Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Perancangan User Interface Aplikasi Penjualan Buket Berbasis Mobile (Studi Kasus: Berkahbouquet_26) Ardina Ariani; Iin Seprina; Naretha Kawadha Pasemah Gumay; Willy
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 17 No 1 (2025): Vol 17, No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v17i1.247

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong transformasi digital di berbagai bidang, termasuk dalam industri kreatif seperti penjualan buket. Kebutuhan akan informasi yang cepat menjadi semakin penting terutama saat keperluan mendesak. Dimana pelanggan ingin mencari referensi buket secara cepat dengan cara melihat secara jelas bagaimana bentuk, warna, model buket yang dibutuhkan. Saat ini maraknya penjualan buket dilakukan dengan menggunakan media sosial seperti Instagram. Instagram dapat menampilkan berbagai macam referensi buket, namun dari sudut pandang pelanggan, Instagram menampilkan katalog produk yang bercampur-campur, seperti kurang tersusun, seperti kita tahu sendiri di dalam Instagram ada postingan bentuk foto dan juga video reel, terkadang penjual buket tidak memperhatikan kerapian dalam memposting produk, sehingga produk buket yang ditampilkan secara acak dan bercampur, misalnya postingan buket bunga atau buket snack, ini menyebabkan pelanggan kesulitan melihat informasi produk buket secara jelas misalnya nama buket, harga dan stok produk buketnya juga tidak terlihat, kecuali pelanggan harus menanyakan kepada admin penjual melalui wa admin. Karena permasalahan inilah yang menjadi dasar untuk peneliti untuk mengembangkan perancangan user interface (UI) aplikasi penjualan buket berbasis mobile.
Knowledge Discovery Through Sentiment Analysis and Topic Modeling of BCA Mobile and MyBCA Putri, Salsa Anindya; Tania, Ken Ditha; Naretha Kawadha Pasemah Gumay
Journal of Mathematics, Computations and Statistics Vol. 8 No. 2 (2025): Volume 08 Nomor 02 (Oktober 2025)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/jmathcos.v8i2.9782

Abstract

The swift adoption of mobile banking in Indonesia highlights the growing demand for secure and innovative digital financial services. PT Bank Central Asia Tbk (BCA) offers two primary applications, BCA Mobile and myBCA, catering to millions of users. Gaining insight into user perceptions is crucial for enhancing service quality and building trust. This research uses sentiment analysis and topic modeling on Google Play Store reviews for both applications to facilitate knowledge discovery. Reviews were labeled using IndoBERT, and seven classification models were assessed, including five machine learning methods and two deep learning techniques. The Gated Recurrent Unit (GRU) model demonstrated the highest performance, achieving an accuracy of 89.70%. In the realm of topic modeling, a comparison between Latent Dirichlet Allocation (LDA) and BERTopic revealed that BERTopic delivered the highest coherence score of 0.6244, identifying eight significant negative topics. The findings indicate that BCA Mobile users frequently reported issues such as login failures, unexplained balance deductions, and missing features, while myBCA users encountered problems like post-update errors, login difficulties, and challenges with face verification. This research aligns with Sustainable Development Goal (SDG) 9 by showing how knowledge discovery from user reviews can promote innovation and enhance resilient, user-centered digital banking infrastructures.