<![CDATA[Aplikasi MyTelkomsel merupakan layanan digital yang digunakan untuk mengakses berbagai fitur Telkomsel, seperti pembelian paket data dan pengecekan pulsa. Namun, banyak ulasan pengguna menunjukkan ketidakpuasan terhadap performa aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap layanan aplikasi MyTelkomsel menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (K-NN). Data dikumpulkan dari komentar pengguna di Google PlayStore dan Instagram, berjumlah 1.678 data. Proses analisis dimulai dari tahap preprocessing hingga klasifikasi dengan tiga jenis pengukuran jarak, yaitu Cosine Similarity, Euclidean Distance, dan Manhattan Distance. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metrik Cosine menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 85%, sementara Euclidean dan Manhattan masing-masing menghasilkan 68% dan 57%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metrik Cosine lebih sesuai digunakan dalam klasifikasi sentimen berbasis teks dengan representasi TF-IDF.]]>
Copyrights © 2025
