## IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA PLN MOBILE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Antoni Carla 1* , Hari Soetanto 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1* antonicarla4@gmail.com, 2 hari.Soetanto@budiluhur.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 1 Maret 2024, diterima untuk diterbitkan: 30 April 2024)

## Abstrak
Dalam  era  kemajuan  teknologi  informasi,  aplikasi  PLN  Mobile  telah  diperkenalkan  oleh  Perusahaan  Listrik Negara  (PLN)  sebagai  solusi  digital  untuk  meningkatkan  layanan  listrik  dan  memenuhi  kebutuhan  pelanggan. Meskipun aplikasi ini telah diterima dengan baik oleh pengguna, kurangnya penelitian yang khusus menganalisis sentimen  pelanggan  menggunakan  metode Naive  Bayes menjadi  perhatian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan aplikasi PLN Mobile dari Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes .  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  baru  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan aplikasi PLN Mobile dan memperbaiki kepuasan pelanggan. Penelitian ini melibatkan penggunaan web scraping untuk  mengumpulkan  data  ulasan  aplikasi  PLN  Mobile  dari  Google  Play  Store.  Data  kemudian  diproses  dan dipersiapkan untuk analisis menggunakan metode Naive Bayes . Langkah-langkah penting seperti preprocessing data, ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, penerapan klasifikasi Naive Bayes , dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Hasil  penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  sistem  analisis sentimen  ulasan  menggunakan  metode Naive  Bayes pada  aplikasi  PLN Mobile dengan  akurasi  sebesar  76%, precision 76%, recall 100%, dan F1 Score 86%. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman lebih mendalam mengenai respons dan perasaan pengguna terhadap aplikasi PLN Mobile.
Kata kunci : text mining, naïve bayes, analisis sentimen, pln mobile

## TEXT MINING IMPLEMENTATION FOR SENTIMENT ANALYSIS ON PLN MOBILE USERS USING NAÏVE BAYES METHOD

## Abstract
In the context of the era of advances in information technology, Perusahaan Listrik Negara (PLN) introduces the PLN Mobile application as a digital solution to fulfil customer needs and improve electricity services Although this application has been well received by users, the lack of research specifically analysing customer sentiment using  the Naive Bayes  method  is a concern. This research aims to  analyse the  sentiment  towards  PLN Mobile application  reviews  from  Google  Play  Store  using  the  Naive  Bayes  method.  It  is  hoped  that the  results  of  this research  can  provide  new  insights  to  improve  the  quality  of  PLN  Mobile  application  services  and  improve customer satisfaction. This research involves the use of web scraping to collect PLN Mobile application review data  from  Google  Play  Store.  The  data  was  then  processed  and  prepared  for  analysis  using  the  Naive  Bayes method. Important steps such as data  preprocessing, feature extraction using  the Tf-Idf  method, application of Naive Bayes classification, and evaluation using Confusion Matrix were carried out in this study. The results of this research successfully developed a review sentiment analysis system using the Naive Bayes method on the PLN Mobile application with an accuracy of 76%, precision 76%, recall 100%, and F1 Score 86%. Thus, this research contributes to a deeper understanding of user responses and feelings towards the PLN Mobile application.
Keywords: text mining, naïve bayes, sentiment analysis, pln mobile

