INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)

## Peningkatan Kualitas Layanan Perbankan Digital Melalui Pengelompokan Tweet Menggunakan DBSCAN
Syeni Agustin Ningtias 1 , Alfisyahrina Hapsery 2* , 1 Statistika, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, Indonesia
2 Statistika, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, Indonesia *Corresponding author: alfisyahrina@unipasby.ac.id
ABSTRAK ⎯ Digitalisasi di  bidang perbankan memungkinkan nasabah memperoleh layanan perbankan  secara mandiri tanpa harus  datang  langsung  ke  bank.  Layanan  perbankan  digital  memungkinkan  nasabah  memperoleh  informasi,  berkomunikasi, mendaftar,  membuka  rekening,  melakukan  transaksi  perbankan  dan  menutup  rekening,  termasuk  memperoleh  informasi  dan transaksi lainnya di luar produk perbankan. Perbankan gencar memberikan pelayanan atau promosi melalui media sosial, salah satunya  dengan  menggunakan  media  sosial  Twitter.  Metode  Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise (DBSCAN). DBSCAN dilakukan dengan menggabungkan nilai Eps dan MinPts untuk menghasilkan koefisien silhouette tertinggi. Nilai koefisien siluet tertinggi dari tweet layanan perbankan BRI, Mandiri dan BCA masing-masing menghasilkan 33, 14, dan 39 cluster dengan nilai Eps dan MinPts yang berbeda. Berdasarkan hasil wordcloud menunjukkan bahwa layanan perbankan perlu ditingkatkan dalam hal pengecekan DM pada rekening, nasabah meminta kepada admin untuk segera menanggapi keluhan terkait kartu ATM, gangguan pada mobile banking dan ada yang mengucapkan terima kasih atas layanannya yang telah disediakan. Kata kunci ⎯ DBSCAN, Perbankan, Text Clustering . Twitter, Silhouette
ABSTRACT ⎯ Digitalization in the banking sector allows customers to obtain banking services independently without having to come directly to the bank. Digital banking services enable customers to obtain information, communicate, register, open accounts, banking  transactions  and  close  accounts,  including  obtaining  other  information  and  transactions  outside  of  banking  products. Banking  is  intensively  providing  services  or  promotions  through  social  media,  one  of  which  is  by  using  Twitter  social  media. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) method. DBSCAN clustering is done by combining the Eps and MinPts values to produce the highest silhouette coefficient. The highest silhouette coefficient values from BRI, Mandiri and BCA banking service tweets produce 33, 14, and 39 clusters, respectively, with different Eps and MinPts values. Based on the results of wordcloud, it shows that banking services need to be improved in terms of checking DM on accounts, customers ask the admin to immediately respond to complaints related to ATM cards, disruptions to mobile banking and some say thank you for the services that have been provided.
Keywords ⎯ DBSCAN, Banking, Text Clustering. Twitter, Silhoutte

