## Analisis Jejaring Sosial Smartfren Pada Sosial Media Twitter Dengan Metode Text Network Analysis (TNA)
Delia HayyuningTyas 1 , Grishelda Amelia Suganda 2 , Hanifah Hindra Putri 3 , Meyke Nurtikasary 4 , Sakina Ulfa A.R 5 1,2,3,4,5 Program Studi Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No. 1 Dayeuhkolot, Bandung, Indonesia
1 deliatyas@student.telkomuniversity.ac.id, 2 sheldaamelia@student.telkomuniversity.ac.id,
3 hanihindraputri@student.telkomuniversity.ac.id, 4 Meykekeee@student.telkomuniversity.ac.id, 5 sakinaulfa@student.telkomuniversity.ac.id.

## Abstract
The  study  aims  to  determine  and  analyze  the  responses  of  consumers  who  have  used  smartfren through comments on social media twitter regarding the network, price, and quality of smartfren in Indonesia. Useful to find out what consumer complaints are often submitted by smartfren users. With  smartfren's  superior  services,  smartfren  4G  LTE  advanced,  VoLTE  to  enable  customers  to enjoy calls with HD  quality, international services, smart  world, smart U,  and super4G smartfren. Smartfren  also  provides  unlimited  services  24  hours  a  month.  With  this  Text  Network  Analysis method, the author wants to find out whether there are negative comments about this smartfren service so that the company will finally be able  to find out what problems often arise and can be fixed so that they can make the company even better.
Keywords: Text Network Analysis, Text Mining, Smartfren

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  menganalisis  tanggapan  konsumen  yang  sudah menggunakan  smartfren  melalui  komentar-komentar  pada  sosial  media  twitter  mengenai jaringan,  harga,  dan  kualitas  smartfren  di  Indonesia.  Berguna  untuk  mengetahui  keluhan konsumen  apa  saja  yang  sering  diajukan  oleh  pengguna  smartfren.  Dengan  layanan-layanan unggulan smartfren adalah smartfren 4G LTE advanced, VoLTE untuk memungkinkan pelanggan menikmati  panggilan  dengan  kualitas  HD,  layanan  internasional,  smart  world,  smart  U,  dan smartfren super4G. Smartfren pun menyediakan layanan unlimited 24 jam dalam 1bulan. Dengan metode Text Network Analysis ini, penulis ingin mengetahui apakah terdapat komentar negative tentang  layanan  smartfren  ini  yang  akhirnya  perusahaan  akan  dapat  mengetahui  masalah  apa yang sering muncul dan dapat diperbaiki sehingga dapat  menjadikan perusahaan lebih baik lagi.
Kata kunci : Text Network Analysis, Text Mining, Smartfren

