Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number KA-1602 (Softcopy KA-1588) MAK KA-1239
Collection Type Karya Akhir (KA)
Title Analisis Sentimen Berbasis Aspek Marketing Mix Terhadap ulasan Aplikasi Dompet Digital: Studi Kasus Aplikasi Linkaja pada Twitter
Author Rifqy Mikoriza Turjaman;
Publisher Jakarta : Program Studi Magister Teknologi Informasi Fasilkom UI, 2022
Subject Sentiment Analysis
Location FASILKOM-UI-MTI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
KA-1602 (Softcopy KA-1588) MAK KA-1239 Ind TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 50723
ABSTRAK

Selama pandemi COVID-19 yang telah melanda dunia sejak akhir tahun 2019, transaksi dengan metode pembayaran cashless mengalami peningkatan signifikan. LinkAja sebagai salah satu perusahaan dompet digital di Indonesia yang melayani pembayaran cashless, perlu meningkatkan daya saing di tengah ketatnya persaingan bisnis dompet digital. Salah satunya adalah dengan meningkatkan kepuasan konsumen dengan memperhatikan berbagai aspek berdasarkan teori marketing mix 4P. Aspek yang digunakan berdasarkan teori marketing mix terdiri dari beberapa elemen yang umum yang disebut dengan 4P, yaitu produk (product), harga (price), tempat (place), dan promosi (promotion). Penelitian ini berfokus untuk melakukan sentimen analisis berbasis aspek untuk mengetahui aspek mana yang mendapat penilaian positif, negatif, atau netral dari data ulasan yang diberikan konsumen. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai referensi bagi LinkAja dalam menentukan aspek mana yang perlu diprioritaskan dalam upaya meningkatkan daya saing perusahaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data Twitter yang berkaitan dengan mention akun @linkaja dengan periode 1 Januari 2022 hingga 17 Mei 2022. Penelitian ini melakukan klasifikasi aspek menggunakan string matching menggunakan library Thefuzz. Kemudian klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma SVM. Pada kasus dataset imbalance, dilakukan proses undersampling untuk menyeimbangkan kelas dalam dataset. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa aplikasi LinkAja mendapatkan sentimen negatif pada aspek produk dengan 98% dari total ulasan dan aspek tempat dengan 100% dari total ulasan, kemudian sentimen netral pada aspek harga sebesar 89% dari total ulasan, dan aspek promosi mendapatkan sentimen positif sebanyak 98% dari total ulasan.