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  beberapa  bidang  kehidupan  sedang  mengalami  proses  migrasi  teknologi  digital  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  efisiensi  dan  optimalisasi.  Sehingga  setiap  industri  harus  siap  bergerak  menghadapi  perubahan- perubahan  yang  dinamis,  tak  terkecuali  pada  industri  keuangan  dan  perbankan.  Perbankan  telah  meghadirkan terobosan baru untuk memanfaatkan perkembangan teknologi tersebut dengan cara melakukan layanan perbankan digital.  Dimana  perbankan  digital  memungkinkan  nasabah  untuk  memperoleh  layanan  perbankan  secara  mandiri tanpa  harus  datang  langsung  ke  bank.  Bank  merupakan  lembaga  yang  bergerak  dalam  bidang  keuangan  yang memiliki  wewenang  untuk  menghimpun  dana  dari  masyarakat  yang  berbentuk  simpanan.  Nasabah  merupakan orang  yang  menggunakan  jasa  pelayanan  dari  perbankan  sehingga  kepuasan  nasabah  menjadi  hal  yang  paling penting  untuk  diperhatikan.  Kesalahan  proses  transaksi,  akan  memicu  nasabah  untuk  mengajukan  pengaduan. Pengaduan yang dilakukan nasabah di era digital dilakukan dengan menggunakan media sosial.
Salah satu media sosial yang banyak dimanfaatkan adalah twitter. Twitter bukan hanya digunakan sebagai ajang promosi, akan tetapi bisa digunakan sebagai proses interaksi antara bank dengan nasabah. Twitter juga merupakan sarana bagi masyarakat untuk mempublikasikan berita. Berita yang dimuat dalam media sosial juga dapat dilakukan klasifikasi [3]. Perusahaan perbankan juga dapat menerima feedback berupa pendapat secara terbuka yang diberikan oleh nasabah melalui media sosial tersebut. Perbankan di Indonesia memiliki akun customer care yang disediakan sebagai layanan online untuk menanggai tanggapan nasabah melalui media sosial twitter [9]. Bank BRI, Mandiri, BCA yang  memiliki  akun  twitter  customer  care  yaitu  @KontakBRI,  @mandiricare  dan  @HaloBCA,  dimana  ketiga  bank tersebut  adalah  perbankan  di  Indonesia  yang  memiliki  urutan  tertinggi  terkait  dengan  kenaikan  modal  yang ditunjukkan dari riset “the banker” [5] dan bank dengan aset yang terus meningkat di tengah pandemi covid -19 [10].
Salah satu metode statistika yang dapat diterapkan dalam analisis text mining seperti data tweet, yaitu dengan menggunakan analisis text clustering yang dapat mengelompokkan data unstructured [6]. Text clustering merupakan
Received: 8 March 2022 Revised: 27 Agustus 2023 Accepted: 23 March 2023
INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
pengelompokkan  data  dengan  cara  memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota  satu  kelas  dan  meminimumkan kesamaan  antar  cluster  [11].  Pada  penelitian  text  clustering  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). DBSCAN adalah algoritma pengelompokkan yang didasarkan pada kepadatan (density) data [13].  Penelitian terkait telah dilakukan oleh Yusril dengan “Implementasi Text  Mining  untuk  Advertising  dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  pada  Data  Tweets  Gojek Indonesia” yang menghasilkan kesimpulan bahwa 2 cluster telah terbentuk optimal dengan konten program kuis dan perkenalan  produk  milik  gojek  Indonesia  merupakan  jumlah  retweet  terbanyak  pada  tiap  cluster  [14].  Peneltiian tersebut tergolong ke dalam penelitian text mining yang membutuhkan pembobot dalam proses analisisnya yaitu TF- IDF [1], [2] lainnya dengan metode K-Menas menggunakan optimasi dengan membandingkan antara Gap Statistik, sillhoutte silhouette coefficient, dan elbow menghasilkan metode terbaik dalam mengelompokkan adalah silhouette coefficient  [12].  Penelitian  lain  pernah  dilakukan  oleh  Arsih  dengan  membandingkan  algoritma  K-Means  dengan DBSCAN pada data nasabah yang memiliki fasilitas kredit dengan judul “Metode Pengclusteran Berbasis Densitas Menggunakan Algoritma DBSCAN” yang menghasilkan kesimpulan bahwa kedua algoritma tersebut membentuk 2 cluster dengan algoritma DBSCAN lebih baik daripada K-Means [4][15]. Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, diperoleh informasi untuk metode pengelompokan terbaik yaitu dengan DBSCAN dan pemilihan optimasi dengan silhouette coefficient, sehingga keduanya akan diguankan dalam penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui bagaimana kualitas layanan yang dilakukan perbankan kepada customer yang dilaporkan melalui akun twitter. Hasil dari klasifikasi dapat digunakan pihak terkait untuk dapat menentukan kebijakan terhadap peningkatan kualitas layanan dimasa yang akan datang. Penerapan ini dilakukan pada akun perbankan BRI, Mandiri dan BCA menggunakan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN).

## II. METODE PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diambil dari kumpulan tweet dari pengguna twitter di  Indonesia.  Akun  twitter  yang  digunakan  dalam  analisis  adalah  customer  care  dari  layanan  BRI  @KontakBRI, customer  care  dari  layanan  Mandiri  @mandiricare  dan  customer  care  dari  layanan  BCA  @HaloBCA.  Data  tweet diambil dari tanggal 4 Februari 2021 sampai 5 Maret 2021 dengan menggunakan twitter API. Variabel penelitian yang digunakan  adalah  frekuensi  kemunculan  kata  dasar  dari  setiap  tweet  yang  ditujukan  kepada  @KontakBRI, @mandiricare, dan @HaloBCA yang telah dilakukan preprocessing, dinotasikan sebagai variabel x dengan skala rasio.

## B. Struktur Data
Struktur data yang digunakan pada penelitian ini (lihat Tabel 1) digunakan untuk layanan perbankan @KontakBRI, layanan perbankan @mandiricare dan layanan perbankan @HaloBCA.
Tabel 1 Struktur Data Penelitian
No Tweet ( i ) Kata ( j ) x 1 x 2 x 3 x 4 …… x m 1 b 1 W 1.1 W 2.1 W 3.1 W 4.1 …… W m.1 2 b 2 W 1.2 W 2.2 W 3.2 W 4.2 …… W m.2 3 b 3 W 1.3 W 2.3 W 3.3 W 4.3 …… W m.3 : : : :
: : : : i b i W 1.i W 2.i W 3.1 W 4.i …… W m.i : : : :
: : : : n b n W 1.n W 2.n W 3.n W 4.n …… W m.n
Struktur  data  yang  akan  dilakukan  proses  clustering  DBSCAN  setelah  dilakukan  prepocessing  data  dimana  b merupakan  tweet,  x  merupakan  variabel  yang  menggambarkan  kata  dari  tweet  dan  W  merupakan  kata  yang  telah terboboti dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) TF.

## C. Langkah Penelitian
Langkah penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Mengambil data tweet dengan menggunakan Twitter API
a. Memasukkan keyword yang berhubungan dengan akun Twitter @KontakBRI, @mandiricare dan @HaloBCA.
b. Menyimpan hasil crawling ke database.
2. Melakukan text preprocessing pada data tweet layanan perbankan BRI, Bank Mandiri, dan BCA.

