## ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK MARKETING MIX TERHADAP ULASAN APLIKASI DOMPET DIGITAL (STUDI KASUS:
APLIKASI LINKAJA PADA TWITTER)
Oleh: Rifqy Mikoriza Turjaman 1) dan Indra Budi 2)
Universitas Indonesia, Jakarta 1,2)
E-mail:
rifqy.mikoriza01@ui.ac.id 1)
indra@cs.ui.ac.id 2)

## ABSTRACT
During  the  COVID-19  pandemic  that  has  hit  the  world  since  the  end  of  2019,  transactions using the cashless payment method have experienced a significant increase. LinkAja, one of the  digital  wallet  companies  in  Indonesia  that  serve  cashless  payments,  needs  to  increase competitiveness amidst intense competition in the digital wallet business. One is to increase customer satisfaction by paying attention to various aspects based on the 4P marketing mix theory. This study focuses on conducting aspect-based sentiment analysis to determine which aspects  received  positive,  negative,  or  neutral  ratings  from  the  consumer  review  data.  The research results can be used as a reference for LinkAja to determine which aspects need to be prioritized to increase the company's competitiveness. The data used in this study is Twitter data  related  to  @linkaja  account  mentions  for  the  period  January-May  2022.  This  study performs  aspect  classification  using  string  matching  using  the  Thefuzz  library.  Then  the sentiment classification is done using the SVM algorithm. The undersampling method is used to  balance  the  classes  in  the  dataset.  The  classification  results  show  that  the  LinkAja application gets negative sentiment on the product aspect with 98% of the total reviews and the  place  aspect  with  100%  of  the  total  reviews,  then  neutral  sentiment  on  the  price  aspect with  89%  of  the  total  reviews,  and  the  promotion  aspect  gets  98%  positive  sentiment  of  the total reviews.
Keywords:  aspect-based  sentiment  analysis,  classification,  user  review,  marketing  mix, Twitter

## ABSTRAK
Selama  pandemi  COVID-19  yang  telah  melanda  dunia  sejak  akhir  tahun  2019,  transaksi dengan  metode  pembayaran cashless mengalami  peningkatan  signifikan.  LinkAja  sebagai salah satu perusahaan dompet digital di Indonesia yang melayani pembayaran cashless , perlu meningkatkan daya saing di tengah ketatnya persaingan bisnis dompet digital. Salah satunya adalah  dengan  meningkatkan  kepuasan  konsumen  dengan  memperhatikan  berbagai  aspek berdasarkan  teori marketing  mix 4P.  Penelitian  ini  berfokus  untuk  melakukan  sentimen analisis  berbasis  aspek  untuk  mengetahui  aspek  mana  yang  mendapat  penilaian  positif, negatif,  atau  netral  dari  data  ulasan  yang  diberikan  konsumen.  Hasil  penelitian  dapat digunakan  sebagai  referensi  bagi  LinkAja  dalam  menentukan  aspek  mana  yang  perlu diprioritaskan  dalam  meningkatkan  daya  saing  perusahaan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian adalah data Twitter yang berkaitan dengan mention akun @linkaja dengan periode Januari-Mei  2022.  Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  aspek  menggunakan  string  matching menggunakan library Thefuzz.  Kemudian  klasifikasi  sentimen  dilakukan  menggunakan algoritma  SVM.  Metode undersampling digunakan  untuk  menyeimbangkan  kelas  dalam
dataset. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa aplikasi LinkAja mendapatkan sentimen negatif pada  aspek  produk  dengan  98%  dari  total  ulasan  dan  aspek  tempat  dengan  100%  dari  total ulasan, kemudian sentimen netral pada aspek harga sebesar 89% dari total ulasan, dan aspek promosi mendapatkan sentimen positif sebanyak 98% dari total ulasan.
Kata  Kunci: analisis  sentimen  berbasis  aspek,  klasifikasi,  ulasan  pengguna, marketing  mix , Twitter

