Menyusun Sistem Informasi untuk Analisis Pertimbangan Preferensi dan Efisiensi Sistem Pembayaran QRIS, Debit, dan Tunai di Masyarakat

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi pengguna terhadap sistem pembayaran digital di Indonesia, khususnya QRIS, dengan menggabungkan metode analisis sentimen dan klasterisasi. Model hybrid yang digunakan mengombinasikan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis opini publik dari platform Reddit dan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan responden survei berdasarkan kesamaan persepsi. Data penelitian diperoleh dari dua sumber, yaitu data sekunder berupa komentar media sosial dan data primer dari survei pengguna. Hasil analisis sentimen menunjukkan mayoritas opini publik bersifat netral hingga positif terhadap penggunaan QRIS. Integrasi hasil sentimen dengan data survei menghasilkan dataset gabungan yang lebih komprehensif dalam menggambarkan perilaku dan pandangan pengguna. Proses klasterisasi menghasilkan tiga kelompok utama pengguna, yaitu pengguna baru yang masih ragu, pengguna adaptif, dan pengguna aktif dengan tingkat kepuasan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan hybrid Naïve Bayes dan K-Means efektif untuk mengungkap pola persepsi pengguna serta menunjukkan bahwa penerimaan masyarakat terhadap sistem pembayaran digital QRIS tergolong tinggi.