Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada tahun 2020, nilai customer satisfaction index (CSI) PT XYZ yang mempresentasi- kan kepuasan konsumen XYZ berjumlah 83.9. Angka ini gagal mencapai target PT XYZ di tahun tersebut yaitu 87, dan turun dari tahun sebelumnya yaitu 86,5 di tahun 2019. Berdasarkan pengambilan data, diketahui bahwa XYZ mengelola aduan konsumen hanya melalui Twitter. Dari ribuan tweet yang diterima akun resmi customer care PT XYZ (@XYZCares) tiap bulan di Twitter, diperkirakan hanya 1-2% yang dideteksi sebagai aduan dengan proses pengawasan manual. Penelitian ini merancang solusi dua langkah berupa implementasi social media listening dalam bentuk sentiment analysis dan topic modelling, untuk mengetahui isu dalam tweet aduan kepada XYZ. Dataset berupa kum- pulan tweet yang menyebutkan @XYZCares pada kurun waktu 1 Januari 2020 - 31 Desember 2020. Data di-scrape dari Twitter menggunakan script Python. Hasil evaluasi secara cross-validation menunjukkan akurasi rerata sentiment analysis dengan algoritme SVM lebih akurat (77%) untuk kasus ini dibandingkan algoritme RF (75%). Untuk task pemodelan topik, algoritme LDA menghasilkan klaster topik sejumlah 4 dengan rerata TPC sebesar 80%. Diketahui bahwa topik yang dominan adalah isu korupsi dan suap di badan PT XYZ. Dengan mempertimbangkan penemuan tersebut, saran yang dapat diberi- kan berdasarkan penelitian ini adalah memberhentikan staf yang diduga terlibat dalam isu-isu tersebut, serta menerapkan good corporate governance berupa aspek pengawasan dan pencegahan korupsi.

---

The customer satisfaction index (CSI) for the year 2020 is calculated at 83.9. This value fails to reach the company’s target for the year at 87 and is lower than the CSI value for 2019 at 86.5. Data acquired from the company shows that consumer complaints are ac- cepted and processed only through Twitter. It is estimated that of the thousands of tweets processed by PT XYZ’s official customer care account (@XYZCares) each month, only 1-2% of the tweets are considered complaints based on manual searching and classifica- tion. This research proposes a two-step solution by implementing social media listening in the form of sentiment analysis and topic modelling, to detect the most frequent issues addressed to XYZ. The dataset consists of tweets created from January 1st, 2020, to De- cember 31st, 2020 which mentioned @XYZCares. The tweets were scraped from Twitter using Python scripts. The results of cross-validation show that for the task of sentiment analysis, SVM is a more accurate algorithm on average (77%) compared to Random For- est (75%). For the following task of topic modelling, the LDA algorithm model produced 4 topic clusters with an average TPC of 80%. The most dominant topic detected relate to allegations of bribery and corruption within PT XYZ. Taking these finds into considera- tion, this research suggests that PT XYZ immediately dismiss all staff implicated in the aforementioned cases, as well as implementing good corporate governance in the form of tighter supervision and prevention of corrupt dealings."

"Pada tahun 2020, nilai customer satisfaction index (CSI) PT XYZ yang mempresentasikan kepuasan konsumen XYZ berjumlah 83.9. Angka ini gagal mencapai target PT XYZ di tahun tersebut yaitu 87, dan turun dari tahun sebelumnya yaitu 86,5 di tahun 2019. Berdasarkan pengambilan data, diketahui bahwa XYZ mengelola aduan konsumen hanya melalui Twitter. Dari ribuan tweet yang diterima akun resmi customer care PT XYZ (@XYZCares) tiap bulan di Twitter, diperkirakan hanya 1-2% yang dideteksi sebagai aduan dengan proses pengawasan manual. Penelitian ini merancang solusi dua langkah berupa implementasi social media listening dalam bentuk sentiment analysis dan topic modelling, untuk mengetahui isu dalam tweet aduan kepada XYZ. Dataset berupa kumpulan tweet yang menyebutkan @XYZCares pada kurun waktu 1 Januari 2020 - 31 Desember 2020. Data di-scrape dari Twitter menggunakan script Python. Hasil evaluasi secara cross-validation menunjukkan akurasi rerata sentiment analysis dengan algoritme SVM lebih akurat (77%) untuk kasus ini dibandingkan algoritme RF (75%). Untuk task pemodelan topik, algoritme LDA menghasilkan klaster topik sejumlah 4 dengan rerata TPC sebesar 80%. Diketahui bahwa topik yang dominan adalah isu korupsi dan suap di badan PT XYZ. Dengan mempertimbangkan penemuan tersebut, saran yang dapat diberikan berdasarkan penelitian ini adalah memberhentikan staf yang diduga terlibat dalam isu-isu tersebut, serta menerapkan good corporate governance berupa aspek pengawasan dan pencegahan korupsi.

