Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Ajaib Kripto menggunakan IndoBERT dan Metode Root Cause Analysis - Basuki, Akbar Lucky; Rahayudi, Bayu; Pramono, Djoko (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Dalam situasi pasar keuangan global yang dinamis, aset kripto semakin diminati di Indonesia, dengan jumlah investor mencapai 18,51 juta pada 2023. Meskipun Aplikasi Ajaib Kripto cukup populer, ulasan di Google Playstore dengan total 7.000 ulasan dan rating 3,3 menunjukkan adanya ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan layanan Ajaib Kripto melalui pendekatan Root Cause Analysis berbasis analisis sentimen pengguna. Data ulasan diambil dari Google Playstore dan diklasifikasikan menggunakan model IndoBERT untuk mengidentifikasi sentimen negatif. Selanjutnya, metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan ulasan negatif ke dalam beberapa kategori utama. Analisis akar permasalahan dilakukan untuk menggali sumber utama keluhan pengguna. Hasil penelitian mengidentifikasi empat aspek utama keluhan pengguna: Masalah Transaksi, Kinerja Aplikasi, Transaksi Kripto, dan Layanan Aplikasi. Rekomendasi perbaikan mencakup optimalisasi performa aplikasi, peningkatan kapasitas server, perbaikan fitur transaksi, serta penyederhanaan proses verifikasi. Implementasi rekomendasi ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas layanan, kepuasan pengguna, dan daya saing Ajaib Kripto. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan layanan aplikasi kripto di Indonesia dengan menjadikan pengalaman pengguna sebagai prioritas utama.Dalam situasi pasar keuangan global yang dinamis, aset kripto semakin diminati di Indonesia, dengan jumlah investor mencapai 18,51 juta pada 2023. Meskipun Aplikasi Ajaib Kripto cukup populer, ulasan di Google Playstore dengan total 7.000 ulasan dan rating 3,3 menunjukkan adanya ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan layanan Ajaib Kripto melalui pendekatan Root Cause Analysis berbasis analisis sentimen pengguna. Data ulasan diambil dari Google Playstore dan diklasifikasikan menggunakan model IndoBERT untuk mengidentifikasi sentimen negatif. Selanjutnya, metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan ulasan negatif ke dalam beberapa kategori utama. Analisis akar permasalahan dilakukan untuk menggali sumber utama keluhan pengguna. Hasil penelitian mengidentifikasi empat aspek utama keluhan pengguna: Masalah Transaksi, Kinerja Aplikasi, Transaksi Kripto, dan Layanan Aplikasi. Rekomendasi perbaikan mencakup optimalisasi performa aplikasi, peningkatan kapasitas server, perbaikan fitur transaksi, serta penyederhanaan proses verifikasi. Implementasi rekomendasi ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas layanan, kepuasan pengguna, dan daya saing Ajaib Kripto. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan layanan aplikasi kripto di Indonesia dengan menjadikan pengalaman pengguna sebagai prioritas utama.