ANALISIS SENTIMEN BERITA PROGRAM CSR PADA APLIKASI SR-APP OLAHKARSA

Muhammad Daffa' Athallah Rifqi, Dika Rizky Yunianto

Abstract


PT Olahkarsa Inovasi Indonesia adalah perusahaan B2B yang inovatif yang fokus pada Corporate Social Responsibility (CSR) untuk mendorong ekosistem bisnis yang berkelanjutan. Sebagai bagian dari upaya ini, mereka telah mengembangkan SR-APP, sebuah aplikasi berbasis web yang membantu perusahaan dalam mengelola dan memantau program CSR. Salah satu tantangan yang dihadapi oleh SR-APP adalah pengembangan fitur sistem untuk membantu klien perusahaan PT Olahkarsa menganalisis sentimen publik melalui berita dan komentar terkait program CSR. Dengan menganalisis sentimen, perusahaan dapat menggunakannya sebagai referensi dalam menentukan dan meningkatkan kualitas layanan pada program CSR di masa depan. Analisis dan perancangan fitur sistem dilakukan melalui metode observasi dan wawancara dengan PT Olahkarsa. Pengembangan fitur sistem melibatkan pengambilan tweet melalui API Twitter, yang kemudian diproses menggunakan API analisis sentimen dengan metode Klasifikasi Sentimen RoBERTa Base untuk mengekstraksi sentimen publik terhadap program CSR. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan metode black box, dengan semua 8 fungsi berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan. Pengujian performa menunjukkan waktu pemuatan halaman yang memuaskan, dengan rata-rata First Contentful Paint sebesar 4,7 detik dan Speed Index sebesar 6,9 detik. Pengujian Penerimaan Pengguna menghasilkan skor penerimaan positif sebesar 95% untuk sistem tersebut.

Full Text:

PDF 959-971

References


PT Olahkarsa Inovasi Indonesia, “End-to-end Solution for CSR Management Company Profile PT Olahkarsa Inovasi Indonesia,” 2022. Accessed: Jan. 27, 2023. [Online]. Available: https://olahkarsa.com/

PT Olahkarsa Inovasi Indonesia, “CSR Software Management,” 2021. https://olahkarsa.com/product/srapp (accessed Jan. 27, 2023).

Sampoerna University, “Pengertian Teks Berita, Contoh, Ciri, Pedoman dan Struktur,” Apr. 17, 2022. https://www.sampoernauniversity.ac.id/id/contoh-teks-berita/ (accessed Jan. 27, 2023).

AWS Amazon, “Apa itu Analisis Sentimen?,” 2022. https://aws.amazon.com/id/what-is/sentiment-analysis/ (accessed Jan. 27, 2023).

I. Fahrur Rozi, D. Rizky Yunianto, M. Mentari, A. Setiawan, R. Ariyanto, and I. Siradjuddin, “Geo-Sentiment Analysis as a Location-Based Opinion Analysis System on Public Opinion Data about Governor Candidates,” 2018. [Online]. Available: www.sciencepubco.com/index.php/IJET

A. Muhammad Robith, “Metode Waterfall untuk Pengembangan Perangkat Lunak,” Dec. 29, 2020. https://www.sekawanmedia.co.id/blog/metode-waterfall/ (accessed Jan. 27, 2023).

Dicoding Intern, “Contoh Use Case Diagram Lengkap dengan Penjelasannya,” May 19, 2021. https://www.dicoding.com/blog/contoh-use-case-diagram/ (accessed Jan. 27, 2023).

W. Wongso, “indonesian-roberta-base-sentiment-classifier (Revision e402e46),” 2023. https://huggingface.co/w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier (accessed Jul. 03, 2023).

Rony Setiawan, “Black Box Testing Untuk Menguji Perangkat Lunak,” Sep. 17, 2021.

P. Tushar, “What Is Google Lighthouse?,” Mar. 24, 2023. https://www.semrush.com/blog/google-lighthouse/ (accessed Jul. 04, 2023).

Abdul Rauf, “SISTEM PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION (RFID) DENGAN PENDEKATAN SMART CITY (Studi Kasus: Perpustakaan Wilayah Soeman HS Provinsi Riau),” 2016.




DOI: http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i3s1.3413

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Publisher
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung
Jl. Prof. Soemantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung 35145
Email: jitet@eng.unila.ac.id
Website : https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet

Copyright (c) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET)
pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062