Penggunaan internet dari tahun ke tahun selalu mengalami peningkatan yang
signifikan berkat teknologi digital yang semakin berkembang, terutama pada
penggunaan media sosial. Berdasarkan observasi awal penelitian didapatkan
komplain yang sangat tinggi pada media sosial service provider by.U, yaitu pada
media sosial Twitter dan Instagram.
Tingginya komentar negatif pelanggan di media sosial by.U akan
mempengaruhi pengalaman pelanggan.Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui pengalaman pelanggan pengguna by.U sebagai upaya untuk
mewujudkan customer centricity pada perusahaan tersebut.
Penelitian ini menggunakan text mining diantaranya yaitu analisis sentimen
dengan metode IndoBERT, hal ini karena IndoBERT telah melalui pretrained
dengan bahasa Indonesia. Setelah melakukan analisis sentimen, peneliti
menggunakan klasifikasi multi kelas dengan menggunakan BERT dan analisis topic
modeling menggunakan BERTopic.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa IndoBERT berhasil melakukan
pemodelan dengan akurasi yang tinggi yaitu sebesar 89%. Sedangkan klasifikasi
multi kelas dengan menggunakan BERT menghasilkan akurasi yang cukup tinggi
yaitu 85.4%. Hasil analisis menggunakan klasifikasi dan topic modeling
menunjukkan bahwa dimensi yang mengandung sentimen negatif paling tinggi yaitu
dimensi service quality. Perbandingan antara klasifikasi dan topic modeling
menunjukkan bahwa topic modelling bekerja lebih efektif pada penelitian ini.
Hasil analisis pada penelitian ini akan memberikan manfaat bagi perusahaan
untuk mengetahui dimensi yang perlu diperbaiki oleh perusahaan, terutama pada
dimensi yang mempunyai sentimen negatif tertinggi. Berdasarkan hasil penelitian,
maka peneliti memberikan saran bagi perusahaan untuk memperbaiki dimensi
service quality, terutama jaringan yang buruk ketika pengguna bermain games dan
simcard yang mengalami gagal aktivasi.
Kata Kunci : pengalaman pelanggan, service provider, analisis sentimen,
klasifikasi multi kelas, topic modeling