lebih baik dibanding metode lain seperti Decision Tree, Logistic Regression, dan KNN.
Faktor paling berpengaruh terhadap rating aplikasi adalah nama aplikasi (track name) dan user rating version.
Nama aplikasi yang relevan dengan kata kunci populer membuat aplikasi lebih mudah dikenal.
Sementara itu, banyaknya ulasan dari versi terbaru aplikasi menjadi penentu utama naiknya rating.
Faktor seperti jenis mata uang dan jumlah perangkat yang mendukung aplikasi tidak berpengaruh signifikan.
Hasil penelitian ini menunjukkan betapa pentingnya strategi branding dan update aplikasi di App Store.
Dengan model prediksi ini, developer bisa lebih cepat mengetahui kelemahan aplikasi mereka.
Riset ini juga membuktikan bahwa teknologi data mining bisa membantu meningkatkan kualitas aplikasi.
Sandag menyarankan penelitian lanjutan dengan algoritma lain agar hasil semakin maksimal.
Ke depan, prediksi rating aplikasi bisa menjadi acuan penting bagi pengembang maupun pengguna.
Studi ini membuktikan peran perguruan tinggi dalam menjawab tantangan industri digital.
(Chg)
Editor : ALengkong