<![CDATA[Bank Central Asia (BCA), sebagai salah satu bank terbesar di Indonesia, menyediakan aplikasi mobile banking yang dirancang untuk memberikan kemudahan dan kenyamanan bagi penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi pengguna terhadap aspek estetika dan fungsionalitas antarmuka pengguna User Interface (UI) pada aplikasi BCA Mobile dengan menggunakan metode klasifikasi data berupa algoritma Support Vector Machine (SVM). Dalam era digital saat ini, aplikasi mobile banking memegang peranan penting dalam memberikan kemudahan akses layanan perbankan secara cepat dan efisien. Namun, keberhasilan sebuah aplikasi sangat bergantung pada kualitas UI dan User Experience (UX) yang dirasakan oleh pengguna. Penelitian ini menggunakan dataset ulasan pengguna yang diambil dari Kaggle, periode tahun 2022 hingga 2025, yang kemudian melewati proses pembersihan data. Algoritma SVM diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif, sebagai representasi persepsi terhadap estetika serta fungsionalitas aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi model sebesar 73,1%, yang menunjukkan efektivitas SVM dalam mengelompokkan sentimen berdasarkan data persepsi pengguna. Penelitian ini juga mengidentifikasi aspek-aspek inti yang mempengaruhi kepuasan pengguna, seperti kemudahan navigasi, tampilan visual yang menarik, kecepatan akses, dan keandalan fitur aplikasi. Temuan ini memberikan masukan berharga bagi pengembang BCA Mobile untuk meningkatkan kualitas UI dan UX, sehingga dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pengguna.]]>
