PENGELOMPOKAN PENGGUNA GAGAL BAYAR PINJAMAN ONLINE PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN TF- IDF DAN K-MEANS CLUSTERING - Erfian Junianto; Vini Shiva Salshabila (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, 2025)
Maraknya layanan pinjaman daring di Indonesia telah mempermudah akses keuangan tetapi juga menyebabkan peningkatan kasus gagal bayar. Kejadian ini tidak dapat semata-mata dikaitkan dengan keterbatasan ekonomi pengguna, sehingga memerlukan eksplorasi yang lebih komprehensif tentang motif yang mendasarinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan motif di balik gagal bayar di kalangan pengguna pinjaman daring berdasarkan wacana publik di Twitter. Sebanyak 2.607 tweet berbahasa Indonesia dikumpulkan menggunakan metode crawling dengan token otorisasi dan alat tweet-harvest. Temuan tersebut mengungkapkan empat tema dominan: tekanan ekonomi dan perilaku keuangan berisiko, promosi yang menyesatkan, intimidasi penagih utang, dan gaya hidup konsumtif. Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan K-Means efektif dalam mengekstraksi informasi yang tidak terstruktur dan mengelompokkan opini publik. Studi ini berkontribusi pada pemahaman perilaku default dan mendukung pengembangan sistem deteksi risiko sosial berbasis teks di masa depan.