Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ulasan hotel online di era modern ini memiliki peran besar mengingat hotel merupakan faktor penentu daya saing sebuah daerah wisata, namun pemanfaatannya masih jarang ditemukan. Berkaitan dengan rencana pemerintah untuk meningkatkan kunjungan wisatawan ke Indonesia, penelitian ini mengaplikasikan text mining terhadap ulasan hotel online untuk menemukan pengetahuan yang bermanfaat dalam membangun sektor perhotelan sebagai bagian integral dalam industri pariwisata. Teknik klasifikasi teks digunakan untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam kalimat ulasan melalui analisis sentimen, serta teknik klasterisasi pada text summarization untuk menemukan kalimat representatif yang mampu menggambarkan keseluruhan isi ulasan. Percobaan dengan ulasan hotel di Labuan Bajo, Lombok, dan Bali menghasilkan luaran yang memuaskan, di mana akurasi model penggolong klasifikasi sebesar 78 dan Davies-Bouldin Index DBI sebesar 0.071 untuk proses klasterisasi. Luaran penelitian ini diharapkan mampu menggambarkan kondisi hotel di daerah wisata unggulan Indonesia sehingga dapat berkontribusi dalam peningkatan kualitas sektor perhotelan sebagai penunjang industri pariwisata di Indonesia.

---

In this modern era, online hotel reviews have a big role considering the hotel is one the aspects in determining the competitiveness in the tourist area, but its implementation is still rare. Regarding the government 39 s plan to increase tourist arrivals to Indonesia, this research utilized text mining towards online hotel reviews to find useful knowledge in building the hospitality sector as an integral part of the tourism industry. Text classification technique was used to obtain sentiment information contained in review sentences through sentiment analysis, as well as clustering technique as a part of text summarization to find representative sentences that are able to describe the entire contents of the review. Experiments with hotel reviews in Labuan Bajo, Lombok and Bali generated surprising outcomes, where the accuracy of classification model reaches 78 and the Davies Bouldin Index DBI of clustering algorithm strikes 0.071. The output of this research is expected to be able to describe the condition of the hotel in tourist area based on the different level of tourism development so that it can contribute to improving the quality of the hotel industry as well as supporting the tourism industry in Indonesia."

"Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor penting bagi keberhasilan suatu bisnis, termasuk pada industri jasa penerbangan yang mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Salah satu cara untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan adalah dengan cara penyampaian opini atau ulasan. Opini atau ulasan disampaikan melalui pesan singkat, kotak saran, media sosial maupun halaman web sehingga data yang tersedia berjumlah banyak. Pendekatan text mining tepat digunakan untuk mengekstrak informasi dari data ulasan yang berjumlah banyak secara otomatis. Penelitian ini mengevaluasi dan menganalisis ulasan pelanggan terhadap layanan dan fasilitas Bandara Soekarno-Hatta yang merupakan bandara terbesar di Indonesia. Penelitian ini mengombinasikan pendekatan text mining berupa analisis sentimen dan text summarization. Teknik klasifikasi digunakan untuk mengidentifikasi sentimen positif atau negatif yang terkandung dalam kalimat ulasan. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah support vector machine yang cocok digunakan untuk data yang berjumlah besar dan na ve bayes classifier yang hanya membutuhkan jumlah data latihan yang kecil untuk menentukan estimasi parameter dalam proses pengklasifikasian. Text summarization dengan teknik k-medoids clustering digunakan untuk memperoleh kalimat representatif yang menggambarkan keseluruhan isi ulasan. Hasil dari teknik klasifikasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa algoritme support vector machine menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritme na ve bayes classifier dalam menganalisis sentimen. Tahap text summarization dengan teknik k-medoids clustering menghasilkan nilai Davies-Bouldin Index yang mendekati nol. Luaran dari penelitian ini berupa identifikasi aspek layanan dan fasilitas bandara yang menjadi kekuatan dan kelemahan serta penentuan prioritas perbaikan dan peningkatan kualitas aspek layanan dan fasilitas yang masih menjadi kelemahan.