---

The customer satisfaction index (CSI) for the year 2020 is calculated at 83.9. This value fails to reach the company’s target for the year at 87 and is lower than the CSI value for 2019 at 86.5. Data acquired from the company shows that consumer complaints are accepted and processed only through Twitter. It is estimated that of the thousands of tweets processed by PT XYZ’s official customer care account (@XYZCares) each month, only 1-2% of the tweets are considered complaints based on manual searching and classification. This research proposes a two-step solution by implementing social media listening in the form of sentiment analysis and topic modelling, to detect the most frequent issues addressed to XYZ. The dataset consists of tweets created from January 1st, 2020, to December 31st, 2020 which mentioned @XYZCares. The tweets were scraped from Twitter using Python scripts. The results of cross-validation show that for the task of sentiment analysis, SVM is a more accurate algorithm on average (77%) compared to Random Forest (75%). For the following task of topic modelling, the LDA algorithm model produced 4 topic clusters with an average TPC of 80%. The most dominant topic detected relate to allegations of bribery and corruption within PT XYZ. Taking these finds into consideration, this research suggests that PT XYZ immediately dismiss all staff implicated in the aforementioned cases, as well as implementing good corporate governance in the form of tighter supervision and prevention of corrupt dealings."

"Persaingan pasar yang ketat membuat pengelola aplikasi XYZ harus dapat menghadirkan keunggulan dari produknya. Untuk itu, pengelola XYZ melakukan analisis terhadap ulasan yang diberikan oleh penggunanya. Namun, pengelola aplikasi XYZ mengalami kesulitan dalam melakukan analisis ulasan karena menggunakan cara yang manual dan tidak efisien. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen dari aspek-aspek mobile service quality (M-S-QUAL) dan topik-topik yang sering dibicarakan oleh pengguna aplikasi XYZ pada review Google Playstore. Data ulasan yang digunakan merupakan ulasan dari bulan Januari 2023 hingga Agustus 2024, data ini berjumlah 13,364 data. Terdapat 5,000 data yang dianotasi. Data tersebut kemudian dibersihkan dan digunakan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek (ABSA) dan pemodelan topik. Hasil penelitian menunjukkan dari sembilan aspek M-S-QUAL, terdapat tiga aspek yang dieliminasi karena kekurangan data, dan terdapat empat aspek yang dieliminasi karena model machine learning yang dilatih memiliki performa yang kurang baik dengan F1-score dibawah 0.7. Model yang layak digunakan untuk scoring hanya ada pada aspek billing dan system availability yaitu model XGBoost dengan teknik oversampling synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) untuk kedua aspek. Performa dari model-model ini adalah 0.758 pada aspek billing, dan 0.802 pada aspek system availability. Dari 4,006 ulasan relevan pada aspek billing, 6.44% adalah sentimen positif, 90.81% adalah sentimen negatif, dan 2.75% adalah sentimen netral. Dari 2,410 ulasan relevan pada aspek system availability, 7.88% memiliki sentimen positif, 86.76% memiliki sentimen negatif, dan 5.35% memiliki sentimen netral. Hasil ini menunjukkan bahwa sentimen dominan pada ulasan yang relevan dengan aspek billing dan system availability adalah sentimen negatif. Pemodelan topik dilakukan untuk masing-masing sentimen positif dan negatif pada aspek billing dan system availability. Pemodelan topik aspek billing menghasilkan 3 topik untuk sentimen positif, 3 topik untuk sentimen negatif. Pemodelan topik aspek system availability menghasilkan 2 topik untuk sentimen positif, dan 2 topik untuk sentimen negatif. Topik-topik ini yang dapat dijadikan poin perbaikan dan peningkatan aplikasi XYZ.

