Analisis Sentimen Pada Fitur Female Seat Aplikasi Access By KAI Dengan Metode Naïve Bayes

• NISA NEVIANINGTIAS
• 2025

---

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap fitur Female Seat dalam aplikasi Access by KAI, sebuah layanan transportasi di Indonesia, yang dirancang untuk meningkatkan keamanan dan kenyamanan penumpang wanita. Studi ini dilatarbelakangi oleh kurangnya penelitian sebelumnya yang mengkaji tanggapan pengguna terhadap fitur spesifik ini, dengan fokus pada aspek-aspek seperti keamanan, kenyamanan, dan ketersediaan kursi. Menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk klasifikasi sentimen, penelitian ini mengevaluasi opini publik secara sistematis, dengan hipotesis bahwa terdapat pengaruh signifikan antara sentimen positif dan negatif yang diekspresikan pengguna. Hasil analisis tidak hanya berkontribusi pada pemahaman pengalaman pengguna terkait kebijakan transportasi berbasis gender, tetapi juga mengembangkan metode text mining untuk analisis sentimen dalam konteks transportasi publik. Temuan penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan berharga mengenai efektivitas fitur Female Seat, sekaligus menjadi panduan untuk perbaikan layanan yang lebih inklusif dan responsif terhadap kebutuhan penumpang wanita. Dengan demikian, penelitian ini mengisi kekosongan literatur mengenai tanggapan publik terhadap fitur transportasi berbasis gender, mendorong terciptanya sistem transportasi yang lebih aman dan inklusif di Indonesia.

• Female Seat
• Analisis Sentimen
• Naive Bayes
• Access by KAI
• transportasi publik
• text mining
• keaman

https://repository.bsi.ac.id/repo/74687/Analisis-Sentimen-Pada-Fitur-Female-Seat-Aplikasi-Access-By-KAI-Dengan-Metode-Naïve-Bayes
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.