## Analisa Interaksi Pelanggan dengan Konsep Social Network Analysis untuk Mengetahui Persepsi Positif dan Negatif berdasarkan Komentar pada Media Sosial Instagram
Amalia Ristantya 1 , Vivi Okiyani 2 , Ellana Triyand 3 , Friska Febrianti 4 , Salshabilla Aninditha 5 , Siti Kamalliah 6 1,2,3,4,5,6 Prodi S1 MBTI, Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Telkom Jl. Terusan Buah Batu, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat amaliaristantya@student.telkomuniversity.ac.id 1 , viviokiyani@student.telkomuniversity.ac.id 2 , ellanatriyandah@student.telkomuniversity.ac.id 3 , kafriskafeb@student.telkomuniversity.ac.id 4 , shabillasalsha@student.telkomuniversity.ac.id 5 , sitikamalliah@student.telkomuniversity.ac.id 6

## Abstract
Telkomsel is one of the largest cellular telecommunications service providers in Indonesia.  This analysis use the Text Mining method and Social Network Analyst (SNA) method to be effective in determining the perception of complaints and excess customers against Telkomsel providers, so  the  company  can  improve  quality,  resolve  customer  complaints,  and  increase  Brand Awareness. Based on the results of the analysis there are perceptions of complaints and excess regarding Telkomsel service and facility providers that need to be improved again.
Keywords: Text Mining, SNA, Perception of Complaints, Provider.

## Abstrak
Telkomsel  adalah  salah  satu  penyedia  layanan  telekomunikasi  selular  terbesar  di  Indonesia. Analisis ini menggunakan metode Text Mining dan Social Network Analylis (SNA), agar efektif untuk  menentukan  persepsi  keluhan  dan  kelebihan  pelanggan  terhadap  provider  Telkomsel, sehingga  perusahaan  dapat  memperbaiki  kualitas,  mengatasai  keluhan  pelanggan,  dan meningkatkan  Brand  Awareness.  Berdasarkan  hasil  analisis  terdapat  persepsi  keluhan  dan kelebihan mengenai layanan dan fasilitas provider Telkomsel yang perlu ditingkatkan kembali.
Kata kunci: Text Mining , SNA , Persepsi Keluhan, Provider.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  ini,  internet  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi masyarakat. Berbagai platform berfungsi sebagai media bagi sejumlah besar orang untuk berinteraksi, sehingga menghasilkan data dengan volume yang besar,  yang  dalam  istilah  data  analitik  dapat  bermanfaat  bagi  kita,  jika  kita dapat  mengubah  data  tersebut  menjadi  sebuah  informasi  yang  tepat. Sebagian  besar  perusahaan  besar  memiliki  akun  resmi  di  media  sosial melalui  layanan  jejaring  sosial  online  populer  seperti Twitter,  Instagram, Facebook, dan lainnya.
Kemajuan media sangat membantu manusia untuk berkomunikasi satu sama lain. Komunikasi tidak hanya dapat dilakukan secara langsung, tapi juga dapat melalui dunia maya seperti di media online atau platform media sosial. Media online , yang dapat diunduh melalui internet , masih menjadi salah satu pilihan utama masyarakat dalam mencari informasi. Hal ini tentu membantu manusia dalam berkomunikasi menjadi lebih mudah.
Dilihat  dari  data  yang  dihasilkan  sangat  besar,  menimbulkan  masalah berupa bagaimana pemanfaatan informasi yang terdapat pada data tersebut. Cara paling sederhana untuk dilakukan adalah dengan menghitung frekuensi kemunculan  kata-kata  tertentu,  atau  biasa  disebut wordcloud atau pembobotan  kata  [1].  Namun,  penggunaan  metode  tersebut  memiliki kelemahan berupa kehilangan makna. Di sisi lain dari pendekatan ini adalah pendekatan  analisis  sentimen,  yang  mampu  mengekstrak  informasi  dari percakapan  secara  detail.  Tetapi  dalam  proses  tersebut  dapat  memakan waktu yang sangat lama.
Dalam  data  tersebut  dapat  berisi  informasi-informasi  yang  menarik seperti  review  produk,  bertukar  pengalaman  dan  lain  sebagainya.  Dengan demikian  penemuan  informasi  mengenai  pendapat  dan  masalah  mengenai pasar  dapat  terjadi  dari  data  yang  tersedia.  Salah  satu  cara  untuk menemukan  informasi  yang  terhubung  dengan  topik  tertentu  dapat dilakukan  dengan  merangkum  percakapan[2].  Analisa  jejaring  teks  yang merupakan  pengaplikasian  dari  metode social  network  analysis  nampaknya menjadi  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  persepsi kualitas yang dimiliki operator telekomunikasi di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Kajian Literasi
2.1.1. Social Network Analysis
Metode Social  Network  Analysis mampu  memunculkan  wawasan  yang didapat  dari  teknik  analisis  dasar,  seperti community  detection yang  dapat digunakan  untuk  penarikan  kesimpulan  dan  aktivitas knowledge  discovery [3].

