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."

"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."

"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."

"Pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan untuk melakukan pemindahan ibu kota negara (IKN) dari Jakarta ke Kalimantan di tahun 2019. Hal tersebut menuai respons dari masyarakat, ada kelompok yang setuju dan ada yang tidak setuju. Opini dari masyarakat tentang pemindahan ibu kota banyak beredar melalu sosial media khususnya Twitter. Pemindahan ibu kota butuh proses panjang dan direncanakan dimulai di tahun 2024. Sampai saat ini sudah banyak kebijakan turunan dari pemerintah agar proses pemindahan ibu kota negara tetap berlangsung. Begitu juga dengan opini masyarakat di Twitter bermunculan menanggapi kebijakan tersebut. Sudah hampir 4 tahun sejak ditetapkan, sudah cukup banyak juga opini dari masyarakat tentang pemindahan IKN. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat tentang pemindahan ibu kota negara beserta topik-topik yang menjadi perbincangannya. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari Twitter sejak 2019 sampai 2022 tentang pemindahan ibu kota negara. Data yang dikumpulkan akan melewati serangkaian data preprosesing yang kemudian diklasifikasikan ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Pemodelan sentimen dilakukan menggunakan lima model klasifikasi untuk mencari keakuratan terbaik, yaitu Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), dan Random Forest (RF). Masing-masing algoritma dijalankan dua kali dari 2 sampel yang tanpa melewati balancing, dan satunya lagi menggunakan oversampling. Pemodelan topik dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Kedua pemodelan ini digunakan untuk memvisualisasikan sentimen dan topik-topiknya ke dalam visualisasi time series. Pemodelan sentimen terbaik yang dihasilkan adalah RF dari sampel oversampling dengan nilai akurasi 82%. Pemodelan tersebut menghasilkan distribusi sentimen dengan sentimen positif mendominasi sebanyak 46.5%, sentimen netral sebanyak 31.6%, dan sentimen negatif sebanyak 21.9%. Hasil visualisasi time series menunjukkan bahwa sentimen positif tidak selalu mendominasi, namun hanya pada tahun 2022. Pemodelan topik menghasilkan 15 topik untuk sentimen positif, 11 topik untuk sentimen netral, dan 8 topik untuk sentimen negatif. Visualisasi topik time series memperlihatkan bahwa beberapa topik mendominasi perbincangan di Twitter, namun hanya pada bulan-bulan tertentu. Visualisasi time series dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif pada penelitian analisis sentimen dan pemodelan topik.

---

Indonesian government issued a policy to move the national capital or ibu kota negara (IKN) from Jakarta to Kalimantan in 2019. This drew pros and cons from the public, there were groups who agreed and there were those who disagreed. Opinions from the public regarding the relocation of the capital city are widely circulated through social media, especially Twitter. Moving the capital city requires a long process and is planned to begin in 2024. Until now, there have been many derivative policies from the government so that the process of moving the national capital continues. Likewise, public opinion has sprung up ont Twitter in response to this policy. It's been almost 4 years since it was established, so there's been quite a lot of opinion from the public about the transfer of the IKN. Therefore this study aims to determine public sentimen about the relocation of the national capital along with the topics of discussion. This research is conducted by collecting data from Twitter from 2019 to 2022 regarding the relocation of the national capital. The data collected will go through a series of pre-processing data which are then classified into positive, neutral and negative sentimens. Sentimen modeling is carried out using five classification models to find the best accuracy, namely Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), and Random Forest (RF). Each algorithm is run twice from 2 samples without going through balancing, and the other uses oversampling. Topic modeling is done using Latent Dirichlet Allocation (LDA). These two models are used to visualize sentimen and topics into a time series visualization. The best sentimen modeling produced is RF from oversampling samples with an accuracy value of 82%. This modeling produces a sentimen distribution with positive sentimen dominating by 46.5%, neutral sentimen by 31.6%, and negative sentimen by 21.9%. The results of the time series visualization show that positive sentimen does not always dominate, but only in 2022. The topic modeling produces 15 topics for positive sentimen, 11 topics for neutral sentimen, and 8 topics for negative sentimen. The time series topic visualization shows that several topics dominate the conversation on Twitter, but only in certain months. Time series visualization can provide a more comprehensive picture of sentimen analysis research and topic modeling."

