<![CDATA[General Background: Teknologi digital telah merevolusi pendidikan melalui platform edukasi berbasis kuis yang interaktif dan fleksibel. Specific Background: Minat remaja terhadap platform ini ditentukan oleh persepsi visual, kemudahan operasional, dan kegunaan fungsional. Knowledge Gap: Kurangnya integrasi antara analisis regresi kuantitatif dan eksplorasi semantik berbasis NLP membatasi pemahaman mendalam mengenai pengalaman pengguna. Aims: Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor penentu minat pengguna serta mengevaluasi model BERT, SBERT, dan DistilBERT dalam memproses opini pengguna secara semantik. Results: Analisis regresi (R² = 0,7516) mengidentifikasi kegunaan fungsional sebagai prediktor utama minat pengguna, sementara BERT menunjukkan performa terbaik dengan skor Cosine Similarity tertinggi (0,7666) dibanding model lainnya. Novelty: Penelitian ini mengintegrasikan desain metode campuran untuk mengukur pendorong keterlibatan pengguna sekaligus membuktikan keunggulan arsitektur BERT dalam menginterpretasi respons pengguna di lingkungan pendidikan. Implications: Temuan ini menyediakan kerangka kerja berbasis data bagi pengembang untuk memprioritaskan kegunaan fungsional dan memanfaatkan analisis semantik BERT dalam optimalisasi platform edukasi berkelanjutan. Highlights Functional utility emerged as the most significant predictor of platform engagement, surpassing visual design and operational ease. BERT demonstrated superior performance in capturing semantic similarity within user feedback compared to DistilBERT and SBERT. Mixed-methods integration effectively provides a comprehensive evaluation of user perception for targeted educational system improvements. Keywords Educational Website; Interactive Quiz; BERT; DistilBERT; SBERT; NLP]]>