## 2.1.2. Text Mining
Sebuah  teknologi  yang  sedang  berkembang  untuk  menganalisis dokumen  dalam  jumlah  besar  yang  tidak  terstruktur  dengan  tujuan  untuk mengekstraksi pola informasi yang bermanfaat [4].

## 2.1.3. Brand Perceived Quality
Pendapat dari konsumen yang subjektif tentang sebuah produk secara keseluruhan  atau  berbasis  dari  pengalaman  personal  yang  pernah  didapat dari produk tersebut, kebutuhan khusus, situasi yang konsumtif, dan faktor lainnya [5].

## 2.2. Metodologi
Metode  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kualitatif. Penelitian kualitatif adalah penelitian yang memahami fenomena atau gejala sosial dengan cara memberikan pemaparan yang rinci terhadap hal tersebut [6]. Berdasarkan tujuan penelitian, penelitian ini termasuk dalam penelitian deskriptif.  Penelitian  deskriptif  didesain  untuk  mengumpulkan  data  untuk mendeskripsikan  karakteristik  dari  seseorang,  kegiatan  atau  situasi  [7]. Penelitian  bersifat cross  section yaitu  pengumpulan  data  dilakukan  dalam satu periode, kemudian data tersebut diolah, dianalisis dan kemudian ditarik
kesimpulan  [8].  Metode  yang  kami  gunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan Analisa  jaringan  teks/ text  network  analysis merupakan konstruksi  model  dari social  network  analysis. Tahapan  dalam  penelitian adalah sebagai berikut:

## 2.2.1. Pengumpulan Data
Sumber data yang diperoleh oleh peneliti adalah sumber data sekunder. Data  yang  diambil  merupakan  komentar  pada  media  sosial  Instagram  pada Perusahaan  PT  Telkomsel.  Data  diambil  menggunakan website Phantombuster.com .  Dihasilkan  jumlah raw  data sebanyak  14.816  data. Dengan  rentan  pengambilan  data  yaitu  6  bulan  kebelakang  dengan  periode 14 April 2020 hingga November 2019.

## 2.2.2. Preprocessing Data
Peneliti  membersihkan  atau  memfilter  data  dari  yang  struktur  data tidak  lengkap.  Selanjutnya  menghilangkan  komentar  yang  tidak  relevan dengan PT Telkomsel, menghapus komentar kata-kata yang tidak jelas  dan menghilangkan double comment. Sehingga peneliti akan memastikan bahwa data yang akan peneliti olah lengkap dan dapat diproses. Data  yang  ada  dalam Instagram bisa  dibilang  sudah  tersusun  rapi, berurutan, dan tidak acak. Struktur data yang peneliti ambil yaitu Comment dari postingan Instagram perusahaan Telkomsel. Pada proses Cleaning Data peneliti  menggunakan  Rstudio  ( Tokenization,  Stopword ,  dan Stemming) . Kemudian  menentukan  sentimen  positif  dan  negatif,  karena  peneliti  ingin melihat  keuntungan  dan  keluhan  pelanggan  yang  menggunakan provider Telkomsel.  Setelah  data  sudah  diberikan  lebel  maka  data  siap  diolah  dan dimodelkan.

## 2.3. Pembuatan Model Jaringan
Proses  analisis  terhadap  kata-kata  dominan  yang  sudah  didapat sebelumnya,  dilakukan  menggunakan software WordIJ . Output yang  didapat adalah  visualisasi  model  jaringan  dari  tiap  kata  -kata  dominan  tersebut. Karena  peneliti  ingin  melihat  keuntungan  dan  keluhan  pelanggan  yang menggunakan provider Telkomsel,  maka  peneliti  dapat  mengklasifikasikan text tersebut  berdasarkan  komentar  layanan  baik  atau  buruk,  sebelumnya peneliti telah membagi komentar menjadi 2 jenis yaitu positif dan negatif.