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  yang  luar  biasa dalam era digital yang semakin maju telah berdampak pada berbagai aspek kehidupan masyarakat. Sejumlah  sektor  layanan  publik,  termasuk  pasokan
listrik  oleh  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN), tergolong  sebagai  bagian  yang  terpengaruh.  PLN memulai  platform  digital  unggulannya  dengan aplikasi  PLN  Mobile  untuk  memenuhi  semua kebutuhan  pelanggan,  menawarkan  pengalaman
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 72-77
layanan  listrik  yang  unik  dan  mudah  digunakan. Dengan rating Google Play Store sebesar 4,8 dari 5, dengan sekitar 24,8 juta pengguna dan lebih dari 35 juta  ID  pelanggan  terdaftar,  aplikasi  PLN  Mobile memungkinkan pelanggan PLN menikmati kemudahan dan kecepatan layanan. Namun, meskipun  aplikasi  ini  telah  mendapatkan  banyak pengguna, belum ada penelitian yang dilakukan untuk menganalisis sentimen opini pelanggan aplikasi PLN Mobile. [1]
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [2]  membahas  tentang  “Analisis  Sentimen  Opini Pelanggan  Aplikasi  PLN  Mobile  Menggunakan Metode Vader Lexicon & Naive Bayes ”. mempelajari bagaimana  analisis  sentimen  dengan  metode Vader Lexicon dan Naive  Bayes menghasilkan  akurasi sebesar 70% pada data review aplikasi PLN Mobile. Metode multinomial naïve  bayes dipilih  karena diketahui memiliki akurasi tinggi meskipun perhitungannya sederhana. Selain itu, untuk memprediksi  kemungkinan  label  pada  dokumen, metode  ini  menggunakan  dasar-dasar  probabilitas kata  per  kata  dan  label  kategori,  yang  umumnya digunakan  dalam  penelitian  pengklasifikasian  teks karena efisiensi dan kemudahan perhitungannya.[3]
Metode Naive Bayes dapat juga di implementasikan  dalam  menganalisis  sentimen terhadap  kualitas  pelayanan  aplikasi  gojek  dan didapatkan  akurasi  yaitu  68%  [4].  Dengan  latar belakang  tersebut,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik tentang cara metode naïve bayes melakukan analisis sentimen pada ulasan aplikasi PLN mobile di Google Play Store dan untuk memperoleh pemahaman yang lebih  baik  tentang  kepuasan  pengguna  yang digunakan  untuk  fitur  yang  dikembangkan  dan diharapkan hasil yang didapat dari sistem yang dibuat dapat membantu meningkatkan kualitas aplikasi PLN Mobile  dengan  memahami  respons  dan  perasaan pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut  dan  PLN  dapat mengidentifikasi  area  perbaikan  yang  diperlukan untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  pada penggunaan aplikasi tersebut

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Penerapan Metode
Rancangan text  mining berbasis website untuk menganalisis  sentimen  pengguna  aplikasi  PLN Mobile  menggunakan  algoritma Naive  Bayes terdiri dari beberapa tahapan utama [5] (Gambar 1):
a. Pengumpulan data dari website PLN Mobile.
b. Pemrosesan  data:  Data  dimasukkan  dan  dibaca oleh  sistem,  Data  dibersihkan  dari noise untuk menghasilkan data yang bersih, Kata-kata dibobot dengan metode TF-IDF.
c. Klasifikasi data dengan algoritma Naïve Bayes .

## 2.2 Data Penelitian
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile di google
play  store.  Pengumpulan  data  dibantu  oleh  paket google-play-scraper, yang mensortir dataset berdasarkan ulasan yang paling relevan [7].

## Gambar 1 Tahapan metode

## 2.3 Pemrosesan Data
Tahap pemrosesan ( preprocessing ) adalah proses pembersihan dataset yang  belum  beraturan  menjadi data  yang  beraturan.  Tujuannya  adalah  untuk mempersiapkan dataset sebelum  dilakukan  tahap klasifikasi. Tahapan preprocessing meliputi cleaning , case  folding , tokenizing ,  filter stopword ,  dan stemming .[6] a. Case folding Menghilangkan variasi  huruf besar agar menjadi huruf kecil. Seperti “Aplikasi PLN Mobile” menjadi “analisis pln mobile ”.
b. Cleaning Proses ini membuang elemen yang tidak esensial dari teks, seperti tanda baca, simbol, dan URL.
c. Tokenizing
Memotong Proses ini memotong kalimat menjadi potongan  kata  yang  disebut token .  Seperti  contoh kalimat  "Web  ini  sangat  membantu"  dipotong menjadi kata-kata "web", "ini", "sangat", "membantu".
d. Stopword Menghilangkan kata yang tidak memiliki makna signifikan  ( stopword )  dari  kata  yang  telah  diubah pada  tahap  sebelumnya.  Menghapus  kata  seperti "yang", "di", "dan", "dari", "pada", dan seterusnya. e. Stemming
Proses  ini  mentransformasi  kata  menjadi  bentuk akarnya.  Ini dicapai dengan menyingkirkan imbuhan yang  melekat.  Seperti  Kata  "dibawah"  menjadi "bawah", "mencari" menjadi "cari".