---

Customer satisfaction is an important factor for the business rsquo success, including airline service industry which is increasing from year to year. One way to measure customer satisfaction level is by customer opinions or reviews. Opinions or reviews are conveyed via short messages, suggestion boxes, social media and web pages so customer reviews provided are numerous. Text mining is a right approach to extract information from a large number of review data automatically. This study evaluates and analyzes customer reviews of services and facilities of Soekarno Hatta Airport as the largest airport in Indonesia. This study combines text mining approach of sentimental analysis and text summarization. The classification technique is used to identify the positive or negative sentiments contained in the review sentence. The classification technique used is a support vector machine suitable for large amounts of data and na ve bayes classifier which requires only a small amount of exercise data to determine parameter estimation in the classification process. Text summarization with k medoids clustering technique is used to obtain representative sentences that describe the entire contents of the review. The results of the classification technique in this study indicate that support vector machine algorithm has a higher accuracy value than na ve bayes classifier algorithm in analyzing sentiments. Text summarization stage with k medoids clustering technique yields a near zero Davies Bouldin Index value. The output of this research is identification of service aspect and airport facility which become the strength and weakness as well as the improvement prioritization of aspects that still become weakness."

"Investasi berbasis Crowdfunding merupakan Platform yang mengembangkan berbagai macam keunggulan yang mereka miliki untuk memikat masyarakat agar mau melakukan investasi digital, seperti menyediakan fitur berbagai aneka ragam instrumen investasi dan memberikan kemudahan seperti menawarkan biaya minimum untuk melakukan investasi sebagai modal awal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis ulasan pada aplikasi Crowdfunding Land X dan Santara dengan menggunakan metode Text Mining yang berbasis Sentiment Analysis Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapat dengan cara mengambil data yang berupa text review pada aplikasi Crowdfunding Land X dan Santara. Data review yang berhasil diambil untuk aplikasi Santara sebesar 14.991 review, dan data pada aplikasi Land X, data yang berhasil berjumlah 2.241 review. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah software R dengan metode Text Mining berbasis Sentiment Analysis. Dengan menggunakan Text Mining berbasis Sentiment Analysis, dapat menjadi salah satu indicator analisis untuk melihat pandangan pengguna aplikasi terhadap aplikasi Land X dan Santara.

---

Crowdfunding-based investments are platforms that develop many various advantages to entice the public to make digital investments, such as providing features for a wide variety of investment instruments and giving conveniences such as offering minimum fees for investing as initial capital. This study aims to find out and analyze reviews on Crowdfunding Land X and Santara applications using the Sentiment Analysisbased Text Mining method. The data used in this study is secondary data obtained by taking data in the form of text reviews on the Land X and Santara Crowdfunding applications. The successful review data was taken for the Santara application amounted to 14,991 reviews, and the data on the Land X application, the successful data amounted to 2,241 reviews. . The analytical tool used in this study is R software with the Text Mining method based on Sentiment Analysis. By using Text Mining based on Sentiment Analysis, it can be an indicator of analysis to see the views of application users on Land X and Santara applications."

"ABSTRAK

Pariwisata Indonesia adalah salah satu penyumbang terbesar devisa negara. Pada 2015 devisa yang dihasilkan sektor pariwisata adalah sebesar $ 12,23 miliar dan diproyeksikan bahwa pada tahun 2020 akan memberikan kontribusi devisa negara sebesar $ 20 miliar. Kemajuan teknologi secara fundamental telah mengubah cara informasi diproduksi dan digunakan untuk banyak hal termasuk di sektor pariwisata. Dalam industri pariwisata, pengalaman pelanggan penting untuk pengembangan dan reputasi industri. Diperlukan pendekatan baru untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan dan persepsi wisatawan melalui analisis sentimen. Dalam penelitian ini permasalahan yang menjadi perhatian adalah bagaimana memanfaatkan analisis sentimen untuk menentukan persepsi wisatawan mengenai 3A (atraksi, amenitas, dan aksesibilitas) di destinasi wisata dan mengukur korelasi antara persepsi wisatawan dengan tingkat pertumbuhan wisatawan, menggunakan metode text mining NLP (Natural Language Processing) untuk mengembangkan strategi peningkatan kunjungan wisatawan dan pengembangan destinasi wisata. Hasil dari penelitian yang dilakukan didapatkan hasil terdapat korelasi negatif yang kuat antara sentimen negatif dengan tingkat pertumbuhan kunjungan wisatawan. Tingkat pertumbuhan wisatawan akan menurun ketika sentimen negatif dari wisatawan meningkat. Penurunan tingkat pertumbuhan wisatawan berdampak pada potensi hilangnya pendapatan negara. Analisis sentimen dapat memberikan gambaran persepsi wisatawan secara lengkap terkait aspek amenitas, aksesibilitas, dan atraksi di destinasi pariwisata.

