Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Algoritma Logistic Regression dan K-Nearest Neighbor

Pemerintah telah mengeluarkan inovasi terbaru Pengumpulan data dalam ranah data kependudukan yang mengandalkan teknologi digital melalui aplikasi seluler dengan menggunakan foto atau kode QR yang bertujuan untuk mengurangi penggunaan cetakan fisik kartu tanda penduduk serta ketersediaan blanko KTP dengan tujuan untuk menyederhanakan proses administrasi dan dokumen kependudukan tidak lagi memerlukan pencetakan atau penyimpanan dalam format fisik seperti berkas KTP. Dalam mengimplementasikan aplikasi identitas kependudukan beberapa masyarakat merasa cemas karena keterbatasan akses internet, kurangnya pengetahuan tentang aplikasi, serta kekhawatiran akan keamanan dan privasi data identitas dalam format digital. Peneilitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi identitas kependudukan digital dengan membandingkan algoritma logistic regression dan k-nearest neighbor. Dataset yang di ambil menggunakan library google play scraper pada python yang mendapatkan 1700 data mentah yang di ambil pada tanggal 12-februari sampai 26 Maret 2024 lalu di pre-processing dan mendapatkan 1108 data bersih. Hasil penelitian ini mendapatkan perbandingan antara algoritma logisctic regression dan k-nearest neighbor bahwa algoritma k-nearest neighbor lebih baik di bandingkan dengan algoritma logistic regression dengan hasil akurasi sebesar 80.43% selisih 3.60% di bandingkan k-nearest neighbor.Dapat di simpulkan bahwa aplikasi identitas kependudukan digital masih tergolong kurang baik dalam penggunaanya karena memiliki sentimen negatif sebanyak 73,9% dan dapat dilihat pada penelitian ini hasil perbandingan algoritma k-nearest neighbor membuktikan bahwa performanya lebih baik di bandingkan logistic regression.
Kata Kunci: IKD; sentimen; ulasan; kependudukan; logistic regression; k-nearest neighbor