Evaluasi Aplikasi Layanan Alfagift Berdasarkan Topik Ulasan Pengguna Menggunakan Latent Dirichled Allocation (LDA) - Ramadhani, T. Zalfa; Setiawan, Nanang Yudi; Rahayudi, Bayu (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Penggunaan aplikasi belanja daring semakin meluas seiring meningkatnya kebutuhan konsumen akan layanan yang praktis dan cepat. Alfagift hadir sebagai solusi digital dari peritel modern untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Namun, munculnya ulasan negatif menunjukkan bahwa masih terdapat pengalaman pengguna yang belum memuaskan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi layanan aplikasi berdasarkan persepsi pengguna melalui analisis sentimen dan pemodelan topik. Sebanyak 9.335 ulasan dari Google Play Store (versi 4.30.0–4.32.0) dianalisis setelah melalui tahap text preprocessing. Analisis sentimen dilakukan menggunakan model Indonesian RoBERTa Base untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi positif, netral, atau negatif. Hasilnya menunjukkan bahwa 10,7% ulasan bersentimen negatif, 5,6% netral, dan 83,6% positif. Penelitian kemudian difokuskan pada ulasan negatif, yang dianalisis menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengidentifikasi topik-topik utama keluhan pengguna. Hasil pemodelan topik menunjukkan dua isu dominan, yaitu login issue dan late delivery. Kedua topik ini dianalisis lebih lanjut menggunakan pendekatan Root Cause Analysis (RCA) untuk menelusuri akar penyebab ketidakpuasan. Ditemukan bahwa permasalahan login dipicu oleh kurangnya dukungan CS, proses reset yang membingungkan, sistem sesi yang tidak stabil, dan kegagalan OTP. Sementara itu, keterlambatan pengiriman disebabkan oleh komunikasi kurir yang buruk, absennya sistem eskalasi otomatis, pelacakan non-real-time, serta fitur chat yang tidak responsif. Temuan ini memberikan wawasan penting mengenai aspek layanan yang perlu diperbaiki untuk mendukung pengembangan Alfagift ke depannya.