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
3. Mengubah data tweet  ke dalam bentuk frekuensi kemunculan kata dengan menggunakan TF-IDF.
4. Melakukan clustering data.
a. Melakukan clustering dengan menggunakan algoritma DBSCAN.
b. Memilih hasil clustering terbaik atau optimum dengan melihat nilai silhouette coefficient terbesar untuk metode DBSCAN.
5. Melakukan visualisasi tweet dengan Word Cloud.
6. Melakukan interpretasi dan menarik kesimpulan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data
Dari hasil crawling data, didapatkan 3.643 tweet yang ditujukan kepada akun customer care BRI, 3.642 tweet yang ditujukan  kepada  akun  customer  care  Mandiri  dan  5.301  tweet  yang  ditujukan  kepada  akun  customer  care  BCA. Sebelum melakukan analisis clustering, perlu dilakukan text preprocessing agar data mentah menjadi terstruktur dan mudah untuk dilakukan analisis.
Gambar 1. Jumlah Tweet Bank BRI, Mandiri dan BCA
Berdasarkan  Gambar 1  tweet yang paling  banyak diberikan oleh  masyarakat  adalah tweet  pada  akun. layanan perbankan BCA. Hal ini dapat dilihat bahwa layanan customer care BCA lebih sering digunakan oleh masyarakat untuk melakukan interaksi, baik interaksi dalam hal keluhan, kritik, saran dan lain-lain. Pada proses prepocessing data, tweet yang terambil sebagai retweet, tweet yang kosong atau kalimat dan kata yang tidak memiliki makna tidak akan  dimasukkan  ke  dalam  struktur  data  clustering,sehingga  jumlah  data  tweet  yang  digunakan  sebanyak  2.599 untuk perbankan BRI, 1.866 untuk perbankan Mandiri dan 3.008 untuk perbankan BCA.

## B. Clustering DBSCAN untuk Bank BRI
Clustering DBSCAN dimulai dengan melakukan perhitungan TF-IDF Berikut ini adalah hasil frekuensi kemunculan kata yang diperoleh setelah dilakukannya text preprocessing pada akun customer care BRI.
Tabel 2. Frekuensi Layanan Perbankan BRI Tweet ke- Kata admin .. cek .. otp .. whatsapp 1 1 .. 0 .. 0 .. 0 2 1 .. 1 .. 0 .. 0 : : : : : 1485 1 .. 0 .. 0 .. 0 : : : : : 2599 1 .. 1 .. 0 .. 0
Tabel  2  menunjukkan  frekuensi  kemunculan  setiap  kata  pada  tiap  tweet  yang  didapatkan  dari  proses  text preprocessing,  dengan  jumlah  kata  sebanyak  117  dan  kata  tersebut  merupakan  variabel  penelitian  yang  akan digunakan. Berikut adalah hasil perhitungan TF-IDF.
0 2000 4000 6000 BRI Mandiri BCA 3643 3642 5301 2599 1866 3008 Data Crawling
Data Setelah Text Prepocessing

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 3. Perhitungan TF-IDF Layanan Perbankan BRI
Tweet ke- Kata admin .. cek .. otp .. whatsapp 1 0,2204 .. 0 .. 0 .. 0 2 0,2198 .. 0,2625 .. 0 .. 0 : : : : : 1485 0,3563 .. 0 .. 0 .. 0 : : : : : 2599 0,5310 .. 0 .. 0 .. 0
Tabel 3 menunjukkan bahwa kata “cek” pada tweet kedua memiliki bobot sebesar 0,2625. Hal ini menunjukkan bahwa kata “cek” pada tweet tersebut memiliki frekuensi kemunculan yaitu 1x 0,2625 = 0,2625. Begitupula dengan kata-kata dasar yang lainnya memiliki cara perhitungan TF-IDF yang sama pula. Berikut merupakan visualisasi word cloud yang dibentuk berdasarkan bobot TF-IDF.
Gambar 2. Visualisasi Word Cloud Perbankan BRI
Gambar 2 menunjukkan bahwa nasabah BRI meminta admin customer care untuk melakukan pengecekan dan tindak lanjut terkait dengan dm yang diberikan, hal tersebut terlihat dari kata “admin”, “cek”, “dm” dan “tolong”. Nasabah juga memberikan ungkapan terimakasih karena telah menyelesaikan masalahnya dan memberikan informasi. Kepuasan dan kendala nasabah terkait dengan aplikasi brimo, transaksi rekening, topup, transfer yang gagal dan lain- lain juga disampaikan oleh nasabah melalui twitter customer care BRI. Menunjukkan kata yang paling sering muncul pada akun layanan perbankan BRI adalah kata “admin” dan “dm” sebanyak 1.154 dan 1.039 kali kemunculan, jumlah kemunculan kata tersebut menunjukkan bahwa banyaknya nasabah yang meminta agar customer service melakukan pengecekan pada fitur Direct Message.
Dua  parameter  hyperparameter  yaitu  nilai  parameter  Eps  dan  MinPts,  dimana  cluster  akan  terbentuk  ketika memiliki sedikitnya MinPts data pada radius Eps. Pada analisis ini akan dilakukan looping untuk mencari kombinasi Eps dan MinPts yang menghasilkan silhouette coefficient tinggi. Kombinasi yang digunakan adalah nilai Eps sebesar 0.1, 0.2, hingga 1 dan nilai MinPts sebesar dari 10 hingga 100. Berikut merupakan tabel kombinasi nilai parameter Eps dan  MinPts  yang  menghasilkan  nilai  silhouette  coefficient  tertinggi.  Nilai  silhouette  merupakan  metode  untuk mengetahui  jumlah  kelompok  optimum  dari  hasil  cluster.  Terdapat  beberapa  metode  diantaranya  gap  statistic, silhouette dan elbow, diantara ketiganya yang menunjukkan hasil terbaik adalah silhouette [8].
Tabel 4. Kombinasi Nilai Parameter Eps dan MinPts pada Layanan Perbankan BRI MinPts Eps Silhouette Coefficient Noise Jumlah Cluster 10 0,8 0,01947 417 15 11 0,8 0,03339 457 14 12 0,8 0,03627 504 13 13 0,8 0,03641 554 13 14 0,8 0,03769 614 12 : : : : : 15 0,5 0,23697 1494 25 12 0,5 0,23698 1410 31 17 0,5 0,23937 1528 23 11 0,5 0,23994 1394 32 10 0,5 0,24065 1375 33
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  kombinasi  nilai  parameter  Eps  dan  MinPts  yang  menghasilkan  nilai  silhouette coefficient tinggi terdapat pada MinPts sebesar 10 dan Eps sebesar 0,5. Oleh karena itu, jumlah cluster optimum yang diperoleh  sebanyak  33  cluster  dengan  1.224  tweet  yang  dapat  dikelompokkan  dan  1.375  tweet  yang  tidak  dapat dikelompokkan atau sebagai noise .

