cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Elisabeth Marsella
Contact Email
konstelasi@uajy.ac.id
Phone
+6285228453373
Journal Mail Official
konstelasi@uajy.ac.id
Editorial Address
Kampus 3, Gedung Bonaventura Jln. Babarsari No. 43, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, DIY 55281
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi
Published by Universitas Atma Jaya Yogyakarta
ISSN : 27763102     EISSN : 27763374     DOI : https://doi.org/10.24002
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi invites local and international researchers to publish their papers in Bahasa Indonesia with the following scopes, yet the topics are not limited to: Sistem Informasi Teknik Informatika Industri Teknik Sosial dan Humaniora Pendidikan Ilmu Komunikasi Ekonomi dan Akuntansi Pemasaran dan Kewirausahaan Bisnis Digital
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 214 Documents
 10   11   12   13   14 
Identifikasi Pengaruh Penggunaan ChatGPT terhadap Kemampuan Berfikir Mahasiswa di Universitas Atma Jaya Yogyakarta Prodi Sistem Informasi Angkatan 2021 Emanuel Ristian Handoyo; Jessica Sugiarto; Amanda Lolo; Karen Chai
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v3i2.7241

Abstract

Para peneliti sudah mengamati berbagai macam bentuk, karakter, dan tren teknologi yang berkembang dalam masa waktu tertentu. Satu hal yang menonjol di akhir tahun 2022 ini adalah kehadiran salah satu chatbot keluaran OpenAI ini yaitu ChatGPT. Kehadiran ChatGPT ini menjadi pro dan kontra dalam berbagai pihak karena ada yang merasa dirugikan dan sebaliknya ada berbagai pihak yang merasa diuntungkan. Kecerdasan buatan ini menjadi terobosan baru khususnya di dunia Teknologi Informasi dan Komunikasi dan karena itu para peneliti tertarik akan topik ini mengenai dampak ChatGPT terhadap kemampuan berfikir mahasiswa Angkatan 2021 Prodi Sistem Informasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dampak penggunaan ChatGPT terhadap kapasitas calon mahasiswa khususnya pada Program Studi Informasi Angkatan 2021 di Universitas Atma Jaya Yogyakarta untuk menghasilkan Informasi . ChatGPT merupakan salah satu chatbot yang menggunakan teknologi "pre-training" dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi dalam berbagai bidang, khususnya pendidikan. Penelitian ini menetapkan metodologi eksperimental dalam penelitian ini dengan jumlah sampel 57 mahasiswa yang berfungsi sebagai sampel dalam populasi Program Studi Sistem Informasi pada Angkatan 2021.
Pemanfaatan Media Sosial sebagai Sarana Promosi Sektor Pariwisata Rika Setiawati; Generosa Lukhayu Pritalia
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v3i2.7255

Abstract

Abstrak. Pariwisata merupakan salah satu sektor unggulan yang mampu mendorong pertumbuhan ekonomi dan pembangunan nasional serta berada pada urutan ketiga sebagai penghasil devisa negara setelah CPO dan batubara. Saat pandemi COVID-19, penggunaan internet di Indonesia meningkat secara drastis yaitu 220 juta orang yang berefek meningkatnya penggunaan media sosial. Penggunaan media sosial yang meningkat membuat banyak perusahaan untuk melakukan wfh (work from home) dan promosi profil melalui media social, termasuk promosi sektor pariwisata. Oleh karena itu, penelitian ini berusaha menjawab pertanyaan bagaimana sosial mampu dimanfaatkan oleh pemerintah dan UMKM sebagai sarana promosi sektor pariwisata. Metode yang digunakan adalah dengan metode campuran yaitu kuantitatif dan kualitatif yang meliputi pertanyaan campuran menggunakan skala likert dengan format 5 poin yang dibagikan kepada 40 orang mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu penggunaan media sosial sebagai sarana promosi sektor pariwisata berperan penting untuk mencapai target audiens secara lokal dan global yang mampu meningkatkan nilai dari destinasi wisata tersendiri.   Abstract. Tourism is one of the leading sectors capable of driving economic growth and national development and is in third place as the country's foreign exchange earner after CPO and coal. During the COVID-19 pandemic, internet use in Indonesia increased drastically, namely 220 million people, which had the effect of increasing social media use. The increased use of social media has prompted many companies to carry out work from home (wfh) and to promote companies through social media, including promoting tourism sector. Therefore, this study attempts to answer a question of  how social media can be utilized by the government and MSMEs as a means of promoting the tourism sector. This study employs mixed methods, namely quantitative and qualitative methods which include mixed questions using a Likert scale with a 5-point format. The questionnaire was distributed to 40 students of the Faculty of Industrial Technology, Atma Jaya University, Yogyakarta. The results obtained in this study are the use of social media as a means of promoting the tourism sector which plays an important role in reaching the target audience locally and globally which is able to increase the value of its own tourist destinations.
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Adopsi E-commerce oleh UMKM Kerajinan DIY Citra Yayu' Palangan
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v3i2.8232