## 2.4 TF-IDF
Algoritma TF-IDF singkatan dari Term Frequency dan Inverse  Document  Frequency sering digunakan  untuk  menentukan  relevansi  kata  dalam dokumen[8]. TF dan IDF bekerja sama mengidentifikasi  kata-kata  penting  dalam  sebuah dokumen,  sehingga  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi pencarian informasi.
𝑡𝑓 ( 𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑗 ) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑤𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑𝑗 jumlah kata pada dokumen dj (1)
Keterangan: 𝑤 𝑖 = banyak suatu kata 𝑑 𝑗 = jumlah kata pada dokumen
𝑖𝑑𝑓 𝑖 (N/df i )                  ...............(2)
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 72-77
Keterangan : N = jumlah dokumen dalam corpus 𝑑𝑓 𝑖 = jumlah dokumen pada kata i

## 2.5 Naive Bayes
Pada tahap ini, klasifikasi data dilakukan dengan menerapkan algoritma Naive Bayes untuk menentukan kelas data yang akan diuji. Naive Bayes banyak  diaplikasikan  pada  berbagai  bidang,  seperti Analisis sentimen, Klasifikasi, Filter spam [9].
𝑃 ( 𝑐 | 𝑥 ) = 𝑃 ( 𝑥 | 𝑐 ) ∗ 𝑃 ( 𝑐 )/ 𝑃 ( 𝑥 )          …………………(3)
Keterangan:
𝑃 ( 𝑐 | 𝑥 ) adalah probabilitas kelas c diberikan data x 𝑃 ( 𝑥 | 𝑐 )  adalah  adalah  probabilitas  kelas  x  diberikan data c 𝑃 ( 𝑐 ) adalah probabilitas kelas c 𝑃 ( 𝑥 )  adalah  banyaknya  pasangan  rating  asli  dan rating prediksi

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  instrumen  esensial dalam mengukur performa model klasifikasi. Alat ini memvisualisasi perbandingan antara hasil klasifikasi model dengan klasifikasi sebenarnya. Pada perhitungan Confusion  matrix memanfaatkan  empat kategori utama untuk mengevaluasi model klasifikasi,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1 [10].
Tabel  1 Confusion Matrix Data Aktual Prediksi Positif Prediksi Negatif Positif True Positive False Negative Negatif False Positive True Negative

## Keterangan :
True  Positive  (TP ):  Tepat  mengidentifikasi  contoh positif.
False  Positive  (FP): Salah  mengidentifikasi  contoh negatif sebagai positif.
False Negative (FN ): Salah mengidentifikasi contoh positif sebagai negatif.
True  Negative  (TN): Tepat  mengidentifikasi  contoh negatif.

## 2.7 Rancangan Pengujian
Rancangan  pengujian  dilakukan  dengan  tahap- tahap. Crawling data  ulasan  dari Google  Play , Memberikan  label  positif,  dan  negatif  pada  teks dokumen,  Melakukan  tahap preprocessing untuk Case  folding , Cleansing , Stopword removal , Tokenizing ,  dan Stemming .  Melakukan  pembobotan kata dalam dokumen menggunakan metode TF-IDF. Melakukan  klasifikasi  data  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Melakukan  evaluasi  menggunakan metode Confusion  Matrix untuk  mengukur  akurasi, presisi, dan recall .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap Scrapping data
Pada  tahap  awal,  data  dikumpulkan  dari  ulasan aplikasi yang tersedia di GooglePlay. Library Google Play scraper dengan bahasa Python digunakan untuk mengunduh  data  ulasan  dan  menghasilkan  dataset sebanyak  2000  data.  Selanjutnya,  data  tersebut diekspor  ke  format  file  CSV  untuk  proses selanjutnya.

## 3.2 Tahap Labelling
Tahap  kedua  adalah  pemberian  label  pada  data yang telah dikumpulkan. Data diproses melalui tahap pelabelan skor. Ulasan dengan skor 1 hingga 3 akan dikategorikan sebagai label negatif, sedangkan ulasan dengan skor 4 dan 5 akan dikategorikan sebagai label positif.