## 2.3.1. Identifikasi Properti Jaringan
Setiap  model  jaringan  yang  sudah  diproses  dengan  aplikasi  Gephi memiliki  beberapa  properti  yang  akan  dihitung  nilainya.  Adapun  properti jaringan  yang  akan  dihitung  nilainya  adalah: nodes,  edges,  graph  density, modularity , dan number of community [9].

## 2.3.2. Community Detection
Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  kelompok  dari  kata-kata dominan yang telah dimodelkan menggunakan software Gephi [10].

## 2.3.3. Analisis
Pada  tahapan  ini  peneliti  menganalisis  sentimen  posistif  dan  negatif yang  telah  divisualisasikan  menggunakan software  gephi. Setelah divisualiasasikan  peneliti  dapat  menganalisis  pasangan  kata  dominan  yang sering muncul pada kolom komentar Instagram PT Telkomsel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Persepsi komentar Positif
Persepsi  komentar  positif  digunakan  untuk  memperlihatkan  kualitas yang perlu di kembangkan  oleh Telkomsel sehingga membantu perusahaan dalam  mempertahankan dan mendapatkan pelanggan. Selain itu, komentar positif  dapat  menjadi  strategi  jitu  Telkomsel  untuk  memberikan  layanan terdepan dibanding provider pesaing.

## 3.1.1. Asosiasi kata dan jaringan pada komentar positif
Dari  total  855  data  positif,  terdapat  391  pasang  asosiasi  kata  yang sering  muncul  bersama,  mengindikasikan  bahwa  kata  tersebut  saling berhubungan.  pada  Tabel  1  merupakan  10  pasang  kata  yang  dominan muncul pada komentar positif pelanggan Telkomsel.
Tabel 1. wordpair dan weight dengan association rules
No Wordpair Weight 1 Bobotoh Ganti 152 2 Info Lengkap 63 3 Sebar Hepi 60 4 Aplikasi Mytelkomsel 58 5 Paket Promo 32 6 Telkomsel Poin 32 7 Ruanguru Kuota 31 8 Telkomsel Siaga 30 9 Pendidikan Kuota 30 10 Paket Aplikasi 26
Pada  tabel  1  merupakan  hasil    statistika  jaringan  keseluruhan  data positif pada komentar instagram akun telkomsel. Graph density pada tabel 3.1 menunjukan bahwa telkomsel memiliki kepadatan jaringan 0.04 yang berarti jaringannya  tidak  padat,  sedangkan modularity sebesar  0705  menunjukan bahwa  angka  modularity  yang  tinggi  mengindikasikan  komentar  positif berjenis banyak.  Pada visualisasi ini terdeteksi 9 komunitas dengan bentuk jaringan heterophily.

## Tabel 2. Statistika jaringan
Nodes Edges Graph Density Modularity Number of community 55 59 0.04 0.705 9

## 3.1.2. Visualisasi Jaringan berdasar komentar positif

## Gambar 1. Visualisasi Komentar Positif
Pada Visualisasi jaringan pada gambar  1, terlihat komunitas berwarna biru  menunjukan  kata  “bobotoh,  ganti,  dan  cinta’’.  Bobotoh  sendiri merupakan  sebutan  bagi  pendukung  klub  sepakbola  persib  bandung. Telkomsel mengumumkan kerjasamanya dengan persib pada 12 April silam dan banyak mendapat komentar positif.
Selanjutnya pada komunitas berwarna orange menunjukan kata “sebar, hepi, promo, dan siaga” yang mempunya ikatan kuat ditunjukan dengan edge yang  tebal. Program  Program  Telkomsel  Siaga  Sebar  Hep  merupakan program  undian  untuk  seluruh  pelanggan  Telkomsel  (kartuHalo,  simpati, Kartu As, dan Loop) di mana Anda bisa mendapatkan kupon undian melalui beli paket, tukar Telkomsel Poin, atau bermain Gosok Hepi.
Pada komunitas dengan warna merah muda terlihat kata dominan yang seringkali  muncul  yaitu  “ruangguru,  aplikasi,  lancar”.  Diketahui  bahwa Telkomsel turut membantu pendidikan di Indonesia selama masa karantina dengan  memberikan  kuota  gratis  sebesar  30  GB,  hal  tersebut  tentunya mendapat respon yang sangat positif dari berbagai pihak.
3.2. Persepsi komentar negatif
Persepsi  komentar  negatif  digunakan  untuk  mengetahui  keluhan  apa saja  yang  di  alami  oleh  pelanggan  Telkomsel.  Sehingga  dapat  dijadikan masukan  untuk  perusahaan  agar  memperbaiki  kualitas  layanan  yang mendapat  komentar  negatif.  Dengan  keluhan  yang  tidak  segera  ditangani, dapat menyebabkan Telkomsel kehilangan pelanggannya.

