PIPI
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)Dengan semakin banyaknya pengguna m-banking, memahami kepuasan pelanggan menjadi hal yang krusial bagi bank dalam meningkatkan kualitas layanan dan mempertahankan loyalitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kepuasan mengenai kualitas layanan aplikasi m-banking Livin Mandiri menggunakan analisis sentimen dan modeling topik. Data dikumpulkan dari 13.692 ulasan pengguna di Google Play Store melalui teknik web scraping. Setelah pembersihan dan pengolahan data, analisis sentimen dilakukan untuk mengidentifikasi tren sentimen positif, negatif, dan netral. Modeling topik menggunakan metode Latent Semantic Indexing (LSI) dilakukan untuk memperoleh wawasan lebih dalam tentang pembahasan pengguna mengenai kualitas layanan. Temuan menunjukkan bahwa meskipun aplikasi Livin Mandiri menawarkan berbagai fitur berguna, sebagian besar ulasan pengguna adalah negatif. Modeling topik lebih lanjut menunjukkan bahwa keluhan utama berfokus pada masalah teknis seperti kegagalan transaksi dan tantangan verifikasi. Selain itu, penelitian ini menunjukkan kebutuhan untuk meningkatkan stabilitas aplikasi dan layanan pelanggan untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam memahami kualitas layanan aplikasi m-banking dengan menggabungkan analisis sentimen dan modeling topik, memberikan wawasan berharga untuk pengembangan dan perbaikan aplikasi di sektor perbankan di masa depan.
Penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun aplikasi Livin Mandiri memiliki rating 4.0 dan menawarkan manfaat signifikan dalam mengakses layanan perbankan, sebagian besar ulasan pengguna di Google Play Store menunjukkan sentimen negatif.Keluhan utama melibatkan masalah teknis seperti kegagalan transaksi, kesulitan verifikasi, dan kesalahan aplikasi, yang telah menyebabkan sentimen negatif sebesar 48%.Meskipun ada apresiasi terhadap beberapa fitur aplikasi, sentimen positif hanya mencapai 36%, mencerminkan tingkat ketidakpuasan yang signifikan di antara pengguna.Modeling topik menggunakan Latent Semantic Indexing dan visualisasi data seperti heatmap, distance map, dan word cloud mengidentifikasi bahwa keluhan utama berfokus pada stabilitas aplikasi dan layanan pelanggan.Untuk meningkatkan kepuasan pengguna, perbaikan signifikan dalam stabilitas aplikasi, keamanan, dan layanan pelanggan diperlukan untuk mengatasi berbagai keluhan dan memaksimalkan manfaat aplikasi ini.Pembahasan ini menekankan tiga topik negatif utama terkait aplikasi.Masalah terkait ketidakstabilan aplikasi, seperti crash dan delay yang sering terjadi, berdampak signifikan pada pengalaman pengguna dengan menyebabkan frustrasi.Selain itu, kekhawatiran tentang keamanan, khususnya perlindungan data pribadi, dianggap kurang optimal dan dapat mengurangi kepercayaan pengguna terhadap aplikasi.Ketidakpuasan ini dapat menyebabkan pengguna ragu dalam menggunakan layanan perbankan digital.Selain itu, respons layanan pelanggan yang lambat terhadap keluhan memperburuk situasi, karena pengguna mungkin merasa diabaikan dan dapat meninggalkan penilaian negatif terhadap aplikasi dan bank.Kombinasi dari ketiga masalah ini tidak hanya mempengaruhi kepuasan pengguna tetapi juga berpotensi menghambat pertumbuhan basis pengguna dan merusak reputasi Bank Mandiri dalam industri perbankan digital.Penerapan rekomendasi ini kemungkinan akan meningkatkan kepercayaan dan kepuasan pengguna, yang dapat mengarah pada peringkat dan retensi pengguna yang lebih baik secara keseluruhan untuk aplikasi.
Berdasarkan hasil penelitian ini, berikut adalah beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan:. . 1. Mengembangkan model analisis sentimen yang lebih canggih untuk mengidentifikasi dan memahami lebih dalam sentimen pengguna terhadap aplikasi Livin Mandiri. Model ini dapat memanfaatkan teknik-teknik seperti deep learning atau neural network untuk meningkatkan akurasi dalam mendeteksi sentimen positif, negatif, dan netral.. . 2. Melakukan penelitian lebih lanjut tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi m-banking. Penelitian ini dapat menyelidiki aspek-aspek seperti pengalaman pengguna, kemudahan penggunaan, dan keamanan data pribadi untuk mengidentifikasi area-area yang perlu ditingkatkan dalam aplikasi Livin Mandiri.. . 3. Menganalisis dampak dari perbaikan yang dilakukan pada aplikasi Livin Mandiri berdasarkan hasil penelitian ini. Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi apakah perbaikan stabilitas aplikasi, peningkatan layanan pelanggan, dan penanganan masalah teknis telah berhasil meningkatkan kepuasan pengguna dan bagaimana hal ini mempengaruhi perilaku pengguna dalam menggunakan aplikasi m-banking.. . Dengan melakukan penelitian lanjutan ini, kita dapat memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif tentang kualitas layanan aplikasi m-banking dan mengembangkan strategi yang lebih efektif untuk meningkatkan kepuasan pengguna dan mempertahankan loyalitas mereka terhadap aplikasi Livin Mandiri.
