Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering
Assad Hidayat
Politeknik Caltex Riau
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pemodelan Sentimen Pengguna Layanan Mobile JKN Menggunakan Artificial Neural Network: Sentiment Modeling of Mobile JKN Service Users Using Artificial Neural Network Assad Hidayat; Frisca Martha Veronica; Muhammad Naufal Luthfi
Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE) Vol. 6 No. 1 (2026): Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE)
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/ijirse.v6i1.2623

Abstract

Mobile JKN memiliki fitur yang memudahkan peserta BPJS untuk mendapatkan pelayanan kesehatan dan mempunyai beberapa fitur yang menarik sehingga dapat dimanfaatkan oleh pengguna, aplikasi ini dapat dinilai bagaimana masyarakat memanfaatkan fasilitas tersebut berdasarkan ulasan pengguna yang terdapat pada google play store. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dalam mengklasifikasikan ulasan pengguna, serta memvisualisasikan sentimen pengguna terhadap layanan tersebut. Dengan menggunakan 20.000 data ulasan berkualitas tinggi dari tahun 2018 hingga 2025, penelitian ini melibatkan preprocessing teks dan klasifikasi data dengan Python menggunakan 10 K-Fold Cross Validation. Hasil menunjukkan bahwa ANN mencapai akurasi sebesar 98,6%, presisi sebesar 98,6%, dan recall sebesar 98,6% dalam mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral. Waktu proses pelatihan model yaitu totalnya 22,09 menit pada 10 epochs. Selanjutnya visualisasi sentimen menunjukkan pola yang bermakna yaitu ulasan positif mencerminkan pengalaman pengguna yang memuaskan, sementara ulasan negatif menyoroti masalah seperti kesulitan mendaftar atau verifikasi, lalu ulasan netral cenderung menyajikan informasi atau fakta secara umum. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi pengembang aplikasi dan penyelenggara layanan kesehatan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kualitas layanan Mobile JKN
Co-Authors Frisca Martha Veronica Muhammad Naufal Luthfi