Implementasi Pemodelan Topik BERTopic dan Analisis Sentimen BERT terhadap Ulasan Aplikasi Satusehat Berbasis Natural Language Processing Lanjutan

Jennieta Neysa Anggiyanti, Frederik Samuel Papilaya

Abstract


Aplikasi PeduliLindungi yang berubah menjadi Aplikasi SATUSEHAT, terus memiliki perkembangan fitur sebagai penyedia layanan kesehatan digital. Faktor utama aplikasi digunakan kembali yaitu adanya program pemerintah yaitu pemeriksaan kesehatan gratis tahunan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis respons pengguna terhadap Aplikasi SATUSEHAT menggunakan BERT untuk analisis sentimen dan BERTopic untuk pemodelan topik berbasis NLP lanjutan. Analisis sentimen menggunakan BERT berfungsi untuk menganalisis kecenderungan sentimen positif dan negatif terhadap ulasan aplikasi, sedangkan BERTopic untuk untuk mengelompokkan dan mengidentifikasi topik pada ulasan pengguna. Hasil penelitian analisis sentimen dengan tingkat akurasi sebesar 95%, menunjukkan bahwa opini pengguna cenderung negatif yang berpusat pada topik kebergunaan dan aksesibilitas aplikasi berdasarkan hasil analisis pemodelan topik dengan nilai koherensi sebesar 0,6101. Pengalaman pengguna yang kurang optimal menandakan bahwa perlu adanya perbaikan dan peningkatan kualitas layanan pada Aplikasi SATUSEHAT. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa adanya efektivitas integrasi analisis sentimen menggunakan BERT dengan pemodelan topik menggunakan BERTopic dalam proses evaluasi respons masyarakat terhadap kebijakan teknologi di sektor kesehatan.

Keywords


Analisis Sentimen; BERT; BERTopic; Pemodelan Topik; SATUSEHAT

Full Text:

PDF

References


Shahmirul Hafizullah Imanuddin, Kusworo Adi, and Rahmat Gernowo, “Sentiment Analysis on Satusehat Application Using Support Vector Machine Method,” Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics, vol. 5, no. 3, pp. 143–149, Jul. 2023, doi: 10.35882/jeemi.v5i3.304.

A. Fastyaningsih, “KEBERHASILAN APLIKASI PEDULI LINDUNGI TERHADAP KEBIJAKAN PERCEPATAN VAKSINASI DAN AKSES PELAYANAN PUBLIK DI INDONESIA,” GEMA PUBLICA, vol. 6, no. 2, pp. 95–109, Dec. 2021, doi: 10.14710/gp.6.2.2021.95-109.

N. R. Shantika, T. L. M. Suryanto, and A. Pratama, “Analisis Faktor Pendorong Niat Menggunakan Aplikasi PeduliLindungi Menggunakan Mod-el UTAUT Modifikasi,” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI, vol. 8, no. 2, Aug. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i2.4929.

K. K. R. Indonesia, “Dashboard Vaksinasi COVID-19 Nasional,” Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Accessed: Jan. 29, 2025. [Online]. Available: https://vaksin.kemkes.go.id/#/vaccines

A. Albantani, “Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Niat Masyarakat untuk Terus Menggunakan Aplikasi Satu Sehat,” JURA : JURNAL RISET AKUNTANSI, vol. 1, no. 3, pp. 298–311, 2023, doi: 10.54066/jura-itb.v1i2.

R. N. Priyansyah et al., “Penilaian Publik terhadap Aplikasi Peduli Lindungi (Analisis Komparasi terhadap Aspek Demografi) Public View on the Peduli Lindungi Application (A Comparative Analysis of Demographic Aspects),” JURNAL ILMU PENGETAHUAN DAN TEKNOLOGI KOMUNIKASI, vol. 25, no. 1, pp. 151–170, Jun. 2023, doi: 10.17933/iptekkom.25.1.2023.151-170.

Biro Komunikasi dan Pelayanan Publik, “Langkah Awal Program Pemeriksaan Kesehatan Gratis: Unduh SATUSEHAT Mobile,” Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Accessed: Jan. 19, 2025. [Online]. Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20250110/4747238/langkah-awal-program-pemeriksaan-kesehatan-gratis-unduh-satusehat-mobile/

B. R. N. Listyawan, N. Y. Setiawan, and M. C. Saputra, “Topic Modelling Pada Aktivitas Pengembangan Perangkat Lunak Menggunakan BERTopic,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 8, Aug. 2024, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/14051

H. P. Doloksaribu and Y. T. Samuel, “KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEDULILINDUNGI,” Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, vol. 16, no. 1, pp. 1–11, Jan. 2022, doi: 10.47111/jti.v16i1.3747.

E. A. Junita and R. R. Suryono, “ANALISIS SENTIMEN HATE SPEECH MENGENAI CALON WAKIL PRESIDEN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 9, no. 4, pp. 2042–2053, Nov. 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i4.5625.

M. Detricia Pratiwi and K. Ditha Tania, “Knowledge Discovery Through Topic Modeling on GoPartner User Reviews Using BERTopic, LDA, and NMF,” 2025. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

M. Grootendorst, “BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure,” Mar. 2022.

N. Cahyono, “Review Aplikasi SATU SEHAT Mobile,” Kaggle. Accessed: Jan. 28, 2025. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/nuricahyono/satusehat

N. P. V. D. Saraswati, N. Yudistira, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen terhadap Perundungan Siber pada Twitter menggunakan Algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 2, pp. 909–916, Mar. 2023, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12345

S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 2, p. 406, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.

R. Mas, R. W. Panca, K. Atmaja1, and W. Yustanti2, “Analisis Sentimen Customer Review Aplikasi Ruang Guru dengan Metode BERT (Bidirec-tional Encoder Representations from Transformers),” JEISBI, vol. 02, 2021.

J. C. Setiawan, K. M. Lhaksmana, and B. Bunyamin, “Sentiment Analysis of Indonesian TikTok Review Using LSTM and IndoBERTweet Algo-rithm,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 774–780, Aug. 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3911.

I. Nura Nugraha and E. Utami, “Evaluation of Creative Economy and Tourism Industry Trends based on LDA Analysis with BERTopic,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 15, no. 2, pp. 182–195, Nov. 2024, doi: 10.31849/digitalzone.v15i2.23796.




DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v11i1.7633

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
ISSN 2540-8984
Published by
Prodi Pendidikan Teknologi Informasi
Universitas Bhinneka PGRI

Website :https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/index
Email: jipistkippti@gmail.com

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.