Penggunaan dan pengetahuan tentang financial technology di Indonesia semakin meningkat pada tiap tahunnya. Hal ini dapat dilihat pada beberapa hal, salah satunya adalah bagaimana masyarakat Indonesia lebih memilih Financial technology Payment sebagai metode pembayaran saat melakukan pembelian di e-commerce dan diproyeksikan akan terus meningkat metode pembayaran tersebut hingga tahun 2023. Saat ini Gopay dan OVO adalah penyelenggara financial technology terbesar di Indonesia, yang dapat dibuktikan dengan status unicorn yang mereka dapatkan yang berarti nilai valuasi Gopay dan OVO adalah lebih dari satu miliar dolar Amerika Serikat.
Pengguna internet di negara Indonesia juga semakin meningkat, sehingga banyak perusahaan salah satunya adalah Gojek dan OVO memanfaatkan media sosial agar dapat melayani pengguna mereka masing-masing. Media sosial digunakan oleh kedua entitas tersebut sebagai pemasaran atau customer service. Banyak pengguna OVO dan Gopay yang mengunggah tanggapan mereka ke salah satu media sosial, yaitu Twitter untuk memberikan opini mereka terhadap salah satu atau kedua entitas tersebut, dimana sebagian besar banyak yang memberikan komplain atau menanyakan sesuatu terkait layanan Gopay atau OVO.
Dengan data yang dapat diakses dengan mudah pada media sosial Twitter, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Gopay dan OVO serta mengklasifikasikannya terhadap dimensi kualitas layanan elektronik. Penelitian ini menerapkan dua model klasifikasi yaitu Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine agar dapat melihat model manakah yang paling baik untuk diterapkan.
Penelitian ini menghasilkan bahwa SVM merupakan model machine learning yang lebih baik dari Naïve Bayes berdasarkan metrics akurasi, presisi, recall dan f-measure. Klasifikasi sentimen dan multiclass dilakukan, dengan hasil kedua objek OVO dan Gopay saling mendapatkan proporsi sentimen negatif yang lebih besar daripada sentimen positif. Pada klasifikasi multiclass, OVO dan Gopay dimensi reliability dan dimensi responsiveness adalah dimensi yang paling sering dibicarakan pada Twitter, dengan masing-masing dimensi didominasi dengan sentimen negatif pada kedua perusahaan tersebut.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Klasifikasi, E-Servqual, Fintech