Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile Banking Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

Penulis

  • Darwin Munandar Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim
  • M. Afdal Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
  • Zarnelly Zarnelly Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
  • Rice Novita Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

DOI:

https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i3.41409

Kata Kunci:

Analisis Sentimen; BRImo; BSI Mobile; K-Nearest Neighbor (KNN); Livin’ by Mandiri; Mobile Banking

Abstrak

Mobile banking menjadi bukti dalam peningkatan proses bisnis di industri perbankan. Meski begitu, aplikasi m-banking tidak lepas dari permasalahan yang dialami penggunanya. Untuk itu, analisis lebih lanjut diperlukan. Penelitian ini mengusulkan teknik analisis sentimen menggunakan algoritma K-Nearest Neigbor (KNN) untuk mengidentifikasi opini dan ulasan pengguna aplikasi m-banking. Tiga aplikasi m-banking populer dipilih untuk dianalisis lebih lanjut yaitu BRImo, BSI Mobile, dan Livin’ by Mandiri. Analisis menunjukkan bhawa BRImo merupakan aplikasi m-banking yang paling diminati pengguna, dengan persentase sentimen positif sebesar 58.25%, Livin’ by Mandiri sebesar 22.50%, dan BSI Mobile dengan persentase terendah yaitu sebesar 12,70%. Hasil pemodelan menggunakan algoritma KNN dengan uji nilai K = 3, 5 dan 7 menunjukkan K= 3 memiliki kemampuan yang lebih baik. Berdasarkan aplikasi, pemodelan terbaik dihasilkan pada BRImo dengan akurasi 82.9%, kemudian Livin’ by Mandiri dengan akurasi 70.3%, dan BSI Mobile dengan akurasi 71.35%. Analisis dan visualisasi juga dilakukan menggunakan word cloud untuk melihat keyword yang sering dibahas pada ulasan. Hasilnya, secara garis besar aplikasi m-banking memiliki masalah pada login yang sulit, pendaftaran atau verifikasi yang ribet, dan saldo terpotong padahal status transfer gagal.

Referensi

Adhiim, D. M., & Mahir, P. (2021). Pengaruh E-Service Quality Terhadap E-Customer Loyalty Pada Aplikasi Ovo Melalui E-Customer Satisfaction Sebagai Variabel Intervening. E-Proceeding of Management, 8(6), 206.

Aji Gumelar, P., & Dwi Indriyanti, A. (2023). Penerapan Metode End User Computing Satisfaction dan Technology Acceptance Model dengan Analisis Partial Least Square untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Livin’ by Mandiri. Jeisbi, 04(2), 52–61. www.tempo.co,

Aliyah Salsabila, N., Ardhito Winatmoko, Y., Akbar Septiandri, A., & Jamal, A. (2018). Colloquial Indonesian Lexicon. Proceedings of the 2018 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2018, 226–229. https://doi.org/10.1109/IALP.2018.8629151

Annisa, C., Afdal, M., & Ahsyar, T. K. (2023). Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbor Pada Sentimen Review Aplikasi Mobile Jkn. Jurnal Media Informatika Budidarma, 7(3), 1033–1040. https://doi.org/10.30865/mib.v7i3.6242

Hasibuan, S. S., Angraini, Saputra, E., & Megawati. (2024). Analisis Terhadap Fitur Tiktok Shop Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(1), 303–311. https://doi.org/10.30865/mib.v8i1.7238

Khoirul Insan, M. K., Hayati, U., & Nurdiawan, O. (2023). Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 478–483. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6373

Marselina, L., Kaniawulan, I., & Singasatia, H. D. (2022). Analisis Kesuksesan Aplikasi Brimo Dengan Pendekatan Model Delone and Mclean. Jurnal Informatika, Teknologi Dan Sains, 4(3), 193–198. https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i3.1951

Novita, R., Rahmadeyan, A., & Vamilina, V. (2022). Implementasi Analytical Hierarchy Process-Topsis Dalam Penentuan Marketplace Terbaik Di Indonesia. Building of Informatics, Technology and Science, 4(2), 1035–1041. https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.2232

Nurfadila, N., Ariyanti, M., & Trianasari, N. (2023). Analisis Kualitas Layanan Mobile Banking New Livin’ By Mandiri Menggunakan Sentiment Analysis. JIBR: Journal of Indonesia Business Research, 1(1), 77–82. http://doi.org/10.25124/logic.v1i1.6486

Nurhaliza Agustina, C. A., Novita, R., Mustakim, & Rozanda, N. E. (2024). The Implementation of TF-IDF and Word2Vec on Booster Vaccine Sentiment Analysis Using Support Vector Machine Algorithm. Procedia Computer Science, 234, 156–163. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.02.162

Pratama, M. R., Ramadhan, Y. R., & Komara, M. A. (2023). Analisis Sentimen BRImo dan BCA Mobile Menggunakan Support Vector Machine dan Lexicon Based. Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 12(3), 1439–1450. https://doi.org/10.35889/jutisi.v12i3.1431

Pratama, P. F., Rahmadani, D., Nahampun, R. S., Harmutika, D., Rahmadeyan, A., & Evizal, M. F. (2023). Random Forest Optimization Using Particle Swarm Optimization for Diabetes Classification. Public Research Journal of Engineering, Data Technology and Computer Science, 1(1), 41–46.

Puji Astuti, A., Alam, S., & Jaelani, I. (2022). Komparasi Algoritma Support Vector Machine dengan Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Aplikasi BRImo. Jurnal Bangkit Indonesia, 11(2), 1–6. https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v11i2.196

Putri, A., Syaficha Hardiana, C., Novfuja, E., Try Puspa Siregar, F., Fatma, Y., & Wahyuni, R. (2023). Comparison of K-NN, Naive Bayes and SVM Algorithms for Final-Year Student Graduation Prediction. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 3(1), 20–26. https://doi.org/10.57152/malcom.v3i1.610

Rahmadeyan, A., & Mustakim. (2023). Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan Pasca Pandemi COVID-19. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 9(1), 21–32. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v9i1.2023.21-32

Rahmadeyan, A., Mustakim, Ahmad, I., Alexander, A. D., & Rahman, A. (2023). Phishing Website Detection with Ensemble Learning Approach Using Artificial Neural Network and AdaBoost. 2023 International Conference on Information Technology Research and Innovation (ICITRI), 162–166. https://doi.org/10.1109/ICITRI59340.2023.10249799

Setyorini, S. G., & Mustakim. (2021). Application of the nearest neighbor algorithm for classification of online taxibike sentiments in indonesia in the google playstore application. Journal of Physics: Conference Series, 2049(1), 12026. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2049/1/012026

Syafrizal, S., Afdal, M., & Novita, R. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 10–19. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.983

Wisnu, H., Afif, M., & Ruldevyani, Y. (2020). Sentiment analysis on customer satisfaction of digital payment in Indonesia: A comparative study using KNN and Naïve Bayes. Journal of Physics: Conference Series, 1444(1), 12034. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1444/1/012034

Unduhan

Diterbitkan

2024-07-31

Cara Mengutip

Munandar, D., Afdal, M., Zarnelly, Z., & Novita, R. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile Banking Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 7(3), 1309–1318. https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i3.41409