## 3.2.1. A sosiasi kata dan jaringan pada komentar negatif
Dari  total  3032  data  positif,  terdapat  198  pasang  asosiasi  kata  yang sering  muncul  bersama,  mengindikasikan  bahwa  kata  tersebut  saling berhubungan.  pada  Tabel  3  merupakan  10  pasang  kata  yang  dominan muncul pada komentar negatif pelanggan Telkomsel.
Tabel 3 . wordpair dan weight dengan association rules No  Wordpair Weight 1 Respon Dm 344 2 Pulsa Hangus 143 3 Harga Mahal 123 4 Pulsa Kesedot 116 5 Covid Sinyal 87 6 Internet Game 84 7 Sinyal Mahal 77 8 Respon Lockdown 68 9 Masuk Pulsa 64 10 Tidak Masuk 28
Pada  tabel  3  merupakan  hasil    statistika  jaringan  keseluruhan  data negatif pada komentar instagram akun telkomsel. Graph density pada tabel 3 menunjukan  bahwa  telkomsel  memiliki  kepadatan  jaringan  0.051  yang berarti  jaringannya  tidak  padat,  sedangkan modularity sebesar  0.624 menunjukan bahwa angka modularity yang tinggi mengindikasikan komentar negatif berjenis banyak.  Pada visualisasi ini terdeteksi 10 komunitas dengan bentuk jaringan heterophily.

## Tabel 4. Statistika jaringan
Nodes Edges Graph Density Modularity Number of community 59 100 0.051 0.624 10

## 3.2.2. Visualisasi Jaringan berdasar komentar negative

## Gambar 2. Visualisasi komentar negative
Dapat  dilihat  pada  gambar  2  merupakan  visualisasi  komentar negatif.Agar dapat diambil kesimpulan secara kompleks, kami membagi hasil visualisasi dalam 3 gambar visualisasi berdasarkan modularity terdekat.

## a) Komunitas 1 dan 2
Gambar 3 . visualisasi pada komunitas 1 dan 2
Tabel 5. Persepsi keluhan komunitas 1 dan 2
Kelompok kata dominan Presepsi Keluhan sekarat, covid, wfh,promo, Pelanggan meminta diadakan promo terkait kebijakan WFH akibat covid sinyal,parah, keluhan, mati Keluhan pelanggan mengenai sinyal yang parah dan kadang tidak ada/mati Respon dm pelanggan meminta respon direct message,
Kelompok kata dominan
Presepsi Keluhan
sehingga diindikasikan bahwa customer service tidak aktif dalam 24 jam
b) Komunitas 3, 4 dan 5
Gambar 4. visualisasi pada komunitas 3,4 dan 5
Tabel 6. Persepsi keluhan komunitas 3, 4 dan 5
Kelompok kata dominasi Presepsi keluhan harga mahal turun halo harga  telkomsel  terutama  kartu  halo    yang terbilang mahal internet lemot game kulitas internet lemot ketika bermain game Pulsa hangus kesedot tidak masuk Layanan yang kurang maximal terkait pembelian pulsa yang tidak masuk c) Komunitas 6, 7, 8, 9 dan 10
Gambar 5. visualisasi pada komunitas  6, 7, 8, 9 dan 10
Tabel 7. Persepsi keluhan komunitas 6, 7, 8, 9 dan 10
Kelompok kata dominasi Presepsi Keluhan kampung  edge  lemot internet  game,  dampak sekolah kualitas sinyal dikampung lemot dengan jaringan edge  berimbas  pada  internet,  game,  dan sekolah(online) yang lemot solusi aktivasi nomor gagal pelanggan meminta solusi atas aktivasi nomornya yang gagal