---

The intense competition in the market forces the XYZ management to offer competitive advantages in their product. To achieve this, they analyze user reviews. However, they face challenges in analyzing user reviews because they still use manual methods, which makes the process inefficient. This study aims to understand the sentiment of aspects of mobile service quality (M-S-QUAL) and the popular topics from XYZ app users in Google Play Store reviews. The data used in this study was 13,364 reviews from January 2023 to August 2024, with 5,000 of them manually labeled. The data was cleaned and used for aspect-based sentiment analysis (ABSA) and topic modeling. The results showed that, out of nine M-S-QUAL aspects, three were excluded due to insufficient data, and four more were excluded because the machine learning models performed poorly, with F1-scores below 0.7. Only the billing and system availability aspects had decent models. The models for these aspects used the XGBoost algorithm combined with synthetic minority over-sampling technique (SMOTE). The models’ performance scores were 0.758 for billing and 0.802 for system availability. For the billing aspect, out of 4,006 relevant reviews, 6.44% had positive sentiment, 90.81% were negative, and 2.75% were neutral. For system availability, out of 2,410 relevant reviews, 7.88% were positive, 86.76% were negative, and 5.35% were neutral. This shows that most users had negative sentiment about billing and system availability. Topic modeling was conducted separately for positive and negative sentiments in both the billing and system availability aspects. For the billing aspect, topic modeling resulted in three topics for positive sentiment and three topics for negative sentiment. For the system availability aspect, two topics were identified for both positive and negative sentiments. These topics can serve as key areas for improving and enhancing the XYZ application."

"E-commerce merupakan kontributor utama ekonomi digital Indonesia, tetapi statistik menunjukkan adanya peningkatan jumlah keluhan dan insiden penipuan terkait e-commerce yang berakibat kepercayaan masyarakat terhadap e-commerce menurun. Salah satu akar permasalahan yang diidentifikasi yaitu maraknya opini negatif publik yang cenderung mendorong pelanggan untuk tidak menggunakan layanan e-commerce. Oleh karena itu, penelitian ini menganilisis sentimen publik dengan tujuan mengetahui model terbaik untuk mengklasifikasikan sentimen, tren sentimen dari waktu ke waktu, topik utama yang melandasi sentimen tersebut, serta rekomendasi berdasarkan analisis. Penelitian ini menggunakan data dari Twitter dengan periode tweet dari Agustus hingga Oktober 2023, berfokus pada tiga e-commerce terbesar di Indonesia. Pada tahap analisis, metode machine learning untuk analisis sentimen dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemodelan topik diimplementasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk mengklasifikasikan sentimen adalah Support Vector Machine (SVM) dengan temuan yaitu sentimen netral mendominasi, sentimen negatif stabil dengan beberapa peningkatan, sementara sentimen positif lebih bervariasi, terdapat lonjakan di beberapa titik. Topik utama sentimen positif berkaitan dengan proses belanja menyenangkan, fitur inovatif, event khusus, harga dan penawaran murah, serta dukungan terhadap produk lokal di e-commerce. Sentimen negatif berpusat pada isu ketidaksesuaian barang, pengembalian dana, pengiriman barang, dan layanan pelanggan. Rekomendasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan mencakup memperkuat aspek-aspek yang memicu sentimen positif, serta menangani permasalahan yang memicu sentimen negatif, seperti perbaikan proses pengiriman, dan penguatan langkah-langkah keamanan untuk mengatasi penipuan.

---

E-commerce plays a vital role in Indonesia's digital economy, but statistics reveal an increase in complaints and fraud incidents associated with e-commerce, leading to a decline in public trust. One identified root issue is the prevalence of negative public opinions, discouraging customers from using e-commerce services. Therefore, this study analyzes public sentiment with the aim of determining the best model for sentiment classification, understanding sentiment trends over time, identifying key topics underlying these sentiments, and providing recommendations based on the analysis. The study utilizes Twitter data from August to October 2023, focusing on the three largest e-commerce platforms in Indonesia. In the analysis phase, machine learning methods for sentiment analysis and Latent Dirichlet Allocation (LDA) for topic modeling are implemented. The findings indicate that the Support Vector Machine (SVM) is the best model for sentiment classification. Neutral sentiment dominates, negative sentiment remains stable with occasional increases, while positive sentiment is more varied, experiencing spikes at certain points. Key topics associated with positive sentiment include enjoyable shopping experiences, innovative features, special events, affordable pricing, and support for local products in e-commerce. Negative sentiment revolves around issues of product mismatch, refund processes, shipping concerns, and customer service. Recommendations to enhance customer satisfaction involve strengthening aspects that trigger positive sentiments and addressing issues causing negative sentiments, such as improving the delivery process and reinforcing security measures to tackle fraud."