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 5. Jumlah Anggota Cluster pada Layanan Perbankan BRI
Cluster Jumlah Anggota Cluster Jumlah Anggota Cluster Jumlah Anggota 1 20 12 121 23 35 2 32 13 20 24 33 3 275 14 59 25 41 4 26 15 29 26 18 5 15 16 16 27 36 6 46 17 24 28 28 7 14 18 13 29 10 8 15 19 17 30 31 9 22 20 61 31 15 10 24 21 18 32 11 11 26 22 61 33 12
Tabel 5 menunjukkan bahwa cluster yang terbentuk pada data layanan perbankan BRI memiliki jumlah anggota sebanyak 20 untuk cluster pertama, 32 untuk cluster kedua dengan jumlah anggota terbanyak ada pada cluster 3 yaitu sebanyak 275 tweet.
Tabel 6. Anggota Cluster Pertama pada Layanan Perbankan BRI
Tweet ke- Tanggapan Nasabah Tweet ke- Tanggapan Nasabah 2 terimakasih kak 1586 terimakasih kak 10 terimakasih kak 1625 terimakasih kak 21 terimakasih kak 1936 terimakasih kak 25 terimakasih kak 1950 terimakasih kak 218 terimakasih kak 1955 terimakasih kak 654 terimakasih kak 1962 terimakasih kak 897 terimakasih kak 1987 kak terimakasih 934 kak terimakasih 2059 terimakasih kak 1334 kak terimakasih 2094 terimakasih kak 1511 kak terimakasih 2113 terimakasih kak
Tabel 6 m enunjukkan bahwa kata yang muncul pada cluster pertama adalah “terimakasih” dan “kak”, dimana kata tersebut merupakan kata yang muncul dari 20 tweet di cluster pertama. Beberapa cluster yang terbentuk mempunyai makna yang sama, dimana cluster 3, 4, 6, 8, 9, 10, 12, 15, 16, 19, 22 dan cluster 33 menunjukkan bahwa nasabah ingin meminta custumer service atau admin untuk memeriksa, membaca, merespon nasabah melalui fitur dm. Cluster 1, 2, 13, 14, 17 dan cluster 30 menunjukkan ungkapan terimakasih nasabah karena admin telah memberikan informasi, tips, edukasi atau mengatasi masalah nasabah. Sedangkan cluster 5, 7, 18, 20, 21, 29 dan cluster 31 menunjukkan keluhan nasabah terhadap aplikasi mobile banking dan brimo yang error.

## C. Clustering DBSCAN untuk Bank Mandiri
Clustering DBSCAN dimulai dengan melakukan perhitungan TF-IDF Berikut ini adalah hasil frekuensi kemunculan kata yang diperoleh setelah dilakukannya text preprocessing pada akun customer care Mandiri.
Tabel 7. Frekuensi Layanan Perbankan Mandiri Tweet ke- Kata ada .. kartu .. token .. whatsapp 1 0 .. 0 .. 0 .. 0 2 0 .. 0 .. 0 .. 0 : : : : : 853 0 .. 1 .. 0 .. 0 : : : : : 1866 0 .. 0 .. 0 .. 0
Tabel  7  menunjukkan  frekuensi  kemunculan  setiap  kata  pada  tiap  tweet  yang  didapatkan  dari  proses  text preprocessing,  dengan  jumlah  kata  sebanyak  104  dan  kata  tersebut  merupakan  variabel  penelitian  yang  akan digunakan. Berikut adalah hasil perhitungan TF-IDF.

