Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"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."

"IndiHome melalui IndiHome TV mempertahankan posisinya sebagai penyedia saluran televisi terlengkap di Indonesia. Layanan ini juga diperluas ke aplikasi mobile dan situs web. Namun perkembangan pada platform web diketahui sudah lebih cepat dibandingkan platform mobile, padahal terdapat kebutuhan pelanggan untuk peningkatan kenyamanan, kemudahan, dan kelengkapan fitur pada aplikasi mobile. Hasil observasi dan wawancara juga menunjukkan aplikasi mobile IndiHome TV tidak mencapai target rating yang diharapkan yang menjadi indikasi pengguna belum puas dengan aplikasi saat ini. Salah satu akar permasalahan yang diidentifikasi adalah perbaikan aplikasi hanya berasal dari laporan. Sementara laporan tersebut belum sepenuhnya menggambarkan kebutuhan pengguna. Pemanfaatan ulasan pengguna perlu dimaksimalkan sebagai masukan dalam perbaikan aplikasi agar lebih tepat sasaran. Ulasan berpotensi dapat digunakan untuk mengetahui kebutuhan pengguna. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen dan pemodelan topik terhadap ulasan pengguna di Google Play Store dan Apple App Store. Analisis sentimen dilakukan menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machines untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam positif, netral, dan negatif. Sementara pemodelan topik dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation terhadap ulasan sentimen positif dan negatif. Hasil eksperimen menunjukkan model Support Vector Machines secara umum mengungguli model Naïve Bayes. Model terbaik yang diperoleh menghasilkan performa accuracy 80,53%, precision 80,47%, recall 73,28%, dan F1-score 75,89%. Model tersebut mampu mengatasi ketidakseimbangan data dan menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik. Hasil klasifikasi sentimen pada keseluruhan data menunjukkan dominasi kelas negatif dan kelas positif dengan 42,30% dan 40,91% dari total ulasan. Sementara pemodelan topik menghasilkan 4 topik pada ulasan positif dan 8 topik pada ulasan negatif. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai acuan perbaikan aplikasi agar perusahaan dapat membuat aplikasi yang sesuai dengan harapan pengguna.

---

IndiHome, through IndiHome TV, maintains its position as Indonesia's most complete television channel provider. This service is also extended to mobile applications and websites. However, developments on web platforms are known to be faster than mobile platforms, even though there is a customer need for increased comfort, convenience, and completeness of features in mobile applications. The observations and interviews also show that the IndiHome TV mobile application did not reach the expected rating target, which is an indication that users are not satisfied with the current application. One of the root causes identified was that application improvements only came from reports. Meanwhile, the report does not fully describe user needs. User reviews need to be maximized as input in improving applications to make them more targeted. Reviews can be used to determine user needs. This research aims to conduct sentiment analysis and topic modeling on user reviews on the Google Play Store and Apple App Store. Sentiment analysis used Naïve Bayes and Support Vector Machines to classify reviews into positive, neutral, and negative. Meanwhile, topic modeling was carried out using Latent Dirichlet Allocation for positive and negative sentiment reviews. Experimental results show that the Support Vector Machines model generally outperforms the Naïve Bayes model. The best model obtained produced an accuracy performance of 80,53%, precision of 80,47%, recall of 73,28%, and F1-score of 75,89%. The model can overcome data imbalance and shows good generalization ability. The sentiment classification results on the entire data show the dominance of the negative and positive classes, with 42,30% and 40,91% of the total reviews. Meanwhile, topic modeling produced four topics with positive reviews and eight topics with negative reviews. These results can be used as a reference for application improvements so that companies can create applications that meet user expectations."

"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."