---

ABSTRACT

---

Indonesian tourism is one of the biggest contributors to the countrys foreign exchange. In 2015 the foreign exchange generated by the tourism sector was $ 12:23 billion and it is projected that in 2020 will Contribute to the countrys foreign exchange of $ 20 billion. Technological advances have fundamentally changed the way information is produced and used for many things Including in the tourism sector. In the tourism industry, customer experience is important for the development and reputation of the industry. A new approach is needed to measure customer satisfaction and tourist perceptions through sentiment analysis. In this study the goal is how to use sentiment analysis to Determine the perceptions of tourists regarding 3A (attractions, amenities and accessibility) in tourist destinations and measure the correlation between perceptions with tourist tourist growth rates, using the NLP (Natural Language Processing) text mining method to develop strategies for increasing tourist visits and developing tourist destinations. The results of the research Showed that there was a strong negative correlation between negative sentiment and the level of tourist tourist growth. The level of tourist growth when the negative sentiment will Decrease from tourists increases. Tourist Declining growth rates have an impact on the potential loss of state income. Sentiment analysis can provide a complete description of tourist perceptions regarding aspects of amenities, accessibility, and Attractions in tourism destinations. using the NLP (Natural Language Processing) text mining method to develop strategies for increasing tourist visits and developing tourist destinations. The results of the research Showed that there was a strong negative correlation between negative sentiment and the level of tourist tourist growth. The level of tourist growth when the negative sentiment will Decrease from tourists increases. Tourist Declining growth rates have an impact on the potential loss of state income. Sentiment analysis can provide a complete description of tourist perceptions regarding aspects of amenities, accessibility, and Attractions in tourism destinations. using the NLP (Natural Language Processing) text mining method to develop strategies for increasing tourist visits and developing tourist destinations. The results of the research Showed that there was a strong negative correlation between negative sentiment and the level of tourist tourist growth. The level of tourist growth when the negative sentiment will Decrease from tourists increases. Tourist Declining growth rates have an impact on the potential loss of state income. Sentiment analysis can provide a complete description of tourist perceptions regarding aspects of amenities, accessibility, and Attractions in tourism destinations. The results of the research Showed that there was a strong negative correlation between negative sentiment and the level of tourist tourist growth. The level of tourist growth when the negative sentiment will Decrease from tourists increases. Tourist Declining growth rates have an impact on the potential loss of state income. Sentiment analysis can provide a complete description of tourist perceptions regarding aspects of amenities, accessibility, and Attractions in tourism destinations. The results of the research Showed that there was a strong negative correlation between negative sentiment and the level of tourist tourist growth. The level of tourist growth when the negative sentiment will Decrease from tourists increases. Tourist Declining growth rates have an impact on the potential loss of state income. Sentiment analysis can provide a complete description of tourist perceptions regarding aspects of amenities, accessibility, and Attractions in tourism destinations.

 

"

"Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) untuk meningkatkan keunggulan kompetitif.tidak hanya dimanfaatkan oleh sektor industri, namun juga sektor pemerintahan. Pemerintah Indonesia sendiri di dalam kaitannya dengan pemanfaatan TIK, telah membangun suatu sistem yang memungkinkan masyarakat untuk melaporkan keluhan dan aspirasinya melalui sistem LAPOR!. Sistem LAPOR! ciptaan pemerintah ini ternyata ditanggapi dengan antusias oleh masyarakat, terbukti dengan banyaknya laporan yang masuk ke pemerintah. Guna membantu kinerja pemerintah, dilakukan penelitian untuk menganalisis data tekstual laporan masyarakat dengan text mining untuk kemudian dilakukan disposisi otomatis ke dalam dua kategori utama LAPOR! yaitu topik dan instansi terkait. Disposisi otomatis dilakukan menggunakan teknik problem transformation pada multilabel classification melalui algoritma klasifikasi support vector machine dan naïve bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa disposisi otomatis dapat diterapkan ke dalam sistem LAPOR! dan dapat meningkatkan kinerja disposisi laporan. Algoritma yang menghasilkan performa terbaik di dalam penerapannya adalah algoritma support vector machine