Abstract

Abstrak. Saat ini penggunaan e-commerce di Indonesia berkembang dengan pesat. Banyak bisnis yang mulai mengadopsi platform e-commerce karena manfaat yang ditawarkan oleh teknologi ini cukup beragam. Meski memiliki kelebihan, banyak Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang masih lamban dalam mengadopsi teknologi e-commerce. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan model teoritis untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi e-commerce dalam konteks UMKM berdasarkan teori Technology Organizational Environmental (TOE) dan faktor personal dari pemilik UMKM. Temuan penelitian menunjukkan bahwa manfaat yang dirasakan dan dukungan pemerintah mempunyai pengaruh positif terhadap adopsi e-commerce.  Abstract. The use of e-commerce is rapidly growing in Indonesia, and many businesses are adopting this platform due to its benefits. However, despite its advantages, the Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) have been slow to adopt this technology. Therefore, this study proposes a theoretical model to understand the factors that influence e-commerce adoption in the MSME context based on the Technology Organizational Environmental (TOE) model and individual factors. The research findings indicate that perceived benefits and government support have a positive influence on e-commerce adoption.   
Independent Scheduling System in Online Classrooms with Simple Multi-agent Temporal Networks Rangga Perwiratama
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v3i2.8276

Abstract

Abstrak. Karena semakin populernya kelas daring, diperlukan solusi penjadwalan fleksibel yang mengakomodasi berbagai jadwal dan preferensi pengguna. Ketika fleksibilitas jadwal menjadi salah satu alasan seseorang memilih kelas daring, maka menjadi jelas bahwa algoritma penjadwalan yang baik merupakan kebutuhan dasar agar pengguna mendapatkan fleksibilitas yang mereka cari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat dan mengembangkan algoritma penjadwalan berdasarkan jaringan temporal multi-agen untuk mengatasi batasan penjadwalan guru dan siswa baik dalam situasi kelas maupun jarak jauh. Penelitian ini menggunakan metode jaringan temporal multi-agen untuk membuat algoritma yang menawarkan solusi penjadwalan independen untuk guru dan siswa. Algoritme ini mempertimbangkan berbagai batasan, sehingga menghasilkan penjadwalan yang berhasil di dalam dan di luar situasi kelas pada umumnya. Ide yang dikemukakan menunjukkan hasil penjadwalan yang efektif, memberikan kebebasan bagi siswa dan guru. Strategi multi-agen secara efektif mengontrol berbagai batasan, memberikan solusi penjadwalan yang dapat disesuaikan untuk berbagai kebutuhan pengguna. Guru dan siswa dapat secara mandiri membentuk solusi penjadwalan dengan algoritma yang akan menyelesaikan semua kendala internal dan eksternal guru dan siswa.   Abstract. Because of the growing popularity of online classes, flexible scheduling solutions that accommodate a wide range of user schedules and preferences are required. When schedule flexibility is one reason a person chooses online classes, it becomes clear that good scheduling algorithms are a basic requirement so that users get the flexibility they seek. The goal of this research is to create and develop a scheduling algorithm based on a multi-agent temporal network to solve the scheduling restrictions of teachers and students in both classroom and distant situations. This study uses a multi-agent temporal network method to create algorithms that offer independent scheduling solutions for teachers and students. These algorithms consider a variety of restrictions, providing successful scheduling within and outside of typical classroom situations. The idea that was put forward demonstrates effective scheduling outcomes, allowing students as well as teachers freedom. The multi-agent strategy effectively controls numerous restrictions, providing customizable scheduling solutions for a wide range of user requirements. Teachers and students can independently form scheduling solutions with algorithms that will solve all internal and external constraints of teachers and students.
Pengujian White Box Berbasis Path pada Form Daftar Jobstreet.co.id Yosua Jelianfero Solissa; Farhan Putra; Adelia Nurlina Putri; Sri Rezeki Candra Nursari
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v3i2.8287