## 1. PENDAHULUAN
LinkAja  adalah  penyedia  jasa pembayaran  dengan  nama  perseroan  PT. Fintek  Karya  Nusantara  (Finarya)  yang merupakan  perusahaan  dari  10  Badan Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang  telah diresmikan  sejak  21  Februari  2019. Sebelum menyandang nama baru, LinkAja telah  lama  berada  di  dunia  pembayaran elektronik  yang  sebelumnya  bernama Telkomsel  Cash  (T-Cash)  yang  sudah  ada di  Indonesia  sejak  tahun  2007.  LinkAja yang merupakan layanan keuangan elektronik berbasis aplikasi telah menghadirkan  beragam  fitur  dan  layanan transaksi  pembayaran  di  berbagai  macam kategori  diantaranya  adalah  pembayaran asuransi, e-commerce ,  edukasi,  games, hiburan,  tagihan,  makanan  &  minuman, transportasi,  internet  &  telekomunikasi, kesehatan  &  kecantikan,  hiburan,  dan lembaga  finansial  yang  layanannya  bisa dinikmati  di  hampir  34  Provinsi  di Indonesia.
Banyaknya  perusahaan financial technology (fintech)  yang  menyediakan bentuk  pembayaran  digital  atau e-wallet membuat persaingan semakin ketat. Istilah fintech yang  terdiri  dari  finansial  dan teknologi pada dasarnya dipahami sebagai teknologi yang digunakan untuk mengubah dan meningkatkan model bisnis keuangan  (Suryono  &  Budi,  2019). LinkAja menjadi e-wallet yang menempati posisi  ke-5  berdasarkan  hasil  survei konsumen secara online, terdapat gap atau jarak  yang  cukup  jauh  antara  LinkAja dengan  kompetitor e-wallet di  atasnya seperti  pada  Gambar  1  (Pahlevi,  2021). LinkAja  masih  berpeluang  untuk  dapat memperbaiki  posisi  menjadi  peringkat pertama  atau National  Champion sesuai
dengan  visi  LinkAja  jika  dilihat  dari banyaknya  kelebihan  yang  dimiliki  oleh LinkAja sehingga dapat terus mempertahankan  popularitasnya  dengan meningkatkan  kualitas  layanan.  Karena kualitas  produk  dan  layanan  merupakan faktor utama yang mempengaruhi preferensi,  kepuasan,  dan  persepsi  dari konsumen (Rust & Oliver, 2000) .

