ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA PERILAKU PENGGUNA FINTECH MENGGUNAKAN ALGORITMA LDA DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
SATRIA ADHY NAYOGA

Informasi Umum

Kode

23.04.6895

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

669 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Pesatnya pertumbuhan teknologi, terutama pada layanan <em>Financial Technology (fintech)</em>, khususnya <em>e-wallet</em>, telah membawa tantangan dan stressor baru bagi pengguna di Indonesia. Pada tahun 2021, OVO menjadi salah satu dompet digital yang paling populer dan banyak digunakan. Namun, pada tahun 2022, OVO mengalami penurunan <em>rating</em> yang diduga dipengaruhi oleh adanya <em>technostress</em>. Dampak dari <em>technostress</em> ini berpengaruh pada perilaku pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis <em>technostress</em> dalam konteks <em>fintech</em> <em>e-wallet</em> di OVO menggunakan <em>Aspect-Based Sentiment Analysis</em> dan algoritma <em>Support Vector Machine</em> (SVM). Pada penelitian ini, <em>Aspect-Based Sentiment Analysis</em> digunakan untuk mendapatkan informasi sentimen dan aspek dari aplikasi OVO. Ulasan pengguna dari Google Play Store dikumpulkan dan dianalisis menggunakan metode <em>scraping</em> untuk mengidentifikasi aspek dan sentimen utama yang diungkapkan oleh pengguna. Dalam penentuan aspek, peneliti menggunakan pemodelan topik LDA untuk mendapatkan hasil sebanyak 4 topik, yaitu fitur, akses, pelayanan, dan keamanan. Algoritma SVM kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen pada masing-masing aspek. Dengan menggunakan pembagian <em>dataset</em> optimal 75:25, penelitian ini mencapai tingkat akurasi yang tinggi untuk setiap aspek. Hasilnya menunjukkan bahwa akurasi klasifikasi mencapai 97,08% untuk aspek Fitur, 94,81% untuk aspek Akses, 91,34% untuk aspek Pelayanan, dan 96,36% untuk aspek Keamanan. Rata-rata akurasi keseluruhan juga mencapai tingkat yang memuaskan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aspek <em>technostress</em> yang paling banyak diperbincangkan dalam penggunaan <em>e-wallet</em> adalah terjadinya <em>error</em> pada fitur aplikasi, yang dominan membawa sentimen negatif. Selain itu, aspek lain seperti akses dan kegagalan layanan juga memunculkan sentimen negatif. Temuan ini menekankan pentingnya perbaikan terus-menerus dalam sistem dan fitur aplikasi <em>e-wallet</em> untuk meringankan <em>technostress</em> dan meningkatkan kepuasan pengguna.</p>

• ISI4G3 - PENAMBANGAN DATA

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook