ANALISIS SENTIMEN ISU PENYALAHGUNAAN DATA PADA LAYANAN PINJAMAN ONLINE MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DI PLATFORM X

Ari Fullah; Muhammad Arif Septian; Muhammad Rizky Haritama Putra; Muhammad Iqbal Fadiatama; Vashih Al Farizi; Novita Puspitasari; Ummul Hairah

doi:10.23960/jitet.v13i3S1.7976

Authors

Ari Fullah UNIVERSITAS MULAWARMAN
Muhammad Arif Septian
Muhammad Rizky Haritama Putra
Muhammad Iqbal Fadiatama
Vashih Al Farizi
Novita Puspitasari
Ummul Hairah

DOI:

https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3S1.7976

Abstract Views: 102 File Views: 54

Keywords:

Analisis Sentimen, Penyalahgunaan Data, Pinjaman Online, Support Vector Machine

Abstract

Layanan pinjaman online di indonesia menunjukan peningkatan drastis dalam beberapa tahun terakhir, memberikan kemudahan dalam akses keuangan namun juga memunculkan permasalahan serius berupa penyalahgunaan data pribadi pengguna. Kondisi ini menimbulkan keresahan masyarakat dan menekankan pentingnya perlindungan data digital Platform media sosial, Khususnya x, menjadi ruang utama bagi masyarakat dalam menyampaikan opini dan keluhan terkait isu tersebut. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap kasus penyalahgunaan data pada layanan pinjaman online untuk memahami persepsi masyarakat. Data dikumpulkan dari unggahan berbahasa Indonesia di Platform X dan diproses melalui tahap preprocessing meliputi pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, normalisasi, stemming, serta pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Dataset dibagi dengan metode train-test split rasio 80:20 menggunakan stratified sampling. Algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai model klasifikasi, sedangkan evaluasi dilakukan dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 93% dengan macro average F1-score 0,81 serta dominasi sentimen negatif.

Downloads

Download data is not yet available.

References

R. Sungangga and E. H. Sentoso, "Perlindungan hukum terhadap pengguna pinjaman online (pinjol) ilegal," PAJOUL (Pakuan Justice Journal of Law), vol. 1, no. 1, pp. 306–312, 2024, doi: 10.33751/pajoul.v1i1.2050.

F. Saputra, "Outstanding pembiayaan fintech P2P lending capai Rp 66,79 triliun pada Juni 2024." [Online]. Available: https://keuangan.kontan.co.id/news/outstanding-pembiayaan-fintech-p2p-lending-capai-rp-6679-triliun-pada-juni-2024. Accessed: Aug. 25, 2025.

Badan Pembinaan Hukum Nasional, "Pinjaman online ilegal kian marak, berikut proses hukum hingga pencegahannya." [Online]. Available: https://bphn.go.id/berita-utama/pinjaman-online-ilegal-kian-marak-berikut-proses-hukum-hingga-pencegahannya. Accessed: Aug. 25, 2025.

E. S. Darmayanti and S. A. Wiraguna, "Tanggung jawab hukum pinjaman online terhadap penyebaran data nasabah secara ilegal," ALADALAH: Jurnal Politik, Sosial, Hukum dan Humaniora, vol. 3, no. 2, pp. 233–251, May 2025, doi: 10.59246/aladalah.v3i2.1313.

"Undang-undang (UU) Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi." [Online]. Available: https://peraturan.bpk.go.id/Details/229798/uu-no-27-tahun-2022. Accessed: Aug. 27, 2025.

R. N. Muhammad, L. W. S. Wulandari, and B. Tanggahma, "Pengaruh media sosial pada persepsi publik terhadap sistem peradilan: analisis sentimen di Twitter," UNES Law Review, vol. 7, no. 1, pp. 507–516, 2024, doi: 10.31933/unesrev.v7i1.2327.

M. Iqbal, M. Afdal, and R. Novita, "Implementasi algoritma support vector machine untuk analisa sentimen data ulasan aplikasi pinjaman online di Google Play Store," MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 4, pp. 1244–1252, Jul. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i4.1435.

I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, "Analisis sentimen terhadap penggunaan aplikasi Shopee menggunakan algoritma support vector machine (SVM)," Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 32–35, Jan. 2023.

A. S. Rusydiana and L. Marlina, "Analisis sentimen terkait sertifikasi halal," JEBA (Journal of Economics and Business Aseanomics), vol. 5, no. 1, pp. 69–85, Jul. 2020, doi: 10.33476/j.e.b.a.v5i1.1405.

R. A. P. Wahyu and A. I. Mahendra, "Penggunaan media sosial X pada akun @Txtdrberseragam untuk mengetahui tingkat kepercayaan masyarakat Yogyakarta terhadap Kepolisian RI," MUKASI: Jurnal Ilmu Komunikasi, vol. 3, no. 3, pp. 236–248, Aug. 2024, doi: 10.54259/mukasi.v3i3.3005.

H. S. W. Hovi, A. I. Hadiana, and F. R. Umbara, "Prediksi penyakit diabetes menggunakan algoritma support vector machine (SVM)," Informatics and Digital Expert (INDEX), vol. 4, no. 1, pp. 40–45, Jan. 2023, doi: 10.36423/index.v4i1.895.

D. Irawan, E. B. Perkasa, Y. Yurindra, D. Wahyuningsih, and E. Helmud, "Perbandingan klassifikasi SMS berbasis support vector machine, naive Bayes classifier, random forest dan bagging classifier," Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 432–437, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302.

J. Supriyanto, D. Alita, and A. R. Isnain, "Penerapan algoritma k-nearest neighbor (K-NN) untuk analisis sentimen publik terhadap pembelajaran daring," Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 4, no. 1, pp. 74–80, Mar. 2023, doi: 10.33365/jatika.v4i1.2468.

J. J. A. Limbong, I. Sembiring, and K. D. Hartomo, "Analisis klasifikasi sentimen ulasan pada e-commerce Shopee berbasis word cloud dengan metode naive Bayes dan k-nearest neighbor," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 2, p. 347, Feb. 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022924960.

Z. Rani and B. K. Khotimah, "Analisis sentimen publik terhadap karapan sapi di Twitter menggunakan kombinasi metode k-means dan support vector machine," Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 13, no. 1, Jan. 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i1.5685.

D. Normawati and S. A. Prayogi, "Implementasi Naïve Bayes Classifier dan Confusion Matrix pada Analisis Sentimen Berbasis Teks pada Twitter," J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.

R. Merdiansah and A. A. Ridha, "Analisis sentimen pengguna X Indonesia terkait kendaraan listrik menggunakan IndoBERT," Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), vol. 7, no. 1, pp. 221–228, 2024.