## Gambar 1. Penggunaan Dompet Digital Menurut Survei, 2021
Sumber: Pahlevi, 2021
Dalam upaya meningkatkan kualitas layanannya, LinkAja dapat memanfaatkan  ulasan  pengguna  pada aplikasi  LinkAja  yang  terdapat  di Aplikasi media  sosial Twitter. Twitter adalah  situs  web  yang  dioperasikan  oleh Twitter  Inc,  yang  menawarkan  jejaring sosial
microblogging
yang memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi  secara  online  melalui tweet (Dewi, Indrawan, Budi, Santoso, & Putra,  2020). Dalam  penelitian  ini  teori marketing  mix 4P  yang  umum  dikenali sebagai  4P  yaitu  faktor-faktor  yang mempengaruhi  keberhasilan  pemasaran barang atau jasa yang terdiri dari Product
(Produk), Price (Harga), Place (Tempat), dan Promotion (Promosi)  digunakan sebagai acuan atau dasar dalam menentukan  aspek  apa  saja  yang  dapat ditingkatkan  dan  diperbaiki  oleh  LinkAja untuk  memperoleh  kepuasan  pelanggan dan  juga  dapat memperoleh  lebih  banyak
pengguna  aktif  yang  selanjutnya  dapat menjadikan  LinkAja  sebagai National Champion .  Keempat  faktor  tersebut saling  terikat  dan  mempengaruhi  satu sama  lain.  Pada  umumnya,  perusahaan menggunakan marketing  mix 4P  untuk
mengidentifikasi kebutuhan dan kepuasan konsumen  (Kotler,  Philip,  &  Amstrong, 2012).
Selanjutnya cara untuk mengetahui dan  menentukan  aspek  apa  saja  yang perlu  ditingkatkan  oleh  LinkAja  penulis menggunakan  salah  satu  metode text mining yaitu  analisis  sentimen.  Analisis sentimen  umumnya  digunakan  untuk membantu  bisnis  memonitor  sentimen merk  dan  produk  dari  masukan  yang diberikan  oleh  konsumen dan  memahami apa  yang  konsumen  inginkan  (Tonkin, 2016). Dengan cara memanfaatkan ulasan pengguna  pada  aplikasi media  sosial  dan dalam  penulisan  ini  peneliti  mengambil ulasan  melalui  salah  satu  media  sosial LinkAja  yaitu Twitter . Analisis  sentimen mengklasifikasi  suatu  teks  berdasarkan emosi  yang  berusaha  untuk  ditampilkan. Pada umumnya klasifikasi yang dilakukan di analisis sentimen dikategorikan  dalam  kategori  positif, negatif, dan netral. Secara umum, analisis sentimen  memiliki  tiga  tingkatan,  yaitu document level, sentence level, dan aspect level. Alih-alih melihat konstruksi bahasa (dokumen,  paragraf,  kalimat,  klausa  atau frasa),  tingkat  aspek  langsung  melihat pendapat  itu  sendiri.  Penelitian  ini menggunakan  analisis  sentimen  berbasis aspek  terhadap  ulasan  aplikasi  LinkAja pada  Twitter  yang  selanjutnya  dijadikan studi  kasus  untuk  menentukan  kualitas dari  layanan  dan  produk  yang  diberikan. Permasalahan tersebut menghasilkan pertanyaan  penelitian “Bagaimana  hasil analisis sentimen berbasis aspek terhadap  ulasan  aplikasi  LinkAja dengan  menggunakan  aspek marketing mix 4P pada platform Twitter?” .
2. TINJAUAN PUSTAKA
a. Marketing mix
Menurut  Kotler  dan  Keller  (2015), marketing  mix adalah  alat  pemasaran yang  digunakan  oleh  perusahaan  untuk mencapai tujuan pemasaran dalam memenuhi  target  pasar. Marketing  mix atau  yang  umum  dikenali  sebagai  4P adalah  faktor-faktor  yang  mempengrauhi keberhasilan  pemasaran  barang  atau  jasa. 4P  merupakan  gabungan  antara Product (Produk), Price (Harga), Place (Tempat), dan Promotion (Promosi). Product dapat dikenal  sebagai  paket  keunggulan  yang ditawarkan  pemasar  kepada  pelanggan dengan  harga  tertentu  (Singh,  2012), Price dikenal sebagai nilai yang dibebankan  untuk  produk  atau  layanan apa  pun (Borden,  1984) , Place adalah mekanisme  di  mana  barang  dan  jasa dipindahkan  dari  penyedia  atau  produsen ke  konsumen (Goi,  2009) ,  dan Promotion membantu pedagang dan tenaga penjualan  untuk  menunjukkan  produk kepada  pelanggan  secara  efektif  dan mendorong mereka untuk membeli (Singh, 2012).
b. Text Mining
Text mining adalah proses menemukan  informasi  dalam  kumpulan teks  besar  dan  mengidentifikasi  pola  dan hubungan  yang  terdapat  dalam  data tekstual. Text  mining merupakan  ilmu yang  bersifat  interdisiplin,  yang  dimana memerlukan  pengetahuan  di  bidang data mining , natural  language  processing, machine learning , dan pencarian informasi. Text  mining sangat  erat kaitannya  dengan  data  mining  karena sama-sama  mencari  hubungan  yang menarik  pada  suatu  data,  namun text mining cenderung  lebih  sulit  dilakukan
karena  sumber  data  yang  digunakan bukan  angka  melainkan  tulisan  atau  teks (Feldman & Sanger, 2013).

## c. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah salah satu bagian dari text mining . Analisis sentimen adalah  sub-bagian  dari natural  language processing (NLP)  yang  berfokus  pada penentuan text's feelings . Analisis sentimen  dikenal  dengan  istilah opinion mining , yaitu proses memahami, mengekstrak,  dan  mengolah  data  tekstual secara  otomatis  untuk  mendapatkan informasi sentimen dalam sebuah kalimat (Ade  Nurdeni,  Budi,  &  Santoso,  2021). Analisis  sentimen  mengklasifikasi  suatu teks  berdasarkan  emosi  yang  berusaha untuk ditampilkan. Pada umumnya klasifikasi  yang  dilakukan  di  analisis sentimen  dikategorikan  dalam  kategori positif,  negatif,  dan  netral  (Wang,  Shen,
& Hu, 2020). Analisis sentimen umumnya  digunakan  untuk  membantu bisnis  memonitor  sentimen  merk  dan produk dari masukan yang diberikan oleh konsumen  dan  memahami  apa  yang konsumen inginkan  (Tonkin, 2016). Pada analisis sentimen berbasis aspek, tujuannya  adalah  untuk  menemukan sentimen  pada  entitas  atau  aspeknya.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek
(ABSA)  mampu  mengungkap  aspek  atau atribut  produk  mana  yang  diekspresikan oleh  orang  tersebut.  Penting  untuk mengetahui  secara  tepat  fitur  produk perawatan  rambut  mana  yang  sedang dibicarakan  karena  konsumen  sering mencari  ulasan  tentang  berbagai  aspek. Misalnya,  pada  kalimat  "Kualitas  layar laptop  X  bagus,  tetapi  waktu  pemakaian baterainya  pendek"  mengevaluasi  dua aspek, kualitas layar dan waktu pemakaian baterai, dari laptop X (entitas). Sentimen  pada  kualitas  layar  laptop  X adalah positif, tetapi sentimen pada waktu pemakaian baterainya negatif (Liu, 2012). Selain itu terdapat penelitian dengan studi kasus aplikasi ulasan restoran di
Indonesia  dengan  menggunakan  aspek
makanan,  harga,  pelayanan,  dan  suasana (Suciati & Budi, 2019). Analisis sentimen berbasis  aspek  mampu  mengungkap aspek  atau  atribut  produk  mana  yang diungkapkan oleh orang tersebut (Kothalawala & Thelijjagoda, 2020).

