Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Melalui teknologi, kegiatan sosial yang dahulu memerlukan kontak fisik kini dapat dilakukan jarak jauh melalui media sosial. Media sosial saat ini banyak digunakan untuk menyebarkan berbagai infromasi, baik mengungkapkan opini, perasaan, ataupun pendapat. Twitter memiliki pengguna akif terbanyak di Indonesia. Twitter merupakan salah satu sarana perusahaan untuk berkomunikasi dengan pelanggan. Salah satu perusahaan yang memanfaatkan twitter untuk berkomunikasi ke nasabahnya BNI. BNI memiliki jasa dan produk yang ditawarkan salah satunya yaitu Agen46. Agen46 merupakan mitra BNI dalam menyediakan layanan perbankan kepada masyarakat dalam rangka keuangan inklusif. Selain mitra BNI dalam penyediaan berbagai macam layanan perbankan, BNI Agen46 juga merupakan partner di dalam berbagai program pemerintah, seperti penyaluran bantuan sosial maupun subsidi untuk Keluarga Penerima Manfaat. Terdapat beberapa tweet yang cenderung mengarah ke ulasan yang negative, namun saat ini belum ada analisis sentimen terkait Agen46 berdasarkan data twitter. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa metode klasifikasi yang digunakan untuk sentiment analysis serta mencari topik terkait Agen46. Metode yang digunakan yang digunakan untuk pemodelan klasifikasi yaitu SVM, Naïve Bayes, dan KNN serta metode pemodelan topik yang digunakan yaitu LDA.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score 91.25% dan akurasi 91.28%. Sedangkan Topik yang dihasilkan yaitu 2 topik kelas Positive (agen dapat memberikan tambahan penghasilan dan agen46 menjadi agen transformasi yang lebih dekat dengan nasabah), 2 topik kelas neutral (penyaluran bansos dapat dilakukan melalui agen46 dan selain melalui kantor cabang, internet banking, sms banking, transaksi juga bisa dilakukan di agen46), dan 6 topik kelas negative (permohonan buka blokir proses lama, belum ada respon saat gagal login, kendala mesin EDC Agen46, agen tidak dapat dihubungi, dan adanya ketidaknyamanan penyaluran bpnt).

---

Through technology, social activities that once required physical contact can now be done remotely through social media. Social media is currently widely used to disseminate various information, whether expressing opinions, feelings, or opinions. Twitter has the most active users in Indonesia. Twitter is one of the means for companies to communicate with customers. One company that utilizes twitter to communicate to its customers is BNI. BNI has services and products to offer, one of which is Agent46. Agen46 is a BNI partner in providing banking services to the community in the context of inclusive finance. In addition to BNI's partners in providing various banking services, BNI Agen46 is also a partner in various government programs, such as the distribution of social assistance and subsidies for Beneficiary Families. There are several tweets that tend to lean towards negative reviews, but currently, there hasn't been any sentiment analysis conducted regarding Agen46 based on Twitter data. This research aims to compare the performance of classification methods used for sentiment analysis and find topics related to Agent46. The methods used for classification modeling are SVM, Naïve Bayes, and KNN and the topic modeling method used is LDA.The results of the study show that SVM has the best performance with an f1-score value of 91.25% and an accuracy of 91.28%. While the topics generated are 2 Positive class topics (agents can provide additional income and agent46 becomes a transformation agent that is closer to customers), 2 neutral class topics (social assistance distribution can be done through agent46 and in addition to branch offices, internet banking, sms banking, transactions can also be done at agent46), and 6 negative class topics (unblock request is a long process, there is no response when login fails, Agent46 EDC machine constraints, agents cannot be contacted, and there is inconvenience in bpnt distribution)"