Evaluasi Aplikasi Transportasi Access by KAI dengan Ulasan dan Rating Menggunakan Analisis Sentimen
Evaluation of Access by KAI Transportation Application with Reviews and Ratings Using Sentiment Analysis
Pengaruh besar teknologi semakin dirasakan pada zaman ini. Salah satu contoh yaitu penggunaan aplikasi Access by KAI untuk pengguna jasa moda transportasi kereta. Access by KAI merupakan aplikasi dari PT. Kereta Api Indonesia yang menyediakan layanan terhadap pengguna moda transportasi kereta. Analisis sentimen merupakan analisis pendapat atau opini seseorang tentang suatu hal baik berupa layanan dan operasional secara otomatis. Analisis sentimen mempermudah seseorang untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna moda transporatsi kereta sekaligus pengguna aplikasi Access by KAI terhadap layanan yang diberikan tanpa harus membaca ribuan sampai ratusan komentar atau ulasan sekaligus. Analisis sentimen menggunakan data ulasan dan rating sebagai indikator penilaian terhadap layanan aplikasi dari PT. Kereta Api Indonesia. Metode pemograman yang dilakukan menggunakan long short term memory (LSTM) dan kuantitatif deskriptif untuk metode penelitiannya. Satu-satunya data yang digunakan yaitu data primer dari ulasan dan rating aplikasi Access by KAI yang didapat dari website google playstore halaman aplikasi Access by KAI. Hasil analisis yang didapat menunjukkan mayoritas pengguna aplikasi Access by KAI memberikan sentimen negatif pada ulasan dan sangat tidak puas pada rating perolehan terbanyak diraih bintang 1 dengan jumlah 1834 terhadap layanan aplikasi Access by KAI . Penelitian ini memberikan solusi bagi pembuat aplikasi (developer) dan pengguna aplikasi untuk mengatasi masalah tersebut.
The significant influence of technology is increasingly felt in this era. One example is the use of the Access by KAI application for users of railway transportation services. Access by KAI is an application developed by PT. Kereta Api Indonesia that provides services to users of railway transportation. Sentiment analysis is the analysis of an individual's opinions or views on something, whether it's about services or operations, done automatically. Sentiment analysis makes it easier for someone to measure the level of satisfaction of railway transportation users as well as users of the Access by KAI application regarding the services provided, without having to read thousands to hundreds of comments or reviews at once. Sentiment analysis uses review data and ratings as indicators of assessment for the application services provided by PT. Kereta Api Indonesia. The programming method used is long short-term memory (LSTM) and descriptive quantitative methods for the research method. The only data used is primary data from reviews and ratings of the Access by KAI application obtained from the Google Play Store website's Access by KAI application page. The analysis results show that the majority of Access by KAI application users give negative sentiment in their reviews and are very dissatisfied with the ratings, with the most frequent being 1-star ratings totaling 1834 against the Access by KAI application services. This research provides solutions for application developers and users to address these issues.