---

The application of Information Technology and Communication (ICT) to escalate the competitive advantage is not only used in the industrial sector, but also in the government as well. The government of the Republic of Indonesia itsef, in the use of ICT, has built a system that enable its citizen to report their grievance and aspiration through LAPOR! system. This system turned out to be accepted with great enthusiasm by the public, as evidenced by the many reports to the government. In order to support the government’s performance, research is conducted to analyze the textual data using text mining, for later automatic disposition into two groups of LAPOR!'s category which is topik and instansi terkait. disposition is done using problem transformation technique in multilabel classification through support vector machine and naïve bayes classification algorithm. The result showed that automatic disposition can be applied into LAPOR! system and improves the report disposition’s performance. Algorithm that produces the best performance in the application is support vector machine. "

"ABSTRAK<>br>Dalam beberapa tahun terakhir, masalah pengukuran kredibilitas informasi di jaringan sosial mendapat perhatian yang cukup besar terutama di bawah situasi darurat. Hal itu merupakan konsekuensi dari membeludaknya informasi, terlebih ketika semua orang bebas berperan sebagai sumber informasi.Penelitian ini menyoroti buramnya dinding pembatas antara fakta dan hoax di Indonesia, sehingga hal itu menyebabkan banyaknya kasus penyebaran hoax di media. Jika dibiarkan hal tersebut dapat berdampak buruk bagi seorang pribadi ataupun organisasi yang diserang isu hoax. Survei yang dilakukan Intelligence Media Management IMM menyatakan terdapat peningkatan tajam di tahun 2016 dari 1572 menjadi 7311 pemberitaan media. Dan berdasarkan hasil survei yang dilakukan masyarakat telematika mastel Indonesia hampir dari seluruh responden 84,5 menyatakan terganggu dengan maraknya berita hoax yang dapat mengganggu kerukunan masyarakat dan menghambat pembangunan nasional.Menurut Menteri Komunikasi dan Informatika Rudiantara, langkah nyata yang bisa dilakukan adalah menyaring informasi menjadi lebih cepat dan tegas. Untuk itu diperlukan tindakan sehingga penyebaran hoax di media dapat diturunkan. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi konten di media sosial merupakan suatu hoax atau tidak pada saat konten tersebut beredar. Metodologi yang digunakan di dalam penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan tweets yang terindikasi hoax lalu dilakukan proses pengolahan data dengan membuat suatu model text mining yang dapat memprediksi suatu konten berpotensi hoax atau tidak.Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah model berbasis pembelajaran sendiri menggunakan algoritma LinearSVC dengan akurasi 91 yang dapat memprediksi apakah suatu tweet merupakan berpotensi hoax atau tidak sehingga membantu dalam menyaring suatu informasi yang diharapkan dapat mengurangi penyebaran hoax di Indonesia.

---

ABSTRACT<>br>In recent years, the problem of measuring the credibility of information on the social network received considerable attention, especially under emergency situations. This is the consequence of too many information, especially when everyone is free to act as a source of information.The study highlights the blurring of the dividing wall between fact and hoax in Indonesia, so it causes many cases of spread of hoaxes in the media. If left unchecked it can be bad for a person or organization that attacked the issue of hoaxes. Surveys conducted by Intelligence Media Management IMM said there is a sharp increase in 2016 from 1572 content into 7311 content spread in media. And based on the results of a survey conducted by telematics community Mastel Indonesia almost of all respondents 84.5 declared disturbed by the rise of the hoax news that could disturb social harmony and impede national development.According to the Minister of Communications and Information Rudiantara, concrete steps that can be done is to filter information faster and firmer. It required the action so that the spread of hoax in the media can be derived. The purpose of this research is to identify content in social media is a hoax or not when the content is spreading. The methodology used in this research begins with collecting tweets that indicated hoax and then performed data processing by creating a text mining model that can predict a potentially hoax content or not.The result of this research is a machine learning model using LinearSVC algorithm with 91 accuracy which can predict whether tweet potentially hoax or not, thus helping the filtering of information expected to reduce the spread of hoax in Indonesia."

