Analisa Sentimen Financial Technology Peer To Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks - Rousyati Rousyati; Windu Gata; Dany Pratmanto; Nia Kusuma Wardhani (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Bertambahnya jumlah perusahaan financial technology (fintech) yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan mengartikan bahwa industri ini semakin dilirik karena  dibutuhkan dalam sistem perekonomian di Indonesia. Namun perkembangan Fintech P2PL telah menimbulkan beberapa risiko. Pertama, ada risiko gagal bayar, karena tidak ada jaminan atau persyaratan kontak fisik. Kedua, ada risiko yang terkait dengan keamanan data (risiko cyber), tata kelola, dan privasi pelanggan dan juga karena kerentanan sistem dan penyalahgunaan data, baik sengaja atau tidak sengaja. Ulasan yang terdapat pada kolom komentar Google Play dapat dimanfaatkan sebagai sumber data yang dapat di oleh dengan data mining. Penelitian ini akan menganalisis mengenai permasalahan yang berkaitan dengan beberapa ulasan tentang  Fintech P2PL  apikasi Koinworks pada ulasan di Google Play Store serta menentukan hasil akurasi analisis sentimen yang dihasilkan algoritma Decision Tree, K-Nearest Neigbor dan Support Vector Machine. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah untuk membantu manajemen aplikasi Koinworks mengenai opini positif atau negatif dari pengguna aplikasi serta dapat  memberikan bukti  secara  empiris  untuk  teori  yang  berkaitan sehingga  dapat  dijadikan  sumbangan  pemikiran untuk pengembangan teori berikutnya. Algoritma SVM dengan Cross Validation + Parameter Optimization menghasilkan Accuracy 91,03% precision tertinggi yaitu dengan 96,73%% , recall 85,34% dan AUC  tertinggi yaitu 0,986 yang termasuk dalam excellent classification.