Abstract

Abstrak. Aplikasi kini memegang peranan penting dalam kehidupan sehari-hari. Dengan menggunakan aplikasi, berbagai tugas menjadi lebih sederhana. Oleh karena itu, menguji aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna sangat penting untuk memverifikasi keandalan dan keamanannya. Pengujian White Box yang memanfaatkan pendekatan teknik Basis Path merupakan salah satu metodologi pengujian yang dapat digunakan pada penelitian ini. Teknik Basis Path memungkinkan penguji melihat dan memahami kode program secara langsung, sehingga mengurangi risiko dan meningkatkan keandalan aplikasi. Pengujian White Box dengan teknik Basis Path dilakukan pada situs web JobStreet.co.id yang merupakan platform untuk mencari dan merekrut pekerjaan. Situs ini sangat mementingkan interaksi antara pencari kerja dan dunia usaha. Pengujian White Box dipilih sebagai metode untuk memastikan keamanan, keandalan, dan kualitas kode di balik fungsi penting di situs web. Pengujian dibagi menjadi beberapa tahap dimulai dari pengumpulan data, pembuatan Flow Graph, perhitungan Cyclomatic Complexity, penentuan Independent Path, hingga pengujian Test Case. Hasil yang diperoleh dari pengujian White Box dengan teknik Basis Path pada situs web JobStreet.co.id yaitu terdapat 4 Independent Path yang kemudian diuji menggunakan scenario test case. Pengujian berlangsung dengan baik, dan sistem form pendaftaran Jobstreet.co.id tidak menunjukkan adanya kesalahan logika pada fungsi daftar.   Abstract. Applications now play a crucial role in daily life. By using applications, various tasks become simpler. Therefore, testing applications before they are used by users is essential to verify their reliability and security. White Box testing using the Basis Path technique is one testing methodology that can be used in this research. The Basis Path technique allows testers to directly view and understand the program code, reducing risks and enhancing application reliability. White Box testing with the Basis Path technique was conducted on the JobStreet.co.id website. JobStreet.co.id is a platform for job seekers and employers, emphasizing the interaction between job seekers and the business world. White Box testing was chosen as a method to ensure the security, reliability, and quality of the code behind the website's essential functions. The testing process is divided into several stages, starting from data collection, creating a Flow Graph, calculating Cyclomatic Complexity, determining Independent Paths, and conducting Test Case testing. The results obtained from White Box testing using the Basis Path technique on the JobStreet.co.id website reveal the presence of 4 Independent Paths, which were subsequently tested using test cases. The testing proceeded smoothly, and the registration form system of Jobstreet.co.id did not experience any logical errors in the registration function.
Pengujian Black Box Menggunakan Metode Analisis Nilai Batas pada Aplikasi DANA Indah Permatasari; Febrianti Adhania; Shafa Aurelia Putri; Sri Rezeki Candra Nursari
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v3i2.8289

