Analisis Respons Publik Terhadap Pinjaman Online di Indonesia Melalui Data Twitter Selama Pandemi Covid-19 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Respons Publik Terhadap Pinjaman Online di Indonesia Melalui Data Twitter Selama Pandemi Covid-19 Elsa Kartika Vitriani Marpaung ( 221810262 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si , M.Sc , Ph.D Ringkasan— Pinjaman online merupakan produk keuangan berbasis digital yang diharapkan pemerintah dapat bertumbuh sebagai alternatif sumber pembiayaan baru bagi masyarakat. Pada tahun 2020 , terjadinya pandemi covid-19 mengakibatkan melemahnya ekonomi masyarakat sehingga permintaan akan pinjaman online meningkat. Dengan memanfaatkan data dari media sosial Twitter , penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 dan topik yang ramai dibicarakan masyarakat terkait pinjaman online. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) dan topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) pada tweet terkait pinjaman online yang dikumpulkan dalam periode waktu 2 Maret 2020 hingga 31 Desember 2021. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa publik khususnya pengguna Twitter lebih banyak memberikan respon negatif terhadap pinjaman online selama pandemi covid-19. Kemudian terdapat 5 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen positif yang kelimanya membicarakan layanan pinjaman online Tunaiku. tentang promosi Sedangkan terdapat 12 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen negatif yang secara umum menggambarkan masalah , kejahatan , serta keluhan dari masyarakat terkait pinjaman online ilegal. Kata Kunci— Pinjaman Online , SVM , Topic Modelling , LDA , Twitter. I. LATAR BELAKANG informasi teknologi Perkembangan terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Alat dan teknologi baru yang terus diciptakan membuat kegiatan manusia semakin efektif dan efisien [ 1 ] . Kemajuan teknologi informasi telah membuat banyak kegiatan manusia bertransformasi ke sistem digital. Salah satu kegiatan yang bertransformasi pesat mengikuti perkembangan teknologi adalah industri keuangan. Penerapan teknologi dalam industri keuangan mampu mengurangi biaya , menghilangkan perantara , meningkatkan transparansi , dan membuat informasi keuangan dapat diakses dengan mudah. Teknologi dalam industri keuangan yang sedang berkembang saat ini dikenal dengan Financial Technology ( Fintech ) [ 2 ] . Financial technology merupakan penggunaan teknologi di bidang keuangan yang menghasilkan teknologi , produk , layanan , atau model bisnis baru yang akan berdampak terhadap stabilitas moneter , stabilitas pada sistem keuangan , yang akan memberikan efisiensi , kelancaran , keamanan dan keunggulan sistem pembayaran [ 3 ] . Financial technology hadir di Indonesia pada tahun 2015 dan didirikan oleh sebuah asosiasi bernama Asosiasi Fintech Indonesia ( AFI ) yang dibentuk untuk memberikan fasilitas bagi partner bisnis yang mampu dalam dunia finansial. Pertumbuhan teknologi financial technology mendapat sambutan yang baik oleh masyarakat dan pemerintah , sehingga pada Tahun 2016 sudah dikeluarkan regulasi untuk mengatur financial technologi. Regulator financial technology di Indonesia terdiri dari beberapa lembaga yaitu Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) , Kementerian Komunikasi dan Informatika , dan Bank Indonesia. Saat ini telah ada beberapa jenis layanan financial technology yaitu fintech payment , fintech lending , personal finance & wealth management , comparison , insurtech , crowdfunding , point of sale system , crypto & blockchain , dan accounting [ 4 ] . jalannya dengan peraturan Fintech lending adalah salah satu jenis financial technology yang mengalami perkembangan pesat. Fintech lending atau sering disebut pinjaman online merupakan teknologi di bidang keuangan yang memungkinkan pemberi pinjaman dan penerima pinjaman melakukan transaksi tanpa harus bertemu langsung. Pinjaman online secara resmi muncul pada tahun 2016 OJK dikeluarkannya Nomor.77 / POJK.01 / 2016 tentang Layanan Pinjam Meminjam Uang Berbasis Teknologi Informasi . Kemudahan sistem yang ditawarkan penyelenggara pinjaman online menjadi salah satu alasan mengapa pinjaman online cepat berkembang di kalangan masyarakat. Pinjaman online mampu menjangkau masyarakat yang berstatus unbanked atau belum terjangkau layanan keuangan bank sehingga membantu pemerintah dalam meningkatkan inklusi keuangan yaitu kondisi dimana setiap anggota masyarakat memiliki akses ke berbagai layanan keuangan. Pinjaman online dianggap menjadi solusi bagi masyarakat yang tidak memiliki akses ke bank yang harus melewati alur birokrasi yang rumit dan panjang ketika ingin mengajukan pinjaman [ 5 ] . Berdasarkan statistik Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) , per tanggal 17 November 2021 terdapat sebanyak 104 perusahaan penyelenggara pinjaman online yang terdaftar / berizin di OJK dengan jumlah penyaluran pinjaman sebanyak Rp12,97 triliun. Jika dilihat pada Gambar 1 akumulasi jumlah rekening peminjam sejak tahun 2018 hingga tahun 2021 selalu mengalami peningkatan yang pesat [ 6 ] . 1 / 8 Gambar 1. Akumulasi Rekening Penerima Fintech Lending Lonjakan kenaikan akumulasi jumlah rekening peminjam ini dipengaruhi oleh banyak hal , salah satunya adalah pandemi covid-19 yang melanda Indonesia sejak maret tahun 2020. Kebijakan pembatasan sosial berskala besar yang dilakukan pemerintah selama pandemi covid-19 membuat banyak bidang mengalami kerugian akibat terbatasnya mobilitas masyarakat sehingga ekonomi pun ikut melemah. Ditengah kesulitan ekonomi yang dihadapi masyarakat , permintaan akan pinjaman menjadi meningkat. Dengan keterbatasan mobilisasi , layanan pinjaman online menjadi pilihan terbaik bagi masyarakat untuk mengajukan pinjaman [ 7 ] . legal sehingga Akibat dari tingginya permintaan akan pinjaman online , banyak perusahaan yang muncul dan menawarkan pinjaman kepada masyarakat. Namun tidak semua perusahaan tersebut sudah berstatus terjadi celah masuknya pinjaman online ilegal yang tidak memiliki peraturan yang jelas. Berdasarkan data dari Satgas Waspada Investasi ( SWI ) per November 2021 terdapat 3.631 