Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks
Bertambahnya jumlah perusahaan financial technology (fintech) yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan mengartikan bahwa industri ini semakin dilirik karena dibutuhkan dalam sistem perekonomian di Indonesia. Namun perkembangan Fintech P2PL telah menimbulkan beberapa risiko. Pertama, ada risiko gaga...
Saved in:
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2022-12-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4409 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858558992646144 |
|---|---|
| author | Rousyati Rousyati Windu Gata Dany Pratmanto Nia Kusuma Wardhani |
| author_facet | Rousyati Rousyati Windu Gata Dany Pratmanto Nia Kusuma Wardhani |
| author_sort | Rousyati Rousyati |
| collection | DOAJ |
| description | Bertambahnya jumlah perusahaan financial technology (fintech) yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan mengartikan bahwa industri ini semakin dilirik karena dibutuhkan dalam sistem perekonomian di Indonesia. Namun perkembangan Fintech P2PL telah menimbulkan beberapa risiko. Pertama, ada risiko gagal bayar, karena tidak ada jaminan atau persyaratan kontak fisik. Kedua, ada risiko yang terkait dengan keamanan data (risiko cyber), tata kelola, dan privasi pelanggan dan juga karena kerentanan sistem dan penyalahgunaan data, baik sengaja atau tidak sengaja. Ulasan yang terdapat pada kolom komentar Google Play dapat dimanfaatkan sebagai sumber data yang dapat di oleh dengan data mining. Penelitian ini akan menganalisis mengenai permasalahan yang berkaitan dengan beberapa ulasan tentang Fintech P2PL apikasi Koinworks pada ulasan di Google Play Store serta menentukan hasil akurasi analisis sentimen yang dihasilkan algoritma Decision Tree, K-Nearest Neigbor dan Support Vector Machine. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah untuk membantu manajemen aplikasi Koinworks mengenai opini positif atau negatif dari pengguna aplikasi serta dapat memberikan bukti secara empiris untuk teori yang berkaitan sehingga dapat dijadikan sumbangan pemikiran untuk pengembangan teori berikutnya. Algoritma SVM dengan Cross Validation + Parameter Optimization menghasilkan Accuracy 91,03% precision tertinggi yaitu dengan 96,73%% , recall 85,34% dan AUC tertinggi yaitu 0,986 yang termasuk dalam excellent classification.
Abstract
The increasing number of financial technology (fintech) companies registered with the Financial Services Authority means that this industry is increasingly being looked at because it is needed in the economic system in Indonesia. However, the development of Fintech P2PL has created several risks. First, there is a risk of default, because there are no guarantees or physical contact requirements. Second, there are risks associated with data security (cyber risk), governance, and customer privacy and also because of system vulnerabilities and data abuse, whether intentionally or unintentionally. Reviews contained in the Google Play comments column can be used as a data source that can be shared with data mining. This research will analyze the problems related to some reviews about the Fintech P2PL Koinworks application on reviews on the Google Play Store and determine the results of the accuracy of sentiment analysis produced by the Decision Tree algorithm, K-Nearest Neigbor and Support Vector Machine. The benefits of this research are to help the management of Koinworks applications regarding positive or negative opinions of application users and can provide empirical evidence for related theories so that they can be contributed to the development of subsequent theories. SVM algorithm with Cross Validation + Parameter Optimization produces Accuracy 91.03% of the highest precision with 96.73 %%, 85.34% recall and the highest AUC of 0.986 which is included in excellent classification.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-7c890025562a4085b95d3c32b5381669 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2022-12-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-7c890025562a4085b95d3c32b53816692025-02-11T10:41:53ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792022-12-019610.25126/jtiik.20229644091006Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi KoinworksRousyati Rousyati0Windu Gata1Dany Pratmanto2Nia Kusuma Wardhani3Universitas Nusa Mandiri, Jakarta PusatUniversitas Nusa Mandiri, Jakarta PusatUniversitas Bina Sarana Informatika, DepokUniversitas Mercu Buana, JakartaBertambahnya jumlah perusahaan financial technology (fintech) yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan mengartikan bahwa industri ini semakin dilirik karena dibutuhkan dalam sistem perekonomian di Indonesia. Namun perkembangan Fintech P2PL telah menimbulkan beberapa risiko. Pertama, ada risiko gagal bayar, karena tidak ada jaminan atau persyaratan kontak fisik. Kedua, ada risiko yang terkait dengan keamanan data (risiko cyber), tata kelola, dan privasi pelanggan dan juga karena kerentanan sistem dan penyalahgunaan data, baik sengaja atau tidak sengaja. Ulasan yang terdapat pada kolom komentar Google Play dapat dimanfaatkan sebagai sumber data yang dapat di oleh dengan data mining. Penelitian ini akan menganalisis mengenai permasalahan yang berkaitan dengan beberapa ulasan tentang Fintech P2PL apikasi Koinworks pada ulasan di Google Play Store serta menentukan hasil akurasi analisis sentimen yang dihasilkan algoritma Decision Tree, K-Nearest Neigbor dan Support Vector Machine. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah untuk membantu manajemen aplikasi Koinworks mengenai opini positif atau negatif dari pengguna aplikasi serta dapat memberikan bukti secara empiris untuk teori yang berkaitan sehingga dapat dijadikan sumbangan pemikiran untuk pengembangan teori berikutnya. Algoritma SVM dengan Cross Validation + Parameter Optimization menghasilkan Accuracy 91,03% precision tertinggi yaitu dengan 96,73%% , recall 85,34% dan AUC tertinggi yaitu 0,986 yang termasuk dalam excellent classification. Abstract The increasing number of financial technology (fintech) companies registered with the Financial Services Authority means that this industry is increasingly being looked at because it is needed in the economic system in Indonesia. However, the development of Fintech P2PL has created several risks. First, there is a risk of default, because there are no guarantees or physical contact requirements. Second, there are risks associated with data security (cyber risk), governance, and customer privacy and also because of system vulnerabilities and data abuse, whether intentionally or unintentionally. Reviews contained in the Google Play comments column can be used as a data source that can be shared with data mining. This research will analyze the problems related to some reviews about the Fintech P2PL Koinworks application on reviews on the Google Play Store and determine the results of the accuracy of sentiment analysis produced by the Decision Tree algorithm, K-Nearest Neigbor and Support Vector Machine. The benefits of this research are to help the management of Koinworks applications regarding positive or negative opinions of application users and can provide empirical evidence for related theories so that they can be contributed to the development of subsequent theories. SVM algorithm with Cross Validation + Parameter Optimization produces Accuracy 91.03% of the highest precision with 96.73 %%, 85.34% recall and the highest AUC of 0.986 which is included in excellent classification. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4409 |
| spellingShingle | Rousyati Rousyati Windu Gata Dany Pratmanto Nia Kusuma Wardhani Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks |
| title_full | Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks |
| title_fullStr | Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks |
| title_full_unstemmed | Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks |
| title_short | Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks |
| title_sort | analisa sentimen financial technology peer to peer lending pada aplikasi koinworks |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4409 |
| work_keys_str_mv | AT rousyatirousyati analisasentimenfinancialtechnologypeertopeerlendingpadaaplikasikoinworks AT windugata analisasentimenfinancialtechnologypeertopeerlendingpadaaplikasikoinworks AT danypratmanto analisasentimenfinancialtechnologypeertopeerlendingpadaaplikasikoinworks AT niakusumawardhani analisasentimenfinancialtechnologypeertopeerlendingpadaaplikasikoinworks |