Analisis Persepsi Konsumen Terhadap Kualitas Layanan Gojek Menggunakan Sentiment Analysis Dan Topic Modeling Berdasarkan Deep Learning IndoBERT

Abstrak

Abstrak
Perkembangan aplikasi berbasis smartphone di Indonesia semakin banyak jumlahnya berkat teknologi
digital yang semakin berkembang. Hal ini memberi peluang kepada start-up untuk memunculkan inovasi baru
dan bersaing menciptakan output berupa aplikasi, salah satunya di sektor transportasi muncul aplikasi Gojek yang
dikenal sebagai pelopor di sektor ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi konsumen Gojek. Hal
tersebut ditujukan sebagai upaya untuk melihat nilai kualitas layanan Gojek berdasarkan cuit-an konsumen dari
media sosial Twitter. Selain itu, untuk mengetahui pembahasan topik yang ramai diperbincangkan oleh konsumen.
Pembahasan topik tersebut yang digunakan untuk mengetahui dimensi perbaikan yang perlu dilakukan oleh
Gojek. Metode yang digunakan yaitu deep learning yang merupakan salah satu cabang Machine Learning (ML)
menggunakan Deep Neural Network untuk menyelesaikan permasalahan. Untuk mencapai hasil yang baik, maka
dibutuhkan sebuah pendekatan transfer learning seperti IndoBERT. Penelitian ini menggunakan IndoBERT dalam
analisis sentimen dan analisis topic modelling menggunakan BERTopic. Hasil penelitian menunjukkan akurasi
96% pada analisis sentimen menggunakan IndoBERT. Proporsi sentimen didominasi oleh sentimen negatif
sebesar 56% dan dimensi mobile customer service and billing menjadi topik tertinggi dalam sentimen negatif.
Sehingga hasil analisis dalam penelitian ini dapat memberikan manfaat kepada perusahaan untuk mengetahui
persepsi konsumen dan dimensi kualitas layanan yang perlu diperbaiki dan dikembangkan oleh perusahaan.
Kata kunci : analisis sentimen, Gojek, topic modelling, IndoBERT, persepsi konsumen