Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor: Sentiment Analysis of PLN Mobile Application Review Using Naïve Bayes Classifier and K-Nearest Neighbor Algorithm - Syafrizal, Syafrizal; Afdal, M.; Novita, Rice (Institut Riset dan Publikasi Indonesia, 2024)
Bukti nyata PLN terus meningkatkan pelayanannya adalah dengan meluncurkan sebuah aplikasi yaitu PLN Mobile. Banyak pelanggan yang merasakan kemudahan dengan adanya aplikasi tersebut. Namun kini beberapa pelanggan mulai menjumpai permasalahan seperti gagal memuat lokasi saat melakukan pengaduan dan saat pembelian token dengan virtual account, saldo telah terpotong namun kode token tidak muncul. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile menggunakan pendekatan text mining. Pendekatan ini dapat melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan pengguna dengan cepat. Data dikumpulkan menggunakan teknik scrapping pada Google Play Store dan mendapatkan 3000 baris data. Data tersebut kemudian diberi label oleh seorang pakar sehingga menghasilkan 2099 sentimen positif (69,97%), 368 netral (12,27%) dan 533 negatif (17,77%). Selanjutnya dilakukan pemodelan menggunakan algoritma NBC dan KNN dengan K-Fold Cross Validation sebagai teknik validasi. Hasilnya menunjukkan model NBC lebih baik dibandingkan KNN dengan akurasi sebesar 77,69%, recall 53,14%, precision 59,84% dan F1-Score 54,09%. Selanjutnya proses analisis dilakukan dengan visualisasi data menggunakan word cloud. Hasilnya yaitu dengan adanya aplikasi PLN Mobile memberikan kemudahan kepada pelanggan dalam menggunakan layanan PLN seperti pembelian token, pengaduan, dan berbagai fitur lainnya. Namun aplikasi PLN Mobile masih memiliki beberapa permasalahan yang sering menjadi ulasan penggunanya salah satunya adalah saat melakukan pembayaran token.