"Pandemi covid-19 di Indonesia yang terjadi pada tahun 2020 telah mengubah berbagai aspek di setiap lini masyarakat Indonesia, termasuk cara masyarakat berbelanja. Regulasi terkait pembatasan akses dan jarak memaksa masyarakat Indonesia bertransformasi menggunakan aplikasi daring untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Salah satu aplikasi daring yang penggunaannya meningkat adalah penggunaan aplikasi grosir daring seperti HappyFresh, Sayurbox, dan TaniHub. Peningkatan transaksi tidak serta merta menggambarkan bahwa layanan yang diberikan oleh ketiga aplikasi itu baik, keluhan pelanggan masih ditemukan pada media sosial seperti Twitter dan ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung Net Brand Reputation (NBR) dari ketiga aplikasi dengan melakukan analisis sentimen analisis. Data yang digunakan berasal dari Twitter dan ulasan pengguna di Google Playstore dalam rentang waktu Januari 2020 hingga Maret 2021. Model klasifikasi analisis sentimen dibuat dengan menggunakan tiga algoritma klasifikasi Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree. Hasil dari penelitian didapatkan aplikasi Happyfresh, Sayurbox, dan TaniHub memiliki sentimen positif di masyarakat. Aplikasi grosir daring yang memiliki nilai NBR terbesar adalah Tanihub, kedua adalah Happyfresh, dan yang terakhir adalah Sayurbox.

---

The COVID-19 pandemic in Indonesia that occurred in 2020 has changed various aspects in every line of Indonesian society, including the way people shop. Regulations related to access and distance restrictions force Indonesians to transform using online applications to meet their daily needs. One of the online applications whose use is increasing is the use of online wholesale applications such as HappyFresh, Sayurbox, and TaniHub. The increase in transactions does not necessarily illustrate that the services provided by the three applications are good, customer complaints are still found on social media such as Twitter and application user reviews on the Google Play Store. This study aims to calculate the Net Brand Reputation (NBR) of the three applications by performing sentiment analysis. The data used comes from Twitter and user reviews on the Google Playstore in the period January 2020 to March 2021. The sentiment analysis classification model is created using three classification algorithms, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree. The results of the study showed that Happyfresh, Sayurbox, and TaniHub applications had positive sentiments in the community. The online wholesale application that has the largest NBR value is Tanihub, the second is Happyfresh, and the last is Sayurbox."

"Melalui teknologi, kegiatan sosial yang dahulu memerlukan kontak fisik kini dapat dilakukan jarak jauh melalui media sosial. Media sosial saat ini banyak digunakan untuk menyebarkan berbagai infromasi, baik mengungkapkan opini, perasaan, ataupun pendapat. Twitter memiliki pengguna akif terbanyak di Indonesia. Twitter merupakan salah satu sarana perusahaan untuk berkomunikasi dengan pelanggan. Salah satu perusahaan yang memanfaatkan twitter untuk berkomunikasi ke nasabahnya BNI. BNI memiliki jasa dan produk yang ditawarkan salah satunya yaitu Agen46. Agen46 merupakan mitra BNI dalam menyediakan layanan perbankan kepada masyarakat dalam rangka keuangan inklusif. Selain mitra BNI dalam penyediaan berbagai macam layanan perbankan, BNI Agen46 juga merupakan partner di dalam berbagai program pemerintah, seperti penyaluran bantuan sosial maupun subsidi untuk Keluarga Penerima Manfaat. Terdapat beberapa tweet yang cenderung mengarah ke ulasan yang negative, namun saat ini belum ada analisis sentimen terkait Agen46 berdasarkan data twitter. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa metode klasifikasi yang digunakan untuk sentiment analysis serta mencari topik terkait Agen46. Metode yang digunakan yang digunakan untuk pemodelan klasifikasi yaitu SVM, Naïve Bayes, dan KNN serta metode pemodelan topik yang digunakan yaitu LDA.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score 91.25% dan akurasi 91.28%. Sedangkan Topik yang dihasilkan yaitu 2 topik kelas Positive (agen dapat memberikan tambahan penghasilan dan agen46 menjadi agen transformasi yang lebih dekat dengan nasabah), 2 topik kelas neutral (penyaluran bansos dapat dilakukan melalui agen46 dan selain melalui kantor cabang, internet banking, sms banking, transaksi juga bisa dilakukan di agen46), dan 6 topik kelas negative (permohonan buka blokir proses lama, belum ada respon saat gagal login, kendala mesin EDC Agen46, agen tidak dapat dihubungi, dan adanya ketidaknyamanan penyaluran bpnt).