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 8. Perhitungan TF-IDF Layanan Perbankan Mandiri
Tweet ke- Kata ada .. kartu .. token .. whatsapp 1 0 .. 0 .. 0 .. 0 2 0 .. 0 .. 0 .. 0 : : : : : 853 0 .. 0,7111 .. 0 .. 0 : : : : : 1866 0 .. 0 .. 0 .. 0
Tabel 8 menunjukkan bahwa kata “kartu” pada tweet kedua memiliki bobot sebesar 0,7111. Hal ini menunjukkan bahwa kata “kartu” pada tweet tersebut memiliki frekuensi kemunculan yaitu 1x 0,7111 = 0,7111. Begitupula dengan kata-kata dasar yang lainnya memiliki cara perhitungan TF-IDF yang sama pula. Berikut merupakan visualisasi word cloud yang dibentuk berdasarkan bobot TF-IDF.
Gambar 3. Visualisasi Word Cloud Perbankan Mandiri
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  nasabah  Bank  Mandiri  meminta  admin  customer  care  untuk  melakukan pengecekan  dan  tindak  lanjut  terkait  dengan  dm  yang  diberikan,  hal  tersebut  terlihat  dari  kata  “cek”,  “dm”,  dan “admin” yang paling menonjol dibandingkan kata -kata yang lain. Nasabah juga memberikan ungkapan terimakasih karena telah menyelesaikan masalahnya. Ketidakpuasan nasabah terhadap mobile banking yang error, proses transaksi yang gagal, dan kendala lainnya juga diungkapkan nasabah melalui twitter customer care Mandiri. Selain itu, nasabah juga menanyakan terkait dengan cara membuka rekening baru, cara mengurus buku tabungan yang hilang dan lain- lain.
Berikut  merupakan  hasil  analisis  clustering  menggunakan  metode  DBSCAN  pada  layanan  perbankan  Mandiri. Terdapat  2  parameter  hyperparameter  yaitu nilai parameter  Eps dan  MinPts,  dimana cluster  akan  terbentuk ketika memiliki sedikitnya MinPts data pada radius Eps. Pada analisis ini akan dilakukan looping untuk mencari kombinasi Eps dan MinPts yang menghasilkan silhouette coefficient tinggi. Kombinasi yang digunakan adalah nilai Eps sebesar 0.1, 0.2, hingga 1 dan nilai MinPts sebesar dari 10 hingga 100. Berikut merupakan tabel kombinasi nilai parameter Eps dan MinPts yang menghasilkan nilai silhouette coefficient tertinggi.
Tabel 9. Kombinasi Nilai Parameter Eps dan MinPts pada Layanan Perbankan Mandiri MinPts Eps Silhouette Coefficient Noise Jumlah Cluster 17 0,8 0,01990 425 7 13 0,8 0,02020 357 4 14 0,8 0,02188 369 5 15 0,8 0,02260 384 5 12 0,8 0,02600 348 3 : : : : : 11 0,4 0,16141 1312 18 10 0,4 0,16441 1292 20 16 0,4 0,17091 1385 13 17 0,4 0,17091 1385 13 15 0,4 0,17139 1370 14
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  kombinasi  nilai  parameter  Eps  dan  MinPts  yang  menghasilkan  nilai  silhouette coefficient tinggi pada layanan perbankan Mandiri terdapat pada MinPts sebesar 15 dan Eps sebesar 0,4. Oleh karena itu, jumlah cluster optimum yang diperoleh sebanyak 14 cluster dengan 496 tweet yang dapat dikelompokkan dan 1370 tweet yang tidak dapat dikelompokkan atau sebagai noise.

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 10. Jumlah Anggota Cluster pada Layanan Perbankan Mandiri
Cluster Jumlah Anggota Cluster Jumlah Anggota 1 26 8 19 2 45 9 27 3 21 10 31 4 139 11 15 5 19 12 28 6 23 13 17 7 59 14 27
Tabel  10  menunjukkan  bahwa  cluster  yang  terbentuk  pada  data  layanan  perbankan  Mandiri  memiliki  jumlah anggota  sebanyak  26  untuk  cluster  pertama  dan  45  untuk  cluster  kedua  dengan  jumlah  anggota  cluster  terbanyak terdapat pada cluster 4 yaitu sebanyak 139 tweet.
Tabel 11. Anggota Cluster Pertama pada Layanan Perbankan Mandiri Tweet ke- Tanggapan Nasabah 6 admin cek dm terimakasih 136 cek dm admin terimakasih 165 admin cek dm terimakasih 278 cek dm admin terimakasih 281 admin cek dm terimakasih 301 admin cek dm terimakasih 364 admin cek dm terimakasih 396 cek dm admin terimakasih : : 1376 cek dm admin terimakasih 1396 admin cek dm terimakasih 1444 admin cek dm terimakasih 1625 cek dm admin terimakasih
Tabel  11  menunjukkan  bahwa kata  yang  muncul  pada  cluster  pertama  adalah  “admin”,  “cek”,  “dm”,  dan “terimakasih”, dimana kata tersebut merupakan kata yang muncul dari 26 tweet di cluster pertama. Cluster 1, cluster 4 sampai cluster 8, cluster 10 sampai cluster 12, dan cluster 14 menunjukkan bahwa nasabah ingin meminta custumer service atau admin untuk memeriksa, membaca, merespon dan membantu permasalahan nasabah yang ditulis melalui fitur dm atau direct Message. Cluster 2, cluster 3, cluster 9 dan cluster 13 menunjukkan bahwa nasabah mengucapkan terimakasih kepada customer service untuk informasi, edukasi dan tips yang telah diberikan dan terimakasih karena telah menyelesaikan masalah nasabah.