"ABSTRAKDokumen ilmiah memuat ilmu pengetahuan yang dihasilkan dari penelitian. Dokumen-dokumen ini saling terhubung apabila terdapat hubungan antara penelitian yang satu dengan yang lain. Bidang ilmu pengetahuan merupakan bagian penting dalam menganalisis perkembangan ilmu pengetahuan. Domain kajian suatu bidang ilmu pengetahuan dapat dilihat dengan bantuan alat visualisasi. Salah satu bentuk visualisasi adalah pemetaan ilmu. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang gambaran peta penelitian publikasi internasional Fakultas Teknik UI selama 6 tahun terakhir Januari 2010 ndash; Oktober 2016 yang terindeks Scopus. Pemetaan dilakukan dengan membangun jaringan hubungan antar artikel. Metode pendekatan analisis co-word dilakukan pada subjek penelitian kata kunci atau deskriptor . Data yang diolah diambil dari atribut author keyword dan index keyword publikasi internasional. Berdasarkan kemunculan co-occurence dari pasangan kata, analisis co-word menggambarkan tema penelitian dan menunjukkan hubungan antar tema dari konten berupa teks. Hasil dari penelitian ini adalah pemetaan dan klaster tema publikasi FT UI dan setiap departemen FT UI. Klaster tema publikasi FT UI didominasi oleh tema dari Departemen Teknik Elektro, Teknik Mesin, dan Teknik Metalurgi.

---

ABSTRACTScientific document contains knowledge generated from the research. These documents are connected if there is a link between each research. Science field is an important part in analyzing the development of science. Domain study of a field of science can be seen with the aid of visualization tools. One form of visualization is science mapping. The aim of this research is to achieve up to date information on the map of six years January 2010 ndash October 2016 international publication conducted by the researchers from Fakultas Teknik UI that are indexed by Scopus database. Science mapping is conducted by construct networks of links between articles. Method of co word analysis approach on subjects keywords or descriptor was implemented. Tabulation of data are extracted from the author keyword and index keyword of documents. Based on the co occurrence of pairs of words, co word analysis seeks to extract the themes of science and detect the linkages among these themes directly from the subject content of texts. The results of this study shows the theme map dan clusters in FT UI and each department of FT UI. Publication themes of FT UI are dominated by the theme from Department of Electrical Engineering, Mechanical Engineering, and Metallurgical Engineering."

"Provinsi DKI Jakarta memiliki tantangan dan permasalahan urban yang lebih kompleks dibandingkan daerah lainnya di Indonesia. Oleh karena itu, dibutuhkan perencanaan pembangunan daerah yang melibatkan seluruh pemangku kepentingan, terutama masyarakat. Salah satu pendekatan yang dilakukan adalah menyediakan sarana bagi masyarakat untuk menyampaikan aspirasi dan permasalahan yang terjadi di lingkungannya. Aspirasi dan permasalahan yang terjaring selanjutnya perlu dipetakan dan disinergikan dengan kebijakan dan prioritas pembangunan nasional. Penelitian ini menggunakan teknik Text Mining untuk mengklasifikasi laporan yang berupa teks menjadi beberapa kelas dan mengelompokkan set data setiap kelas untuk mendapatkan topik-topik khusus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masalah banjir dan kebersihan, khususnya menyangkut saluran air dan masalah sistem transportasi, khususnya mengenai jalan yang butuh perbaikan atau peninggian menjadi topik yang paling sering dilaporkan masyarakat. Visualisasi dan analisis dengan Sistem Informasi Geografis serta Diagram Pareto menunjukkan persebaran masalah dan masalah yang perlu diprioritaskan oleh tiap kota/kabupaten

---

Jakarta has more complex problems and challenges than other urban areas in Indonesia. Therefore, the development plan of Jakarta involves all of the stakeholders, especially the public. One approach taken is to provide a means for public to submit aspirations and problems that occur at their surroundings. Aspirations and problems conveyed by public then need to be mapped and synergized with national policy and development priorities. This study uses Text Mining techniques to classify the textual report into several classes and then cluster data set in each class into specific topics. The results showed that the majority of public reports are associated with flood problems, especially regarding to drainage and waterways, and transportation system problems, especially regarding to roads condition. Visualization and analysis using Geographic Information Systems and Pareto Chart shows the spreads of the problems and issues that need to be prioritized by each city/county"