- Pemanfaatan Latent Semantic Indexing untuk Mengukur Potensi Kerjasama Jurnal Ilmiah Lintas Universitas... doi.org/10.28932/jutisi.v6i3.2894Pemanfaatan Latent Semantic Indexing untuk Mengukur Potensi Kerjasama Jurnal Ilmiah Lintas Universitas doi 10 28932 jutisi v6i3 2894
- ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE TERHADAP TAYANGAN #MATANAJWAMENANTITERAWAN DENGAN METODE NAÃÂVE... ejournal.unkhair.ac.id/index.php/jiko/article/view/3376ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE TERHADAP TAYANGAN MATANAJWAMENANTITERAWAN DENGAN METODE NAyEeyCAaVE ejournal unkhair ac index php jiko article view 3376
- Topic Modelling of Germas Related Content on Instagram Using Latent Dirichlet Allocation (LDA) | Atlantis... atlantis-press.com/proceedings/ahms-20/125951875Topic Modelling of Germas Related Content on Instagram Using Latent Dirichlet Allocation LDA Atlantis atlantis press proceedings ahms 20 125951875
- ANALYSING SERVICE QUALITY USING SENTIMENT ANALYSIS AND TOPIC MODELING: A CASE STUDY OF THE LIVIN MANDIRI... ejournal.pelitaindonesia.ac.id/index.php/JOISIE/article/view/4517ANALYSING SERVICE QUALITY USING SENTIMENT ANALYSIS AND TOPIC MODELING A CASE STUDY OF THE LIVIN MANDIRI ejournal pelitaindonesia ac index php JOISIE article view 4517
| File size | 4.3 MB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
UMJ PremiumUMJ Premium Namun, proyek ini menunjukkan kelayakan pendekatan AI untuk pertanian presisi, membuka jalan bagi pengembangan model yang lebih baik di masa depan. StudiNamun, proyek ini menunjukkan kelayakan pendekatan AI untuk pertanian presisi, membuka jalan bagi pengembangan model yang lebih baik di masa depan. Studi
ITSITS Pengembangan sistem pemantauan lalu lintas yang efektif untuk deteksi kecelakaan sangat bergantung pada dataset berkualitas tinggi dan beragam. BanyakPengembangan sistem pemantauan lalu lintas yang efektif untuk deteksi kecelakaan sangat bergantung pada dataset berkualitas tinggi dan beragam. Banyak
SINOMICSJOURNALSINOMICSJOURNAL Namun, tantangan utama terkait kualitas data, keamanan, keandalan model, dan bias algoritma harus dikelola dengan baik melalui kebijakan tata kelola, pengamananNamun, tantangan utama terkait kualitas data, keamanan, keandalan model, dan bias algoritma harus dikelola dengan baik melalui kebijakan tata kelola, pengamanan
SUBSETSUBSET Data sekunder diperoleh dari Kaggle yang memuat informasi produk skincare di Sephora, dan diolah melalui tahapan CRISP-DM, mulai dari pemahaman bisnis,Data sekunder diperoleh dari Kaggle yang memuat informasi produk skincare di Sephora, dan diolah melalui tahapan CRISP-DM, mulai dari pemahaman bisnis,
SUBSETSUBSET Melihat fenomena tersebut, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap video bertema gempa megathrust.Melihat fenomena tersebut, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap video bertema gempa megathrust.
E GREENATIONE GREENATION Perbandingan dengan metode tradisional, seperti klasifikasi berbasis piksel dan thresholding, menunjukkan bahwa model CNN mengungguli metode tersebut dalamPerbandingan dengan metode tradisional, seperti klasifikasi berbasis piksel dan thresholding, menunjukkan bahwa model CNN mengungguli metode tersebut dalam
POLIMEDIAPOLIMEDIA Teknologi cetak timbul pada plat kendaraan kini dapat dimanfaatkan dalam proses identifikasi kendaraan otomatis menggunakan teknik pengolahan citra. SeiringTeknologi cetak timbul pada plat kendaraan kini dapat dimanfaatkan dalam proses identifikasi kendaraan otomatis menggunakan teknik pengolahan citra. Seiring
POLIMEDIAPOLIMEDIA Hal ini mendistrupsi pekerjaan manual yang semua dikerjakan oleh manusia, digantikan oleh sistem yang dibangun sehingga harapannya dapat dicapai efisiensiHal ini mendistrupsi pekerjaan manual yang semua dikerjakan oleh manusia, digantikan oleh sistem yang dibangun sehingga harapannya dapat dicapai efisiensi
Useful /
RISTEKRISTEK Penelitian lanjutan diharapkan dapat mengeksplorasi dampak faktor budaya, keberlanjutan lingkungan, dan media sosial terhadap persepsi wisatawan halal.Penelitian lanjutan diharapkan dapat mengeksplorasi dampak faktor budaya, keberlanjutan lingkungan, dan media sosial terhadap persepsi wisatawan halal.
STIKESLHOKSEUMAWESTIKESLHOKSEUMAWE Intervensi yang diberikan berupa head up 30 derajat, pemberian terapi murotal Al-Quran, pemberian terapi luka dengan minyak zaitun, dan pemberian maduIntervensi yang diberikan berupa head up 30 derajat, pemberian terapi murotal Al-Quran, pemberian terapi luka dengan minyak zaitun, dan pemberian madu
PIPI Oleh karena itu, diperlukan pengawasan otomatis untuk mencegah tindak penipuan dalam transaksi kartu kredit. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistemOleh karena itu, diperlukan pengawasan otomatis untuk mencegah tindak penipuan dalam transaksi kartu kredit. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem
PIPI Hasil menunjukkan bahwa 85% fitur prototipe, seperti navigasi, keranjang, dan checkout, berfungsi sesuai harapan, meskipun manajemen stok masih memerlukanHasil menunjukkan bahwa 85% fitur prototipe, seperti navigasi, keranjang, dan checkout, berfungsi sesuai harapan, meskipun manajemen stok masih memerlukan