Evaluasi Model Bisnis Digital Perbankan Berbasis Analisis Topik Keluhan Nasabah Menggunakan Latent Dirichlet Allocation

Abstrak

Pertumbuhan pesat layanan perbankan digital meningkatkan volume dan kompleksitas keluhan nasabah, sehingga penting bagi organisasi untuk memahaminya dari perspektif strategis. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi model bisnis digital layanan perbankan dengan memetakan topik keluhan nasabah—yang diidentifikasi melalui pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA)—ke dalam sembilan elemen Business Model Canvas (BMC). Menggunakan data keluhan dari ConsumerFinance.gov yang terdiri dari 6,3 juta entri (2011–2024) dan hasil LDA dengan coherence score optimal 0,56, sepuluh topik keluhan utama dipetakan ke elemen BMC yang sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa elemen BMC yang paling terdampak adalah Customer Relationships (33,19%), Value Proposition (28,33%), Key Activities (12,20%), dan Revenue Streams (10,77%). Temuan ini menunjukkan bahwa institusi perbankan perlu memprioritaskan perbaikan sistem penanganan keluhan, proses transaksi, dan mekanisme otorisasi data. Penelitian ini berkontribusi dalam menyajikan kerangka kerja baru untuk mengevaluasi model bisnis digital menggunakan pemodelan topik, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan strategis perbankan digital.