Dalam upaya meningkatkan layanan melalui aplikasi Aplikasi Pegadaian Digital, PT Pegadaian terus berupaya untuk melakukan monitoring kepuasan pelanggan dari aplikasi dengan memanfaatkan dashboard Google Play Store. Namun, berdasarkan hasil analisis, terdapat ketidakcocokan antara rating Google Play Store dengan label orientasi sentimen sesungguhnya. Persentasi kesalahan rating yang diambil dari 524 komentar yang telah divalidasi oleh manusia adalah sebesar 34.09%. Artinya, rating pada Google Play Store yang diberikan terhadap 34.09% dari 1.018 review tidak merefleksikan orientasi sentimen yang sesungguhnya. Hal ini menjadi masalah dikarenakan tidak sejalan dengan harapan yang telah disampaikan oleh Kepala Divisi Operasional dan Infrastruktur TI pada sharing and learning yang dilakukan pada tanggal 9 Maret 2021 mengenai peningkatan layanan sentra operasi, di mana seharusnya perusahaan dapat mengetahui kepuasan pelanggan secara akurat. Jika hanya mengandalkan data rating dan ulasan secara mentah dan tanpa analisis maka harapan pelanggan yang sesungguhnya tidak dapat dipenuhi. Sehingga dibutuhkan analisis yang mampu melakukan evaluasi dan menunjukan tingkat kepuasan pelanggan terhadap suatu produk berdasarkan data opini pelanggan secara langsung. Tujuannya adalah untuk mengetahui apakah rating merupakan model klasifikasi orientasi sentimen yang efektif. Selain itu analisis sentimen perlu dilakukan untuk mengetahui sejauh apa model klasifikasi orientasi sentimen yang baik dapat bekerja dan membantu perusahaan untuk mengetahui bagaimana gambaran sentimen positif dan negatif berdasarkan ulasan aplikasi terhadap aplikasi. Pada Penelitian ini, untuk mendapatkan informasi tersebut, dilakukan pendekatan data mining yaitu analisis sentimen dengan metode Maximum Entropy dan Support Vector Machine. Dengan metode ini akan digambarkan ulasan yang termasuk ulasan positif dan negatif. Selanjutnya ulasan dimodelkan dalam bentuk harapan atau persepi dari pengguna yang nantinya dapat digunakan oleh perusahaan sebagai bahan evaluasi pengembangan aplikasi. Hasil permodelan diuji akurasinya dengan menggunakan Confussion Matrix. Dari hasil confusion matrix didapatkan hasil bahwa algoritma Support Vector Machine mendapatkan nilai accuracy, precision, recall dan F-score yaitu accuracy sebesar 87,25%, nilai precision sebesar 97,67%, recall sebesar 77,78%, dan nilai F-Score 86,60%. Dengan penelitian ini, diharapakan membantu PT. Pegadaian dalam menggali harapan pelanggan secara lebih sepesifik dan detail sehingga perusahaan mampu meberikan layanan yang tepat sasaran dan sesuai harapan pelanggan.
To improve services through the Pegadaian Digital Application, PT Pegadaian continues to make efforts to monitor customer satisfaction from the application by utilizing the Google Play Store dashboard. However, based on the results of the analysis, there is a discrepancy between the Google Play Store rating and the actual sentiment orientation label. The percentage of rating errors taken from 524 comments that have been validated by humans is 34.09%. That is, the rating on the Google Play Store given to 34.09% from 1,018 reviews does not reflect the true sentiment orientation. This is a problem because it is not in line with the expectations that have been conveyed by the Head of Operations and IT Infrastructure Division in the sharing and learning conducted on March 9, 2021 regarding improving operations center services, where the company should be able to accurately determine customer satisfaction. If you only rely on raw rating and review data and without analysis, real customer expectations cannot be met. So we need an analysis that is able to evaluate and show the level of customer satisfaction with a product based on customer opinion data directly. The aim is to find out whether the rating is an effective sentiment orientation classification model. Besides that, sentiment analysis needs to be done to find out how far a good sentiment orientation classification model can work and help companies to find out how positive and negative sentiment is based on application reviews of applications. In this study, to obtain this information, a data mining approach was used, namely sentiment analysis using the Maximum Entropy and Support Vector Machine methods. With this method a review will be described including positive and negative reviews. Furthermore, the review is modeled in the form of expectations or perceptions from users which can later be used by the company as material for evaluating application development. Modeling results are tested for accuracy using the Confussion Matrix. From the results of the confusion matrix, the results show that the Support Vector Machine algorithm gets accuracy, precision, recall and F-score, namely accuracy of 87.25%, precision value of 97.67%, recall of 77.78%, and F-Score value 86.60%. With this research, it is hoped that it will help PT. Pegadaian explores customer expectations more specifically and in detail so that the company is able to provide services that are right on target and in line with customer expectations. |
TA-Novia Agusvina.pdf :: Unduh