STUDY ON THE QUALITY OF SERVICE OF THE MOBILE-BASED JKN APPLICATION: A SENTIMENT ANALYSIS APPROACH

Muhammad Farid Wajdi
Dedi I. Inan
Ratna Juita
Marlinda Sanglise


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5757

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap kualitas layanan JKN ( Jaminan Kesehatan Nasional ) berbasis seluler. Metode analisis sentimen yang digunakan adalah klasifikasi leksikon. Sebanyak 147.199 review aplikasi dikumpulkan melalui teknik scraping menggunakan Python. Ulasan tersebut diklasifikasikan ke dalam empat kategori kualitas layanan: kinerja, antarmuka pengguna, keamanan, dan layanan pelanggan. Hasil analisis menunjukkan sebagian besar pengguna puas terhadap kinerja aplikasi mobile JKN, dengan sentimen positif 57,32%, netral 5,47%, dan negatif 37,25%. Meski mayoritas sentimen kualitas layanan positif, namun masih ada aspek yang perlu ditingkatkan, seperti keamanan dan antarmuka pengguna. Hasil penghitungan recall, presisi, dan skor F1 menunjukkan bahwa model memiliki sensitivitas dan keseimbangan yang baik dalam mengidentifikasi sentimen yang relevan. Kajian ini memberikan masukan kepada pihak pengembang yaitu Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan atas perbaikan dan penyempurnaan aplikasi Mobile JKN, mengingat sentimen negatif yang ditimbulkan masih cukup besar.

Keywords


Lexicon Classification; Mobile JKN; Sentiment Analysis; Service Quality

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


H. Yuliastuti and M. Jawahir, “Analisis Efektivitas Pemanfaatan Aplikasi Layanan Kesehatan Mobile JKN Jaminan Kesehatan Nasional Di Indonesia,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. Langit Biru Politek. Penerbangan Indones. Curug, vol. 4, no. 01, pp. 28–40, 2023.

A. Wulandari, I. S.-J. P. P. Vol, and undefined 2019, “Inovasi bpjs kesehatan dalam pemeberian layanan kepada masyarakat: Aplikasi mobile jkn,” core.ac.uk, vol. 5, no. 2, 2019, Accessed: Sep. 10, 2023. [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/280498391.pdf

D. I. Inan et al., “Service quality and self-determination theory towards continuance usage intention of mobile banking,” J. Sci. Technol. Policy Manag., vol. 14, no. 2, pp. 303–328, 2023, doi: 10.1108/JSTPM-01-2021-0005.

A. N. Hidayanto, K. Y. P. M, and R. Randy, “JURNAL RESTI Quality on Playstore Data : A Case of Indodax,” vol. 5, no. 158, pp. 1–6, 2023.

S. K. Hasna, “Analisis Sentimen Data Ulasan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Studi Kasus: Aplikasi Iflix),” 2021.

N. S. Fathullah, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dengan Fitur Lexicon-Based,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 2, pp. 590–593, 2020, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6987

E. Budianita, E. P. Cynthia, A. Pranata, and D. Abimanyu, “Pendekatan berbasis Machine Learning dan Leksikal Pada Analisis Sentimen,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind., pp. 99–104, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/19137

R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store menggunakan Algoritma NBC,” J. Teknol. Terpadu, vol. 9, no. 1, pp. 42–48, 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.

R. Wahyudi and G. Kusumawardana, “Analisis Sentimen pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.

M. K. Khoirul Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.

E. Suryati, Styawati, and A. A. Aldino, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text Embedding Dan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 96–106, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jtsi.v4i1.2445

N. Maulida, N. Suarna, and W. Prihartono, “Analisis Ulasan Sentimen Aplikasi Mobile Jkn Dengan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 1651–1658, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.9105.

N. Wanma, D. I. Inan, and L. Y. Baisa, “Evaluasi User Experience Dan User Interface Aplikasi Laporkitong Dengan End User Computing Satisfaction something that is of great concern and determines the experience of using it for the people of,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., 2024.

H. Ahyar et al., Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif, no. March. 2020.

R. R. Cahyani and R. Cahyani, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Tokoh Publik Peserta Pilpres 2019,” Matics, vol. 12, no. 1, p. 79, 2020, doi: 10.18860/mat.v12i1.8356.

S. Thomas, Yuliana, and Noviyanti. P, “Study Analisis Metode Analisis Sentimen pada YouTube,” J. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.46229/jifotech.v1i1.201.

M. Irfan Syahroni, “Prosedur Penelitian Kuantitatif,” eJurnal Al Musthafa, vol. 2, no. 3, pp. 43–56, 2022, doi: 10.62552/ejam.v2i3.50.

B. Firmansyah, D. I. Inan, R. Juita, and M. Sanglise, “Designing UI/UX Thrift shop Website Using User Centered Design (UCD) Method (Case Study: Backfold Market),” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 8, no. 2, pp. 816–824, 2024, doi: 10.33379/gtech.v8i2.4040.

D. D. A. Yani, H. S. Pratiwi, and H. Muhardi, “Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 4, p. 257, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.30930.

R. Fero, “Analisa Metode Pre-Processing Teks Paling Optimal untuk Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter ( Case : Produk Iphone,” Universitas Telkom, S1 Informatika, 2019.

T. Kanstren, "A Look at Precision, Recall, and F1-Score," Towards Data Science, 12 10 2020. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/a-look-at-precision-recalland-f1-score-36b5fd0dd3ec.

A. Z. Rizquina and C. I. Ratnasari, “Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data Pada Website E-Commerce,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 4, pp. 377–383, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i4.913.