Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Pada Ulasan Aplikasi PLN Mobile di Google Play Store - Pramuji, Mochammad Chandra; Purnamasari, Rita; Eliskar, Yulinda; Thaha, Abdurrahman Rahim (eProceedings of Engineering, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengolahan big data dari ulasan aplikasi PLN Mobile menggunakan analisis sentimen berbasis algoritma Naive Bayes. Data ulasan diperoleh melalui web scraping dari Google Play Store dan diberi label berdasarkan sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mencapai akurasi 93%, precision 80%, recall 88%, dan f1-score 83%. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode Machine Learning dan kecerdasan buatan dapat membantu PLN mengolah big data ulasan pelanggan dengan lebih efisien dan akurat. Dengan demikian, PLN dapat merespons umpan balik pengguna dengan lebih baik dan meningkatkan layanan berdasarkan analisis yang dihasilkan dari model yang digunakan.