Nama : Raksaka Indra Alhaqq Program Studi : Magister Teknologi Informasi Judul : Klasifikasi Ulasan Pengguna Aplikasi Info BMKG di Google Play Store Pembimbing : Dr. Indra Budi, S.Kom., M.Kom.

Banyaknya ulasan aplikasi Info BMKG yang belum pernah diolah menyulitkan pengembang aplikasi dalam mengembangkan fitur berdasarkan masukan pengguna. Ulasan pengguna aplikasi terdapat informasi penting yang dapat dijadikan rujukan oleh pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi terbaik terhadap ulasan pengguna aplikasi Info BMKG. Dataset yang digunakan berasal dari ulasan pengguna aplikasi Info BMKG di Google Play Store sebanyak 10.286 data. Klasifikasi ulasan dibagi ke dalam dua label, yaitu label relevansi dan label kategori. Label relevansi terdiri atas kelas relevan dan tidak relevan. Untuk label kategori terbagi empat kelas yaitu bug report, user request, weather information performance (layanan cuaca), dan earthquake information performance (layanan gempa bumi). Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Random Forest. Penelitian ini menghasilkan dua model untuk klasifikasi relevansi dan klasifikasi kategori. Hasil pemodelan klasifikasi terbaik untuk relevansi diraih oleh SVM dengan nilai akurasi sebesar 92,61%. Sedangkan untuk klasifikasi kategori, hasil pemodelan terbaik diraih oleh Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 87,69%. Kedua model terbaik melalui teknik over-sampling pada dataset dan normalisasi koreksi ejaan pada tahap prapemrosesan. Untuk ekstraksi fitur terbaik pada model klasifikasi relevansi menggunakan unigram dengan TF-IDF dan panjang teks. Sementara pada model klasifikasi kategori hanya menggunakan unigram dengan TF-IDF saja.