ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI PLN MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASFIFIER - Panduni, Bima; Pebrianggara , Alshaf; Yulianto, Mochammad Rizal; Almanfaluti, Istian Kriya (Universitas Lancang Kuning, 2025)
Seiring dengan meningkatnya penggunaan aplikasi digital, ulasan pengguna menjadi sumber informasi penting untuk memahami kepuasan dan kebutuhan pelanggan. Aplikasi PLN Mobile sebagai salah satu aplikasi layanan publik yang banyak digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Data diperoleh dari aplikasi Google Playstore dan mendapatkan 400 data, pembagian data menggunakan rasio 50:50. Pengumpulan dan pengolahan data menggunakan tools Google Colab dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Dari 200 data yang digunakan, model Naive Bayes Classifier menunjukkan kinerja yang cukup baik. Untuk sentimen positif, nilai presisi yang dicapai 88%, recall 76%, dan f1-score 82%, dengan dukungan 143 ulasan. Hasil akurasi yang diperoleh adalah 76%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile, memberikan wawasan berharga bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan layanan.