"Perbankan di Indonesia telah meluncurkan aplikasi perbankan seluler dengan tujuan untuk memberikan pengalaman layanan yang baik bagi nasabah. Bank harus meningkatkan efektivitas aplikasi perbankan seluler mereka untuk memberikan peningkatan nilai aplikasi tersebut. Dalam upaya menemukan ruang perbaikan bagi perbankan, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui topik yang umum dibicarakan serta mengetahui sentimen ulasan pengguna layanan perbankan seluler di Indonesia pada ulasan Google Play yang dimiliki oleh BNI, BCA, dan Mandiri. Penelitian ini menambah penerapan text mining dan membantu pengembang platform digital perbankan ulasan dengan efisien, dan mendukung pengambilan keputusan dan strategi bisnis unggul. Tiga algoritma klasifikasi sentimen, yaitu logistic regression, naïve bayes, dan support vector machine digunakan dalam penelitian ini. Algoritma dijalankan pada pemodelan train data, k-fold cross validation data train, k-fold cross validation semua data, dan prediksi data test. Pemodelan topik adalah LDA (Latent Dirichlet Allocation) untuk kategori sentimen. Algoritma logisitc regression memiliki akurasi tertinggi yaitu 97,00 %. Model digunakan pada data baru, diketahui ulasan didominasi dengan sentimen negatif yaitu sebesar 62,22% atau sebanyak 7.374 sedangkan ulasan sentimen positif sebesar 37,78% atau sebanyak 4.477 ulasan. Pemodelan topik ulasan aplikasi perbankan seluler sentimen positif memiliki nilai koheren tertinggi 0,649 dengan jumlah 19 topik membahas kemudahan dan kelancaran transaksi, kelengkapan fitur, keamanan, akses dan login, kecepatan dan efisiensi, dan kemudahan penggunaan. Pemodelan topik ulasan aplikasi perbankan seluler sentimen negatif memiliki nilai koheren tertinggi 0,440 dengan jumlah 18 topik membahsas push notifikasi uang masuk, top-up dan transfer gagal, kesulitan login aplikasi perbankan seluler, update mengganggu, gagal transaksi, saldo terpotong saat gagal transaksi, error sistem, kendala BI-Fast dan kartu, dan masalah verifikasi. Kata kunci: pemodelan topik, analisis sentimen, text mining, aplikasi perbankan seluler, ulasan aplikasi.

---

Banks in Indonesia have launched mobile banking to provide good experience for customers. However, digital mobile banking services in Indonesia are considered unideal. Banks shall increase the effectiveness of their mobile banking applications to gain value added. Finding room for improvement can be done by analyzing mobile banking user feedback in the Google Play review column. This research aims to determine the topics that are commonly discussed and expected as well as to find out the sentiment of reviews of mobile banking owned by BNI, BCA, and Mandiri. This research enhances the application of text mining and helps digital banking platform developers analyze reviews efficiently, supporting decision-making and superior business strategies. Three sentiment classification algorithms, namely logistic regression, naïve Bayes, and support vector machine were used in this research. Each algorithm is run for modeling train data, k-fold cross validation of train data, k-fold cross validation of all data, and prediction of test data. Topic modeling is LDA (Latent Dirichlet Allocation) for each sentiment category. The logical regression algorithm is the highest accuracy, 97.00%. Apply model for new data, 62.22% or 7,374 reviews are dominated by negative sentiment, while positive sentiment reviews are 37.78% or 4,477 reviews. Topic modeling of mobile banking review with positive sentiment has the highest coherent value of 0.649 with 19 topics discusses ease and smoothness of transactions, completeness of features, security, access and login, speed and efficiency, and ease of use. Meanwhile, topic modeling with negative sentiment has the highest coherent value of 0.440 with a total of 18 topics discusses push notifications for incoming money, failed top-ups and transfers, difficulties login to mobile banking, annoying updates, failed transactions, balances deducted when transactions fail, system errors, BI-Fast and card problems, and verification problems."

"Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) memiliki kewenangan dalam melakukan pendaftaran dan pemeriksaan terhadap Laporan Harta Kekayaan Penyelenggara Negara (LHKPN). Pelaporan ini berfungsi untuk melakukan pengawasan kejujuran, integritas, dan deteksi kemungkinan adanya tindakan memperkaya diri secara melawan hukum oleh pejabat publik. Publikasi LHKPN sering menimbulkan prasangka negatif dan kecurigaan publik terhadap laporan harta kekayaan pejabat yang mengakibatkan kekhawatiran pejabat untuk melaporkan harta kekayaan secara lengkap dan benar. Persepsi ini menjadi kontraproduktif dengan upaya pencegahan korupsi yang dilakukan oleh KPK apabila tidak direspon dengan cepat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model analisis sentimen dan pemodelan topik yang dapat mengeksplorasi topik dari data media sosial Twitter. Indonesia memiliki jumlah pengguna aktif terbesar keenam di dunia dengan 15,7 juta pengguna yang didominasi kelompok usia 25-34 tahun. Dataset sejumlah 881 data diambil dari Twitter dengan kata kunci "lhkpn" dan "harta kekayaan pejabat" pada periode 1 Agustus sampai 5 November 2021. Penelitian ini mengekplorasi beberapa algoritma klasifikasi, representasi fitur unigram, bigram, dan trigram dengan CountVectorizer dan TFIDF, serta metode oversampling SMOTE. Algoritma klasifikasi dengan performa paling baik pada penelitian ini adalah Multilayer Perceptron dengan fitur unigram CountVectorizer dan metode oversampling dengan accuracy 76,60%, precision 78,19%, recall 76,60%, dan F1 score 76,95%. Hasil pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation pada kategori ‘negatif’ didominasi ekspresi kekecewaan dan kemarahan masyarakat terhadap meningkatnya harta kekayaan pejabat selama masa pandemi Covid-19 yang berbanding terbalik dengan meningkatnya utang negara dan kesulitan yang dihadapi masyarakat selama pandemi. Topik yang dihasilkan pada kategori ‘positif’ cukup beragam mulai dari aturan untuk melakukan pembuktian terbalik, usulan mengenai kewajiban pelaporan dan sanksi, permintaan untuk membuka laporan kekayaan kepada publik, serta pembahasan mengenai kewajaran penambahan harta kekayaan yang disebabkan oleh meningkatnya nilai aset tidak bergerak.

---

The Corruption Eradication Commission (KPK) has the authority to register and examine Public Officials Wealth Reports (LHKPN). This report serves to monitor honesty, integrity, and detect the possibility of illegal enrichment by public officials. Publication of LHKPN often creates negative prejudice and public suspicion of official wealth reports, which causes officials to worry about reporting assets completely and correctly. This perception is counterproductive to the efforts to prevent corruption carried out by the KPK if it is not responded to quickly. This study aims to create a sentiment analysis model and topic modelling that can explore topics from Twitter social media data. Indonesia has the sixth-largest number of active users in the world with 15.7 million users, dominated by the 25-34 year age group. A dataset of 881 data was taken from Twitter with the keywords "lhkpn" and "official assets" in the period August 1 to November 5, 2021. This study explores several classification algorithms, representation of unigram, bigram, and trigram features with CountVectorizer and TFIDF, as well as SMOTE oversampling methods. The classification algorithm with the best performance is the Multilayer Perceptron with the unigram CountVectorizer feature and the oversampling method with 76.60% accuracy, 78.19% precision, 76.60% recall, and 76.95% F1 score. The results of topic modelling using Latent Dirichlet Allocation in the 'negative' category are dominated by expressions of public disappointment and anger towards the increase in official wealth during the Covid-19 pandemic which is inversely proportional to the increase in state debt and the difficulties faced by the community during the pandemic. The topics generated in the 'positive' category are quite diverse, starting from the rules for conducting reverse verification, proposals on reporting obligations and sanctions, requests to disclose wealth reports to the public, as well as discussions on the reasonableness of adding to assets caused by the increase in the value of immovable assets."