## D. Clustering DBSCAN untuk Bank BCA
Clustering DBSCAN dimulai dengan melakukan perhitungan TF-IDF Berikut ini adalah hasil frekuensi kemunculan kata yang diperoleh setelah dilakukannya text preprocessing pada akun customer care BCA.
Tabel 12. Frekuensi Layanan Perbankan BCA Tweet ke- Kata ada .. bca .. teller .. xpresi 1 0 .. 1 .. 0 .. 0 2 0 .. 0 .. 0 .. 0 : : : : : 1812 0 .. 1 .. 0 .. 0 : : : : : 3008 0 .. 0 .. 0 .. 0
Tabel  12  menunjukkan  frekuensi  kemunculan  setiap  kata  pada  tiap  tweet  yang  didapatkan  dari  proses  text preprocessing,  dengan  jumlah  kata  sebanyak  115  dan  kata  tersebut  merupakan  variabel  penelitian  yang  akan digunakan. Berikut adalah hasil perhitungan TF-IDF.

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 13. Perhitungan TF-IDF Layanan Perbankan BCA
Tweet ke- Kata ada .. bca .. teller .. xpresi 1 0 .. 0 .. 0 .. 0 2 0 .. 0 .. 0 .. 0 : : : : : 1812 0 .. 0,6595 .. 0 .. 0 : : : : : 3008 0 .. 0 .. 0 .. 0
Tabel 13 menunjukkan bahwa kata “bca” pada tweet pertama memiliki bobot sebesar 0,6595. Hal ini menunjukkan bahwa kata “bca” pada tweet tersebut memiliki frekuensi kemunculan yaitu 1x0,6595 = 0,6595. Begitupula dengan kata- kata dasar yang lainnya memiliki cara perhitungan TF-IDF yang sama pula.
Gambar 4. Visualisasi Word Cloud Perbankan BCA
Gambar 4 menunjukkan bahwa nasabah Bank BCA meminta admin customer care untuk melakukan pengecekan dan tindak lanjut terkait dengan dm yang diberikan, hal tersebut terlihat dari kata “hallo”, “admin”, “cek”, “dm”, dan  “bisa”  yang  paling  menonjol  dibandingkan  kata -kata  yang  lain.  Nasabah  juga  memberikan  ungkapan terimakasih  karena  telah  menyelesaikan  masalahnya  dan  telah  memberikan  informasi,  tips  dan  edukasi.  Kendala nasabah  terhadap  mobile  banking,  transaksi,  top-up  yang  gagal  dan  kendala  lainnya  juga  diungkapkan  nasabah melalui  twitter  customer  care  BCA.  Selain  itu,  nasabah  juga  menanyakan  terkait  cara  membuka  rekening  online, mengganti nomor handphone, lupa pin, klikbca yang terblokir dan lain-lain.
Berikut  merupakan  hasil  analisis  clustering  menggunakan  metode  DBSCAN  pada  layanan  perbankan  BCA. Terdapat 2 parameter hyperparameter yaitu nilai parameter Eps dan MinPts, dimana cluster akan terbentuk ketika memiliki sedikitnya MinPts data pada radius Eps. Pada analisis ini akan dilakukan looping untuk mencari kombinasi Eps dan MinPts yang menghasilkan silhouette coefficient tinggi. Kombinasi yang digunakan adalah nilai Eps sebesar 0.1, 0.2, hingga 1 dan nilai MinPts sebesar dari 10 hingga 100. Berikut merupakan tabel kombinasi nilai parameter Eps dan MinPts yang menghasilkan nilai silhouette coefficient tertinggi.
Tabel 14. Kombinasi Nilai Parameter Eps dan MinPts pada Layanan Perbankan BCA MinPts Eps Silhouette Coefficient Noise Jumlah Cluster 10 0,7 -0,01052 644 15 12 0,7 -0,00909 745 13 11 0,7 -0,00870 704 11 15 0,7 0,00684 867 9 13 0,7 0,01222 804 10 : : : : : 15 0,1 0,19855 2010 21 13 0,5 0,20359 1561 31 12 0,5 0,21185 1508 34 11 0,5 0,22002 1462 38 10 0,5 0,22526 1440 39
Tabel  14  menunjukkan  bahwa  kombinasi  nilai  parameter  Eps  dan  MinPts  yang  menghasilkan  nilai  silhouette coefficient tinggi pada layanan perbankan Mandiri terdapat pada MinPts sebesar 10 dan Eps sebesar 0,5. Oleh karena itu, jumlah cluster optimum yang diperoleh sebanyak 39 cluster dengan 1.568 tweet yang dapat dikelompokkan dan 1.440 tweet yang tidak dapat dikelompokkan atau sebagai noise.

## INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 15. Jumlah Anggota Clusterpada Layanan Perbankan BCA
Cluster Jumlah Anggota Cluster Jumlah Anggota Cluster Jumlah Anggota 1 84 14 65 27 47 2 15 15 268 28 19 3 76 16 36 29 31 4 13 17 19 30 16 5 63 18 39 31 11 6 191 19 14 32 15 7 12 20 15 33 22 8 27 21 11 34 26 9 17 22 14 35 22 10 36 23 14 36 11 11 48 24 42 37 12 12 21 25 14 38 12 13 125 26 35 39 10
Tabel 15 menunjukkan bahwa cluster yang terbentuk pada data layanan perbankan BCA memiliki jumlah anggota sebanyak 84 untuk cluster pertama, 15 untuk cluster kedua dengan jumlah anggota terbanyak ada pada cluster 15 sebanyak 268 tweet.
Tabel 16. Anggota Cluster Pertama pada Layanan Perbankan BCA
Tweet ke- Tanggapan Nasabah 5 informasi terimakasih 24 admin terimakasih informasi 91 terimakasih informasi 101 terimakasih informasi 105 terimakasih informasi : : 2865 terimakasih informasi admin 2869 terimakasih admin informasi 2880 terimakasih informasi 2881 admin terimakasih informasi 2887 terimakasih informasi
Tweet  yang  telah  dikelompokkan  kemudian  di  visualisasikan  melalui  word  cloud.  Menunjukkan  bahwa  kata yang muncul pada cluster pertama adalah “admin”, “informasi” dan “terimakasih”, dimana kata tersebut merupakan kata yang muncul dari 84 tweet di cluster pertama. Beberapa cluster yang terbentuk mempunyai makna yang sama, dimana cluster 2, 6, 9, 10, 15, 16, 24, 26, 29, 31, 33 dan cluster 35 menunjukkan bahwa nasabah ingin meminta custumer service  atau  admin  untuk  memeriksa,  membaca,  merespon  dan  membantu  permasalahan  nasabah  yang  ditulis melalui  fitur  dm  atau  direct  message.  Cluster  1,  3,  13,  22,  27  dan  cluster  28  menunjukkan  bahwa  nasabah mengucapkan terimakasih karena admin telah memberikan informasi, edukasi dan tips ataupun telah menyelesaikan masalah nasabah. Cluster 5, 7, 12, 14, 21, 36, 38 menunjukkan keluhan nasabah terkait dengan mobile banking yang error.  Cluster  30  menunjukkan  sapaan  nasabah  kepada  customer  service  atau  admin  perbankan  BCA.  Sedangkan cluster 4, 8, 11, 17, 20, 23, 32, 34 dan cluster 39 menunjukkan keluhan nasabah terkait dengan transfer rekening, ATM yang tertelan, kartu kredit, dan biaya administrasi.

## E. Hasil Clustering DBSCAN
Hasil  metode  clustering  DBSCAN  diperlukan  untuk  mengetahui  kriteria  dan  jumlah  cluster  optimum  yang dihasilkan untuk mengelompokkan tweet pada akun layanan perbankan BRI, Mandiri dan BCA.
Tabel 17. Hasil Cluster  pada Layanan Perbankan dengan Metode DBSCAN Layanan Perbankan Eps MinPts Silhouette Coefficient Noise Jumlah Cluster BRI 0,5 10 0,24065 1.375 33 Mandiri 0,4 15 0,17139 1.370 14 BCA 0,5 10 0,22526 1.440 39
Menunjukkan  hasil  clustering  dari  metode  DBSCAN  dimana  pengelompokkan  terbaik  dari  metode  DBSCAN adalah dengan melihat kombinasi nilai Eps dan MinPts yang menghasilkan nilai silhouette coefficient yang tertinggi. Dari  metode  DBSCAN  pada  layanan  perbankan  BRI  menghasilkan  cluster  optimum  sebanyak  33  cluster  dengan kombinasi nilai Eps 0,5 dan MinPts 10 dimana 1.375 tweet tidak bisa dikelompokkan (noise). Pada layanan perbankan Mandiri menghasilkan cluster optimum sebanyak 14 cluster dengan kombinasi nilai Eps 0,4 dan MinPts 15 dimana
INFERENSI , Vol. 6(1), March. 2023. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
1.370 tweet sebagai noise. Pada layanan perbankan BCA menghasilkan cluster optimum sebanyak 39 cluster dengan kombinasi nilai Eps 0,5 dan MinPts 10 dimana 1.440 tweet sebagai noise. Hasil pengelompokan ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian terdahulu bahwa metode DBSCAN kurang baik untuk mengelompokkan text mining dengan noise yang sangat besar [2].

