ANALISIS SENTIMEN PELAYANAN KERETA CEPAT WHOOSH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Farah Mutiara Akmalya; Berlian Noviana Agatha Silaen; Lovhana Rasyiqa Putri Pamungkas; Rafli Putra Pratama; William Wiranda Suherli (Journal of Information System Management (JOISM), 2026)
Kereta Cepat Whoosh sebagai transportasi berkecepatan tinggi pertama di Indonesia memunculkan beragam respons publik sejak awal operasionalnya. Sebagai proyek strategis nasional, identifikasi cepat terhadap kritik dan apresiasi pelanggan menjadi penting untuk menjaga kualitas pelayanan dan kepercayaan publik. Media sosial X menjadi sumber opini masyarakat dalam jumlah besar, namun karakter data yang tidak terstruktur menyulitkan evaluasi layanan secara manual. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pelanggan terhadap pelayanan Kereta Cepat Whoosh menggunakan algoritma Naive Bayes. Data penelitian berupa 730 tweet yang dikumpulkan pada periode Januari hingga September 2025 melalui teknik web scraping. Data diproses melalui tahapan pembersihan teks, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Dataset dibagi menjadi data training dan data testing dengan rasio 80:20. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 95,07%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 30,14% ulasan termasuk sentimen positif dan 69,86% sentimen negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis media sosial dapat digunakan sebagai alat evaluasi layanan untuk mendukung perbaikan kualitas pelayanan Kereta Cepat Whoosh secara berkelanjutan.