---

Through technology, social activities that once required physical contact can now be done remotely through social media. Social media is currently widely used to disseminate various information, whether expressing opinions, feelings, or opinions. Twitter has the most active users in Indonesia. Twitter is one of the means for companies to communicate with customers. One company that utilizes twitter to communicate to its customers is BNI. BNI has services and products to offer, one of which is Agent46. Agen46 is a BNI partner in providing banking services to the community in the context of inclusive finance. In addition to BNI's partners in providing various banking services, BNI Agen46 is also a partner in various government programs, such as the distribution of social assistance and subsidies for Beneficiary Families. There are several tweets that tend to lean towards negative reviews, but currently, there hasn't been any sentiment analysis conducted regarding Agen46 based on Twitter data. This research aims to compare the performance of classification methods used for sentiment analysis and find topics related to Agent46. The methods used for classification modeling are SVM, Naïve Bayes, and KNN and the topic modeling method used is LDA.The results of the study show that SVM has the best performance with an f1-score value of 91.25% and an accuracy of 91.28%. While the topics generated are 2 Positive class topics (agents can provide additional income and agent46 becomes a transformation agent that is closer to customers), 2 neutral class topics (social assistance distribution can be done through agent46 and in addition to branch offices, internet banking, sms banking, transactions can also be done at agent46), and 6 negative class topics (unblock request is a long process, there is no response when login fails, Agent46 EDC machine constraints, agents cannot be contacted, and there is inconvenience in bpnt distribution)"

"Pesatnya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi menuntut adanya inovasi dalam pengembangan aplikasi agar dapat mengikuti perkembangan yang cepat tersebut. Segari adalah salah satu penyedia layanan supermarket online yang populer di Indonesia. Segari merupakan perusahaan yang berlandasan customer centric dan mempunyai nilai Be Obsessed with our Customers, sangat mengedepankan kebutuhan dari pelanggannya. Minimnya sumber daya manusia dan banyaknya ulasan pelanggan yang perlu di analisis menghambat proses penggalian informasi dari ulasan pelanggan tersebut, sehingga diperlukan model pembelajaran mesin yang dapat secara otomatis melakukan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif atau negatif. Informasi yang diambil dari analisis sentimen dapat digunakan sebagai referensi untuk menjaga kualitas layanan berdasarkan sentimen positif, sedangkan hasil dari sentimen negatif dapat digunakan sebagai bahan evaluasi untuk meningkatkan layanan dan aplikasi Segari. Dalam penelitian ini, peneliti membahas implementasi model analisis sentimen menggunakan ulasan pelanggan dari Google Play Store. Metode pembuatan model dimulai dari pengumpulan data, pelabelan data, pra proses data, ekstraksi fitur, model klasifikasi sentimen, evaluasi model, dan pemodelan topik. Peneliti menggunakan dua algoritma klasifikasi, Naive Bayes Classifier (NB) dan Support Vector Machine (SVM), pada total 10.507 ulasan. Data menunjukkan bahwa 74,37% ulasan mengungkapkan sentimen positif, sedangkan 25,63% mengungkapkan sentimen negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM dengan oversampling mencapai kinerja model terbaik, dengan recall sebesar 89,98%. Selain itu, peneliti menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengidentifikasi topik terkait dengan perspektif pelanggan tentang Segari yang selanjutnya disampaikan kepada tim terkait. Hasil analisis mengungkapkan bahwa terdapat pelanggan yang puas dan kecewa dengan proses pengiriman produk. Pelanggan umumnya sudah puas dengan kualitas dan kesegaran dari produk. Beberapa pelanggan merasa kecewa karena pesanan yang kosong atau tidak lengkap dalam paket. Terdapat pelanggan yang puas dan kecewa terhadap aplikasi antarmuka pengguna, kecepatan, maupun kinerja aplikasi. Terdapat pelanggan yang puas dan kecewa terhadap harga, promo, dan voucher yang tersedia. Beberapa pelanggan merasa kecewa terhadap servis yang diberikan oleh customer service. Secara keseluruhan, penelitian ini memperluas pengetahuan tentang metode analisis sentimen dan memberikan wawasan tentang melakukan penelitian terkait analisis sentimen dan ulasan pelanggan.

