Analisis Sentimen Pengguna PLN Mobile untuk Peningkatan Layanan dengan Metode Machine Learning

Abstract

PT. PLN (Persero) menghadapi tantangan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan di era digital. Untuk mendukung transformasi digital, PLN meluncurkan aplikasi PLN Mobile pada 2016. Namun, banyak ulasan negatif dari pengguna menunjukkan ketidakpuasan. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes Classifier (NBC). Dari 1.048 ulasan, 50.2% bersentimen positif dan 49.8% negatif. SVM menunjukkan kinerja unggul dengan akurasi 92% dan AUC 0.92, dibandingkan NBC dengan akurasi 75% dan AUC 0.88. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang mungkin hanya fokus pada performa metode klasifikasi. Penelitian ini juga mengeksplorasi wordcloud dan asosiasi kata untuk memperdalam wawasan tentang sentimen pengguna serta memberikan rekomendasi perbaikan kualitas layanan.