## 3.3 Tahap Preprocessing
Tahap  selanjutnya  untuk  menghasilkan  dataset yang  bersih,  tahap  preprocessing  dilakukan  pada setiap  dokumen  atau  komentar.  Tahap  ini  sangat penting  untuk  memastikan  pengujian  klasifikasi sentimen menghasilkan hasil yang akurat.
Tabel  2 Tahap Preprocessing Proses Hasil Preprocessing Ulasan awal Beli token gampang dan banyak pilihan cara  pembayaran,  ada reminder kapan waktunya beli token. Kalau ada gangguan, tinggal lapor di PLN Mobile , dan  cepat  diselesaikan.  Daftar  &  bayar tagihan iconnect juga  bisa.  PLN Mobile lengkap dan bagus. Case folding Beli token gampang dan banyak pilihan cara  pembayaran,  ada  reminder  kapan waktunya beli token. Kalau ada gangguan,  tinggal  lapor  di  pln mobile , dan  cepat  diselesaikan.  Daftar  &  bayar tagihan iconnect juga  bisa.  PLN mobile lengkap dan bagus. Cleaning Beli token gampang dan banyak pilihan cara  pembayaran  ada  reminder  kapan waktunya beli token kalau ada gangguan tinggal  lapor  di  pln mobile dan  cepat diselesaikan daftar bayar tagihan iconnect juga  bisa  pln mobile lengkap dan bagus. Stop Word Beli token gampang banyak pilihan cara pembayaran ada reminder kapan waktunya beli token kalau ada gangguan tinggal  lapor  di  pln mobile cepat diselesaikan daftar bayar tagihan
iconnect bisa pln mobile lengkap bagus.
Tokenizing Beli, token, gampang, pilihan, pembayaran,  reminder,  beli,  token gangguan,  tinggal,  lapor,  pln, mobile cepat, diselesaikan ,daftar, bayar, tagihan, iconnet ,  pln, mobile ,  lengkap, bagus.
Stemming
Beli  token  gampang  banyak  pilih  cara bayar  ada  reminder  kapan  waktu  beli token kalau ada ganggu tinggal lapor di pln mobile cepat  selesai  daftar  bayar tagih iconnet bisa  pln mobile lengkap bagus.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 72-77
3.4 Tahap Pembagian Data
Setelah proses preprocessing , ulasan yang selesai dibagi menjadi dua bagian: data latihan dan data uji. Pembagian  data  dilakukan  dengan  rasio  80:20,  atau 80% data latihan dan 20% data uji, dalam penelitian ini. proses pembagian data dilakukan pada 2000 data ulasan.