## 4. SIMPULAN
Telkomsel  adalah  Salah  satu  penyedia  layanan  telekomunikasi selular   terbesar  di  Indonesia  dengan  139,3  jt  pelanggan  dan  beberapa penghargaan  yang  didapatkan  oleh  Telkomsel  meraih  penghargaan World Branding  Award tingkat  internasional  khususnya  dibidang  telekomunikasi seluler  dan  dinobatkan  sebagai  “ Brand  of  the  Year ”   2019-2020[11]. Namun,dari hasil temuan dalam penelitian tersebut memperlihatkan bahwa jaringan  sosial  yang  lebih  unggul  adalah  jaringan  sosial  interaksi  mengenai keluhan  berupa  persepsi  negative.  Ringkasan  keluhan  pelanggan  yaitu keluhan  pada  pulsa,  harga  dan  responsivitas  yang  kurang  memuaskan  dari Telkomsel.  Walaupun  banyak  terdapat  keluhan,  namun  pada  komentar pelanggan  terdapat  apresiasi  positif  terhadap  telkomsel,  apresiasi  tersebut dapat  dimanfaatkan  oleh  perusahaan  untuk  terus  mengembangkan  layanan yang  mendapat  banyak  apresiasi  tersebut  agar  pelanggan  dan  calon pelanggan tetap loyal dan puas.
Saran untuk perusahaan Telkomsel,  yaitu untuk memperbaiki kualitas layanan  sinyal  yg  stabil,  karena  pada  masa  WFH  koneksi  internet  sangat diperlukan,  peluang  tersebut  dapat  menjadi  peluang  besar  bila  Telkomsel terus gencar memperbaiki layanannya. Selain itu Telkmsel disarankan lebih memperbaiki  respon  customer  service  yang  pelanggan  keluhkan,  dengan meminimalisir  koemntar  negative  pada  platform  media  sosial  diharpkan meningkatkan brand awareness pada perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Alamsyah,  A.,  Paryasto,  M.,  Putra,  F.  J.,  &  Himmawan,  R.  (2016,  May). Network text analysis to summarize online conversations for marketing intelligence  efforts  in  telecommunication  industry.  In  2016  4th International  Conference  on  Information  and  Communication Technology (ICoICT) (pp. 1-5). IEEE.
[2]  H. Jee-Uk,  J.  Jin-Woo,  I. Qasim, J. Young-Doo, C. Joon-Myun, L.Dong-Ho. Multi Document Summarization Exploiting Semantic Analysis Based on Tag  Cluster.  Advances  in  Multimedia  Modelling,  volume  7733of  the series Lecture Notes in Computer Science, pp 479-489. 2013
[3]  Campbell, W. M., Dagli, C. K., dan Weinsten, C. J. (2013). Social Network Analysis with Content and Graphs. Lincoln Laboratory Journal , 62-81. [4]  Sirmakessis,  S.  (2012). Text  Mining  and  its  Applications:  Results  of  the NEMIS Launch Conference. Patras: Springer .
[5]  Leng,  H.  K.,  dan  Hsu,  N.  Y.  (2015). Emerging  Trends  and  Innovation  in Sports Marketing and Management in Asia. Hershey, PA: IGI Global . [6]  Sujarweni,  V.  Wiratna.  (2015). Metodologi  penelitian  Bisnis  &  Ekonomi (1st ed.). Bantul, Yogyakarta: PT Pustaka Baru.
[7]  Sekaran,  Uma.  dan  Bougie,  Roger.  (2013). Research  Methods  for Business: A SkillBuilding Approach (6th ed.). The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, PO19 8SQ, United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd.
[8]  Sujarweni,  V.  Wiratna.  (2015). Metodologi  penelitian  Bisnis  &  Ekonomi (1st ed.). Bantul, Yogyakarta: PT Pustaka Baru.
[9]  Bratawisnu,  M.  K.,  dan  Alamsyah,  A.  (2018) Social  Network  Analysis Untuk  Analisa  Interaksi  User  Dimedia  Sosial  Mengenai  Bisnis  E- Commerce  (Studi  Kasus : Lazada,  Tokopedia  dan  Elevenia) . Jurnal Manajemen Dan Bisnis ( ALMANA ) Vol.2 No.2.
[10]  Sucipto,  R.  H.,  &  Alamsyah,  A.  (2016). Analisis  Jaringan  Teks Berdasarkan Social Network Analysis Dan Text Mining Untuk Mengetahui Persepsi Kualitas Merek Pada Konten Percakapan Di Media Sosial Twitter (studi  Pada  Pt.  Indosat  Tbk.  Dan  Pt  Telkomsel) . eProceedings  of Management , 3 (1).
[11]  Dani (2019, November,19) https://berempatcom.cdn.ampproject.org/v/s/ berempat. com /news/10518/telkomsel