## d. Teknik Klasifikasi Sentimen
Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode supervised  learning yang  umumnya digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Prinsip dasar SVM adalah linear classifier yang  kemudian  dikembangkan agar  dapat  digunakan  pada  permasalahan non  linier  dengan  memasukkan  konsep kernel  trick pada  ruang  kerja  berdimensi tinggi.  SVM  memetakan  vektor input ke dalam  ruang  fitur  berdimensi  tinggi menggunakan  transformasi  non  linier (Vapnik, 2000). Algoritma SVM memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik dibandingkan  algoritma  Naïve  Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan  (Dhini  &  Kusumaningrum,  2018). Selain  itu,  terdapat  juga  penelitian  yang mengemukakan  bahwa  SVM  memiliki performa  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  Naïve  Bayes  (Rana  &  Singh, 2016).  Lalu  terdapat  penelitian  yang membandingkan performa klasifikasi menggunakan SVM,  Logistic Regression, Multinomial  Naïve  Bayes,  dan  Random Forest yang menghasilkan akurasi terbaik diraih oleh SVM dan Logistic Regression (Tusar & Islam, 2021).

## 3. METODE PELAKSANAAN
Penelitian  ini  secara  garis  besar dilakukan  dengan  akuisisi  data  Twitter, preproses  data,  klasifikasi  aspek,  dan klasifikasi  sentimen  dengan  Support Vector Machine, validasi hasil klasifikasi  menggunakan  10-fold  cross- validation dan confusion matrix . Seluruh tahapan  penelitian  ditampilkan  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Sumber: Peneliti
a. Akuisisi Data Twitter
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  cuitan  yang berhubungan dengan LinkAja dan menggunakan  bahasa  Indonesia.  Cuitan diperoleh  dengan  melakukan  aplikasi  ke Twitter  untuk  mendapatkan  akses  API. Cuitan  yang  diperoleh  adalah  cuitan yang berasal dari tanggal 1 Januari 2022 hingga  17  Mei  2022.  Data  cuitan  yang didapatkan 4.057 cuitan.
Data  cuitan  Twitter  yang  sudah didapatkan  kemudian  dianotasi  oleh  3 anotator.  Data  dianotasi  berdasarkan aspek marketing  mix 4P.  Panduan anotasi  dibuat  sebagai  acuan  para anotator  dalam  melakukan  anotasi  data. Setiap data cuitan akan diberikan anotasi pada  masing-masing  aspek  4P,  yaitu produk,  harga,  promosi,  dan  tempat. Masing-masing  aspek  tersebut  akan dilabeli  dengan  label  positif,  negatif, netral atau none.
Tabel 1. Hasil Anotasi Produk Harga Promosi Tempat Positif 98 12 644 11 Negatif 1.286 16 34 43 Netral 87 29 56 16 None 1.760 Sumber: Peneliti b. Data Preprocessing
Tahapan  ini  melakukan  preproses data yang meliputi case folding , normalisasi,  penghilangan  cuitan  yang duplikat, filtering ,  dan lemmatization , dan stop  words  removal .  Data  yang sudah  selesai  melewati  proses  preproses data  kemudian  diubah  dari  data  teks menjadi  data  numerik.  Kemudian  kata- kata  yang  terdapat  pada  kalimat  diberi nilai sesuai dengan frekuensi kemunculannya  di  dalam  teks  dengan
menggunakan  TF.  Lalu  dihitung  IDF dengan  membagi  jumlah  teks  dengan jumlah  kemunculan  kata  di  dalam  teks. Jumlah  data  cuitan  setelah  melalui tahapan ini adalah sebanyak 3.419 data.

