Analisis sentimen terhadap layanan PT PLN (Persero) di media sosial X menunjukkan hasil yang beragam. Sebanyak 1075 sentimen tergolong netral, 261 positif, dan 184 negatif. Hal ini mengindikasikan adanya persepsi yang beragam di masyarakat mengenai kualitas layanan PLN. Dalam upaya memperdalam analisis, penelitian ini menggunakan model bahasa IndoBERT dalam mengklasifikasi sentimen pada data cuitan terkait PLN. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi yang sangat memuaskan, mencapai 93% pada konfigurasi terbaik (Batch Size 16, Learning Rate 2�−5, Epoch 10). Meskipun demikian, evaluasi lebih lanjut menggunakan matriks konfusi menunjukkan adanya potensi peningkatan dalam mengklasifikasi sentimen tertentu. Hasil penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi PT PLN (Persero) untuk memahami persepsi pelanggan secara lebih mendalam. Selain itu, penggunaan model IndoBERT dalam analisis sentimen membuktikan potensi penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam meningkatkan kualitas layanan pelanggan.

Sentiment analysis of PT PLN (Persero)'s services on the social media platform X reveals a diverse range of perceptions. A total of 1,075 sentiments were classified as neutral, 261 as positive, and 184 as negative, indicating mixed public opinions regarding PLN's service quality. To deepen the analysis, this study employed the IndoBERT language model to classify sentiments in tweets related to PLN. The experimental results demonstrated highly satisfactory accuracy, reaching 93% with the optimal configuration (Batch Size 16, Learning Rate 2�−5, Epoch 10). However, further evaluation using a confusion matrix indicates potential improvements in classifying certain sentiments. This study provides valuable insights for PT PLN (Persero) to better understand customer perceptions. Additionally, the use of the IndoBERT model in sentiment analysis highlights the potential application of artificial intelligence technology in enhancing customer service quality.