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  dunia  teknologi  dan  informasi  dalam  beberpaa tahun  terkahir,  menjadikan  internet  sebagai  alat  komunikasi  yang  banyak diminati  oleh  masyarakat.  Hal  inilah  yang  melatarbelakangi  perubahan komunikasi konvensial menjadi modern dan serba digital. Perkembangan inipun menjadi  semakin  pesat  setelah  internet  mulai  dapat  diakses  melalui smartphone. Smartphone memberikan fasilitas yang beraneka ragam, mulai dari SMS,  MMS,  chating,  email,  browsing,  serta  fasilitas  penggunaan  sosial  media. Berdasarkan  data  pengguna  internet  Indonesia,  sampai  akhir  tahun  2011,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 261-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengguna  internet  di  Indonesia  mencapai  lebih  dari  50  juta  pengguna. Sementara  survey  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII) menyatakan pengguna internet di Indonesia pada tahun 2015 mencapai 139 juta pengguna. Dari data tersebut, diidentifikasi bahwa jenis perangkat yang dipakai untuk  mengakses  internet  antara  lain  smartphone  (70,01%),  diikuti  PC Notebook (45,4%), komputer rumah (41%), PC Netbook (5,6%), tablet (3,4%). Rata-rata  masyarakat  Indonesia  menghabiskan  waktu  3-4  jam  sehari  untuk berselancar di dunia maya, dengan aktivitas yang dilakukan seperti mengakses jejaring  sosial  (90%),  mencari  informasi  (75%),  mencari  hiburan  (58%),  surat elektronik (47,3%), permainan (44%), dan belanja (48,5%).
PT.  Smartfren  adalah  operator  penyedia  jasa  telekomunikasi  berbasis teknologi  CDMA  dan  4G  yang  menggunakan  teknologi  EV-DO  PT.  Smartfren memiliki  beberapa  produk  selain  dari  eksistensinya  sebagai  provider telekomunikasi yaitu modem, wifi , dan smartphone . Fenomena yang terjadi pada bisnis  operator  telekomunikasi  adalah  semakin  tingginya  tingkat  persaingan untuk memanjakan dan memenuhi keinginan konsumen. Sayangnya, mayoritas operator  telekomunikasi  hanya  berfokus  pada  kualitas  produk  semata,  seperti menghadirkan  produk  murah  dan  promosi  bonus  yang  tinggi.Seringkali operator  telekomunikasi  melupakan  faktor  lain  seperti  kualitas  pelayanan konsumen, dan tanggapan-tanggapan konsumen.
Maka  dari  itu  sebagai  situs  jejaring,  potensi  penggunaan  sosial  media dalam  menganalisis  tanggapan-tanggapan  pelanggan.  Hal  ini  disebabkan  sosial media  dapat  memainkan  peran  komunikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  penilaian-penilaian  dari  pelanggan  yang  sudah  memilih  dan menggunakan  smartfren  sebagai  provider  nya,  sehingga  dapat  menjadikan evaluasi maupun peningkatan prosuk bagi PT. Smartfren.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Teori
Text  Network  Analysis (TNA)  adalah  analisis text yang  menggambarkan berbagai macam "solusi dukungan komputer" yang memungkinkan analis untuk " extract  networks  of  concepts "  dari  teks  dan  untuk  membedakan  "arti"  yang diwakili  atau  dikodekan  di  dalamnya.  Asumsi  yang  mendasari  munculnya Text Network adalah  hubungan  yang  terkandung  dalam  tiap  kata  tersebut  sehingga menghasilkan suatu pola yang dapat dianalisis [1].  Media sosial adalah sebuah media  online,  dengan  para  penggunanya  bisa  dengan  mudah  berpartisipasi, berbagi, dan menciptakan isi meliputi blog, jejaring sosial, wiki, forum dan dunia virtual.Menurut  Andreas  Kaplan  dan  Michael  Haenlein  mendefinisikan  media sosial sebagai “sebuah kelompok aplikasi berbasis internet yang membangun di atas dasar ideologi dan teknologi Web 2.0, dan yang memungkinkan penciptaan dan  pertukaran user-generated content ” [2]. Menurut TIBCO Software Inc, text mining adalah  memproses  informasi  yang  tidak  terstruktur  (tekstual)  menjadi
data  kuantitatif  secara  cepat.  Data  kuantitatif  yang  nantinya  dapat ditindaklanjuti sesuai dengan keinginan penggunanya [3].

## 2.2. Metode Penelitian
Penelitian  bersifat  deskriptif.  Penelitian  deskriptif  adalah  penelitian  yang berusaha  mendeskripsikan  suatu  gejala,  peristiwa,  kejadian  yang  terjadi  saat sekarang.  Pada  penelitian  ini  menggambarkan  sebuah  komentar  dan  keluhan para  konsumen  smartfren  dalam  akun  twitter  smartfren  dan  hashtag #smartfren. Penelitian ini untuk mendapatkan kata  atau kalimat apa saja yang paling sering keluar saat menggunakan hashtag #smartfren dan juga username apa yang paling sering muncul.
Unit  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  akun  username  yang  memberikan komentar  kepada  smartfren.  Populasi  yang  digunakan  yaitu  konsumen  yang memberikan  komentar  dan  keluhannya  dalam  akun  twitter  mereka  masing- masing.  Sampel  yang  digunakan  yaitu  seluruh  konsumen  yang  memberikan komentarnya  kepada  smartfren  dengan  jenis  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  melalui  API  dengan  bantuan  perangkat  aplikasi Rstudio dan Gephi.

## 2.3. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berbentuk  komentar- komentar  pelanggan  smartfren  di  twitter  yang  menggunakan hastag #smarfrencare  dan  #smartfren  dengan  data  yang  didapatkan  adalah  sebanyak 10.000 komentar.  Kemudian  setelah  data  tersebut  di cleaning didapatkan  70 komentar.  Data  tersebut  peneliti  ambil  dalam  rentang  waktu  10  hari,  dimulai pada tanggal 16 Maret 2020 hingga tanggal 26 Maret 2020.

