Aplikasi Pengukur Tingkat Sentimen Pelanggan Berdasarkan Komplain Pelanggan Pln Menggunakan Algoritma K-nearest Neighbor

PLN merupakan Perusahaan milik negara yang mempunyai peran dalam menyediakan pelayanan kepada masyarakat mengenai listrik. Permasalahan yang sering terjadi mengenai listrik PLN adalah pemadaman listrik yang disebabkan oleh beberapa faktor seperti cuaca, kerusakan maupun karena penghematan. Masalah tersebut mengakibatkan kerugian pada lini bisnis, kesehatan, pendidikan dan arus lalu lintas. Berbagai kendala tersebut memberikan dampak kepada masyarakat sehingga menyebabkan masyarakat berkomentar baik secara langsung maupun melalui sosial media. Adanya komentar pada layanan PLN tersebut, dapat dijadikan masukan untuk PLN dalam memberikan layanan yang lebih baik lagi kepada masyarakat. Komentar tersebut menjadi sumber data dalam penelitian text mining untuk klasifikasi jenis komentar. Pengguna dapat memberikan opini yang baik maupun tidak baik. Dengan menggunakan teknik pengolahan data dalam text mining, penelitian ini memanfaatkan hal tersebut dengan menggunakan Algoritma KNN (K-Nearest Neighbor). Pada penelitian ini menggunakan dataset 100 komentar dan terdiri dari 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Dari hasil hasil data latih dan data uji, didapatkan Algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) mampu mengelompokkan komentar tersebut ke dalam kelas positif, negatif dan netral