PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) adalah perusahaan yang menyediakan air bersih. PDAM mengembangkan layanan mereka dengan mempertimbangkan keluhan, saran, dan keluhan dari pengguna. Seiring berjalannya waktu, pengguna layanan PDAM meningkat sehingga memungkinkan jumlah pengaduan juga meningkat dan PDAM tidak mungkin menganalisis data pengaduan menggunakan data manual. Hal ini dikarenakan selain jumlah data yang sangat banyak, setiap manusia memiliki sudut pandang yang berbeda- beda dalam menganalisa sehingga dibutuhkan waktu tertentu untuk menyinambungkan hasil analisa dari setiap individu. Dalam penelitian ini mengajukan gagasan untuk menganalisis data keluhan PDAM dengan analisis sentimen berbasis aturan kategorisasi. Analisis sentimen berbasis aturan dalam penelitian ini menggunakan dua belas aturan, di mana keunikan aturan ini adalah deteksi konjungsi. Deteksi konjungsi Indonesia adalah metode pertama yang tersedia di Indonesia. Deteksi konjungsi diusulkan untuk mengetahui apakah konjungsi memiliki pengaruh penting dalam makna kalimat. Hasil analisis sentimen adalah skor dari kalimat pengaduan negatif, positif atau netral. Dan kategorisasi adalah metode untuk memberikan skor kalimat termasuk keluhan tentang keruh, kebocoran air, kebocoran, meter, penggunaan, atau tidak mendapatkan air. Uji coba pada system analisis sentimen dilakukan pada 392 data yang mengandung kata sambung dan memiliki skor sentimen secara manual. Nilai akurasi yang diperoleh menggunakan aturan deteksi konjungsi meningkat 13% dari aturan tidak menggunakan deteksi konjungsi. Dan nilai akurasi kategorisasi pada 100 data pengaduan adalah 84% benar dan 16% salah. Jadi untuk nilai akurasi tinggi dalam deteksi konjungsi perlu memperhatikan konteks kalimat dan kamus kata dan dalam kategorisasi juga harus memperhatikan kata-kata dan menulis kategori prioritas dalam program