Analisis Opini Pengguna Aplikasi New PLN Mobile Menggunakan Text Mining
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Media sosial pada saat ini menjadi suatu media yang sangat populer untuk menyampaikan opini oleh masyarakat di Indonesia. Melalui media sosial pengguna dapat dengan mudah mengungkapkan pengalamannya terhadap suatu produk, salah satunya adalah aplikasi New PLN Mobile dari PT PLN (Persero). Aplikasi tersebut menjadi platform digital untuk memenuhi berbagai kebutuhan pelanggan terkait pelayanan ketenagalistrikan. Salah satu metode yang dapat dipakai untuk menganalisa opini pengguna adalah menggunakan text mining dengan pendekatan word cloud, network explorer, jenis emosi, dan analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis word cloud memberikan frekuensi komentar terkait keberadaan aplikasi, pengalaman pelanggan, fitur baru, informasi pelanggan, hingga interaksi dan komunikasi pada media sosial. Selanjutnya analisis network explorer menunjukkan bahwa kata yang saling berkaitan adalah “aplikasi pln mobile” dan “kemudahan layanan gangguan”. Analisa jenis emosi mengekspresikan sebagian besar pelanggan terkejut (surprise) dengan adanya aplikasi aplikasi New PLN Mobile. Analisis sentimen menunjukkan bahwa sebagian besar kluster pelanggan menunjukkan sentimen yang sangat positif terhadap keberadaan aplikasi New PLN Mobile.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it