perusahaan pinjaman online ilegal yang beredar dan berhasil diblokir situs dan ilegal , perusahaan aplikasinya [ 8 ] . Walaupun berstatus pinjaman online ilegal tetap mampu menarik perhatian masyarakat dengan kemudahan dalam pendaftaran dan pencairan dana serta tawaran bunga yang menggiurkan sehingga banyak masyarakat yang terperangkap dan meminjam dari mereka. Perkembangan pinjaman online di Indonesia bagai pisau bermata dua yaitu ada sisi positif dan negatifnya. Terlebih dengan kehadiran pinjaman online ilegal yang tidak memiliki aturan yang jelas membuat banyak keresahan di masyarakat. Awalnya masyarakat merasa terbantu dengan pendanaan yang cepat namun jadi banyak yang terlilit hutang pinjaman online dengan bunga yang tidak habis-habis [ 9 ] . Banyak masyarakat yang menyatakan bahwa telah terjadi praktik penipuan berkedok pinjaman online sehingga secara tidak langsung mempengaruhi kepercayaan masyarakat terhadap layanan pinjaman online yang berstatus legal [ 10 ] . Kejahatan yang dilakukan oleh perusahaan pinjaman online ilegal menjadi hal yang dikeluhkan masyarakat sehingga menimbulkan opini negatif terhadap pinjaman online di Indonesia. Untuk mengetahui opini yang berkembang di masyarakat terhadap pinjaman online maka perlu dilakukan analisis terkait opini masyarakat sehingga dapat diketahui topik apa saja yang menjadi perhatian serius di tengah masyarakat. Media sosial merupakan platform yang sering digunakan masyarakat dalam memberikan opininya. Salah satu media yang paling efektif dalam mengumpulkan opini adalah Twitter. Indonesia merupakan jumlah pemilik akun Twitter terbesar kelima di dunia dan menjadi negara teraktif ketiga dalam mengirimkan pesan atau tweet per harinya [ 11 ] . Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pinjaman online merupakan salah satu topik yang banyak dibicarakan masyarakat melalui tweet di Twitter. Opini terkait pinjaman online yang disampaikan masyarakat melalui media sosial Twitter dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi yang berarti dengan dilakukannya pengolahan data analisis sentimen dan topic modelling. Analisis sentimen merupakan bagian dari opinion mining , yang memiliki pengaruh dan manfaat yang besar di dalam mengidentifikasi kecenderungan sebuah masalah. Analisis sentimen bekerja dengan memisahkan opini ke dalam kelas positif , negatif , atau netral [ 12 ] . Berdasarkan opini masyarakat dapat juga dilakukan topic modelling untuk mengekstrak topik yang ramai dibicarakan sehingga mampu memberikan gambaran umum terhadap situasi terjadi dan dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi terhadap kebijakan yang sedang atau akan dilakukan [ 13 ] Pada penelitian ini , peneliti ingin melakukan analisis sentimen dan topic modelling terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 melalui data Twitter. Dengan dilakukannya analisis ini diharapkan dapat diketahui informasi mengenai respons masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 dan topik yang banyak dibahas masyarakat tentang pinjaman online. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang sudah diuraikan diatas , maka penelitian ini memiliki tujuan sebagai berikut : 1. Mendapatkan pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19. informasi mengenai 2. Mendapatkan topik yang ramai dibicarakan masyarakat terkait pinjaman online sebagai gambaran kondisi pinjaman online di Indonesia. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian terkait analisis sentimen dan topic modelling yang menjadi referensi penelitian ini antara lain adalah : TABEL I PENELITIAN TERKAIT Penulis Suryono , R. R. , & Budi , I. [ 14 ] Judul P2P Lending Sentiment Analysis in Indonesian Online News Keterangan Pada penelitian tersebut , dilakukan analisis sentimen terhadap P2P Lending pada berita online. Dari empat algoritma yang digunakan , Support Vector Machine merupakan model yang menghasilkan akurasi terbaik yaitu sebesar 63,61 % . Twitter Topic Modeling on Football Hidayatullah , A.F. , Pemdrani , E.C. , Kurniawan , W. , Gilang , & A. , Pranata , R. [ 15 ] Pada penelitian tersebut , dilakukan Topic Modelling untuk menentukan tren topik di twitter tentang berita sepak bola. Metode pemodelan yang digunakan adalah Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) 2 / 8 Sentimen analisis public terhadap kebijakan lockdown pemerintah Jakarta menggunakan algoritma SVM Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Latent Dirichlet Allocation Isnain , A.R. , Sakti , A. i. , Alita , D. , & Marga , N. S. [ 16 ] Pada penelitian ini ditunjukkan metode Support Vector Machine cukup baik digunakan untuk analisis sentiment kebijakan lockdown pemerintah Jakarta dengan tingkat akurasi sebesar 74 % . Putu , N.L.P. M. , & Amrullah , A.Z. [ 17 ] Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi opini wisatawan menjadi dua kelas , positif dan negatif , dan pemodelan topik dengan menggunakan metode Naive Bayes dan pemodelan topik dengan menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) Dari beberapa penelitian pada Tabel 1 , terdapat keterkaitan dengan penelitian ini , sehingga ada kesamaan dalam penggunaan metode pada penelitian ini. Perbedaanya adalah pada penelitian ini berfokus pada analisis respons publik terhadap pinjaman online di Indonesia melalui data Twitter selama pandemi covid-19. IV. METODE PENELITIAN Berikut merupakan langkah-langkah untuk mencapai tujuan penelitian. 1. Pengumpulan Data Pada penelitian ini , pengumpulan data dilakukan dengan memanfaatkan data tweet pada web www.twitter.com. Tweet dikumpulkan dengan melakukan web scraping menggunakan library snscrape yang ada di bahasa pemrograman python. Keyword yang digunakan adalah ―pinjol‖ yang merupakan singkatan dari pinjaman online dan sering digunakan masyarakat dalam menyebutkan pinjaman online. Periode pengumpulan data dimulai dari tanggal ditemukannya kasus pertama covid-19 di Indonesia yaitu 2 Maret 2020 hingga 31 Desember 2021. 2. Manual Labelling lebih Pada penelitian ini , pelabelan data dilakukan dengan cara input manual untuk semua data. Pelabelan ini diperlukan untuk membandingkan apakah hasil pelabelan sentiment pada machine learning mendekati pelabelan yang diinput manusia. Pelabelan manual dilakukan dengan teknik crowdsourcing labelling yaitu metode pelabelan data yang melibatkan partisipasi sekelompok orang [ 18 ] . Pada penelitian ini , pelabelan data dilakukan oleh dua orang mahasiswa Politeknik Statistika STIS yang salah satunya adalah peneliti sendiri. Kolom baru ditambahkan pada dataset sebagai kolom label. Terdapat tiga kategori yang digunakan pada manual labelling yaitu kategori 0 , 1 , dan 2. Kategori 0 untuk tweet yang mengandung sentimen negatif , kategori 1 untuk tweet yang mengandung sentimen positif dan kategori 2 untuk tweet yang tidak mengandung sentimen atau berisi berita. 3. Preprocessing Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Dataset hasil scraping masih mengandung data yang duplikat , sehingga dilakukan penghapusan untuk tweet yang duplikat. Namun , pada dataset yang dihasilkan masih terdapat noise misalkan mengandung emoji , kata berimbuhan , kata hubung , tanda baca , link website , angka , dan lainnya. Hal tersebut dapat mempengaruhi analisis data atau memberatkan performa selanjutnya. Noise tersebut perlu dihilangkan dengan melakukan preprocessing. Dalam melakukan preprocessing , package python yang digunakan dalam penelitian ini adalah package nltk , sastrawi , pystemmer. Tahapan preprocessing yang dilakukan yaitu : a ) Menghapus username seperti ― @ abc‖. b ) Menghapus angka , termasuk angka dalam string. c ) Menghapus stock market tickers seperti ― $ GE‖. d ) Menghapus simbol retweet seperti ―RT‖. e ) Memisahkan hashtag seperti ― # abc‖ menjadi ―abc‖. f ) Menghapus link URL seperti ―http : / / abc / def‖. g ) Menghapus tanda baca dan emoji. h ) Menyetarakan karakter huruf dalam kalimat menjadi karakter huruf kecil semua ( lowercase ) . i ) Tokenisasi , yaitu memotong kalimat menjadi kata-kata secara terpisah. j ) Penghapusan stopword dengan menggunakan package nltk dan stopword tambahan yang dibuat secara manual untuk menghapus kata / karakter yang sering keluar dan dianggap tidak penting. k ) Stemming , yaitu menghapus adanya imbuhan kata dan merubah kata menjadi kata dasar berdasarkan kamus sastrawi. 4. Analisis Deskripsi Data yang dihasilkan dari proses preprocessing akan dideskripsikan melalui visualisasi data berupa grafik garis jumlah tweet per bulan dari Maret 2020 hingga Desember 2021 yang dihitung melalui atribut Datetime. 5. Analisis Sentimen training dan 30 % untuk data Pemisahan data dilakukan pada dataset yang sudah bersih yaitu secara proporsional sebanyak 70 % untuk data testing yang disesuaikan dengan banyaknya data per kategori. Selanjutnya untuk melakukan pemodelan , terlebih dahulu data diubah ke dalam bentuk numerik agar dapat diolah dan dihitung. Transformasi data teks menjadi bentuk angka dilakukan dengan metode fitur ekstraksi Term Frequency dan Inverse Document Frequency ( TF- IDF ) . Metode ini digunakan untuk menghitung nilai TF dan IDF pada setiap kata di setiap dokumen. Tujuan penggunaan TF-IDF adalah sebagai vektorisasi untuk menghitung bobot setiap kata yang pada umumnya sering digunakan. Pemodelan menggunakan Support Vector Machine , memerlukan package python sklearn dimana data training diolah oleh Support Vector Machine untuk membentuk model untuk memastikan bahwa model Support Vector Machine menghasilkan parameter terbaik maka dilakukan tunning hyperparameter memanfaatkan grid search. Peneliti melakukan 5-Fold Cross Validation untuk memastikan sentimen. Kemudian 3 / 8 bahwa data tidak overfitting sehingga dapat diperoleh model analisis sentimen yang optimal. Model yang sudah terbentuk akan dievaluasi untuk melihat performa model. 6. Topic Modelling Dataset yang telah melalui tahap preprocessing akan digunakan untuk melakukan topic modelling. Berikut ini adalah topic modelling dengan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) : tahapan penerapan a ) Data tweet yang telah bersih dibuatkan sebuah kamus dengan memakai package Gensim. Gensim adalah package python yang dapat mengolah bahasa alami dan topic modelling menggunakan statistik. Kamus tersebut merupakan daftar kata-kata unigram unik yang sering muncul dalam tiap data / tweet. b ) Pembuatan korpus. kata unigram dalam data dibuatkan bag of words ( bow ) . Korpus ini nantinya berisi komposisi kata-kata yang hanya ada di dalam kamus yang sudah disaring beserta jumlah tiap tweet. c ) Menentukan jumlah topik yang berdasarkan nilai d ) koherensi yang tertinggi. Implementasi metode Latent Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) dengan gensim. e ) Visualisasi topic modelling dengan menggunakan package pyLDAvis. V. KERANGKA PIKIR Pinjaman online merupakan produk keuangan berbasis digital yang diharapkan pemerintah dapat bertumbuh sebagai alternatif sumber pembiayaan baru bagi masyarakat. Pada tahun 2020 , terjadinya pandemi covid-19 mengakibatkan melemahnya ekonomi masyarakat sehingga permintaan akan pinjaman online meningkat. Banyak perusahaan penyedia pinjaman online bermunculan namun tidak semua perusahaan yang tersebut berstatus legal atau terdaftar di OJK. Pinjaman online yang berstatus ilegal ikut hadir dan berhasil menarik perhatian masyarakat untuk melakukan pinjaman dari mereka. Seiring perkembangannya , pinjaman online ilegal malah menjadi masalah baru di industri keuangan karena menimbulkan berbagai kejahatan digital. Twitter menjadi salah satu platform media sosial bagi masyarakat untuk menuangkan opini mereka tentang pinjaman online dari berbagai sudut pandang. Pada penelitian ini , berupaya menganalisis sentimen masyarakat tentang pinjaman online berdasarkan opini yang telah mereka tuangkan di Twitter. Selain itu , juga dilakukan topic modelling yang bertujuan untuk mengetahui ramai dibicarakan masyarakat. Sehingga , hasil penentuan topik dapat menjadi bahan evaluasi bagi pemerintah terhadap kondisi pinjaman online saat ini. topik yang tren Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 2. Bagan kerangka pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data , Karakteristik Data , dan Manual Labelling 1. Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping melalui package snscrape yang terdapat pada bahasa pemrograman phyton. Data yang diambil merupakan tweet yang ditulis netizen pada media sosial Twitter. Kata kunci yang digunakan untuk melakukan scraping data adalah ―pinjol‖. Kata ―pinjol‖ merupakan singkatan dari pinjaman online. Periode waktu untuk scraping data dimulai dari tanggal ditemukannya kasus covid-19 pertama di Indonesia yaitu 2 Maret 2020 hingga 31 Desember 2021. Jumlah data hasil scraping dengan kata kunci dan periode waktu yang ditentukan yaitu 149.342 tweet. 2. Karakteristik Data Pada dataset yang telah berhasil dikumpulkan , dipilih 4 atribut , yaitu Datetime , Id , Username , dan Text. Datetime adalah kolom yang berisi tanggal dari pembuatan tweet. Id adalah kolom yang berisi kode unik dari sebuat tweet. Username adalah kolom yang berisi nama akun pembuat tweet. Text adalah kolom yang berisi teks dari tweet. Tabel II merupakan contoh data mentah dari scraping data menggunakan snscrape di phyton. TABEL II CONTOH DATA HASIL SCRAPING Datetime 2021-05-17 22:34:54+00 : 00 Id 139442 119364 656000 0 3. Manual Labelling Username zoekfick Text Kasihan , beliau sudah mengabdi di TK tsb selama 13 tahun. Dipecat hanya krn beliau terjerat pinjol. Setelah data dikumpulkan , selanjutnya data akan masuk ke tahapan manual labelling. Manual labelling dilakukan oleh 2 orang mahasiswa Politeknik Statistika STIS termaksud peneliti sendiri. Setiap orang bertanggung jawab untuk melabeli 76.671 tweet dengan kata lain melabeli 50 % dari keseluruhan data. Manual labelling dilakukan atas dasar penilaian terhadap persepsi yang terkandung dalam Twitter. Peneliti menginput langsung label 0 , 1 , 2 pada kolom label yang telah dibuat secara manual. subjektif peneliti 4 / 8 Label 0 untuk tweet negatif yaitu tweet yang berisi persepsi negatif terhadap pinjaman online. Label 1 untuk tweet positif yaitu tweet yang berisi persepsi positif terhadap pinjaman online. , label 2 untuk tweet netral yaitu tweet yang tidak bersentimen dan berisi berita. Pelabelan ini diperlukan untuk membandingkan apakah hasil pelabelan sentimen pada machine learning mendekati pelabelan yang diinput manusia. Contoh hasil dari manual labelling dapat dilihat pada Tabel III. TABEL III CONTOH TWEET HASILMANUAL LABELLING Tweet Yg ngutang pinjol siapa..yg dibombardir sms n wassap org laen yg nda tau apa2.jahat bener pinjol tuh @ ainunrozi Minjem di Tunaiku itu gampang ya , cuma butuh KTP doang aku udah bisa dapet 5jt buat beliin HP kemarin Pinjol legal emang beda dan simple ya. Tersangka pinjol ilegal akan dijerat pelanggaran konten kesusilaan : Pasal 45 ayat 1 jo pasal 27 ayat 1 UU Nomor 19 Tahun 2016. Label 0 1 2 Preprocessing tweet , Dataset yang sudah dilakukan manual labelling dan tahapan selanjutnya pemilihan preprocessing untuk menghapus noise agar model yang dibuat lebih optimal. Kolom yang digunakan pada preprocessing ini adalah kolom tweet. dilakukan Berikut adalah contoh implementasi tahap preprocessing data pada salah satu tweet hasil scraping ( Tabel IV ) . TABEL IV PREPROCESSING DATA Keterangan Sebelum Sesudah Contoh tweet @ Partono_ADjem Pinjol Lebih Nyata bahaya dan daya Rusaknya untuk Kehidupan Bangsa Indonesia. pinjol nyata bahaya daya rusak hidup bangsa indonesia Awalnya jumlah tweet yang berhasil dikumpulkan melalui scraping data Twitter adalah sebanyak 149.342 tweet. Namun , setelah melewati tweet berkurang menjadi 145.340 tweet. Selanjutnya data hasil preprocessing ini akan digunakan untuk melakukan analisis deskriptif , analisis sentimen , dan topic modelling. Analisis Deskriptif proses preprocessing jumlah Data yang sudah dilakukan pelabelan , selanjutnya dihitung jumlah tweet per bulan untuk melihat fenomena yang terjadi selama rentang waktu data penelitian yaitu Maret 2020 hingga Desember 2021. Gambar 3 . Jumlah tweet per bulan dari Maret 2020 hingga Desember 2021 Berdasarkan grafik jumlah tweet per bulan pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa pada tahun 2021 masyarakat lebih banyak membahas tentang pinjaman online dari pada tahun 2020. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pada tahun 2021 terdapat 2 titik kenaikan jumlah tweet yang signifikan yaitu pada bulan Juni dan bulan Oktober. Dilihat berdasarkan jejak digital berita melalui Liputan6 pada bulan Juni banyak kasus masyarakat mendapat transfer dadakan padahal tidak mengajukan pinjaman sehingga banyak masyarakat yang menyampaikan keresahannya melalui tweet pada bulan Juni [ 19 ] . Sedangkan pada bulan Oktober berdasarkan jejak digital pada akun berita CNBCIndonesia pada bulan Oktober pinjaman online menjadi perhatian banyak pihak mulai dari masyarakat , polisi , OJK , Bank Indonesia , Kominfo bahkan presiden ikut turun tangan menghimbau masyarakat agar tidak membayar pinjaman online ilegal karena telah masuk kejahatan digital yang harus diberi efek jera [ 20 ] . Analisis Sentimen Data yang sudah dilakukan pelabelan , selanjutnya akan dilakukan pembuatan model dengan Support Vector Machine untuk membandingkan apakah hasil pelabelan pada machine learning mendekati pelabelan yang dilakukan oleh manusia. Pertama , dilakukan pembagian data dengan proporsi 70 % untuk data training dan 30 % untuk data testing. Pemisahan data dilakukan dengan random oleh komputer dengan memperhatikan proporsi tiap label. Sebelum dilakukannya modelling dengan Support Vector Machine akan dilakukan TF-ID Vectorizer untuk menghitung seberapa relevan suatu kata dalam dokumen yang ada untuk mengetahui bobot tiap kata. Vektor yang dihasilkan dari TF-ID Vectorizer akan menjadi input pada Support Vector Machine. Support Vector Machine mempunyai 3 model pendekatan yang sering disebut sebagai kernel yang terdiri dari kernel linier , RBF , dan polynomial. Untuk mendapatkan model Supper Vector Machine terbaik maka perlu dilakukan tunning hyperparameter. Tuning hyperparameter dilakukan dengan memanfaatkan library GridSearchCV pada package scikit- learn. Hasil dari grid search menunjukkan bahwa model terbaik ketika kernel = linear dan nilai parameter C = 1 dengan akurasi sebesar 96,49 % seperti yang terlihat pada gambar 4. Gambar 4. Potongan Kode Hasil Tuning Hyperparameter Menggunakan GridSearchCV Selanjutnya , model yang terbentuk dilakukan evaluasi untuk mengetahui bahwa model hasil dari data training sudah benar. Evaluasi model menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan nilai akurasi , presisi , recall , dan F1-score seperti pada tabel V dan tabel VI. TABEL V CONFUSION MATRIX HASIL KLASIFIKASI Predicted : 0 Predicter : 1 15 170 Predicted : 2 14 0 Actual : 0 Actual : 1 41664 72 5 / 8 Actual : 2 1426 0 241 Berdasarkan Recall 0 : 99,93 % Precision 0 : 96,52 % F1-Score 0 : 98,20 % Recall 1 : 14,46 % Precision 1 : 94,50 % F1-Score 1 : 25,50 % TABEL VI AKURASI , RECALL , PRESISI , F1-SCORE MODEL Overall accuracy : 96,49 % Recall 1 : 70,24 % Precision 1 : 91,89 % F1-Score 1 : 79,62 % tabel VI , didapatkan akurasi dari pemodelan klasifikasi Support Vector Machine sebesar 96,49 % . Hal ini dapat diartikan bahwa model sangat baik digunakan dalam penyelesaian kasus analisis sentimen terhadap pinjaman online selama pandemi covid-19. Namun untuk yang tweet diklasifikasikan menjadi sentimen negatif. Hal ini terjadi karena kebanyakan berita membahas tentang pinjaman online ilegal yang memang mengarah ke opini negatif. pengklasifikasian banyak berita Kemudian untuk menghindari overfitting dan memastikan model siap digunakan di masa depan maka selanjutnya dilakukan K-Fold Cross Validation dengan nilai K = 5. Hasil perhitungan akurasi model Support Vector Machine dengan K-Fold Cross Validation dapat dilihat pada tabel VII. TABEL VII HASIL PERHITUNGAN AKURASI MODEL DENGAN 5-FOLD CROSS VALODATION 1-Fold 2-Fold 3-Fold 4-Fold 5-Fold Rata- rata Training Data Testing Data 96,53 % 96,35 % 96,46 % 96,43 % 96,30 % 96,41 % 96,41 % 96,27 % 96,33 % 96,13 % 96,30 % 96,29 % Dari tabel VII dapat dilihat bahwa nilai akurasi tiap fold tidak ada yang mengalami perbedaan signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa model yang terbentuk sudah cocok dengan data yang ada sehingga tidak perlu dilakukan oversampling. Berdasarkan nilai rata-rata akurasi pada data training dan data testing terjadi penurunan sebesar 0,12 % karena perbedaan nilai akurasi sangat kecil sehingga memperkuat bahwa model yang terbentuk sudah baik dan tidak overfitting. Model Support Vector Machine yang terbentuk selanjutnya dibandingkan hasil analisis sentimennya dengan hasil dari manual labeling yang dapat dilihat pada gambar 5 dan Gambar 6. Gambar 5. Grafik Hasil Sentimen Dengan Manual Labelling Gambar 6. Grafik Hasil Sentimen Dengan Support Vector Machine Berdasarkan Gambar 5 didapatkan hasil sentimen dengan manual labelling yaitu 0,55 % sentimen positif , 3,82 % sentimen netral , dan 95,63 % sentimen negatif. Sedangkan berdasarkan Gambar 6 didapatkan hasil sentimen dengan Support Vector Machine yaitu 0,44 % sentimen positif , 1,24 % sentimen netral , dan 98,32 % sentimen negatif. Dari hasil Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik sentimen yang didapatkan , terlihat bahwa mayoritas masyarakat memberikan tweet negatif terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19. Selanjutnya , dari hasil sentimen ini akan dibuat word cloud untuk melihat kata-kata yang mendominasi baik pada tweet bersentimen positif maupun negatif. Gambar 7. Word Gambar 8. Word Gambar 9. Word Cloud tweet bersentimen negatif Cloud tweet bersentimen positif Cloud tweet bersentimen netral Berdasarkan gambar 7 kata yang paling sering muncul pada tweet yang bersentimen negatif yaitu kata ―pinjol‖ , ―ilegal‖ , ―pinjam‖ , ―online‖ , ―data‖ , ―bayar‖ dan lain-lain yang menunjukkan bahwa publik yaitu pengguna Twitter banyak yang sedang membahas pinjaman online ilegal dan keresahan masyarakat terhadap pinjaman online ilegal yang dapat dilihat dari kata-kata yang berukuran kecil seperti kata ―tagih‖ , ‖resah‖ , ―jahat‖ , ―terror‖ , dan lainnya. Selain itu banyak pengguna Twitter yang membahas tentang data pribadi yang dicuri dan disalahgunakan yang terlihat dari kata ―data‖ , ―ktp‖ , ―akses‖ , ―hp‖ , ―kontak‖ , ―foto‖ dan lainnya. Berdasarkan gambar 8 kata yang paling sering muncul pada tweet yang bersentimen positif didominasi oleh kata ―pinjol‖ , ―tunai‖ , ―legal‖ yang menunjukan bahwa tweet bersentimen positif cenderung berisi promosi tentang pinjaman online legal Tunaiku. Banyak tweet yang memberikan ulasan atau review setelah melakukan peminjaman melalui Tunaiku yang ditunjukkan dengan kata ―percaya‖ , ―aman‖ , ―modal‖ , ―ringan‖. Sedangkan gambar 9 kata yang paling sering muncul pada tweet yang bersentimen netral yaitu kata ―pinjol‖ , ―masyarakat‖ , ―sindownews‖ dan ―bukanberitabiasa‖ yang menunjukkan bahwa tweet yang bersentimen netral merupakan tweet yang berisi berita-berita terkait pinjaman online. Namun pada tweet netral lebih banyak membahas berita-berita terkait pinjaman online ilegal dari pada pinjaman online legal dimana dapat dilihat kata ―pinjol‖ dan ―ilegal‖ cenderung mendominasi pada gambar 9. Topic Modeling Pembuatan untuk digunakan respon mengelompokkan opini masyarakat berdasarkan mereka terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19. Terdapat 2 kelas respon masyarakat yang akan dijadikan bahan analisis pada topic modelling ini yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Untuk menentukan jumlah topik pada tiap kelas sentiment maka akan dihilihat dari nilai coherence score yang tertinggi. Semakin tinggi coherence score maka topik yang dihasilkan semakin optimal. 1. Analisis Topik Kelas Sentimen Positif modelling ―pinjam‖ , ―online‖ , ―ilegal‖ , topic 6 / 8 Gambar 11. Nilai coherence score kelas sentimen positif Gambar 10. Pola coherence score kelas sentimen positif Pada gambar 10 dan gambar 11 terlihat bahwa 5 topik merupakan jumlah topik dengan nilai koherensi paling tinggi yaitu sebesar 0,3979. Maka , jumlah topik optimal pada kelas sentimen positif adalah berjumlah 5 topik. Gambar 12. Visualisasi topik pada kelas sentimen positif dengan pyLDAvis Selanjutnya jika dilihat dari gambar 12 , topik menyebar diseluruh kuadran dan tidak ada topik yang saling beririsan penuh atau tumpang tindih sehingga model dengan 5 topik sudah baik digunakan. 2. Analisis Topik Kelas Sentimen Negatif Gambar 13. Pola coherence score kelas sentiment negatif Gambar 14. Nilai coherence score kelas sentimen negatif Pada gambar 13 dan gambar 14 terlihat bahwa 12 topik merupakan jumlah topik dengan nilai koherensi paling tinggi yaitu sebesar 0,4101. Maka , jumlah topik optimal pada kelas sentimen positif adalah berjumlah 12 topik. Gambar 15. Visualisasi topik pada kelas sentimen negatif dengan pyLDAvis Visualisasi topik pada gambar 15 menunjukkan penyebaran topik yang terbentuk pada kelas sentimen negatif. Topik menyebar di seluruh kuadran dan tidak ada topik yang saling beririsan penuh atau tumpang tindih. Terdapat beberapa topik yang saling beririsan sebagian yang menunjukkan bahwa topik-topik tersebut saling berkaitan. Topik yang saling berkaitan yaitu topik 1 dengan topik 2 , topik 4 dengan topik 9 dan 10 , topik 6 dengan topik 7 dan 8 , serta topik 11 dengan topik 12. Berdasarkan hasil visualisasi topik tersebut , dapat dikatakan bahwa model dengan 12 topik sudah cukup baik untuk digunakan. 3. topik optimal telah ditentukan , selanjutnya dilakukan interpretasi terhadap topik. Interpretasi dilakukan untuk mengetahui isi dari tiap topik , sehingga mampu memberikan gambaran topik yang ramai dibicarakan masyarakat terkait pinjaman online di Indonesia selama Interpretasi Topik Setelah model Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pandemi covid-19. Berikut disajikan hasil output topic modelling dan topik yang terbentuk. TABEL VIII OUTPUT TOPIC MODELLING TWEET BERSENTIMEN POSITIF DAN TOPIK YANG TERBENTUK Topik / Kluster Topik 1 ( Tunaiku merupakan pinjaman online legal aman terpercaya ) Topik 2 ( Tunaiku solusi aman butuh uang cepat ) Topik 3 ( Pinjaman online legal gampang dan simple ) Topik 4 ( Pinjaman online di awasi OJK ) Topik 5 ( Pinjaman online mendukung inklusi keuangan ) 10 kata dengan frekuensi terbanyak dalam kluster pinjol , tunai , legal , bank , aman , pinjam , ojk , minjem , usaha , modal Pinjol , legal , tunai , bingung , pinjam , butuh , uang , online , susah , aman Pinjol , gampang , dapet , hp , simple , beliin , legal , ktp , butuh , kemarin Pinjol , uang , usaha , pinjam , buka , daftar , baca , ojk , ngutang , fintech Pinjol , uang , bisnis , asik , fintech , grup , inklusi , lolos , butuh , positif Berdasarkan tabel VIII dapat dikatakan bahwa topik yang ramai dibicarakan pada tweet bersentimen positif adalah tentang pinjaman online legal yang bermanfaat untuk mendukung inklusi keuangan dan pinjaman online Tunaiku. Tunaiku merupakan teknologi finansial pertama di Indonesia yang bergerak menyediakan pinjaman uang online tanpa agunan dan sudah resmi dibawah pengawasan OJK [ 21 ] . Namun , topik terkait Tunaiku diindikasikan sebagai tweet promosi yang dapat dilihat dari topik 2 yaitu ―Tunaiku solusi aman butuh uang cepat‖. Bahasa yang digunakan merupakan bahasa promosi untuk menarik masyarakat menggunakan layanan Tunaiku. TABEL IX OUTPUT TOPIC MODELLING TWEET BERSENTIMEN NEGATIF DAN TOPIK YANG TERBENTUK Topik / Kluster Topik 1 ( Pelaporan kejahatan pinjaman online ilegal kepada polisi ) Topik 2 ( Korban hutang pinjaman online ) Topik 3 ( Daftar pinjaman online legal ) Topik 4 terjerat pinjaman online ) Topik 5 ( Pencurian data dan nomor di hp ) Topik 6 ( Dikejar-kejar pinjaman online ) Topik 7 ( Penipuan pinjaman online ) ( Tukang ojek online Topik 8 ( Debt collector pinjaman online ) Topik 9 ( Takut terlilit pinjaman online ) Topik pinjaman online ) ( Indonesia darurat 10 Topik 11 ( Pinjaman online itu riba ) Topik pinjaman online ) 12 ( Kontra terhadap 10 kata dengan frekuensi terbanyak dalam kluster Pinjol , ilegal , online , pinjam , masyarakat , polri , polisi , tindak , perintah , korban tipu , hidup , Pinjol , bayar , utang , orang , taguh , duit , minjem , hutang , pinjem , uang Pinjol , pinjam , ojk , ilegal , legal , daftar , bunga , bank , online , fintech Pinjol , i , ojol , ojek , iseng , lintah , twitter , ig , darat , nikah Pinjol , nomor , data , aplikasi , foto , jamin , kontak , nomer , no , wa Pinjol , uang , jasa , akun , milik , kejar , dana , buka , adu , usaha Pinjol , sms , data , pribadi , beli , dapet , gaji , spam Pinjol , kaya , debt , hati , collector , kerja , iklan , nawarin , gin , orang Pinjol , ktp , takut , lilit , rem , selfie , bawa , tinggal , asli , tmn Pinjol , ngeri , moga , allah , laknat , pacar , , bahas , ngajuin , jauh , Indonesiadaruratpinjol Pinjol , ngutang , koperasi , modus , miliar , jam , mahfud , cair , makan , riba Pinjol , jahat , ajir , asa , selamat , the , kontra , angkat , alias , k 7 / 8 Berdasarkan tabel IX dapat dikatakan bahwa topik yang ramai dibicarakan pada tweet bersentimen negatif adalah tentang pinjaman online ilegal yang menimbulkan berbagai dampak negatif kepada masyarakat seperti terlilit bunga hutang , pencurian data pribadi , penipuan dan kejahatan digital. Kedua belas topik tersebut menunjukan beragamnya masalah , kejahatan , serta keluhan terkait pinjaman online ilegal yang dituangkan masyarakat melalui tweet di Twitter. Hal ini sejalan dengan penelitian oleh Wahyuni & Turisno yang menyatakan bahwa ditengah perkembangan bisnis pinjaman online , banyak perusahaan yang tidak menjalankan bisnisnya sesuai dengan prinsip etika bisnis sehingga terjadi banyak pelanggaran yang merugikan masyarakat [ 22 ] . Semua kejahatan dan keluhan yang diungkapkan masyarakat ini dapat dijadikan sebagai bahan masukan serta evaluasi bagi pihak tekait yang mengatur pinjaman online di Indonesia. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis respons publik terhadap pinjaman online di Indonesia melalui data twitter selama pandemic covid-19. Sehingga didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 didominasi dengan respons negatif yang diungkapkan masyarakat melalui tweet di Twitter. Analisis sentimen dengan support vector machine menunjukkan bahwa terdapat 98,32 % tweet yang bersentimen negatif. Masyarakat terhadap lebih banyak membicarakan keluhan pinjaman online ilegal dari pada manfaat dari kehadiran pinjaman online legal di Indonesia. Keluhan yang banyak disampaikan masyarakat yaitu terkait penipuan bunga pinjaman dan denda yang besar ketika terlambat membayar cicilan , pencurian data pribadi seperti kontak dan foto-foto pribadi , serta penagihan hutang yang penuh ancaman dan intimidasi dari debt collector. topik yang 2. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA pada tweet bersentimen positif diperoleh jumlah topik sebanyak 5 topik dengan coherence score sebesar 0,3979. Dari kelima topik pada tweet bersentimen ramai positif ditunjukkan bahwa dibicarakan adalah terkait promosi layanan pinjaman online Tunaiku. Kemudian pada tweet bersentimen negatif diperoleh jumlah topik sebanyak 12 topik dengan coherence score sebesar 0,4100. Dari kedua belas umum menggambarkan kerugian yang diakibatkan oleh pinjaman online ilegal yang ditunjukan melalui topik tentang pelaporan kejahatan pinjaman online ilegal , korban hutang pinjaman online , pencurian data dan nomor hp , dikejar-kejar pinjaman online , penipuan pinjaman online , dan Indonesia darurat pinjaman online. Sehingga secara keseluruhan , opini mengenai kondisi pinjaman online saat ini lebih mengarah ke bentuk kejahatan digital daripada sumber pendanaan bagi masyarakat. dihasilkan secara topik yang Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] M. Danuri , ―Perkembangan dan Transformasi Teknologi Digital , ‖ INFOKAM , vol.15 , no. 2 , pp. 116-123 , September 2019. [ 2 ] L. Zavolokina , M. Dolata , dan G. Schwabe , ―The FinTech phenomenon : antecedents of financial innovation perceived by the popular press , ‖ Financial Innovation , vol. 2 , no. 16 , 2016. [ 3 ] Bank Indonesia , ―Peraturan Bank Indonesia No.19 / 12 / PBI / 2017 tentang Penyelenggaraan Teknologi Finansial , ‖ Bank Indonesia , Jakarta , 2017. [ 4 ] A. Felita , dan W. Amanda , FINTECH INDONESIA 101 , Bandung : DIGITS Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran , 2021. [ 5 ] OJK , ‖Yuk Mengenal FinTech P2P Lending Sebagai Alternatif Investasi Sekaligus Pendanaan , ‖ Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) , Jakarta , 2020 [ 6 ] OJK , ―Statistik Fintech , ‖ Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) , 2021. [ Online ] . Available : https : / / www.ojk.id / . [ Accessed 10 November 2021 ] . [ 7 ] S. Aprita , ―Peranan Peer To Peer Lending Dalam Menyalurkan Pendanaan Pada Usaha Kecil dan Menengah , ‖ Jurnal Hukum Samudra Keadilan , vol. 16 , no. 1 , pp. 37-61 , 2021. [ 8 ] Databoks. ( 2021 , 12 ) Satgas Waspada Investasi 3.631 Pinjaman Online : Ilegal https : / / databoks.katadata.co.id / datapublish / 2021 / 12 / 20 / satgas-waspada- investasi-tutup-3631-pinjaman-online-ilegal-hingga-oktober-2021 Available [ Online ] . Oktober hingga 2021 [ 9 ] Bisnis.com. ( 2021 , 10 ) Pinjol Ilegal Meresahkan Masyarakat , Ini Strategi : Kominfo https : / / finansial.bisnis.com / read / 20211012 / 563 / 1453458 / pinjol-ilegal- meresahkan-masyarakat-ini-strategi-kominfo Available [ Online ] . [ 10 ] R. A. E. Wahyuni , dan B. E. Turisno , ―Praktik Finansial Teknologi Ilegal Dalam Bentuk Pinjaman Online Ditinjau Dari Etika Bisnis‖ , Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia , vol. 1 , no. 3 , pp. 379-391 , September 2019. [ 11 ] A. Novantirani , M.K. Sabariah , V. Effendy , ― Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan Transportasi Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine , ‖ e-Proceeding of Engineering , vol. 2 , no. 1 , pp. 1177-1183 , 2015 [ 12 ] N.D. Purwanti , E. Winarko , ― Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Bahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine , ‖ IJCCS , vol. 8 , no. 1 , pp. 91-100 , 2014. [ 13 ] Parmawati , dan M. Yusuf , ―Analisis Topik Modelling Terhadap Penggunaan Sosial Media Twitter oleh Pejabat Negara , ‖ BITS , vol. 3 , no. 3 , pp. 122-129 , Desember 2021. [ 14 ] R. R. Suryono , B. Purwandri , dan I. Budi , ―Peer to Peer ( P2P ) Lending : A Systematic Literature Problems and Potential Solutions Review , ‖Procedia Computer Science , vol. 161 , pp. 204-214 , 2019. [ 15 ] A.F. Hidayatullah , E. C. Pembrani , dan R. Pranata , ―Twitter Topic Modelling on Football News , ‖ ICCCS , pp. 467-471 , 2018. [ 16 ] A. R. Isnain , A. I. Sakti , D. Alita , N. S. Marga , ―Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM , ‖ Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi , vol. 2 , no. 1 , pp. 31-37 , 2021. [ 17 ] N. L. P. M. Putu , dan A.Z. Amrullah , ―Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Latent Dirichlet Allocation , ‖ Jurnal RESTI , vol. 5 , no. 1 , pp. 123-131 , 2021 [ 18 ] A. Rachmat , dan Y. Lukito , ―Implementasi Sistem Crowdsourced Labelling Berbasis Web dengan Metode Weighted Majority Voting , ‖ Jurnal ULTIMA InfoSys , vol. 6 , no. 2 , pp. 76-82 , 2015. [ 19 ] Liputan6. ( 2021 , 6 ) Tips Hadapi Transfer Dana Tiba-Tiba dari Pinjol : Ilegal https : / / www.liputan6.com / bisnis / read / 4588200 / tips-hadapi-transfer-dana- tiba-tiba-dari-pinjol-ilegal Available [ Online ] . Ilegal Pinjol [ 20 ] CNBCIndonesia. ( 2021 , 10 ) Jokowi Punya Rencana Jitu Untuk : Musnahkan https : / / www.cnbcindonesia.com / tech / 20211015230338-37- 284323 / jokowi-punya-rencana-jitu-untuk-musnahkan-pinjol-ilegal [ 21 ] Cerdasbelanja.id. ( 2021 , 10 ) Cara Pinjam Uang di Tunaiku , Cukup : dengan 5 Langkah Mudah https : / / cerdasbelanja.grid.id / read / 522937402 / cara-pinjam-uang-di- tunaiku-cukup-dengan-5-langkah-mudah-ini-saja ? page=all [ Online ] , Available Ini Saja Available [ Online ] . [ 22 ] R. A. E. Wahyuni & B. E. Turisno , ―Praktik Finansial Teknologi Ilegal Dalam Bentuk Pinjaman Online Ditinjau Dari Etika Bisnis.‖ Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia , vol. 1 , no. 3 , pp. 379-391 , 2019. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Respons Publik Terhadap Pinjaman Online di Indonesia Melalui Data Twitter Selama Pandemi Covid-19 Elsa Kartika Vitriani Marpaung ( 221810262 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si , M.Sc , Ph.D Ringkasan— Pinjaman online merupakan produk keuangan berbasis digital yang diharapkan pemerintah dapat bertumbuh sebagai alternatif sumber pembiayaan baru bagi masyarakat. Pada tahun 2020 , terjadinya pandemi covid-19 mengakibatkan melemahnya ekonomi masyarakat sehingga permintaan akan pinjaman online meningkat. Dengan memanfaatkan data dari media sosial Twitter , penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 dan topik yang ramai dibicarakan masyarakat terkait pinjaman online. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) dan topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) pada tweet terkait pinjaman online yang dikumpulkan dalam periode waktu 2 Maret 2020 hingga 31 Desember 2021. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa publik khususnya pengguna Twitter lebih banyak memberikan respon negatif terhadap pinjaman online selama pandemi covid-19. Kemudian terdapat 5 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen positif yang kelimanya membicarakan layanan pinjaman online Tunaiku. tentang promosi Sedangkan terdapat 12 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen negatif yang secara umum menggambarkan masalah , kejahatan , serta keluhan dari masyarakat terkait pinjaman online ilegal. Kata Kunci— Pinjaman Online , SVM , Topic Modelling , LDA , Twitter.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis respons publik terhadap pinjaman online di Indonesia melalui data twitter selama pandemic covid-19. Sehingga didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 didominasi dengan respons negatif yang diungkapkan masyarakat melalui tweet di Twitter. Analisis sentimen dengan support vector machine menunjukkan bahwa terdapat 98,32 % tweet yang bersentimen negatif. Masyarakat terhadap lebih banyak membicarakan keluhan pinjaman online ilegal dari pada manfaat dari kehadiran pinjaman online legal di Indonesia. Keluhan yang banyak disampaikan masyarakat yaitu terkait penipuan bunga pinjaman dan denda yang besar ketika terlambat membayar cicilan , pencurian data pribadi seperti kontak dan foto-foto pribadi , serta penagihan hutang yang penuh ancaman dan intimidasi dari debt collector. topik yang 2. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA pada tweet bersentimen positif diperoleh jumlah topik sebanyak 5 topik dengan coherence score sebesar 0,3979. Dari kelima topik pada tweet bersentimen ramai positif ditunjukkan bahwa dibicarakan adalah terkait promosi layanan pinjaman online Tunaiku. Kemudian pada tweet bersentimen negatif diperoleh jumlah topik sebanyak 12 topik dengan coherence score sebesar 0,4100. Dari kedua belas umum menggambarkan kerugian yang diakibatkan oleh pinjaman online ilegal yang ditunjukan melalui topik tentang pelaporan kejahatan pinjaman online ilegal , korban hutang pinjaman online , pencurian data dan nomor hp , dikejar-kejar pinjaman online , penipuan pinjaman online , dan Indonesia darurat pinjaman online. Sehingga secara keseluruhan , opini mengenai kondisi pinjaman online saat ini lebih mengarah ke bentuk kejahatan digital daripada sumber pendanaan bagi masyarakat. dihasilkan secara topik yang Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Respons Publik Terhadap Pinjaman Online di Indonesia Melalui Data Twitter Selama Pandemi Covid-19 Elsa Kartika Vitriani Marpaung ( 221810262 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si , M.Sc , Ph.D Ringkasan— Pinjaman online merupakan produk keuangan berbasis digital yang diharapkan pemerintah dapat bertumbuh sebagai alternatif sumber pembiayaan baru bagi masyarakat. Pada tahun 2020 , terjadinya pandemi covid-19 mengakibatkan melemahnya ekonomi masyarakat sehingga permintaan akan pinjaman online meningkat. Dengan memanfaatkan data dari media sosial Twitter , penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 dan topik yang ramai dibicarakan masyarakat terkait pinjaman online. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) dan topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) pada tweet terkait pinjaman online yang dikumpulkan dalam periode waktu 2 Maret 2020 hingga 31 Desember 2021. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa publik khususnya pengguna Twitter lebih banyak memberikan respon negatif terhadap pinjaman online selama pandemi covid-19. Kemudian terdapat 5 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen positif yang kelimanya membicarakan layanan pinjaman online Tunaiku. tentang promosi Sedangkan terdapat 12 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen negatif yang secara umum menggambarkan masalah , kejahatan , serta keluhan dari masyarakat terkait pinjaman online ilegal. Kata Kunci— Pinjaman Online , SVM , Topic Modelling , LDA , Twitter. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis respons publik terhadap pinjaman online di Indonesia melalui data twitter selama pandemic covid-19. Sehingga didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 didominasi dengan respons negatif yang diungkapkan masyarakat melalui tweet di Twitter. Analisis sentimen dengan support vector machine menunjukkan bahwa terdapat 98,32 % tweet yang bersentimen negatif. Masyarakat terhadap lebih banyak membicarakan keluhan pinjaman online ilegal dari pada manfaat dari kehadiran pinjaman online legal di Indonesia. Keluhan yang banyak disampaikan masyarakat yaitu terkait penipuan bunga pinjaman dan denda yang besar ketika terlambat membayar cicilan , pencurian data pribadi seperti kontak dan foto-foto pribadi , serta penagihan hutang yang penuh ancaman dan intimidasi dari debt collector. topik yang 2. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA pada tweet bersentimen positif diperoleh jumlah topik sebanyak 5 topik dengan coherence score sebesar 0,3979. Dari kelima topik pada tweet bersentimen ramai positif ditunjukkan bahwa dibicarakan adalah terkait promosi layanan pinjaman online Tunaiku. Kemudian pada tweet bersentimen negatif diperoleh jumlah topik sebanyak 12 topik dengan coherence score sebesar 0,4100. Dari kedua belas umum menggambarkan kerugian yang diakibatkan oleh pinjaman online ilegal yang ditunjukan melalui topik tentang pelaporan kejahatan pinjaman online ilegal , korban hutang pinjaman online , pencurian data dan nomor hp , dikejar-kejar pinjaman online , penipuan pinjaman online , dan Indonesia darurat pinjaman online. Sehingga secara keseluruhan , opini mengenai kondisi pinjaman online saat ini lebih mengarah ke bentuk kejahatan digital daripada sumber pendanaan bagi masyarakat. dihasilkan secara topik yang Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O