"Indonesia merupakan salah satu negara yang sempat terimbas COVID-19. Hal itu berdampak pada sektor pariwisata, khususnya industri perhotelan di Indonesia. Meskipun begitu, sekarang sektor pariwisata di Indonesia mulai pulih kembali, khususnya untuk industri perhotelan. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat bahwa pada tahun 2023, tingkat penghunian kamar (TPK) hotel bintang bahkan mengalami kenaikan dibandingkan dengan tahun 2022, kenaikan hotel bintang mencapai 51,12%. Dengan meningkatnya permintaan terhadap tingkat hunian hotel, ulasan yang diberikan oleh pelanggan terhadap hotel menjadi hal yang penting untuk dianalisis. Salah satu jenis analisis yang dapat dilakukan terhadap ulasan-ulasan tersebut adalah analisis sentimen untuk mengklasifikasi sentimen yang terkandung dalam ulasan ke dalam kelompok-kelompok sentimen tertentu. Walaupun model-model deep learning seperti Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU) atau bahkan model hybrid dan fully-connected layer neural network dengan representasi Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) terbukti menghasilkan kinerja yang baik dalam melakukan analisis sentimen, tetapi beberapa masalah yang umumnya dihadapi adalah fleksibilitas, efisiensi waktu, dan sumber daya yang dibutuhkan dalam penggunaannya. Oleh sebab itu, metode GPT berbasis prompt dapat menjadi salah satu solusi untuk permasalahan tersebut. Dengan menggunakan GPT berbasis prompt, pengguna dapat langsung memanfaatkan pengetahuan dan pemahaman bahasa yang telah diperoleh model GPT selama proses pelatihan pada korpus teks yang sangat besar. Hal ini memungkinkan model untuk menghasilkan prediksi sentimen yang akurat tanpa perlu melalui proses pelatihan yang panjang dan kompleks. Penelitian ini menganalisis dan membandingkan kinerja Large Language Model BERT dan GPT sebagai metode untuk analisis sentimen berbahasa Indonesia. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa rata-rata kinerja model GPT secara keseluruhan lebih unggul dibandingkan model BERT dengan fully-connected layer neural network (BERT-NN) untuk dataset tiket.com, PegiPegi, dan Traveloka. Secara spesifik, model GPT dengan pendekatan zero-shot memiliki rata-rata kinerja yang paling unggul dibandingkan dengan pendekatan one-shot dan few-shot. Untuk rata-rata kinerja terhadap ketiga dataset tersebut, GPT dengan pendekatan zero-shot memberikan peningkatan sebesar 1,28%, 1,45%, dan 6,2% untuk metrik akurasi, F1-score, dan sensitivity secara berurutan terhadap kinerja BERT-NN. Hasil ini menunjukkan potensi metode GPT berbasis prompt sebagai alternatif yang efisien dan fleksibel secara penggunaan untuk analisis sentimen pada ulasan hotel berbahasa Indonesia.

---

Indonesia was one of the countries affected by COVID-19. This impacted the tourism sector, particularly the hotel industry in Indonesia. However, the tourism sector in Indonesia is now beginning to recover, especially for the hotel industry. The Central Statistics Agency (BPS) recorded that in 2023, the occupancy rate of star-rated hotels even increased compared to 2022, with the increase reaching 51.12%. With the rising demand for hotel occupancy rates, customer reviews of hotels have become important to analyze. One type of analysis that can be performed on these reviews is sentiment analysis to classify the sentiments contained in the reviews into specific sentiment groups. Although deep learning models such as Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and Gated Recurrent Unit (GRU), or even hybrid models and fully-connected layer neural networks with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) representation have been proven to produce good performance in sentiment analysis, some common problems faced are flexibility, time efficiency, and resources required for their use. Therefore, prompt-based GPT methods can be a solution to these problems. By using prompt-based GPT, users can directly leverage the knowledge and language understanding that the GPT model has acquired during training on a vast text corpus. This allows the model to generate accurate sentiment predictions without going through a long and complex training process. This study analyzes and compares the performance of BERT and GPT Large Language Models as methods for Indonesian language sentiment analysis. The results show that the average overall performance of the GPT model is superior to the BERTmodel with a fully-connected layer neural network (BERT-NN) for datasets from tiket.com, PegiPegi, and Traveloka. Specifically, the GPT model with a zero-shot approach has the most superior average performance compared to the one-shot and few-shot approaches. For the average performance across these three datasets, GPT with a zero-shot approach provides improvements of 1.28%, 1.45%, and 6.2% for accuracy, F1-score, and sensitivity metrics, respectively, compared to BERT-NN performance. These results demonstrate the potential of prompt-based GPT methods as an efficient and flexible alternative for sentiment analysis on Indonesian language hotel reviews."