## c. Klasifikasi Aspek
Data  hasil  preprocessing  dihitung kemunculan  kata  yang  paling  banyak pada  setiap  aspeknya  menggunakan count  vectorizer .  Kata-kata  yang  paling sering muncul di dalam count vectorizer pada  masing-masing  aspek  kemudian dikelompokkan menjadi taksonomi kata. Kata-kata tersebut dikelompokkan berdasarkan  keterkaitan  sebagai  faktor yang mempengaruhi masing-masing aspek. Pengelompokkan ini memungkinkan  setiap  cuitan  dapat digolongkan  ke  dalam  beberapa  aspek atau multi  aspek.  Kemudian  cuitan  akan diklasifikasi berdasarkan taksonomi kata menggunakan  metode string  matching dengan  library  Thefuzz.  Setiap  cuitan dicek  apakah  memiliki  kata  yang terkandung pada taksonomi kata menggunakan Thefuzz.
Tabel 2. Hasil Taksonomi Kata Aspek Harga Produk Promosi Tempat biaya saldo iklan stasiun bandara gratis masuk cashback krl indomaret mahal bayar diskon spbu kereta murah pending bonus gate bus charge transaksi event scan alfamart
limit pakai hemat bensin tokopedia kena beli kreatif belanja bioskop price isi seru samsat loket margin uang mesin chatime harga potong mrt cashless cuma transfer kmt bebas aplikasi halte Sumber: Peneliti
d. Klasifikasi Sentimen
Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan  menggunakan  algoritma Support Vector Machine. Algoritma SVM dinilai
memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik dibandingkan  algoritma  Naïve  Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan (Dhini & Kusumaningrum, 2018). Proses  ini  menghasilkan  model  yang kemudian  digunakan  untuk  menentukan polaritas  masing-masing  aspek  4P. Kemudian  data  cuitan  ulasan  aplikasi LinkAja  yang  sudah  melewati  preproses data,  pembobotan,  dan  klasifikasi  aspek digunakan sebagai data latih.

## e. Validasi Model
Metode yang digunakan untuk validasi adalah confusion matrix dan 10- fold cross  validation .  Tujuan  dari  tahap validasi  model  adalah  untuk  mengukur performa  model  dengan  mendapatkan nilai accuracy , precision , recall , dan F1.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  membahas  WordCloud, hasil  klasifikasi  aspek,  dan  klasifikasi sentimen  pada  data  ulasan  aplikasi LinkAja.  Performa  dari  model  klasifikasi menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine ditampilkan dalam bentuk grafik batang  dan confusion  matrix .  Hasil analisis  sentimen  disajikan  dalam  bentuk grafik  batang  yang  dimana  warna  biru menunjukan  sentimen  positif,  warna kuning  menunjukkan  sentimen  negatif, dan  warna  hijau  menunjukkan  sentimen netral.
Data  cuitan  hasil preprocessing divisualisasikan menggunakan
WordCloud  pada  setiap  aspek  yang memiliki  nilai  sentimen  dan  dapat  dilihat pada Gambar 3. Hasil visualisasi WordCloud  menunjukkan  pada  aspek produk  berisi  kata-kata  seperti  “saldo”, “transaksi”,  “masuk”,  “pending”,  dan “gagal” yang menunjukkan permasalahan pada  aspek  produk  terkait  pengalaman konsumen
dalam
bertransaksi menggunakan  aplikasi  LinkAja  dan menunjukkan  kritikan  terhadap  performa aplikasi.  Kemudian  pada  aspek  harga,
didominasi  oleh  kata-kata  seperti  “kena”, “biaya”, dan “transfer” yang menunjukkan  bahwa  pada  aspek  ini
membahas  biaya  yang  dikenakan  dalam menggunaan  aplikasi  LinkAja.  Lalu  pada aspek  promosi,  kata-kata  yang  sering muncul  adalah  “iklan”,  “cashback”, “tertawa”,  dan  “keren”  yang  dimana konsumen  membahas  terkait  program promosi  yang  dilakukan  oleh  LinkAja, khususnya  iklan  bertema  film  Thailand yang  pernah  dibuat  oleh  LinkAja  sukses mendapatkan respon positif dari masyarakat.  Terakhir  pada  aspek  tempat, berisi kata-kata seperti “stasiun”, “pakai”, “krl”,  “spbu”,  dan  “gate”, yang menunjukkan  permasalahan  pada  aspek tempat  terkait  lokasi  aplikasi  LinkAja umunya digunakan.

