Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur)
Carla, Antoni
Universitas Budi Luhur
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Text Mining Implementation for Sentiment Analysis on PLN Mobile Users Using Naïve Bayes Method Carla, Antoni; Soetanto, Hari; Yuliazmi, Yuliazmi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 21, No 1 (2024): APRIL 2024
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v21i1.2974

Abstract

Dalam era kemajuan teknologi informasi, aplikasi PLN Mobile telah diperkenalkan oleh Perusahaan Listrik Negara (PLN) sebagai solusi digital untuk meningkatkan layanan listrik dan memenuhi kebutuhan pelanggan. Meskipun aplikasi ini telah diterima dengan baik oleh pengguna, kurangnya penelitian yang khusus menganalisis sentimen pelanggan menggunakan metode Naive Bayes menjadi perhatian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan aplikasi PLN Mobile dari Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan baru untuk meningkatkan kualitas layanan aplikasi PLN Mobile dan memperbaiki kepuasan pelanggan. Penelitian ini melibatkan penggunaan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan aplikasi PLN Mobile dari Google Play Store. Data kemudian diproses dan dipersiapkan untuk analisis menggunakan metode Naive Bayes. Langkah-langkah penting seperti preprocessing data, ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, penerapan klasifikasi Naive Bayes, dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix dilakukan dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini berhasil mengembangkan sistem analisis sentimen ulasan menggunakan metode Naive Bayes pada aplikasi PLN Mobile dengan akurasi sebesar 76%, precision 76%, recall 100%, dan F1 Score 86%. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman lebih mendalam mengenai respons dan perasaan pengguna terhadap aplikasi PLN Mobile.
Co-Authors Hari Soetanto Yuliazmi, Yuliazmi