ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI PLN MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASFIFIER

Authors

  • Bima Panduni Rahmat Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
  • Alshaf Pebrianggara Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
  • Mochammad Rizal Yulianto Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
  • Istian Kriya Almanfaluti Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

DOI:

https://doi.org/10.31849/aeyjxp28

Keywords:

Algoritma Naive Bayes, Data Mining, Aplikasi PLN Mobile, Analisis sentimen, Google Colab

Abstract

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.

References

[1] R. Simanjuntak, S. Helmi, Trisninawati, and M. Gunarto, “Peranan Kualitas Layanan pada Aplikasi PLN Mobile dan Harga terhadap Kepuasan Pelanggan di PT. PLN (Persero) UP3 Palembang ULP Rivai,” Veloc. J. Sharia Finance Bank., vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Nov. 2024, doi: 10.28918/velocity.v4i2.8750.

[2] M. Fadhilla et al., “Pengembangan Model Governance Digital Untuk Meningkatkan Efisiensi Operasional PLN,” Ranah Res. J. Multidiscip. Res. Dev., vol. 5, no. 4, pp. 344–351, Nov. 2023, doi: 10.38035/rrj.v5i4.786.

[3] S. Akromah and I. R. Kusumasari, “Penerapan Aplikasi PLN Mobile Dalam Meningkatkan Pelayanan Pelanggan PLN ULP Bojonegoro Kota,” J. Masy. Mengabdi Nusant., vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Jun. 2023, doi: 10.58374/jmmn.v2i2.154.

[4] R. Primadya, “Empat Tahun Jalankan Transformasi, Nilai Aset PLN Tembus Rp1.691 Triliun,” PT PLN (Persero). Accessed: May 11, 2025. [Online]. Available: https://web.pln.co.id/cms/media/siaran-pers/2024/09/empat-tahun-jalankan-transformasi-nilai-aset-pln-tembus-rp1-691-triliun/

[5] A. P. Warassih and P. Supriyoso, “Inovasi Customer Focused Melalui Command Center Untuk Peningkatan Efektivitas Penanganan Laporan Pelanggan Di PT PLN (PERSERO) UP3 Bangka,” J. Manaj. Dan Prof., vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2024, doi: 10.32815/jpro.v5i2.2221.

[6] M. R. Attani, V. Pujani, and Y. H. Yeni, “Analisis Implementasi Transformasi PLN Pada PT PLN (PERSERO) Unit Induk Sumatra Barat,” J. Ilm. Manaj. Ekon. Akunt. MEA, vol. 8, no. 2, Art. no. 2, Jun. 2024, doi: 10.31955/mea.v8i2.4240.

[7] H. B. Tambunan and T. W. D. Hapsari, “Analisis Opini Pengguna Aplikasi New PLN Mobile Menggunakan Text Mining,” PETIR, vol. 15, no. 1, pp. 121–134, Dec. 2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1352.

[8] S. Syafrizal, M. Afdal, and R. Novita, “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,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 1, Art. no. 1, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.983.

[9] A. A. Haq, “Penggunaan Aplikasi Pln Mobile Sebagai Sarana Komunikasi Digital dalam Upaya Meningkatkan Kualitas Pelayanan Pelanggan,” Comserva J. Penelit. Dan Pengabdi. Masy., vol. 2, no. 7, pp. 1193–1200, 2022, doi: 10.36418/comserva.v2i07.447.

[10] M. R. Ifaldiansyah and D. Hertati, “Efektivitas Program Pemasangan Listrik Baru Menggunakan Aplikasi PLN Mobile di Wilayah Kerja Unit Pelaksana Pelayanan Pelanggan (UP3) Surabaya Selatan,” J. Ilmu Sos. Dan Ilmu Polit. JISIP, vol. 12, no. 3, pp. 347–354, Nov. 2023, doi: https://doi.org/10.33366/jisip.v12i3.