Abstract

Abstrak. Aplikasi DANA merupakan platform berbentuk dompet digital yang dirancang untuk membantu masyarakat dengan mudah melakukan berbagai jenis transaksi seperti pembayaran, transfer, dan pembelian. Perangkat lunak harus diuji untuk memastikan berfungsi dengan baik, benar, dan tepat. Pengujian perangkat lunak dilakukan untuk menemukan dan mengidentifikasi bug, cacat, dan kekurangan pada perangkat lunak yang diuji serta meningkatkan fungsinya. Pengujian perangkat lunak dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode. Salah satu metode yang paling umum digunakan dalam pengujian perangkat lunak adalah metode pengujian Black Box. Pengujian ini dilakukan dengan tujuan untuk memastikan seluruh fungsi pada aplikasi DANA dapat berjalan dengan baik dan bebas dari cacat seperti error dan bug. Aplikasi DANA diuji menggunakan metode pengujian Black Box dengan teknik analisis nilai batas. Rancangan pengujian aplikasi DANA dimulai dari test case masuk, DANA pin, username, kirim uang, add akun bank, request uang, pembelian dan pembayaran, government service, DANA goals, DANA kaget, Send & Withdraw Cash melalui Alfamart, Split Bill, dan kode promo. Dapat disimpulkan bahwa terdapat 60 test case yang hasilnya valid atau berhasil dan 1 test case yang hasilnya tidak valid atau gagal. Sehingga, hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi DANA belum berjalan secara optimal.   Abstract. DANA application is a platform in the form of a digital wallet designed to help people easily carry out various types of transactions such as payments, transfers and purchases. Software must be tested to ensure it functions properly, correctly, and appropriately. Software testing is carried out to find and identify bugs, defects and deficiencies in the software being tested and improve its functionality. Software testing can be done using various methods. One of the most commonly used methods in software testing is the Black Box testing method. This testing is carried out with the aim of ensuring that all functions of the DANA application can run well and are free from defects such as errors and bugs. The DANA application was tested using the Black Box testing method with boundary value analysis techniques. The DANA application testing plan starts from the test case entry, DANA pin, username, send money, add bank account, request money, purchase and payment, government service, DANA goals, DANA shock, Send & Withdraw Cash via Alfamart, Split Bill, and code promo. It can be concluded that there are 60 test cases whose results are valid or successful and 1 test case whose results are invalid or failed. Thus, these results indicate that the DANA application is not running optimally.
Analisis User Experience pada Sistem Operasi Windows 11 Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ) Lukas William Wijaya; Florensia Sapty Rahayu; Putri Nastiti
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v4i1.8708

Abstract

Windows 11 merupakan salah satu produk  yang diluncurkan oleh Microsoft. Ketika penelitian ini dibuat, Windows 11 baru memiliki pengguna secara global sebesar 15,54%. Walaupun jumlah penggunanya masih jauh lebih sedikit dibandingkan Windows 10 yang mencapai 70,3%, tetapi dimasa depan tingkat adopsi dari Windows 11 akan terus meningkat. Namun dibalik peningkatan adopsi yang terus meningkat, terdapat masalah yang dirasakan pengguna sehingga membuat pengguna merasa tidak nyaman dalam menggunakannya seperti sistem operasi yang berjalan lambat, dan aplikasi tidak berjalan dengan semestinya. Masalah tersebut dapat mempengaruhi user experience. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkatan user experience yang dialami pengguna dengan memakai metode User Experience Questionnaire (UEQ), Penelitian ini mendapatkan jumlah responden sebanyak 117 orang yang dibagikan melalui sosial media. Berdasarkan hasil yang didapatkan dari responden, sistem operasi Windows 11 mendapatkan nilai evaluasi positif yang jika diurutkan dari yang tertinggi yaitu pada aspek Daya Tarik sebesar 1,21, Kejelasan sebesar 1,12, Stimulasi sebesar 1,01, Efisiensi sebesar 0,95, dan Ketepatan sebesar 0,89. Selain itu terdapat aspek Kebaruan yang mendapatkan nilai evaluasi netral sebesar 0,49. Rekomendasi yang dapat dilakukan untuk memperbaiki user experience Windows 11 adalah dengan melakukan perbaikan pada aspek kebaruan, seperti menambahkan fitur-fitur baru yang belum ada sebelumnya, serta mengubah tampilan menjadi lebih menarik. Windows 11 is one of the products launched by Microsoft. When this research was made, Windows 11 only had 15.54% of global users. Even though the number of users is still much less than Windows 10, which reached 70.3%, in the future the adoption rate of Windows 11 will continue to increase. However, behind the continued increase in adoption, there are problems experienced by users that make users feel uncomfortable when using it, such as the operating system running slowly and applications not running properly. This problem can affect the user experience. This research aims to determine the level of user experience experienced by users using the User Experience Questionnaire (UEQ) method. This research obtained a total of 117 respondents who were shared via social media. Based on the results obtained from respondents, the Windows 11 operating system received a positive evaluation value which, if sorted from the highest, was in the Attractiveness aspect of 1.21, Clarity of 1.12, Stimulation of 1.01, Efficiency of 0.95, and Accuracy of 0.89. Apart from that, there is the Novelty aspect which gets a neutral evaluation value of 0.49. Recommendations that can be made to improve the Windows 11 user experience are to make improvements to the novelty aspect, such as adding new features that did not exist before, as well as changing the appearance to be more attractive.
Pengaruh Bauran Pemasaran Digital sebagai Pengembangan Strategi Pemasaran Menggunakan Model SOSTAC untuk Mendukung Keputusan Pemilihan Kampus Novi Tri Hariyanti; Alexander Wirapraja
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v4i1.8855

