Informasi Lainnya
Abstraksi
Meningkatnya adopsi QRIS dalam transformasi digital keuangan memunculkan beragam pengalaman pengguna, mulai dari kemudahan transaksi hingga kendala teknis yang krusial untuk dievaluasi. Analisis sentimen di media sosial diterapkan sebagai pendekatan efisien untuk menangkap opini publik tersebut secara langsung dan cepat tanpa kendala waktu seperti pada survei formal. Hal ini bertujuan memberikan gambaran komprehensif mengenai kepuasan dan harapan pengguna agar setiap keluhan dapat segera ditindaklanjuti dengan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap pengguna QRIS dengan menerapkan algoritma klasifikasi <em>n</em><em>aïve </em><em>b</em><em>ayes</em> untuk mengelompokkan opini masyarakat ke dalam sentimen positif dan negatif. Data penelitian dikumpulkan dari media sosial X pada periode Januari 2023 hingga September 2025 menggunakan teknik <em>scraping</em>, menghasilkan total 1.581 data bersih setelah melalui tahap seleksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa varian <em>Multinomial Naïve Bayes</em> memberikan kinerja terbaik. Evaluasi stabilitas model menggunakan 10-<em>Fold Cross Validation</em> menghasilkan rata-rata akurasi 82,10%, sedangkan penerapan metode SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan data mencatatkan akurasi 87,38%. Meskipun demikian, model terbaik yang dipilih untuk implementasi diperoleh melalui skenario pembagian data 80:20 tanpa sampling tambahan, dengan konfigurasi parameter <em>alpha</em> 0.7 dan <em>random state</em> 193. Model ini menghasilkan <em>accuracy</em> sebesar 87,07%, <em>precision</em> 88%, <em>recall</em> 87%, dan <em>F1-Score</em> 87%. Hasil akhir klasifikasi diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web (SenApp) menggunakan <em>framework Flask</em> yang menyajikan visualisasi distribusi sentimen dan <em>wordcloud</em> secara <em>real-time</em>.<br />
<strong>Kata Kunci:</strong> Analisis Sentimen, QRIS, Multinomial Naïve Bayes, SMOTE, Flask.<br />
- BZK4BAA4 - Tugas Akhir
- BBK4HBB3 - Visualisasi Data dan Informasi
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
