Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Aplikasi Mobile Menggunakan Naïve Bayes berdasarkan Ulasan Pengguna Playstore (Studi Kasus : Jconnect Mobile)

Abstrak

JConnect Mobile merupakan salah satu aplikasi mobile banking di Indonesia yang dikembangkan oleh Bank Jatim. Hasil pengamatan pada ulasan playstore menunjukkan masih terdapat keluhan pengguna terkait aplikasi JConnect Mobile. Ulasan dari pengguna dapat dimanfaatkan sebagai sumber untuk melakukan peningkatan aplikasi. Salah satu cara untuk melakukan analisis pada ulasan pengguna yaitu dengan analisis sentimen. Penelitian ini melakukan analisis sentimen berbasis aspek untuk mengidentifikasi sentimen positif dan negatif pada ulasan pengguna. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah ulasan pengguna terhadap aplikasi JConnect Mobile di playstore. Aspek yang digunakan yaitu tampilan, fitur dan performa, layanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing teks, klasifikasi dan pengujian, analisis hasil. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil dari analisis sentimen dilakukan Root Cause Analysis (RCA) untuk mengetahui akar permasalahan dari sentimen negatif. Hasil pengujian algoritma Naïve Bayes pada seluruh data didapatkan akurasi sebesar 93.1%, presisi 93.2%, recall 93.1%, dan f1-score 93.1%. Hasil RCA menemukan lima permasalahan utama yang dapat ditingkatkan dari aplikasi. Berdasarkan hasil RCA kemudian dilakukan penyusunan rekomendasi untuk dapat meningkatkan kualitas layanan dari aplikasi. Hasil penelitian ini menghasilkan rekomendasi yang telah diserahkan kepada pihak Bank Jatim sebagai bahan evaluasi dan perbaikan dalam aspek tampilan, fitur, performa, dan layanan aplikasi untuk meningkatkan kepuasan pengguna.

Abstract

JConnect Mobile is one of the mobile banking applications in Indonesia developed by Bank Jatim. Observations on playstore reviews show that there are still user complaints regarding the JConnect Mobile application. Reviews from users can be utilized as a source for making application improvements. One way to analyze user reviews is with sentiment analysis. This research conducts aspect-based sentiment analysis to identify positive and negative sentiments in user reviews. The data used in this study are user reviews of the JConnect Mobile application in PlayStore. The aspects used are appearance, features and performance, service. The methods used in this research are data collection, data labeling, text preprocessing, classification and testing, result analysis. Classification is done using the Naïve Bayes algorithm and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weighting. The results of sentiment analysis are carried out Root Cause Analysis (RCA) to find out the root causes of negative sentiment. The results of testing the Naïve Bayes algorithm on all data obtained an accuracy of 93.1%, precision of 93.2%, recall of 93.1%, and f1-score of 93.1%. The RCA results found five main problems that can be improved from the application. Based on the RCA results, recommendations are made to improve the service quality of the application. The results of this study resulted in recommendations that have been submitted to the Bank Jatim as evaluation and improvement materials in the aspects of appearance, features, performance, and application services to increase user satisfaction.