Abstract

Persaingan organisasi tidak hanya terjadi pada perusahaan bisnis saja namun hingga pada tingkat perguruan tinggi. Semakin banyaknya ekspansi dari kampus negeri maupun swasta menyebabkan setiap kampus perlu melakukan pendekatan yang kreatif dan inovatif. Kampus X sebagai salah satu perguruan tinggi swasta di Jawa Timur juga terdorong untuk segera bertindak menyesuaikan dengan kondisi iklim persaingan yang semakin ketat. Pada penelitian ini akan diteliti mengenai pengaruh dari bauran pemasaran dengan menggunakan model Situation Analysis, Objectives, Strategy, Tactics, Action dan Control (SOSTAC) sebagai upaya untuk mendukung pengambilan keputusan penentuan strategi digital yang tepat. Penelitian ini menggunakan model kualitatif deskriptif dengan melakukan wawancara kepada informan. nforman yang digunakan adalah staf penerimaan mahasiswa baru pada kampus X. Hasil yang didapatkan adalah dengan model SOSTAC kampus X dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan yang mereka miliki dan dapat melakukan peningkatan terhadap strategi yang saat ini telah berjalan agar menjadi lebih baik lagi dan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.   Organizational competition occurs not only in business companies but also at the university level. The increasing number of expansions from public and private campuses means that each campus needs to take a creative and innovative approach. Campus X, one of private universities in East Java, is also encouraged to act immediately to adapt to increasingly tight competitive conditions. In this research, the influence of the marketing mix was examined using the SOSTAC model as an effort to support decision-making in determining the right digital strategy. This research uses a descriptive qualitative model by conducting interviews with informants, where the informants used were new student admissions staff at campus X. The results are, with the SOSTAC model, Campus X can find the strengths and weaknesses they have and improve the current strategy so that it becomes even better and in line with the goals to be achieved.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Aplikasi Gojek Resha Ananda Rahman; Viktor Handrianus Pranatawijaya; Nova Noor Kamala Sari
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v4i1.8922

