Abstrak
Dalam penelitian ini, peneliti bermaksud untuk melihat faktor-faktor apa saja yang menjadi keluhan pelangan dan melihat pengaruh signifikan dan kuat signifikansi pada faktor-faktor yang diprediksi berpengaruh terhadap sentiment complaint handling. Dari analisis sentiment complaint handling peneliti dapat mengetahui bagaimana efektivitas penanganan yang telah dilakukan oleh perusahaan, selain itu dengan mengetahui apa saja faktor-faktor yang berpengaruh terhadap sentiment complaint handling peneliti dapat memberikan rekomendasi kepada perusahaan dalam melakukan penanganan yang lebih tepat kepada pelanggan kedepannya.
Peneliti menggunakan prinsip Natural Language Processing (NLP) dengan pendekatan Sentiment Analysis. Dalam penelitian ini yang menjadi titik fokus adalah sentimen dari penanganan yang dilakukan oleh perusahaan dan faktor-faktor yang menjadi keluhan pelanggan. Faktor-faktor yang menjadi keluhan pelanggan dikutip dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Cho et al (2002), bagaimana tipe aksi yang dilakukan oleh perusahaan menanggapi keluhan pelanggan dikutip dari Shammout dan Haddad (2014) dan juga faktor-faktor bagian dari customer relationship management yaitu Analisis RFM dikutip dari Birant (2011).
Peneliti memperoleh sumber data dari LINE @ Official PT. X pada pelanggan yang melakukan pengaduan keluhan dari Juni 2017 sampai dengan Juni 2018 yang mana waktu tersebut perusahaan sedang melakukan pelatihan customer relationship management. Populasi penelitian ini adalah 32.299 pengguna, peneliti menggunakan teknik pengambilan sampel non-probabilitas yaitu purposive sampling dengan jumlah sampel yang didapat adalah 880 responden. Analisis data dilakukan dengan regresi logistik multinomial dengan software R Studio versi 3.5.2. Peneliti menemukan bahwa secara parsial faktor penyebab keluhan (causes), type of action, recency dan frequency memiliki pengaruh signifikan terhadap sentiment complaint handling. Sedangkan, hasil uji simultan peneliti menemukan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan terhadap sentiment complaint handling hanya type of action. Dalam uji model, peneliti juga menemukan bahwa model layak digunakan (model sudah fit). Terakhir, peneliti menemukan hasil akurasi prediksi sentimen negatif sudah baik, namun kurang baik dalam memprediksi sentimen positif dan netral.
Kata Kunci: Sentiment Analysis, Complaint Handling, Logistic Regression