## Gambar 3. Visualisasi WordCloud
Sumber: Hasil Pengolahan Python
Eksperimen melakukan tahap klasifikasi aspek  untuk  mengelompokkan data ke masing-masing aspek 4P. Dataset yang  didapatkan  setelah  melalui  tahapan preprocessing dan  klasifikasi  aspek memiliki  kelas  none  yang  menjadi  kelas mayoritas  pada  aspek  harga  dan  aspek tempat  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Klasifikasi Aspek
Produk  Harga  Promosi Tempat Positif 67 7 150 9 Negatif 1.073 12 25 38 Netral 57 21 18 11 None 556 162 13 96 Sumber: Hasil Pengolahan Python Dataset tersebut dilakukan
undersampling untuk mendapatkan dataset  yang balance . Undersampling
dilakukan  pada  aspek  harga  dan  tempat dikarenakan kedua aspek tersebut memiliki  data  yang imbalance .  Aspek harga  dan  tempat  memiliki  populasi  data dengan  label  none  yang  sangat  banyak apabila dibandingkan dengan label lainnya.  Tabel  4  memperlihatkan  jumlah data  setelah  proses undersampling pada aspek harga dan tempat. Pada aspek harga jumlah data dengan label none menjadi 7 dan pada aspek tempat menjadi 9.

## Tabel 4 Persebaran Dataset
Produk  Harga  Promosi  Tempat Positif 67 7 150 9 Negatif 1.073 12 25 38 Netral 57 21 18 11 None 556 7 13 9 Sumber: Hasil Pengolahan Python Dataset yang sudah balance kemudian diklasifikasi menggunakan SVM  untuk  mendapatkan  nilai  sentimen. Model  dievaluasi  menggunakan k-fold cross  validation dengan  nilai  k  sebesar 10.  Data  yang  sudah  melalui  proses klasifikasi  aspek  dan undersampling
dijadikan  masukan  untuk  proses  evaluasi model. Proses cross
validation menghasilkan  nilai accuracy pada  aspek produk  sebesar  77,9%,  aspek  harga 45,0%,  aspek  promosi  76,4%  dan  aspek tempat 58,9%.

## Gambar 4. Hasil Klasifikasi Sentimen
Sumber: Sumber: Hasil Pengolahan Python
Gambar  4  menunjukkan  performa model  klasifikasi  dengan  SVM  setelah dilakukan  klasifikasi  aspek.  Aspek  harga memiliki  nilai accuracy terbaik  dengan skor  80,0%.  disusul  oleh  aspek  produk 77,5%,  aspek  promosi  76,2%,  aspek tempat  71,4%.  Pada Tabel  5  dan  Tabel  7 dapat  dilihat  bahwa  aspek  produk  dan aspek  promosi  cukup  berhasil  dalam membedakan  data  dalam  kelas  yang berbeda  dengan  bias  yang  minim. Pada Tabel  6  menunjukkan confusion  matrix pada aspek harga mengindikasikan model dapat  mengklasifikasi  data  dengan  cukup akurat.  Dapat  dilihat  bahwa  model  pada aspek harga mampu menghasilkan klasifikasi  dengan  berbagai  macam  label. Kemudian  pada  Tabel  8  dapat  dilihat bahwa  aspek  tempat  menghasilkan  nilai yang  didominasi  oleh  label  negatif.  Hal ini dikarenakan meskipun telah dilakukan undersampling pada  kelas  none,  dataset menjadi  didominasi  oleh  data  berlabel negatif  meskipun  tidak  sesignifikan  pada saat didominasi oleh label none, sehingga model  pada aspek  tempat  cenderung  bias kepada  kelas  label  negatif  sehingga semua  hasil  klasifikasi  berupa  label negatif.

