Evaluasi Kualitas Layanan Aplikasi ShopeeFood Driver Berbasis Ulasan Mitra Pengemudi Menggunakan Pemodelan Topik dan Analisis Sentimen Berbasis Aspek - Aryananta, Muhammad Awwal; Yudi Setiawan, Nanang; Aryadita, Himawat (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2026)
ShopeeFood Driver telah mencatat lebih dari 200 ribu ulasan dengan rating 3,7 dari 5 pada Google Play Store, menandakan ketidakpuasan yang perlu ditindaklanjuti. Ulasan yang jumlahnya sangat banyak dan bersifat tidak terstruktur tersebut perlu metode analisis secara sistematis untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti oleh pengembang. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi topik utama ulasan pengguna, menganalisis distribusi sentimen terhadap aspek kualitas layanan, dan merumuskan rekomendasi perbaikan berbasis data dan literatur. Sebanyak 17.093 ulasan berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui teknik web scraping dari Google Play Store periode Januari–September 2025. Metodologi secara sistematis dalam penelitian ini mencakup pemodelan topik dengan BERTopic, pemetaan aspek berbasis framework mobile service quality, dan klasifikasi sentimen berbasis aspek menggunakan IndoBERT. Pemodelan topik menghasilkan 59 topik optimal dengan 16 dari 30 aspek kualitas layanan yang berhasil dipetakan. Model IndoBERT mencapai akurasi 0,98 dengan sentimen negatif mendominasi hampir seluruh aspek, terutama pada reliability, functionality, dan efficiency. Usulan rekomendasi meliputi perbaikan stabilitas sistem, peninjauan kebijakan penalti dan penetapan tarif, peningkatan kredibilitas platform, peninjauan sistem distribusi pesanan, peningkatan fitur komunikasi, serta penguatan keamanan akun.