Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Akun X/Twitter Resmi “DANA” Dengan Algoritma Indobert

Authors

Putu Jeevallucas Jnanamaitriya Surya Gautama Universitas Kristen Duta Wacana
Argo Wibowo Universitas Kristen Duta Wacana
Jong Jek Siang Universitas Kristen Duta Wacana

DOI:

https://doi.org/10.31539/intecoms.v8i2.14477

Abstract

Dompet digital telah menjadi bagian penting dalam mendukung transaksi nontunai di Indonesia. DANA, sebagai salah satu platform pembayaran digital terpopuler, aktif berinteraksi dengan pengguna melalui akun resminya di X/Twitter. Pengguna menyampaikan berbagai opini, mulai dari apresiasi terhadap layanan hingga keluhan terkait masalah teknis. Penelitian ini menganalisis sentimen pengguna terhadap akun resmi “DANA” di X/Twitter menggunakan algoritma IndoBERT. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecenderungan tanggapan sentimen pengguna DANA melalui 2,563 data tweet interaksi dengan @danawallet selama Juli–November 2024. Metode mencakup preproses data, pembagian stratifikasi, dan fine-tuning IndoBERT untuk klasifikasi sentimen. Hasil pengujian perbandingan 70:20:10 menunjukkan performa model yang sangat baik dengan hasil tertinggi hingga precision 94%, recall 93%, F1-score 92%, dan accuracy 89%. Kata-kata utama sentimen yang muncul adalah seperti “promo”, dan “cashback” (positif) serta “error” dan “lambat” (negatif).

References

Anugerah Simanjuntak, Rosni Lumbantoruan, Kartika Sianipar, Rut Gultom, Mario Simaremare, Samuel Situmeang, & Erwin Panggabean. (2024). Research and Analysis of IndoBERT Hyperparameter Tuning in Fake News Detection. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi, 13(1), 60–67. https://doi.org/10.22146/jnteti.v13i1.8532

Ari Bangsa, M. T., Priyanta, S., & Suyanto, Y. (2020). Aspect-Based Sentiment Analysis of Online Marketplace Reviews Using Convolutional Neural Network. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 14(2), 123. https://doi.org/10.22146/ijccs.51646

Athallah Muhammad, A., Ermatita, & Sandya Prasvita, D. (2022). ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI DANA BERDASARKAN ULASAN PADA GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), 194.

Bahri, C. A., & Suadaa, L. H. (2023). Aspect-Based Sentiment Analysis in Bromo Tengger Semeru National Park Indonesia Based on Google Maps User Reviews. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 17(1), 79. https://doi.org/10.22146/ijccs.77354

Hissi Heryanti, A. (2023). Pengaruh Kualitas Layanan Aplikasi Dana terhadap Kepuasan Pelanggan dalam Melakukan Transaksi Secara Online sebagai Alat Pembayaran Elektronik (E-Payment). Journal on Education, 05(03), 8080–8096.

Jayadianti, H., Kaswidjanti, W., Utomo, A. T., Saifullah, S., Dwiyanto, F. A., & Drezewski, R. (2022). Sentiment analysis of Indonesian reviews using fine-tuning IndoBERT and R-CNN. ILKOM Jurnal Ilmiah, 14(3), 348–354. https://doi.org/10.33096/ilkom.v14i3.1505.348-354

Koto, F., Rahimi, A., Lau, J. H., & Baldwin, T. (2020). IndoLEM and IndoBERT: A Benchmark Dataset and Pre-trained Language Model for Indonesian NLP (D. Scott, N. Bel, & C. Zong, Eds.; pp. 750–770). International Committee on Computational Linguistics. http://arxiv.org/abs/2011.00677

Kukuh Wijayanti, & Qoniah Nur Wijayani. (2023). PERANAN APLIKASI TWITTER ATAU X DALAM INTERAKSI KOMUNIKASI GUNA MEMBANTU PENYEIMBANGAN KESEHATAN MENTAL PADA REMAJA SAAT INI. JOURNAL SAINS STUDENT RESEARCH, 2(1), 07–15. https://doi.org/10.61722/jssr.v2i1.469

Nandiroh, U., Bastomi, M., Nutkhofifah, R. A., & Abdillah, M. Z. (2023). Optimalisasi penggunaan dompet digital sebagai solusi efisiensi transaksi. Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS), 7(1), 11–19. https://doi.org/10.33474/jipemas.v7i1.20405

Prabowo, A., & Indra Sanjaya, F. (2024). Penerapan Metode Transfer Learning Pada Indobert Untuk Analisis Sentimen Teks Bahasa Jawa Ngoko Lugu. Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer (Simkom), 9(2), 205–217. https://doi.org/10.51717/simkom.v9i2.478

Ramadhan, A. I., & Setiawan, E. B. (2023). Aspect-based Sentiment Analysis on Social Media Using Convolutional Neural Network (CNN) Method. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(4). https://doi.org/10.47065/bits.v4i4.3103

Rezeki, S., Restiviani, Y., & Zahara Rita. (2020). PENGGUNAAN SOSIAL MEDIA TWITTER DALAM KOMUNIKASI ORGANISASI (Studi Kasus Pemerintah Provinsi DKI Jakarta Dalam Penanganan Covid-19). JOURNAL OF ISLAMIC AND LAW STUDIES, 4, 63–78.

Sahilla, S., Amalia, F., Mulyadi, & Mariskhana, K. (2024). Klasifikasi Sentimen Pengguna Terhadap Akun Twitter Official Dana Dengan Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 6(3), 580–591.

Sayarizki, P., Hasmawati, & Nurrahmi, H. (2024). Implementation of IndoBERT for Sentiment Analysis of Indonesian Presidential Candidates. Indonesia Journal on Computing (Indo-JC), 9(2), 61–72. https://doi.org/10.34818/indojc.2024.9.2.934

Trihanura Pranurti, C., & Basmantra, I. N. (2023). DOMPET DIGITAL SEBAGAI ALAT ALTERNATIF PEMBAYARAN NON-TUNAI PADA UMKM DI DESA PADANGSAMBIAN. KAIBON ABHINAYA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT, 5(1), 27–33. https://doi.org/10.30656/ka.v5i1.4448