ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN ACCESS BY KERETA API INDONESIA DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Abstrak. Access by KAI adalah suatu aplikasi pembelian tiket kereta api indonesiaKAI Access diluncurkan pada 4 September 2014, aplikasi ini mengalami pembaruan pada 10 Agustus 2023 dan diubah namanya menjadi Access by KAI, menjadi versi ke-5 dari PT. Kereta Api Indonesia (PERSERO). Metodologi penelitian melibatkan studi literatur, pengumpulan data melalui teknik web scraping, dan analisis terhadap 3715 ulasan pengguna dari 10 Agustus hingga 10 November 2023. Data tersebut mencatat 555 ulasan positif dan 3160 ulasan negatif, dengan penilaian 1 dan 2 dianggap sebagai negatif, sementara 3, 4, dan 5 dianggap positif. Setelah proses preprocessing, algoritma K-NN diimplementasikan untuk analisis sentimen. Dengan parameter optimal K=17 pada rasio pembagian data uji 90:10, model mencapai tingkat akurasi tinggi dengan presisi 87%, recall 100%, dan f1-score 93%. Pada rasio 80:20 dengan K=9, presisi meningkat menjadi 88%, recall mencapai 99%, namun f1-score tetap 93%. Pada rasio 70:30 dengan K=9, model menunjukkan presisi 87%, recall 99%, dan f1-score 93. Temuan ini diharapkan memberikan wawasan berharga bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas dan kepuasan pengguna pada platform "Access by KAI." Keywords: analisis sentimen, K-Nearest Neighbors (K-NN), ulasan pengguna, Access by KAI, web scraping