"ABSTRACTPelayanan publik berperan penting untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Kepolisian Republik Indonesia merupakan lembaga pelayanan publik yang memiliki peranan penting di masyarakat. Namun, penilaian kinerja Polri yang berhubungan langsung dengan masyarakat masih rendah dan perlu ditingkatkan. Peningkatan kinerja layanan Polri dilakukan dengan memahami aduan dan masukan dari masyarakat. Aduan merupakan informasi penting untuk penyedia layanan untuk mengetahui arah perbaikan dan pengembangan layanan ke depannya. Perkembangan teknologi membuat sistem penyampaian pengaduan dapat disampaikan secara online sehingga lebih mudah. Kemudahan ini sejalan dengan banyaknya jumlah aduan yang disampaikan masyarakat kepada Polri. Aduan masyarakat merupakan data teks yang tidak terstruktur dengan penggunaan kosa kata yang bervariasi. Maka dari itu, pendekatan text miningpenting untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi dan melakukan clustering dari aduan masyarakat kepada Polri untuk topik permasalahan yang sering disampaikan masyarakat. Untuk klasifikasi, algoritme yang digunakan adalah Support Vector Machine SVM dan Random Forest Classifier RFC karena kedua algoritme bekerja dengan baik untuk mengklasifikasi data teks dalam jumlah besar. Hasilnya algoritme RFC bekerja lebih baik pada kasus ini dengan akurasi 72 . Untuk clustering, algoritme yang digunakan adalah Self-Organizing Maps. Hasil penelitian menunjukkan aduan terbanyak masyarakat terdapat di Kelas Pelayanan Buruk dengan topik yang sering dibahas berkaitan dengan satuan kerja Korps Lalu-Lintas Polri.

---

ABSTRACTPublic services take a major role to improve the welfare of society. Indonesia National Police is one of public service institution which have an important role. Unfortunately, assessment of Police performance related to the public service quality is still low. Police needs to improvetheirservice quality. For improving the performance, by analyzing inputs and complaints from public. Complaint is an valuable information for service provider in order to know the service improvement and development in the future. Technology advances make the online complaint handling system easy to access. This is allign with the number of public complaints for Police. Public complaints is unstructured text data with varying vocabulary. Hence, this research is using text mining approach. This research aims to classify and cluster the public complaints to Indonesia National Police to get the specific topic of the complaint. Support Vector Machine and Random Forest Classification RFC algorithms are used for classification. RFC works better on this research with 72 accuracy. Self Organizing Maps algorithm is used for clustering. The result is the highest public complaints are in poor service quality class with topics related to National Police rsquo s Traffic Corps."

"Penelitian ini bertujuan untuk membangun proses bisnis pengawasan Fintech P2P Lending di Indonesia berbasis Berita Daring, Twitter, dan Ulasan Google Playstore. Usulan pengawasan yang baru digambarkan dengan Business Process Modeling Notation (BPMN). Selanjutnya diimplementasikan dengan membuat prototipe. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan Text Mining seperti ekstraksi informasi dengan Named Entity Recognition (NER), Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil eksperimen pada pendekatan NER menunjukan Algoritma Multinomial Naïve Bayes mendapatkan F1-score tertinggi sebesar 90%, sedangkan pada pendekatan analisis sentiment model Naïve Bayes dan Random Forest terbukti memiliki akurasi tinggi yaitu diatas 91%. Hasil NER membuktikan bahwa platform Cashless, Yokke, Digital Artha Media, Koinworks, Moka, Privy id, PT Tunaiku Fintech Indonesia, PT Relasi Perdana Indonesia, PT Dynamic Credit Asia dan PT Progo Puncak Group tidak ada dalam daftar Fintech di Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Sedangkan hasil Persentase positif untuk aplikasi Adakami, Easycash, Danamas, Dompetkilat, dan Indodana berturut-turut adalah 47%, 59%, 28%, 24%, dan 29%. Penelitian ini dapat digunakan oleh OJK untuk pengawasan Fintech dan meningkatkan perlindungan konsumen.

---

This research aims to build a business process to supervise Fintech P2P Lending in Indonesia based on Online News, Twitter, and Google Playstore Reviews. The proposed new supervision is described by the Business Process Modeling Notation (BPMN), then implemented by making a prototype. The Text Mining approach uses information extraction with Named Entity Recognition (NER), Sentiment Analysis, and Topic Modeling with Latent Dirichlet Allocation (LDA). Experimental results on the NER approach show that the Naïve Bayes Multinomial Algorithm gets the highest F1-score of 90%. In contrast, the Naïve Bayes and Random Forest model sentiment analysis approaches are proven to have high accuracy, above 91%. The NER results demonstrate that the platforms Cashless, Yokke, Digital Artha Media, Koinworks, Moka, Privy id, PT Tunaiku Fintech Indonesia, PT Relasi Perdana Indonesia, PT Dynamic Credit Asia, and PT Progo Puncak Group are not on the Fintech list at the Financial Services Authority (OJK). While the positive percentage results for the Adakami, Easycash, Danamas, Dompetkilat, and Indodana applications were 47%, 59%, 28%, 24%, and 29%, respectively. This research can be used by OJK for Fintech supervision and improving consumer protection."