## 2.4. Teknik dan Alat Pengumpulan Data
Data yang ada didapatkan dalam hashtag #smartfren bisa dibilang data ini tidak  berurutan  dan  acak.  Karena  kami  mengumpulkan  data  dengan crawling. Kita bisa mendapatkan data mulai dari keluhan, informasi terbaru, saran, kritik, dll  semuanya  tercampur  dalam  satu  hashtag.  Struktur  data  yang  kami  ambil yaitu  dengan  mengambil  screen  name  dan  reply  to  SN  untuk  mengetahui key player dari social media  perusahaan  Smartfren.  Selanjutnya  dengan menggunakan text  network  analysis kami  mengamati  keluhan  apa  yang  paling sering    dikeluhkan  pelanggan  apa  saja  yang  sering  dikeluhkan  masyarakat pengguna Smartfren.
Setelah  melakukan  crawling,  kami  memfilter  atau  membersihkan  data ( cleaning ), untuk bagian komentar, kami melakukan word agar mengetahui kata apa  yang  sering  muncul,  kami  juga  memisahkan  komentar  yang  positif  dan negatif. Langkah selanjutnya kami menghapus kata yang tidak dibutuhkan dalam proses  ini,  seperti  emoji,  pemenggalan  kata/frasa,  iklan  dan  lain  sebagainya.
Sehingga kami akan memastikan bahwa data yang akan kami olah lengkap dan dan dapat diprosess menggunakan tools untuk visualisasinya yaitu Gephi.
Gambar 1 . Twitter Smartfren
Gambar 2. Proses Crawling Data menggunakan Gephi
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Karakteristik Data
Data yang diperoleh sebanyak 70 data clean yang tersimpan dalam format csv. Data tersebut merupakan data mentah dan dilakukan cleaning data dengan bantuan  perangkat  lunak  Ms.  Excel  agar  data  tersebut  bersih  dan  bebas  dari noise . Dalam cleaning data hanya diperlukan nama pengirim ( screen name ) dan nama  penerima  ( reply to  SN).  Selanjutnya  data  divisualisasikan  dan  dilakukan menggunakan Gephi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 261-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 3. Data Hasil Cleaning
Komentar yang didapat dari hasil crawling data, kemudian di cleaning lalu run menggunakan  WordJ,  dan  diolah  pada  aplikasi  Gephi  untuk  mendapatkan Degree,  Closeness, dan Betweenness .  Sehingga  dapat  terlihat  bentuk  jaringan siapa  saja username dan  komentar  yang  paling  banyak  dikeluhkan  dan key player -nya.

## Gambar 4. Hasil Data Social Network Analysis
Dapat  dilihat  bahwa  bentuk  jaringan  yang  berupa  hubungan  antara  konsumen Smartfren dengan akun Smartfren di Twitter.

## Gambar 5. Degree SNA
Berdasarkan  gambar  diatas  yang  memiliki degree paling  tinggi  adalah  id smartfrencare dengan nilai 198.
Gambar 6. Closeness SNA
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  dlihat  bahwa  yang  meiliki closeness paling tinggi adalah smarfrencare dengan nilai 1.0.

## Gambar 7. Betweenness SNA
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  yang  memiliki betweenness paling tinggi adalah id smartfrencare dengan nilai 19503.0
Gambar 8. Hasil Text Network Analysis

## Gambar 9. Degree TNA
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  yang  memiliki degree paling  tinggi adalah kata smartfren dengan nilai 28, dengan kata kedua jaringan dengan nilai 9.

## Gambar 10. Closeness TNA
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  yang  memiliki  Closeness  paling  tinggi adalah  kata  smartfren  dengan  nilai  0.722222,  dan  kata  kedua  jaringan  dengan nilai 0,549296.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 261-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 11. Betweeness TNS
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa yang memiliki betweeness paling tinggi adalah kata smartfren dengan nilai 658,333333,  dan  kata kedua yaitu jaringan dengan nilai 259.833333.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan Hasil yang diperoleh, berikut kesimpulan yang didapat:
a) Key Player dalam jaringan ini yaitu smartfrencare dan smartfren.
b) Smartfren  mendapatkan  banyak  keluhan  mengenai  jaringan  dan sinyalnya yang kurang baik.
c) Respon smartfren dalam menjawab keluhan konsumen di twitter cukup aktif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Hunter,  “A  Novel  Method  of  Network  Text  Analysis”,  Open  Journal  of Modern Linguistics, 4, 350-366, 2014.
[2] Kaplan, Andreas M.; Michael Haenlein (2010) "Users of the world, unite! The  challenges  and  opportunities  of  Social  Media".  Business  Horizons 53(1): 59–68. Akses online: https://id.wikipedia.org/wiki/Media_sosial
[3] TIBCO Software Inc. (n.d.) Text Mining. Dikutip 4 Mei 2020, dari Statsoft: https://www.statsoft.com/Textbook/Text-Mining
[4] Siswanto, T. (2018). Optimalisasi Sosial Media Sebagai Media Pemasaran Usaha Kecil Menengah. Akses Online:
http://ojs.itb-ad.ac.id/index.php/LQ/article/view/134/99