"Salah satu media sosial yang berkembang saat ini adalah twitter, twitter menjadi salah satu tempat bagi masyarakat untuk memberikan opini atau pendapat terhadap hal-hal yang menarik bagi masyarakat, sehingga opini-opini dan pendapat yang tertuang di dalam twitter dapat menjadi acuan bagi orang yang membutuhkan. Sehingga dibutuhkan metode otomatis untuk menganalisis hal tersebut yaitu dengan analisis sentiment sentiment analysis. Secara umum, masalah sentimen analisis merupakan suatu masalah klasifikasi, yaitu bagaimana mengklasifikasikan suatu data tekstual ke dalam kelas sentimen positif atau negatif. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah Support vector machine SVM. Pada proses klasifikasi sentimen dari data tekstual, data tekstual tersebut umunya direpresentasikan dalam vektor dengan fitur atau dimensi berupa kata. Disamping fitur kata, saat ini ada metode untuk mendeteksi topik pada suatu data tekstual yaitu dengan Nonnegative Matrix Factorization NMF. Pada penelitian yang dianalisis adalah menggunakan fitur topik untuk analisis sentimen dengan cara menggabungkan metode Nonnegative Matrix Factorization NMF dan Support vector machine SVM . Nilai akurasi dari metode penggabungan ini menunjukkan hasil yang lebih baik.

---

One social media developed at this time is twitter, twitter became one of the places for the public to give opinions or views on matters of interest to the public, so that the opinions and views expressed in twitter can be a reference for people in need. So it takes an automatic method for analyzing it is by analysis of sentiment sentiment analysis. In general, sentiment analysis problem is a problem of classification., Namely how to classify a class of textual data into a positive or negative sentiment.

One method of classification that can be used is Support vector machine SVM. In the process of sentiment classification of textual data, textual data are generally represented by a vector with a feature or dimension in the form of words. Besides the features of the word, at this time there is a method for detecting a topic in a textual data that is with nonnegative Matrix Factorization NMF.

In the study are analyzed using the feature topic for sentiment analysis by combining methods nonnegative Matrix Factorization NMF and Support vector machine SVM. Rated accuracy of this incorporation method showed better results."

"Peran internet semakin penting dalam berbagai aspek kehidupan masyarakat. Kebutuhan akan internet menjadi peluang bagi penyedia internet, salah satunya Telkom dengan IndiHome. Sebagai BUMN, Telkom berperan sebagai penyedia layanan internet untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Berdasarkan survei kepuasan pelanggan tahun 2019 dan 2020, NPS IndiHome tidak mencapai target. Dari target besar atau sama dengan 5, tahun 2019 dan 2020, NPS IndiHome sebesar -1,67 dan 2,87. Hal ini karena pengerjaan permasalahan masih berdasarkan laporan, belum memiliki cara untuk mengetahui permasalahan yang terjadi dan belum memanfaatkan opini media sosial karena masih memanfaatkan survei. Penelitian ini membangun model analisis sentimen dam topic modelling IndiHome pada twitter & instagram. Data diambil dari bulan Maret 2019-April 2021. Model yang dihasilkan menggunakan metode SVM, twitter akurasi 70,13% dan instagram akurasi 73,55%. Sentimen mayoritas negatif, nilai NPS -79,49 pada twitter dan -56,12 pada Instagram. Dari twitter & instagram respons terhadap IndiHome memiliki indeks negatif, dimana masyarakat tidak puas dengan IndiHome. Hasil Topik diskusi negatif yaitu internet IndiHome mati mendadak, internet IndiHome lamban, internet IndiHome mati ketika terjadi hujan, biaya IndiHome mahal, pelayanan IndiHome tidak responsif, pelayanan IndiHome tidak solutif, sudah bayar internet diisolir, janji temu teknisi tidak sesuai waktu, dan ingin berhenti berlangganan atau pindah provider.

---

The role of the internet is increasingly important in various aspects of people's lives. The need for internet is an opportunity for internet providers, one of which is Telkom and IndiHome. As a BUMN, Telkom acts as a provider of internet services to meet the needs of the community. Based on customer satisfaction surveys in 2019 and 2020, IndiHome's NPS did not reach the target. Of the large target or equal to 5, in 2019 and 2020, IndiHome's NPS is -1.67 and 2.87. This is because the problem solving is still based on reports, does not have a way to find out the problems that occur and has not used social media opinions because they are still using surveys. This study builds a sentiment analysis model and IndiHome topic modeling on Twitter & Instagram. The data was taken from March 2019-April 2021. The resulting model used the SVM method, twitter 70.13% accuracy and instagram 73.55% accuracy. The majority sentiment is negative, the NPS score is -79.49 on Twitter and -56.12 on Instagram. From Twitter & Instagram, the response to IndiHome has a negative index, where people are not satisfied with IndiHome. The results of the negative discussion topics are IndiHome internet shuts down suddenly, IndiHome internet is slow, IndiHome internet shuts down when it rains, IndiHome costs are expensive, IndiHome services are unresponsive, IndiHome services are not solutive, already paid for the internet is isolated, technician appointments are not on time, and want to stop subscribe or switch providers."

"Perkembangan media sosial telah berkembang pesat, tidak hanya sebagai alat komunikasi sosial antar individu. Fungsi dan kegunaannya semakin berkembang serta banyak dimanfaatkan organisasi swasta maupun pemerintah untuk mengukur tingkat layanan. Ditjen Imigrasi selaku organisasi pemerintah merupakan salah satu organisasi yang memanfaatkan media sosial, salah satu fungsinya untuk mengetahui apakah layanan yang diberikan telah diterima dengan baik oleh masyarakat. Selain melalui media sosial, Imigrasi juga telah meluncurkan aplikasi M-Paspor di platform Google Play Store, di platform tersebut Imigrasi juga dapat mengetahui tingkat efektivitas dari aplikasi yang telah diluncurkan. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Balitbangham yang merupakan internal dari Kemenkumham, layanan yang diberikan oleh imigrasi mendapat nilai sangat baik, namun faktanya pada media sosial maupun google play store banyak komentar maupun ulasan yang kurang puas dengan pelayanan pihak imigrasi. Hal tersebut menjadi kontradiksi antara hasil survei Balitbangham dan data di media sosial. Namun, akan sulit untuk melakukan analisis data media sosial dikarenakan jumlah yang banyak. Oleh karena itu, perlu dilakukan untuk mengusulkan sistem untuk melakukan analisis sentimen menggunakan data teks komentar dan ulasan. Sehingga pihak Imigrasi dapat mengambil langkah terbaik untuk dapat memperbaiki layanan yang masih belum maksimal. Dataset yang digunakan berupa data yang diambil dari media sosial Twitter dan Instagram serta ulasan pada Google Play Store. Hasil penelitian menunjukan jika fitur ekstraksi TF-IDF Unigram yang dipadukan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) serta SMOTE menghasilkan performa paling tinggi dibandingkan dengan nave Bayes (NB) maupun Random Forest (RF). dalam melakukan klasifikasi, SVM menghasilkan dengan hasil Precision 72%, Recall 69%, Accurasy 69, serta F1-Score sebesar 68%. Model tersebut dapat digunakan Imigrasi untuk mengetahui umpan balik pelayanan dari masyarakat yang dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam melakukan perbaikan pelayanan serta merumuskan strategi pelayanan oleh Direktorat terkait agar pelayanan lebih efisien untuk kedepannya. Sehingga, Imigrasi akan mampu dengan cepat merespon kendala yang dihadapai oleh masyarakat.

---

The development of social media has grown rapidly, not only as a means of social communication between individuals. Its functions and uses are growing and are widely used by private and government organizations to measure service levels. The Directorate General of Immigration as a government organization is one of the organizations that utilizes social media. Its function is to find out whether the services provided have been well received or not by the public. Apart from social media, Immigration has also launched the M-Passport application on the Google Play Store platform, on the platform, Immigration officials can also find out the effectiveness of the applications that have been launched. Based on a survey conducted by Balitbangham which is internal to the Ministry of Human Rights, the services provided by immigration get a very good score, but the fact is that on social media and the Google Play Store some many comments and reviews are not satisfied with the services of the immigration authorities. This is a contradiction between the results of the Balitbangham survey and data on social media. However, it will be difficult to analyze social media data due to the large number. Therefore, it is necessary to propose a system to perform sentiment analysis using commentary and reviewing text data. So that Immigration can take the best steps to be able to improve services that are still not optimal. The dataset used is in the form of data taken from social media Twitter and Instagram as well as reviews on the Google Play Store. The results show that the TF-IDF Unigram extract feature combined with the Support Vector Machine (SVM) and SMOTE algorithms produces the highest performance compared to Naïve Bayes (NB) and Random Forest (RF). In classifying, SVM produces 72% Precision, 69% Recall, 69% Accuracy, and 68% F1-Score. This model can be used by Immigration to find out service feedback from the community as a consideration in making service improvements and formulating more efficient service strategies for the future. Thus, Immigration will be able to quickly respond to the obstacles faced by the community."

