MUHAMMAD IQBAL Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Teknik Mesin dan Industri

Skripsi

Kebutuhan masyarakat terhadap efisiensi dan fleksibilitas transaksi perbankan menggunakan mobile banking semakin meningkat. Termasuk produk oleh perusahaan Bank Syariah Indonesia yaitu BSI Mobile yang hingga kuartal kedua tahun 2023 tercatat bahwa volume transaksi mencapai 196,78 juta transaksi atau tumbuh sebesar 67,16% dan jumlah penggunanya meningkat sebesar 32,43% secara tahunan. Namun, semakin banyak pengguna akan semakin banyak ulasan yang diberikan sehingga semakin sulit untuk mengetahui sentimen pengguna secara keseluruhan. Maka dari itu, diperlukan adanya pendekatan yang dapat memudahkan menganalisis sentimen ulasan-ulasan tersebut secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model klasifikasi terbaik dan hasil analisis sentimen yang optimal untuk mengetahui kebutuhan, keinginan dan kepuasan pengguna. Data yang digunakan merupakan ulasan pengguna BSI Mobile di Google Play Store dari 1 Januari 2021 – 31 Desember 2023 sebanyak 13.070 ulasan. Data tersebut dilakukan pelabelan dan pengklasifikasian dalam kelas positif, negatif, dan netral menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, dan Random Forest. Hasil perbandingan ketiga algoritma didapatkan bahwa Random Forest menjadi algoritma terbaik dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna BSI Mobile dengan nilai accuracy sebesar 91,27%, precision sebesar 91,57%, recall sebesar 91,26%, dan f1-score sebesar 91,32%. Kemudian, asosiasi kata dilakukan dengan Apriori pada kelas sentimen positif dan negatif. Hasil asosiasi negatif dianalisis dengan diagram fishbone untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi sentimen pengguna. Kata kunci : BSI Mobile, Analisis Sentimen, Machine Learning, Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, Random Forest, Apriori, Diagram Fishbone, Google Play Store. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 123251 2024-05-31 14:24:21 2024-05-31 14:51:26 machine generated