Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Ajaib Kripto Menggunakan IndoBERT Dan Metode Root Cause Analysis

Basuki, Akbar Lucky and Bayu Rahayudi, S.T.,M.M. and Djoko Pramono, S.T.,M.Kom (2024) Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Ajaib Kripto Menggunakan IndoBERT Dan Metode Root Cause Analysis. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Dalam kondisi pasar keuangan global yang penuh dinamika, aset kripto semakin menarik minat masyarakat Indonesia, dengan jumlah investor mencapai 18,51 juta pada tahun 2023. Walaupun Aplikasi Ajaib Kripto cukup populer, ulasan di Google Playstore dengan total 7000 ulasan dan rating 3,3 mengindikasikan adanya ketidakpuasan pengguna. Oleh Karena itu penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan layanan Ajaib Kripto melalui pendekatan Root Cause Analysis berdasarkan analisis sentimen pengguna. Metode analisis sentimen digunakan untuk menggali pandangan pengguna berdasarkan ulasan negatif pengguna Aplikasi Ajaib Kripto. Data ulasan diperoleh dari Google Playstore, yang kemudian mengaplikasikan model IndoBERT untuk mengklasifikasikan sentimen negatif. Selanjutnya, metode KMeans Clustering digunakan untuk mengelompokkan ulasan negatif ke dalam beberapa kategori. Pendekatan Root Cause Analysis diterapkan untuk mengidentifikasi akar permasalahan dari keluhan dan masukan pengguna. Dengan mengintegrasikan IndoBERT, K-Means Clustering, dan Root Cause Analysis, diharapkan dapat ditemukan solusi yang tepat dan efektif untuk meningkatkan kualitas layanan Aplikasi Ajaib Kripto sehingga dapat bersaing dengan aplikasi pasar kripto lainnya. Hasil penelitian menunjukkan empat aspek utama yang menjadi keluhan pengguna: Masalah Transaksi, Kinerja Aplikasi, Transaksi Kripto, dan Layanan Aplikasi. Berdasarkan temuan tersebut, Solusi yang diusulkan mencakup optimalisasi performa aplikasi, peningkatan kapasitas server, penyempurnaan fitur transaksi, dan penyederhanaan proses verifikasi. Rekomendasi yang diimplementasikan diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan, meningkatkan kepuasan pengguna, dan memperkuat daya saing Ajaib Kripto di pasar aset digital. Penelitian ini juga diharapkan memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan layanan aplikasi kripto di Indonesia, dengan menjadikan pengalaman pengguna sebagai fokus utama pengembangan.

English Abstract

In a dynamic global financial market, cryptocurrency is gaining interest among Indonesians, with the number of investors reaching 18.51 million by 2023. Although the Ajaib Kripto application is quite popular, reviews on Google Playstore with a total of 7000 reviews and a rating of 3.3 indicate user dissatisfaction. This study aims to propose recommendations to improve Ajaib Kripto's services through a Root Cause Analysis approach based on user sentiment analysis. The sentiment analysis method uses to explore user views based on negative user reviews of the Ajaib Kripto application. User reviews were gathered from Google Playstore and analyzed using the IndoBERT model to classify negative sentiments. Subsequently, K-Means Clustering was employed to group negative reviews into several categories. Root Cause Analysis was then applied to identify the root causes of user complaints and feedback. Through integrating IndoBERT, K-Means Clustering, and Root Cause Analysis, we hope to find an appropriate and effective solution to improve the service quality of the Ajaib Kripto App so it could compete with other crypto market apps. The findings highlight four main areas of concern among users: Transaction Issues, Application Performance, Cryptocurrency Transactions, and Application Services. Recommendations proposed include optimizing app performance, increasing server capacity, enhancing transaction features, and streamlining the verification process. These measures are expected to improve service quality, boost user satisfaction, and strengthen Ajaib Kripto's competitive edge in the digital asset market. Furthermore, this study contributes significantly to the development of cryptocurrency applications in Indonesia by prioritizing user experience as a central aspect of service improvement.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052415
Uncontrolled Keywords:	ajaib Kripto, analisis sentimen, root cause analysis, ndoBERT, K-Means Clustering
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User:	S Sucipto
Date Deposited:	17 Feb 2025 06:45
Last Modified:	17 Feb 2025 06:45
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/236887

Text (DALAM MASA EMBARGO) Akbar Lucky Basuki.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Actions (login required)

View Item