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

SATRIA ADHY NAYOGA

Informasi Dasar

178 kali
23.04.6895
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Pesatnya pertumbuhan teknologi, terutama pada layanan Financial Technology (fintech), khususnya e-wallet, 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 rating yang diduga dipengaruhi oleh adanya technostress. Dampak dari technostress ini berpengaruh pada perilaku pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis technostress dalam konteks fintech e-wallet di OVO menggunakan Aspect-Based Sentiment Analysis dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini, Aspect-Based Sentiment Analysis digunakan untuk mendapatkan informasi sentimen dan aspek dari aplikasi OVO. Ulasan pengguna dari Google Play Store dikumpulkan dan dianalisis menggunakan metode scraping 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 dataset 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 technostress yang paling banyak diperbincangkan dalam penggunaan e-wallet adalah terjadinya error 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 e-wallet untuk meringankan technostress dan meningkatkan kepuasan pengguna.

Subjek

Text mining
 

Katalog

ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA PERILAKU PENGGUNA FINTECH MENGGUNAKAN ALGORITMA LDA DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SATRIA ADHY NAYOGA
Perorangan
Muhardi Saputra, Riska Yanu Fa'rifah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • ISI4G3 - PENAMBANGAN DATA

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini