ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA SLIK OJK MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DENGAN OPTIMASI INFORMATION GAIN DAN SMOTE - Darusalam, Tatan; Alam, Syariful; Andayani Komara, Mutiara (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Bank Indonesia Checking (BI Checking) atau Sistem Informasi Debitur (SID) sangat penting untuk verifikasi data nasabah dan mitigasi risiko bagi penyedia layanan fintech. Pada 27 April 2017, Otoritas Jasa Keuangan (OJK) memperkenalkan Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) sebagai perluasan dari SID untuk memonitor penyaluran dana oleh lembaga keuangan. Namun, SLIK OJK menghadapi berbagai keluhan terkait akses yang lambat dan proses verifikasi yang lama. Memahami komentar-komentar pengguna penting untuk dilakukan karena berisi ulasan pengguna ketika menggunakan layanan, sehingga dapat dimanfaatkan oleh pengembang untuk meningkatkan kualitas pelayanan yang dimiliki. Akan tetapi, pengolahan informasi dari banyaknya komentar tidak memungkinkan untuk dilakukan secara manual. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dioptimasi dengan Information Gain dan SMOTE. Data yang digunakan adalah 233 komentar pengguna layanan SLIK OJK dari Januari hingga Maret 2024. Model terbaik, Opt2, menunjukkan akurasi 77.65% dan F1-score 70.27%. Metode optimasi meningkatkan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 29.45%, 13.78%, dan 16.71%, namun menurunkan akurasi sebesar 0.24%.