Pemanfaatan Umpan Balik Pengguna dalam Analisis dan Identifikasi Tren Topik pada Aplikasi Bima Mobile

Latar Belakang: Bank Jateng meluncurkan aplikasi Bima Mobile pada tahun 2020 yang saat ini telah diunduh lebih dari 1 juta pengguna dengan rata-rata rating 3,9. Berdasarkan riset BSEM 2024, Bima Mobile belum masuk dalam kategori mbanking dengan performa terbaik. Selain itu, pada penelitian sebelumnya terkait penilaian nasabah terhadap kualitas layanan Bima Mobile menjelaskan bahwa kualitas Bima Mobile perlu ditingkatkan. Analisis umpan balik pengguna di Play
Store menjadi salah satu pilihan efektif karena datanya luas dan real-time, namun sulit dilakukan secara manual. Oleh karena itu, dibutuhkan teknik analisis seperti text mining dengan mengkombinasikan SVM untuk analisis sentimen dan NMF
untuk pemodelan topik guna meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan nasabah Bima Mobile.
Tujuan: Mengidentifikasi sentimen serta aspek yang perlu diperbaiki dari aplikasi Bima Mobile dengan menggunakan metode SVM dan NMF.
Metode Penelitian: Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu kombinasi SVM dan NMF.
Hasil: Model sentimen yang dilatih memiliki akurasi sebesar 95% dengan hasilnya yaitu 56% pengguna memberikan sentimen negatif dan 44% pengguna memberikan sentimen positif. Topik yang dihasilkan dari masing-masing kategori yaitu 4 topik
untuk data positif dan 7 topik untuk data negatif.
Kesimpulan: Sentimen negatif lebih banyak diberikan pengguna Bima Mobile. Aspek yang dikeluhkan diantaranya, kesulitan akses, error, registrasi, dan performa aplikasi. Selain itu sentimen positif menyoroti tentang kemudahan dan kebermanfaatan aplikasi.