---

The rapid development of information and communication technology demands innovation in application development to keep up with such rapid advancement. Segari is one of the popular online supermarket service providers in Indonesia. Segari is a customer-centric company with a core value of being obsessed with its customers, prioritizing their needs. The lack of human resources and the abundance of customer reviews that need to be analyzed hinder the process of extracting information from these reviews. Therefore, a machine learning model is needed to automatically perform sentiment analysis and classify the reviews into positive or negative sentiments. The information extracted from sentiment analysis can be used as a reference to maintain service quality based on positive sentiments, while the results of negative sentiments can be used for evaluation to improve Segari's services and application. In this research, the implementation of a sentiment analysis model using customer reviews from the Google Play Store is discussed. The model development process includes data collection, data labeling, data preprocessing, feature extraction, sentiment classification model, model evaluation, and topic modeling. The researcher utilized two classification algorithms, Naive Bayes Classifier (NB) and Support Vector Machine (SVM), on a total of 10,507 reviews. The data shows that 74.37% of the reviews express positive sentiments, while 25.63% express negative sentiments. The results of the study indicate that the SVM algorithm with oversampling achieved the best model performance, with a recall of 89.98%. Additionally, the researcher used Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify topics related to customer perspectives on Segari, which will be communicated to the relevant team. The analysis revealed that some customers are satisfied while others are disappointed with the product delivery process. Customers generally expressed satisfaction with the quality and freshness of the products. Some customers felt disappointed due to missing or incomplete items in their orders. There were mixed opinions about the user interface, speed, and performance of the application. Customers also expressed satisfaction and dissatisfaction with the available prices, promotions, and vouchers. Some customers felt disappointed with the service provided by the customer service team. Overall, this paper extends knowledge of sentiment analysis methods and provides insights on conducting research related to sentiment analysis and customer reviews.

"

"Perkembangan teknologi informasi khususnya internet di Indonesia terbilang sangat pesat. Media sosial hadir sebagai sarana baru dalam berkomunikasi dengan perantara internet. Salah satu media sosial pemicu hal tersebut adalah twitter. Banyak sekali variasi topik yang dihasilkan para pengguna twitter. Setiap topik yang dihasilkan memiliki nilai sentimen. Nilai sentimen dibagi menjadi positif, negatif, dan netral. Untuk mengetahui nilai sentimen, digunakanlah analisis sentimen. Namun dengan banyaknya pengguna twitter, akan memakan waktu banyak untuk mengetahui nilai sentimen. Sehingga digunakanlah Support Vector Machine (SVM). Tetapi SVM hanya bisa mengklasifikasikan 2 kelas. Sehingga diperlukan pendekatan Multiclass. terdapat dua cara dalam melakukan pendekatan Multiclass, yaitu pendekatan One Vs One dan One Vs All.

---

The growth of information technology, especially the Internet in Indonesia, is rapidly increasing. Social media is the new way to communicate with other users on the internet. Twitter is one of the social media that contribute the growth. There are many topics that are generated by the users. Each topic that is generated by the users has the sentiment value. The sentiment value is divided into positive, negative, and neutral. To determine the value of the sentiment, we need to use the sentiment analysis. However, with so many twitter users, it will take a lot of time. That is why we use Support Vector Machine (SVM). However, SVM can only classify two classes. Therefore, we need multiclass approach. There are two ways of doing multiclass approach: One Vs One and One vs All."

"Twitter adalah platform media sosial microblogging yang memungkinkan komunikasi dua arah untuk mengutarakan opini dan komentar. Komentar-komentar yang beragam ini dapat memperlihatkan sentimen-sentimen masyarakat apabila dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen adalah studi yang menganalisis opini orang terhadap suatu produk, organisasi, individu, atau jasa tertentu. Machine learning merupakan metode yang dapat mempermudah proses klasifikasi sentimen. Penelitian ini dilakukan pada cuitan berbahasa Indonesia terkait Kampus Merdeka yang diambil dari Twitter menggunakan package tweepy sebanyak 1.651 cuitan terhitung dari tanggal 5 Maret 2022 hingga 13 Maret 2022. Model machine learning yang digunakan pada penelitian ini adalah Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), dengan dua model hybrid LSTM-based, yaitu CNN-LSTM dan LSTM-CNN sebagai pembanding. Kinerja model diukur dengan metrik kinerja accuracy, precision, recall, dan F1-score. Implementasi dilakukan pada data yang telah dilakukan oversampling untuk mendapatkan hasil yang optimal. Penelitian menunjukkan bahwa model BiLSTM memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan dua model pembanding lainnya pada seluruh metrik dengan besar metrik, yaitu: accuracy dan recall sebesar 79,577%; precision sebesar 73,097%; dan F1-score sebesar 75,634%.

