Abstrak

Bank Rakyat Indonesia Cabang Ujung Berung merupakan bank milik
negara Indonesia, operasional yang ada di Bank tentunya bertujuan memberikan
kepuasan kepada nasabah. Hal ini dapat terwujud dengan cepat tanggapnya respon
bank terhadap keluhan. Keluhan yang diterima bank BRI sampai saat ini
berjumlah besar tetapi masih bercampur kategori keluhannya sehingga setiap
divisi bank kesulitan dan harus melakukan filterisasi keluhan terlebih dahulu.
Penelitian ini bertujuan melakukan klasifikasi keluhan bank menggunakan bidang
Text Mining guna memudahkan BRI Cabang Ujung Berung memberikan keluhan
langsung kepada divisinya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Neural
Network dan metode preprocessing datanya menggunakan metode TF-IDF.
Dataset yang digunakan berupa text berjumlah satu juta dataset dengan 5 class
yaitu kartu debit, kartu kredit, customer service, mobile banking, dan
pinjaman. Hasil dari penelitian ini menunjukan akurasi metode neural network.