Abstract

Penggunaan aplikasi mobile meningkat pesat di era digital, termasuk Gojek, aplikasi populer di Indonesia yang menyediakan layanan transportasi, pesan antar makanan, dan pembayaran digital. Ulasan pengguna di Play Store menunjukkan berbagai masalah yang memerlukan perhatian. Ulasan ini memberikan wawasan tentang pandangan pengguna, memungkinkan identifikasi masalah, dan pengembangan layanan. Dengan teknik Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA), pandangan pengguna dapat dipahami lebih baik, membantu evaluasi dan perbaikan aplikasi Gojek untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen berdasarkan aspek-aspek dalam ulasan pengguna aplikasi Gojek di Play Store dalam bahasa Inggris, dengan mencari pola sentimen yang akurat dan mengidentifikasi aspek yang perlu diperbaiki. Data diambil dari ulasan pengguna aplikasi Gojek di Google Play Store. Teknik pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA) digunakan untuk mengidentifikasi topik-topik relevan. Pelabelan sentimen dilakukan menggunakan model BERT, sementara evaluasi sentimen dan aspek dilakukan dengan model distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english. Hasil menunjukkan bahwa model BERT mencapai akurasi tertinggi untuk sentimen sebesar 96.67% dan aspek Service sebesar 98.78%. Terdapat ruang untuk perbaikan terutama pada aspek user experience, service, dan payment. Faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi termasuk distribusi sentimen, jumlah data, preprocessing, dan model yang digunakan. Mobile app usage is increasing rapidly in the digital era, including Gojek, a popular app in Indonesia that provides transportation, food delivery, and digital payment services. User reviews in the Play Store indicate various issues that require attention. These reviews provide insight into user views, enabling problem identification and service development. With the Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) technique, user views can be better understood, helping evaluate and improve the Gojek application to improve service quality and user satisfaction. This research aims to analyze sentiment based on aspects of user reviews of the Gojek application on the Play Store in English by finding accurate sentiment patterns and identifying aspects that need to be improved. The data was taken from user reviews of the Gojek application on the Google Play Store. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique was used to identify relevant topics. Sentiment labeling was performed using the BERT model, while sentiment and aspect evaluation were performed with the distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english model. The results showed that the BERT model achieves the highest accuracy for sentiment at 96.67% and Service aspects at 98.78%. There is room for improvement, especially in the user experience, service, and payment aspects. Factors affecting accuracy include sentiment distribution, amount of data, preprocessing, and the model used.
Analisis Sentimen dan Emosi dari Ulasan Google Maps Untuk Layanan Rumah Sakit di Palangka Raya Menggunakan Machine Learning Aprilia Christyana Tri Angel; Viktor Handrianus Pranatawijaya; Widiatry Widiatry
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v4i1.8924

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dan emosi dari ulasan Google Maps untuk layanan rumah sakit di Palangka Raya menggunakan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah ulasan dari Google Maps untuk 11 rumah sakit di Palangka Raya. Data diolah dengan preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data untuk analisis. Selanjutnya, data diklasifikasikan berdasarkan sentimen (positif, negatif, netral) dengan VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) dan emosi (seperti marah, senang, sedih, dll) menggunakan NRC Lexicon. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, dan Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga algoritma tersebut memiliki performa yang berbeda-beda ketika mengklasifikasikan sentimen dan emosi dari ulasan. Algoritma Decision Tree memiliki akurasi tertinggi yaitu 92%, diikuti dengan Logistic Regression dengan akurasi 86%, dan KNN dengan akurasi 48%. Penelitian ini menunjukkan bahwa machine learning dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dan emosi dari ulasan pada Google Maps dengan baik. This research aims to analyze the sentiment and emotion from reviews on Google Maps for hospital services in Palangka Raya using machine learning. The data used in this research was reviews from Google Maps for 11 hospitals in Palangka Raya. The data was processed using preprocessing to clean and prepare the data for analysis. Furthermore, the data was classified based on the sentiments (positive, negative, neutral) with VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) and emotions (such as angry, happy, sad, etc.) using NRC Lexicon. The algorithms used in this research are K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, and Decision Tree. The research results show that the three algorithms have different performances when classifying sentiment and emotion from reviews. The Decision Tree algorithm has the highest accuracy of 92%, followed by Logistic Regression with an accuracy of 86%, and KNN with an accuracy of 48%. This research shows that machine learning can be used to analyze sentiment and emotion from reviews on Google Maps well.

Page 12 of 22 | Total Record : 214

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025 Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): Juni 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021 Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021