## 3.5 Tahap Pembobotan TF-IDF
Setelah melewati
tahap labeling dan preprocessing tahap  selanjutnya  pembobotan  TF- IDF.  Pada   tahap   ini,   data   latih   dihitung   jumlah frekuensi  kata  dengan metode perhitungan TF-IDF, pertama ambil data sampel untuk perhitungan, seperti tabel 3.
Tabel  3 Tabel Sampel Data Kata Score Label Aplikasi PLN ini sangat bagus 5 positif Aplikasi lemot tidak update 1 negatif Sangat manfaat mudah digunakan 5 positif
Selanjutnya,  Perhitungan  TF  dan  Perhitungan IDF.  TFi,j  diperoleh  dengan  menghitung  berapa banyak  term  i  muncul  dalam  dokumen  j,  dan  DFi diperoleh  dengan  menghitung  berapa  banyak dokumen  yang  mengandung  term  i  setelah mendapatkan nilai DF.
Tabel  4 Perhitungan tf, df , dan Idf Data Latih Term D1 D2 D3 DF IDF
Aplikasi PLN Ini Sangat Bagus Lemot Tidak Update Sangat Manfaat Mudah Digunakan 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.17 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48 0.48
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  bobot TF-IDF . Bobot ini diperoleh dengan mengalikan nilai TF dan nilai IDF yang telah didapatkan.
Tabel  5 Perhitungan TF-IDF Term 𝑤 𝑖 . 𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖 . 𝑗 𝑥 𝑖𝑑𝑓 i D1 D2 D3 Aplikasi Pln Ini Sangat Bagus Lemot Tidak Update Sangat Manfaat Mudah Digunakan 0.034 0.96 0.96 0.96 0.96 0 0 0 0 0 0 0 0.042 0 0 0 0 0.12 0.12 0.12 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0.12 0.12 0.12 0.12
3.6 Tahap Klasifikasi Naïve Bayes Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan menggunakan data sampel. Data sampel dibagi  menjadi  dua  bagian:  data  latihan,  yang digunakan  untuk  melatih  model,  dan  data  uji,  yang digunakan  untuk  menguji  kinerja  model.  Hasil preprocessing pada  sampel  data  latih  setelah  tahap pembobotan kata selesai dilakukan, tahap selanjutnya adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve Bayes .
Tabel  6 Tabel sampel latih dan uji Data latih Label Aplikasi ini sangat bagus positif Aplikasi selalu gangguan negatif Pengaduan Sangat cepat respon positif Tampilan aplikasi sangat mudah bantu positif Gangguan tidak bisa isi token negatif Data Uji Aplikasi ini sangat bantu ? Selanjutnya membuat kamus kata untuk mengidentifikasi  kata  yang  dimaksudkan  untuk digunakan sebagai fitur model.
Tabel  7 Kamus Kata Term DF Aplikasi Ini Sangat Bagus Selalu Gangguan Pengaduan Tidak bisa Cepat Respon Isi Token Tampilan Mudah
3 1 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Selanjutnya  membuat  tabel  untuk  memahami sebaran  dan  distribusi  kata-kata  yang  memiliki polaritas tertentu di dalam suatu teks atau dokumen, berikut tabel 8 frekuensi kemunculan kata positif dan frekuensi kemunculan kata negatif yang di buat:
𝑃 ( 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) = 3 5 𝑃 ( 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) = 2 5
Selanjutnya  menghitung  peluang  dari  kata-kata pada data uji menggunakan rumus 3 sebagai berikut: Perhitungan kelas positif :
𝑃(𝑎𝑝𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 + 3 9 + 14 = 6 28 𝑃(𝑖𝑛𝑖, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 + 1 9 + 14 = 2 28 𝑃(𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 + 3 9 + 14 = 6 28 𝑃(𝑏𝑎𝑛𝑡𝑢, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 + 1
9 + 14 = 1 28
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 72-77
𝑃(𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) 𝑥𝑃(𝑎𝑝𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) x 𝑃(𝑖𝑛𝑖, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) 𝑥 𝑃(𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) 𝑥 𝑃(𝑏𝑎𝑛𝑡𝑢, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)
6 28 . 2 28 . 6 28 . 2 28 . 3 5 = 0.000140566
Perhitungan kelas negatif: 𝑃(𝑢𝑗𝑖, 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)
𝑃(𝑎𝑝𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖, 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 1 + 3 6 + 14 = 4 20
𝑃(𝑖𝑛𝑖, 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 0 + 1 6 + 14 = 1 20
𝑃(𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡, 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 0 + 3
6 + 14 = 3 20
𝑃(𝑏𝑎𝑛𝑡𝑢, 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 0 + 1 6 + 14 = 1 20 4
20 . 1 20 . 3 20 . 1 20 . 2 5 = 0,00003
Nilai Probabilitas dapat dihitung dengan menjumlahkan  nilai-nilai likelihood sehingga  total probabilitas menjadi 1.
Probalitas positif =
0.00023427 0.00023427+ 0,00003 = 0,824115 Probalitas negatif = 0,00003 0.00023427+ 0,00003 = 0,175885
Berdasarkan  hasil  yang  di  peroleh  nilai  probabilitas positif  lebih  besar  dari  probabilitas  negatif disimpulkan data uji ini bersifat positif.