## Tabel 5 Confusion Matrix Aspek Produk
Aspek Produk Negatif Netral Positif None Negatif 202 0 0 17 Netral 4 2 0 7 Positif 9 0 2 3 None 38 0 1 66 Sumber: Hasil Pengolahan Python

## Tabel 6 Confusion Matrix Aspek Harga
Aspek Harga Negatif Netral Positif None Negatif 1 0 0 0 Netral 0 6 0 0 Positif 0 2 0 0 None 0 0 0 1 Sumber: Hasil Pengolahan Python

## Tabel 7 Confusion Matrix Aspek Promosi
Aspek Promosi
Negatif Netral Positif None Negatif 1 0 3 0 Netral 0 0 3 0 Positif 0 0 31 0 None 0 0 4 0 Sumber: Hasil Pengolahan Python

## Tabel 8 Confusion Matrix Aspek Tempat
Aspek Tempat Negatif Netral Positif None Negatif 10 0 0 0 Netral 1 0 0 0 Positif 3 0 0 0 None 0 0 0 0 Sumber: Hasil Pengolahan Python Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa  aplikasi  LinkAja  mendapatkan sentimen negatif lebih banyak pada aspek produk  dan  tempat  dibandingkan  pada aspek  harga  dan  promosi.  Sedangkan sentimen positif paling banyak didapatkan  oleh  aspek  promosi,  dan sentimen netral paling banyak didapatkan oleh aspek harga.

## Gambar 5 Klasifikasi Sentimen Aplikasi LinkAja dengan Klasifikasi Aspek
Sumber: Sumber: Hasil Pengolahan Python
Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa pada  aspek  produk  aplikasi  LinkAja mendapatkan  sentiment  negatif  sebanyak 98% dari ulasan yang didapat. Pada aspek ini  konsumen  umumnya  memberikan komplain  tentang  performa  aplikasi LinkAja.  Konsumen mengeluhkan bahwa pada saat transaksi sering terjadi gangguan,  seperti  transaksi  mengalami
pending atau gagal. Hal ini menunjukkan bahwa  konsumen  LinkAja  belum  puas dengan  performa  dari  aplikasi  LinkAja karena tidak jarang terjadi gangguan pada saat bertransaksi.
Kemudian pada aspek harga, aplikasi  LinkAja  mendapatkan  sentiment netral  sebanyak  89%  dari  ulasan  yang didapat.  Aspek  ini  merupakan  aspek dengan  ulasan  paling  sedikit  dibanding aspek  lainnya.  Pada  aspek  ini  umumnya membahas  tentang  biaya  yang  dikenakan kepada  konsumen  pada  saat  bertransaksi menggunakan LinkAja. Aspek ini dominan  pada  sentimen  netral,  hal  ini dikarenakan cuitan konsumen didominasi oleh pertanyaan-pertanyaan dan informasi mengenai biaya admin. Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas konsumen tidak  bermasalah  dengan  harga  produk yang dijual di aplikasi LinkAja.
Lalu  pada  aspek  promosi,  aplikasi LinkAja  mendapatkan  sentiment  positif sebanyak 98% dari total ulasan. Aspek ini umumnya  konsumen  memberikan  ulasan positif  terhadap  iklan  yang  dibuat  oleh LinkAja  yang  bertema  film  Thailand. Seperti  pada  Gambar  5,  WordCloud aspek  promosi  memiliki  kata  sifat  yang dominan  seperti “tertawa”,  “kreatif”,  dan “keren”,  menunjukkan  bahwa  iklan  yang dipromosikan  memberikan  kesan  baik kepada  konsumen.  Selain  iklan,  aspek promosi juga dominan membahas program cashback yang  dilakukan  oleh
LinkAja. Program cashback adalah program  uang  yang  dikembalikan  setelah melakukan  suatu  transaksi.  Hal  ini menunjukkan  program  promosi  dari LinkAja dalam bentuk cashback memberikan citra positif dari konsumen.
Terakhir, pada  aspek tempat, aplikasi  LinkAja  mendapatkan  sentiment negatif  sebanyak  100%  dari  total  ulasan. Aspek  tempat  pada  umumnya  membahas komplain  terhadap  kegunaan  LinkAja pada  tempat-tempat  yang  seharusnya dapat  digunakan.  Salah  satu  yang dominan  adalah  konsumen  mengeluhkan bahwa  aplikasi  LinkAja  tidak  dapat
digunakan  di  SPBU  tertentu,  yang ternyata  belum  semua  SPBU  dapat menerima  pembayaran  LinkAja.  Hal  ini dapat  menunjukkan  bahwa  konsumen masih  belum  puas  terhadap  lokasi-lokasi yang dimana seharusnya LinkAja digunakan  namun  ternyata  tidak  dapat digunakan.