---

Twitter is a microblogging social media platform that allows two-way communication to express opinion and comments. These various comments can show us sentiment of the public when we perform a sentiment analysis. Sentiment analysis is a study that analyze the opinion of people towards a specific product, organization, individual, or service. Machine learning is a method that will help perform sentiment classification easier. This study performs analysis on 1.651 data tweets about Kampus Merdeka taken from Twitter using a package called tweepy since March 5th 2022 until March 13th 2022. The machine learning model used in this study is Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), with two LSTM-based hybrid model, CNN-LSTM and LSTM-CNN as comparison models. Model performance is measured by performance metrics accuracy, precision, recall, and F1-score. Implementation was done on data that has been going through oversampling to achieve the best result. The study shows that BiLSTM performs better than the other two comparison models for all the metrics with the percentage of the each metric being: 79.577% for accuracy and recall; 73,097% for precision; and 75,634% for F1-score."

"Pemilihan umum presiden merupakan momen krusial dalam demokrasi, di mana opini publik memainkan peran penting dalam menentukan hasil. Dalam era digital, media sosial menjadi platform utama bagi masyarakat untuk menyampaikan pandangan dan opini mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap pemilihan bakal calon presiden Indonesia 2024, yaitu Ganjar, Prabowo, dan Anies melalui media sosial X menggunakan model IndoBERT. Data dikumpulkan dari media sosial X melalui teknik crawling untuk memastikan relevansi data. Model IndoBERT diterapkan untuk melakukan analisis sentimen terhadap data teks yang diklasifikasikan ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Hasil menunjukkan bahwa model dengan hyperparameter terbaik (learning rate 5e-6 dan data splitting 0.2) mencapai akurasi 94.66% dalam mengklasifikasikan sentimen, dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang konsisten. Meskipun demikian, terdapat kecenderungan bahwa model memprediksi kurang atau memprediksi berlebih jumlah data pada semua kandidat. Analisis dari precision-recall curve menunjukkan bahwa ketidakseimbangan data memiliki pengaruh terhadap performa model, namun model dengan hyperparameter terbaik tetap mencapai nilai AUC 0.92 terhadap ketidakseimbangan data tersebut. Analisis sentimen ini memberikan wawasan penting bagi partai politik dalam menentukan strategi kampanye dan mengidentifikasi kandidat yang paling disukai oleh masyarakat dalam pemilihan umum presiden 2024.

---

The presidential election is a crucial moment in democracy, where public opinion plays a vital role in determining the outcome. In the digital era, social media has become a primary platform for people to express their views and opinions. This research aims to analyze public sentiment towards the 2024 Indonesian presidential candidates—Ganjar, Prabowo, and Anies—through social media platform X using the IndoBERT model. Data was collected from social media X through crawling techniques to ensure data relevance. The IndoBERT model was applied to perform sentiment analysis on the text data, classifying it into positive, negative, and neutral categories. The results show that the model with the best hyperparameters (learning rate of 5e-6 and data splitting of 0.2) achieved 94.66% accuracy in sentiment classification, with consistent precision, recall, and f1-score values. However, there is a tendency for the model to underpredict or overpredict the amount of data for all candidates. Analysis of the precision-recall curve indicates that data imbalance affects the model's performance, but the model with the best hyperparameters remains achieved AUC 0.92, indicating robustness against this imbalance. This sentiment analysis provides important insights for political parties in determining campaign strategies and identifying the most favored candidates by the public in the 2024 presidential election."