Pengaruh Sentimen Ulasan Playstore Terhadap Rating Aplikasi (Studi Kasus Aplikasi Starbucks)
Abstract
Perkembangan transformasi digital di berbagai sektor bisnis saat ini mempengaruhi strategi perusahaan untuk tetap
bertahan. Salah satunya adalah perusahaan Starbucks yang meluncurkan aplikasi untuk konsumennya. Ulasan daring
memiliki peranan penting dalam keputusan konsumen. Dalam ulasan aplikasi Starbucks di Google Play Store, opini
negatif mendominasi, yang memerlukan perhatian lebih dari pengembang. Penelitian ini menganalisis pengaruh
sentimen ulasan terhadap rating aplikasi Starbucks menggunakan analisis sentimen berbasis Support Vector Machine
(SVM). Fokus penelitian ini adalah pada ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store untuk mengetahui
kontribusi sentimen terhadap rating yang diberikan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif kausal,
dengan pengumpulan data ulasan yang kemudian diproses menggunakan teknik text pre-processing. Analisis sentimen
dilakukan dengan SVM, dan hubungan antara sentimen ulasan dan rating diuji dengan analisis korelasi Pearson. Hasil
penelitian menunjukkan adanya hubungan positif antara sentimen ulasan dan pemberian rating bintang. SVM
menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 83.23%, Precision 84%, recall 75%, dan F1-Score 79%. Penelitian
ini memberikan wawasan bagi pengembang aplikasi untuk memperbaiki kualitas layanan berdasarkan umpan balik
konsumen, sehingga dapat mempertahankan dan menarik lebih banyak pengguna di platform aplikasi.
Kata Kunci- Sentimen Ulasan; Rating Aplikasi; Google Playstore; Support Vector Machine; Korelasi Pearson; Analisis
Sentimen.
References
Aisy, F. R., & Prasetio, A. (2024). The Effect of Mobile Shopping Service Quality on Customer Satisfaction
and Customer Loyalty: A Case of Bukalapak in Indonesia. Shirkah: Journal of Economics and
Business, 9(3), 242–264. https://doi.org/10.22515/shirkah.v9i3.653
Ajeng, :, Prakasita, W., Sabil, M., Machrus, B., Fatih, A., Nisaul, K., Sindy, M., & Bella, R. (2024).
Menyesap Globalisasi: Ekspansi Starbucks dan Dampak Penanaman Modal Asing di Indonesia.
https://www.academia.edu/120411422/Menyesap_Globalisasi_Ekspansi_Starbucks_dan_Dampak_P
enanaman_Modal_Asing_di_Indonesia
Andrew Meola. (2016). Starbucks berencana menghabiskan lebih banyak uang untuk meningkatkan
aplikasi selulernya. https://www.businessinsider.com/starbucks-mobile-app-proves-successfulmarketing-strategy-2016-4
Az-Zahra, F., Alamsyah, A., Trianasari, N., & Barokah, R. (2024a). The Correlation Analysis of Stock Price
Towards Public Sentiment in Automotive Industry.
Berners, P., & Martin, A. (2022). The Practical Guide to Achieving Customer Satisfaction in Events and
Hotels. https://www.routledge.com/
Haoues, M., Mokni, R., & Sellami, A. (2023). Machine learning for mHealth apps quality evaluation: An
approach based on user feedback analysis. Software Quality Journal, 31(4), 1179–1209.
https://doi.org/10.1007/s11219-023-09630-8
Kotler, Philip., Keller, K. Lane., Tan, C. Tiong., Ang, S. Hoon., & Leong, S. Meng. (2018). Marketing
management : an Asian perspective. Pearson Education Limited.
Laudon, K. C. ., & Traver, C. Guercio. (2018). E-commerce 2017 : business, technology, society. Pearson.
Li, L., Ismail, N. A., Chong, C. W., Sun, P., Pervin, M. D., & Hossain, M. S. (2024). Customers’ emotional
impact on star rating and thumbs-up behavior towards food delivery service Apps. Journal of
Infrastructure, Policy and Development, 8(7). https://doi.org/10.24294/jipd.v8i7.5311
Madyatmadja, E. D., Felix, F., Edrick, I. G. K., Indarto, J. W., & Sembiring, D. J. M. (2024). Harmonizing
sentiments: Analyzing user reviews of Spotify through sentiment analysis. Journal of Infrastructure,
Policy and Development, 8(9), 7101. https://doi.org/10.24294/jipd.v8i9.7101
Miller, M. (2023, October 18). Starbucks’ app issues are getting worse, and it’s costing them $44k every
month. Enterpret.
Mwiya, B., Katai, M., Bwalya, J., Kayekesi, M., Kaonga, S., Kasanda, E., Munyonzwe, C., Kaulungombe,
B., Sakala, E., Muyenga, A., & Mwenya, D. (2022). Examining the effects of electronic service quality
on online banking customer satisfaction: Evidence from Zambia. Cogent Business and Management,
(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2022.2143017
Pang, B., Lee, L., & Vaithyanathan, S. (2002). Thumbs up? Sentiment Classification using Machine
Learning Techniques. http://reviews.imdb.com/Reviews/
Qin, Z., Shuai, Q., Wang, G., Zhang, P., Cao, M., & Chen, M. (2022). E-Commerce Concepts, Principles,
and Application.
Radovilsky, Zinovy. (2015). Designing and implementing an e-commerce system. Business Expert Press.
