ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI MOBILE JAMINAN KESEHATAN NASIONAL (JKN) MELALUI ULASAN GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE SVM

Aplikasi Mobile JKN yang diluncurkan oleh BPJS Kesehatan pada tahun 2017 bertujuan untuk memudahkan peserta dalam mengakses layanan kesehatan. Namun,dalam implementasinya, pengguna mengalami berbagai kendala dan memahami
berbagai ulasan dalam jumlah besar bukanlah perkara yang mudah, karena terdapat banyak tahapan yang harus dilalui. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis
sentimen ulasan pengguna aplikasi Mobile JKN di Google Play Store. Data ulasan diambil dari periode 20 November 2024 hingga 20 Mei 2025 sebanyak 9.878 ulasan.
Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pelabelan sentimen menggunakan TextBlob, dan klasifikasi dengan SVM dan evaluasi menggunakan
confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan model memiliki kinerja yang baik dengan akurasi 94% (untuk data sort newest dan most relevant), serta nilai precision,
recall, dan F1-score di atas 0.90 untuk sentimen negatif, netral, dan positif. Serta didapatkan isu utama yang paling sering diulas yaitu didapatkan dari visualisasi
wordcloud kata-kata yang paling sering muncul dalam ulasan, seperti “Aplikasi”,“Verifikasi”, “Daftar”, “Sulit”, dan “Mudah”.