"Sebagai BUMN yang bergerak di bidang energi, PT Pertamina (Persero) harus memastikan distribusi BBM Subsidi tepat sasaran dan tidak terjadi penyalahgunaan. Dalam upaya tersebut, mulai 1 Juli 2022 Pertamina melakukan uji coba program Subsidi Tepat, di mana konsumen BBM Subsidi yang memiliki kendaraan roda empat harus mendaftarkan kendaraannya untuk dapat membeli Pertalite atau Biosolar. Salah satu cara pendaftaran program Subsidi Tepat dapat dilakukan di aplikasi digital MyPertamina, suatu aplikasi loyalitas untuk seluruh pelanggan produk Pertamina yang dapat diunduh di toko aplikasi digital Play Store. Hingga awal Maret 2023, aplikasi MyPertamina telah diunduh sebanyak lebih dari 10 juta kali di Play Store. Namun, penilaian (rating) yang diberikan pengguna di Play Store hanya mencapai 2,9/5. Angka tersebut cukup kecil jika dibandingkan dengan aplikasi layanan pemerintah lainnya yang memiliki jumlah unduhan serupa. Dengan banyaknya jumlah pengunduh dan rendahnya rating dari pengguna, ulasan pengguna perlu dianalisis untuk memastikan kinerja aplikasi MyPertamina. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini akan menerapkan pendeteksian topik menggunakan model BERT-EFCM untuk menganalisis topik-topik mengenai aplikasi MyPertamina pada ulasan pengguna di Play Store dan akan menerapkan analisis sentimen menggunakan model BERT-NN untuk menganalisis sentimen yang diekspresikan pada setiap topik yang dibahas mengenai aplikasi MyPertamina pada ulasan pengguna di Play Store. Hasil penelitian menunjukkan terdapat tiga topik yang dibahas mengenai aplikasi MyPertamina yaitu, penggunaan aplikasi untuk pembelian BBM di SPBU, pendaftaran dan layanan yang terkait dengan aplikasi, dan evaluasi pengguna terhadap aplikasi. Pada keseluruhan topik, mayoritas pengguna memberikan sentimen negatif dengan perbandingan sentimen sebagai berikut: 84% negatif dan 16% positif untuk topik pertama, 85% negatif dan 15% positif untuk topik kedua, serta 80% negatif dan 20% positif untuk topik ketiga.

---

As a state-owned enterprise in the energy sector, PT Pertamina (Persero) must ensure the targeted distribution of subsidized fuel (BBM) and prevent misuse. In this effort, starting from July 1, 2022, Pertamina initiated a pilot program called "Subsidi Tepat" (Precise Subsidy), where BBM Subsidi consumers with four-wheeled vehicles are required to register their vehicles in order to purchase Pertalite or Biosolar. One of the registration methods for the Subsidi Tepat program is through the MyPertamina digital application, a loyalty application for all Pertamina product customers that can be downloaded from the Play Store digital application store. Until early March 2023, the MyPertamina application has been downloaded more than 10 million times from the Play Store. However, the user ratings given in the Play Store only reach 2,9/5. This rating is relatively low compared to other government service applications with a similar number of downloads. With a large number of downloads and low user ratings, it is necessary to analyze user reviews to ensure the performance of the MyPertamina application. Based on this, this research will apply topic detection using the BERT-EFCM model to analyze the topics discussed in user reviews of the MyPertamina application in the Play Store. It will also apply sentiment analysis using the BERT-NN model to analyze the sentiments expressed for each topic related to the MyPertamina application in user reviews on the Play Store. The research results show three topics discussed regarding the MyPertamina application: the use of the application for purchasing BBM at gas stations, registration and related services, and user evaluations of the application. Overall, the majority of users express negative sentiments with the following sentiment ratios: 84% negative and 16% positive for the first topic, 85% negative and 15% positive for the second topic, and 80% negative and 20% positive for the third topic."