## 3.7 Tahap Pengujian
Pengujian    dijalankan    menurut    rancangan pengujian    yang    tercantum    di    Sub-Bab    2.7. Pengujian    dikerjakan  secara  langsung  oleh  sistem yang sudah dibuat. Hasil pengujian pada dataset bisa dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Pengujian
Didapatkan hasil pengujian terhadap 400 dataset bahwa  nilai  akurasi,  presisi, recall dan F1  Score masing-masing  sebesar  76%,  76%,  100%  dan  86%. Selain  itu  persentase  sentimen  pada dataset juga menunjukkan  bahwa  sentimen  positif  mempunyai persentase  yang  lebih  tinggi  daripada  sentimen negatif.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  metode TF-IDF dan algoritma Naive Bayes digunakan untuk membangun sistem analisis sentimen untuk aplikasi PLN Mobile . Sistem ini berhasil dikembangkan sesuai perencanaan dan  menunjukkan  kinerja  yang  cukup  baik  pada pengujian  dengan  menggunakan  2000  ulasan  data sampel dengan data training dan data testing dengan perbandingan  80:20.  Hasil  evaluasi  menunjukkan akurasi 76%, presisi 76%, recall 100%, dan F1 score 86%.  Langkah-langkah  penelitian  ini  meliputi pengumpulan data ulasan dari Google Play , labeling manual  untuk  menentukan  sentimen  positif  dan negatif, preprocessing data,  ekstraksi  fitur  dengan metode TF-IDF ,  penerapan  algoritma Naive  Bayes untuk  klasifikasi  sentimen,  dan  evaluasi  kinerja sistem menggunakan confusion matrix . Kualitas data dan preprocessing yang  efektif  terbukti  sangat penting dalam mencapai tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat meningkatkan  jumlah  dan  keragaman  data  untuk melatih sistem, sehingga dapat meningkatkan akurasi dan  keandalan  sistem  dalam  menganalisis  sentimen ulasan aplikasi PLN Mobile .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  B.  Tambunan  dan  T.  W.  D.  Hapsari,  “Analisis Opini  Pengguna  Aplikasi  New  PLN  Mobile Menggunakan Text Mining,” PETIR, vol. 15, no. 1, 2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1352.
[2] Y.  Asri,  W.  N.  Suliyanti,  D.  Kuswardani,  dan  M. Fajri,  “Pelabelan  Otomatis  Lexicon  Vader  dan Klasifikasi  Naive  Bayes  dalam  menganalisis sentimen data ulasan PLN Mobile,” PETIR, vol. 15, no. 2, hlm. 264–275, Nov 2022, doi:
10.33322/petir.v15i2.1733.
[3] R. Safri Irawansyah, L. A. Syamsul Irfan A, dan G.
Wahyu  Wiriasto,  “Analisis  Sentimen  Terhadap
Program Merdeka Belajar-Kampus Merdeka (MBKM)  Pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma
Naive Bayes Classifier (NBC).”
[4] K.  Diah  Indarwati  dan  H.  Februariyanti,  “Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi GO- JEK Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier.”
[5] Y.  Nurtikasari,  Syariful  Alam,  dan  Teguh  Iman Hermanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,”  INSOLOGI:  Jurnal  Sains dan  Teknologi,  vol.  1,  no.  4,  hlm.  411–423,  Agu
2022, doi: 10.55123/insologi.v1i4.770. [6] S.  Syafrizal,  M.  Afdal,  dan  R.  Novita,  “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,”  MALCOM:  Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol.  4,  no.  1,  hlm.  10–19,  Des  2023,  doi: 10.57152/malcom.v4i1.983.
[7] F.  Setya  Ananto  dan  F.  N.  Hasan,  “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan  Aplikasi  MyPertamina  pada  Google  Play Store,”  Jurnal  ICT :  Information  Communication  & Technology,  vol.  23,  no.  1,  hlm.  75–80,  2023,
[Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 72-77
[8] P.  Eko,  P.  Utomo,  U.  Khaira,  dan  T.  Suratno, “Analisis  Sentimen  Online  Review  Pengguna Bukalapak  Menggunakan  Metode  Algoritma  TF-
IDF,” 2019.
[9] M.  Farras,  )  Viny,  C.  Mawardi,  dan  T.  Sutrisno, “Aplikasi  Analisis  Sentimen  Komentar  Pengguna Genshin Impact Di Play Store,” 2022.
[10]  N.  L.  P.  M.  Putu,  Ahmad  Zuli  Amrullah,  dan Ismarmiaty,  “Analisis  Sentimen  dan  Pemodelan Topik  Pariwisata  Lombok  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation,” Jurnal
RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol.  5,  no.  1,  hlm.  123–131,  Feb  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.