[11] santikaaristi, “Layanan Kelistrikan Kian Mudah dan Cepat, Ini Kata Pelanggan PLN Tentang PLN Mobile,” PT PLN (Persero). Accessed: Nov. 10, 2024. [Online]. Available: https://web.pln.co.id/cms/media/siaran-pers/2022/07/layanan-kelistrikan-kian-mudah-dan-cepat-ini-kata-pelanggan-pln-tentang-pln-mobile/

[12] R. Primadya, “Kualitas Layanan Terus Meningkat, Komisi XII DPR RI Apresiasi Aplikasi PLN Mobile,” PT PLN (Persero). Accessed: May 12, 2025. [Online]. Available: https://web.pln.co.id/cms/media/siaran-pers/2024/12/kualitas-layanan-terus-meningkat-komisi-xii-dpr-ri-apresiasi-aplikasi-pln-mobile/

[13] I. Akbar and M. Faisal, “Perbandingan Analisis Sentimen PLN Mobile: Machine Learning vs. Deep Learning,” JOINTECS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 1, pp. 1–10, May 2024, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.5078.

[14] A. Rahmadeyan and M. Mustakim, “Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan Pasca Pandemi COVID-19,” J. Nas. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 9, no. 1, Art. no. 1, May 2023, doi: 10.25077/TEKNOSI.v9i1.2023.21-32.

[15] I. G. Hendrayana, D. G. H. Divayana, and M. W. A. Kesiman, “Komparasi Metode SVM, K-NN Dan NBC Pada Analisis Sentimen,” J. Indones. Manaj. Inform. Dan Komun., vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Jan. 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i1.157.

[16] M. A. Permana, S. Widiastuti, and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Video Conference Pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode NBC,” JURSISTEKNI J. Ris. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Jan. 2023, doi: 10.52005/jursistekni.v5i1.178.

[17] F. A. Nugraha, N. H. Harani, and R. Habibi, Analisis Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning. Kreatif.

[18] S. M. Salsabila, A. A. Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.

[19] N. I. Majdina, B. Pratikno, and A. Tripena, “Penentuan Ukuran Sample Menggunakan Rumus Bernoulli Dan Slovin: Konsep Dan Aplikasinya,” J. Ilm. Mat. Dan Pendidik. Mat., vol. 16, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2024, doi: 10.20884/1.jmp.2024.16.1.11230.

[20] T. Krisdiyanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. Dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2021, doi: 10.24014/coreit.v7i1.12945.

[21] R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store menggunakan Algoritma NBC,” J. Teknol. Terpadu, vol. 9, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.

[22] I. Saputra, T. Djatna, R. R. A. Siregar, D. A. Kristiyanti, H. R. Yani, and A. A. Riyadi, “Text Mining of PeduliLindungi Application Reviews on Google Play Store,” Fakt. Exacta, vol. 15, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2022, doi: 10.30998/faktorexacta.v15i2.10629.

[23] F. Khoirunnisa and S. Topiq, “Analisis Sentimen Terhadap Kepercayaan Masyarakat Pada Proses Penegakan Hukum Di Indonesia Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform. Dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 3, Art. no. 3, Aug. 2024, doi: http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4683.

[24] Y. A. MMSI S. T. and D. D. D. K. dkk M. Kom, Machine Learning & Deep Learning : Analisis Sentimen Menggunakan Ulasan Pengguna Aplikasi. Uwais Inspirasi indonesia, 2024.

[25] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI J. Sains Komput. Dan Inform., vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Sep. 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i2.369.

[26] E. S. Dewi, “Klasifikasi Auitism Spectrum Disorder Menggunakan Algoritma Niave Bayes,” MATHunesa J. Ilm. Mat., vol. 9, no. 1, pp. 27–35, Jan. 2021, doi: 10.26740/mathunesa.v9n1.p27-35.

[27] N. A’ayunnisa, Y. Salim, and H. Azis, “Analisis Performa Metode Gaussian Naïve Bayes untuk Klasifikasi Citra Tulisan Tangan Karakter Arab,” Indones. J. Data Sci., vol. 3, no. 3, Art. no. 3, Dec. 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i3.54.

Downloads

Published

2025-09-23

Issue

Vol. 7 No. 3 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode September 2025

Section

Articles

License

Copyright (c) 2025 ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

CC BY-SA 4.0


Attribution-ShareAlike 4.0

You are free to:

  1. Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
  2. Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
  3. The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:

  1. Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  2. ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  3. No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:

You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .

No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.

How to Cite

[1]
“ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI PLN MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASFIFIER”, zn, vol. 7, no. 3, pp. 930–945, Sep. 2025, doi: 10.31849/aeyjxp28.