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah dijelaskan sebelumnya, diperoleh kesimpulan bahwa Perbankan BCA menerima lebih banyak tanggapan atau tweet dari nasabah dibandingkan dengan perbankan BRI dan Mandiri. Informasi yang diperoleh dari ketiga bank tersebut agar customer service bisa melakukan pengecekan pada fitur direct messages  dengan  kata  lain  bahwa  nasabah  menginginkan  customer  menyelesaikan  keluhan  mereka  dan  segerea merespon direct messages. Secara garis besar, perbankan perlu melakukan peningkatan pelayanan dari segi kecepatan dalam merespon keluhan customer, keluhan lain berkaiatan dengan kartu atm, mobile banking, dan transaksi transfer, dan buku tabungan. Sedangkan dari hasil metode DBSCAN cluster optimal dari perbanka didapatkan dari kombinasi nilai  Eps  dan  MinPts  yang  menghasilkan  nilai  silhouette  coefficient  tertinggi.  Nilai  silhouette  coefficient  tertinggi menghasilkan jumlah cluster yang optimal akan tetapi  tidak menjamin untuk menghasilkan jumlah noise terendah. Saran  bagi  peneliti  selanjutnya,  dapat  menggunakan  metode  pengelompokan  lainnya  seperti  algoritma  LVQ. Kelebihan metode ini dapat membentuk suatu pola sehingga dapat menyesuaikan dengan data yang ada[7].

## REFERENSI
[1] Alfarisi.  (2017).  Data  Prepocessing  -  Konsep  Pembelajaran  Data  Mining.  Diakses  23  Desember  2020  dari https://steemit.com/education/@alfarisi/data-preprocessing-konsep-pembelajaran-data-mining
[2] Astutik,  D.  K.  A.,  Indrasetianingasih,  A.,  dan  Fitriani,  F.  (2022).  Penerapan  Text  Mining  pada  Analsiis Sentimen Pengguna Twitter Layanan Transportasi Online Menggunakan Metode Density Based Spatial Clustering of Applications With Noice (DBSCAN) dan K-Menas. J- Statistika, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya, Vol 15, No 1. 184-189.
[3] Ariadi, D. & Fithriasari, K. (2015). Klasifikasi Berita Indonesia Menggunakan Bayesian Classification dan Support Vector Machine dengan Confix Stripping Stemmer . Jurnal Sains dan Seni ITS, Vol. 4, No. 2.
[4] Arsih,N.  (2016).  Metode  Pengclusteran  Berbasis  Densitas  Menggunakan  Algoritma  DBSCAN.  Prosiding Statistika,Vol. 2, Hal. 153-163.
[5] Detikfinance. (2020). BRI Naik Peringkat di Daftar 1.000 World banks, Nomor 1 diRI. Diakses 17 Desember dari:https://finance.detik.com/moneter/d-5114772/bri-naik-peringkat-di-daftar-1000-world-banks- nomor-1-di-ri.
[6] Feldman, R., & Sanger, J. (2007). Text Mining Handbook : Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press
[7] Fitriani, F. (2016). Pengelompokkan data Angin Puting Beliung dengan Menggunakan LVQ. Wahana Vol 6
No 1. Universitas PGRI Adi Buana Surabaya.
[8] Hermanto, E. M.P. (2019). Penerapan Entropy Weighting K-Means (EW K-Means) pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Timur berdasarkan Indikator Mortalitas Tahun 2014. Prisma, Prossiding Seminar Nasional Matematika. Hal 841-847.
[9] Nasution, M.I.F. & Hidayati,T. (2020). Pengaruh Fitur Chatbot Aisyah (Asisten Interaktif Mandiri Syariah) Terhadap Kualitas Pelayanan Nasabah. Jurnal BanqueSyar'i, Vol. 6, Hal 81-88.
[10] Otoritas Jasa Keuangan. (2020). Laporan Publikasi Bank Umum Konvensional. Diakses 5 Januari dari https://www.ojk.go.id/id/kanal/perbankan/data-dan-statistik/laporan-keuangan-perbankan/default.aspx.
[11] Siregar, A. M., & Puspabhuana, A., (2002). Data Mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner. Sukoharjo: CV Kekata Group.
[12] Sulistyawan, S., Hapsery, A., Arifahanum, L. J. A., (2021). Perbandingan Metode Optimasi untuk Pengelompokan Provinsi Berdasarkan Sektor Perikanan di Indonesia (Studi Kasus Dinas Kelautan dan Perikanan Indonesia). Jurnal Gaussian Vol 10. No 1., Hal. 76-84.
[13] Tan, H. P., Plowman, D., & Hancock, P. (2007). Intellectual Capital and Financial Returns of Companies. Journal of Intellectual Capital, Vol. 8, Hal 76-91.
[14] Yusril, A,N. (2020). Implementasi Text Mining untuk Advertising dengan Menggunakan Metode K -Means Clustering pada Data Tweets Gojek Indonesia.Sistemasi, Hal. 586-596
[15] Narsih, A. (2016). Metode Pengclusteran Berbasis Densitas Menggunakan Algoritma DBSCAN. Prosiding Statistika,Vol. 2, Hal. 153-163.
©  2023  by  the  authors.  This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).