Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Hilal, Khaliffman Rahmat
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Berbasis Aspek untuk Pengguna PLN Mobile Pada Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Hilal, Khaliffman Rahmat; Setiawan, Nanang Yudi; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perusahaan Listrik Negara atau dikenal dengan PT. PLN (Persero) merupakan perusahaan yang bergerak dibidang jasa penyedia listrik di Indonesia dan termasuk Badan Usaha Milik Negara. Untuk memahami aspek-aspek yang memberikan pengaruh positif dan negatif pada aplikasi PLN Mobile, serta perbedaan signifikan dalam rating aplikasi serupa seperti MyPertamina, penelitian ini dilakukan. Penelitian ini berfokus pada ulasan pengguna dari Juli 2023 hingga April 2024 yang berbahasa Indonesia. Metode yang digunakan meliputi Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengekstrak aspek-aspek dari sentimen pengguna dan Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan sentimen tersebut. Data dikumpulkan melalui web scraping dari Google PlayStore, kemudian diproses melalui beberapa tahapan seperti normalisasi, tokenisasi, dan stemming. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu mengidentifikasi aspek-aspek kunci yang mempengaruhi sentimen pengguna, baik secara positif maupun negatif. Evaluasi model dilakukan menggunakan Confusion Matrix dan K-Fold Cross-Validation untuk memastikan akurasi klasifikasi sentimen. Visualisasi hasil analisis ditampilkan dalam bentuk Word Cloud untuk memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai distribusi sentimen. Analisis lanjutan menggunakan Root Cause Analysis: 5 Why’s membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang mendasari sentimen negatif. Penerapan Root Cause Analysis: 5 Why’s menemukan beberapa akar permasalahan yang menjadi alasan munculnya ulasan negatif yang dapat memberikan pengetahuan yang dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi PLN Mobile.
Co-Authors Dian Eka Ratnawati Nanang Yudi Setiawan