## 5. SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa  analisis  sentimen  berbasis  aspek marketing  mix 4P  pada  ulasan  pengguna dapat  menghasilkan  klasifikasi  yang  baik dengan  menggunakan  algoritma machine learning .  Hal  ini  disebabkan  data  ulasan pengguna  dapat  merepresentasikan  ulasan bersentimen  positif,  negatif,  dan  netral dengan baik.
Aspek  produk  dan  tempat  menjadi aspek  yang  didominasi  oleh  sentimen negatif. Sedangkan aspek promosi menjadi aspek  yang  paling  banyak mendapatkan sentimen  positif. Lalu  aspek  harga  menjadi aspek  yang  didominasi  oleh  sentimen netral.
Konsumen  belum  puas  terhadap performa  aplikasi  LinkAja  karena  tidak jarang  mengalami  gangguan  pada  saat bertransaksi.  Kemudian  pada  aspek  harga, konsumen cenderung netral terhadap harga produk yang dijual di LinkAja. Di sisi lain, pada aspek promosi konsumen
memberikan  tanggapan  positif  terhadap iklan  dan  promo  yang  dilakukan  LinkAja. Selain itu, konsumen memberikan tanggapan  negatif  pada  aspek  tempat karena di beberapa tempat yang seharusnya  dapat  menggunakan  LinkAja, namun ternyata tidak dapat digunakan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Ade Nurdeni, D., Budi, I., & Santoso, A. B. (2021). Sentiment Analysis on Covid19 Vaccines in Indonesia:
From The Perspective of Sinovac and Pfizer. Surabaya. Borden, N. (1984). The Concept of The Marketing Mix.
Dewi, T. B., Indrawan, N. A., Budi, I.,
Santoso, A. B., & Putra, P. K. (2020). Community Understanding of the Importance of Social Distancing Using Sentiment Analysis in Twitter . Dhini, A., & Kusumaningrum, D. (2018).
Sentiment Analysis of Airport Customer Reviews. Feldman, R., & Sanger, J. (2013). The text
Mining Handbook: Advanced Approaches in analyzing unstructured data. Cambridge u.a.: Cambridge Univ. Pr. Goi, C. L. (2009). A Review of Marketing Mix: 4Ps or More?
Kothalawala, M., & Thelijjagoda, S. (2020). Aspect-based sentiment analysis on hair care product reviews. International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering (SCSE) . Kotler, Philip, & Amstrong, G. (2012).
Priciples of Marketing Global. Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers. Pahlevi, R. (2021, December 23). Survei DailySocial: Ovo Jadi Dompet digital paling Banyak Dipakai Masyarakat: Databoks . Retrieved from katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/data publish/2022/01/12/survei- dailysocial-ovo-jadi-dompet- digital-paling-banyak-dipakai- masyarakat Rana, S., & Singh, A. (2016). Comparative analysis of sentiment orientation using SVM and Naive Bayes techniques. 2016 2nd International Conference on Next Generation Computing Technologies (NGCT) . doi:10.1109/ngct.2016.7877399 Rust, R. T., & Oliver, R. L. (2000). Should we delight the customer? Journal of the Academy of Marketing Science , 86-94. doi:https://doi.org/10.1177/009207 0300281008 Singh, M. (2012). Marketing Mix of 4P’s
for Competitive Advantage.
Suciati, A., & Budi, I. (2019). Aspect- based Opinion Mining for Code- Mixed Restaurant Reviews in Indonesia . International Conference on Asian Language Processing (IALP) . Suryono, R. R., & Budi, I. (2019). P2P Lending Sentiment Analysis in Indonesian Online News . Tonkin, E. L. (2016). Working with text: Tools, techniques and approaches for text mining. Chandos Publishing. Tusar, T. M., & Islam, T. M. (2021). A comparative study of sentiment
analysis using NLP and different machine learning techniques on US airline Twitter data. 2021 International Conference on Electronics, Communications and Information Technology (ICECIT) . doi:10.1109/icecit54077.2021.9641 336 Vapnik, V. N. (2000). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer. Wang, Y., Shen, G., & Hu, L. (2020).
Importance Evaluation of Movie Aspects: Aspect Based Sentiment Analysis.