Analisis Sentimen Ulasan Masyarakat Pada Aplikasi Pln Mobile Di Media Sosial X Menggunakan Metode Support Vector Machine

Arfianti, Firda Mauludiyah (2025) Analisis Sentimen Ulasan Masyarakat Pada Aplikasi Pln Mobile Di Media Sosial X Menggunakan Metode Support Vector Machine. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text Lembar Orisinalitas.pdf Download (180kB)
	Text Lembar Persetujuan.pdf Download (132kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf Download (153kB)
	Text Lembar Persetujuan Tugas Akhir.pdf Download (226kB)
	Text Halaman Judul.pdf Download (530kB)
	Text BAB I.pdf Download (214kB)
	Text BAB II.pdf Download (693kB)
	Text BAB III.pdf Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (798kB)
	Text BAB V.pdf Download (200kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (421kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (300kB)

Abstract

PLN Mobile merupakan aplikasi layanan digital dari PT PLN (Persero) yang bertujuan mempermudah masyarakat dalam mengakses berbagai layanan kelistrikan, seperti pembayaran tagihan, pengaduan gangguan, dan pembelian token listrik. Aplikasi ini banyak memperoleh ulasan di media sosial X yang mencerminkan persepsi masyarakat secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap aplikasi PLN Mobile berdasarkan ulasan di media sosial X menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui proses crawling pada periode 1 Januari hingga 10 September 2024 dengan total 1.400 tweet. Data tersebut melalui tahapan preprocessing teks (case folding, cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming), pembobotan menggunakan metode TF-IDF, serta klasifikasi dengan algoritma SVM menggunakan rasio data latih dan uji sebesar 80:20.Berdasarkan hasil evaluasi, metode SVM dengan kernel linear menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi PLN Mobile. Dari total 1.400 data yang digunakan, diperoleh 1.120 data training dan 280 data testing. Rata-rata hasil dari tiga kali percobaan menunjukkan nilai akurasi sebesar 63%, presisi 62%, recall 58%, dan F1-Score 56%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang stabil dalam mencerminkan persepsi masyarakat terhadap aplikasi PLN Mobile. Dominasi sentimen negatif mengindikasikan adanya ketidakpuasan pengguna terhadap beberapa fitur atau kinerja aplikasi, sehingga peningkatan kualitas layanan perlu dilakukan untuk memperbaiki pengalaman pengguna dan memperkuat citra positif aplikasi di mata masyarakat.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	PLN Mobile, analisis sentimen, Support Vector Machine, TF-IDF, media sosial X
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Firda Mauludiyah Arfianti
Date Deposited:	06 May 2026 04:54
Last Modified:	06 May 2026 04:54
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/16390

Actions (login required)

View Item