Klasifikasi Sentimen Pengguna Berdasarkan Ulasan Aplikasi JKN Mobile menggunakan Model KNN

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen pengguna saat mengakses aplikasi JKN mobile. JKN mobile merupakan aplikasi layanan kesehatan nasional yang dapat diakses dan dimanfaatkan secara luas oleh masyarakat. Pengumpulan data menggunakan teknik scraping pada ulasan pengguna JKN mobile dari platform Google Playstore sehingga diperolah data sejumlah 1000 ulasan. Pengolahan dan pengujian data menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan Google Colab. Dari 1000 dataset yang dikumpullkan, dataset dibagi menjadi 20% data tes dan sisanya menjadi data training. Hasil pengujian menggunakan algoritma KNN menunjukkan sentimen yang positif dari pengguna, dengan nilai K=11 yang menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 89%, presisi 97% dan recall 86%. Hal tersebut menunjukkan bahwa model KNN dapat digunakan untuk mengukur sentimen positif pengguna saat mengakses JKN mobile.