Analisis Sentimen Review Aplikasi JKN Mobile menggunakan Algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers
DOI:
https://doi.org/10.58436/jsitp.v6i1.2291Kata Kunci:
jkn mobile, bert, sentiment analysis, web scraping, bpjs kesehatanAbstrak
JKN Mobile adalah layanan aplikasi dibidang kesehatan yang di kembangkan oleh BPJS Kesehatan untuk mempermudah peserta Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) dalam mengakses beragam layanan kesehatan secara online. Aplikasi ini kerap menerima ulasan negatif, terutama terkait performa dan kegunaannya. Oleh karena itu, diperlukan analisis sentimen
untuk memahami persepsi pengguna yang dapat dijadikan dasar evaluasi dan pengembangan aplikasi di masa mendatang. Data ulasan diambil dari Google Play Store melalui teknik web scraping, dengan jumlah total 7.000 ulasan dari bulan juni 2023 – juli 2024. Algoritma BERT digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan-ulasan tersebut ke dalam kategorisentimen positif dan negatif. Hasilnya, BERT berhasil mencapai rata-rata nilai accuracy sebesar 93%, precission sebesar 90%, nilai recall sebesar 88%, dan nilai F1- Score sebesar 89% tingkat akurasi dalam proses klasifikasi. Hasil Penelitian ini diharapkan dapat membantu BPJS Kesehatan meningkatkan kualitas aplikasi JKN Mobile serta menyediakan layanan kesehatan yang lebih baik bagi masyarakat.
Referensi
J. H. Tandijaya, Liliana, and I. Sugiarto, “Klasifikasi dalam Pembuatan Portal Berita Online dengan Menggunakan Metode BERT,” J. Infra, vol. 09, no. 02, pp. 320–325, 2021
A. Sahur, “Implementasi Program Jaminan Kesehatan Nasional Kartu Indonesia Sehat Pada Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kota Makassar,” Univarsitas Hasanuddin, 2021, [Online]. Available: http://repository.unhas.ac.id/id/eprint/17736/2/E013171009_disertasi_bab 1-2.pdf
P. Bantuan, I. Pbi, and D. I. Kota, “EVALUASI PROGRAM JKN TENTANG KEPESERTAAN,” vol. 4
M. Mukhlis, “Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Mobile JKN pada BPJS Kesehatan Cabang Pekanbaru Menggunakan Model EUCS,” J. Ekon., vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2021
Vidya Chandradev, I Made Agus Dwi Suarjaya, and I Putu Agung Bayupati, “Analisis Sentimen Review Hotel Menggunakan Metode Deep Learning BERT,” J. Buana Inform., vol. 14, no. 02, pp. 107– 116, 2023, doi: 10.24002/jbi.v14i02.7244
I. Saputra, T. Djatna, R. R. A. Siregar, D. A. Kristiyanti, H. R. Yani, and A. A. Riyadi, “Text Mining of PeduliLindungi Application Reviews on Google Play Store,” Fakt. Exacta, vol. 15, no. 2, pp. 101–108, 2022, doi: 10.30998/faktorexacta.v15i2.10629.
N. Fadhlullah, S. Setiawansyah, and A. Surahman, “Penerapan Teknologi Web Scraping Sebagai Pengumpulan Data Covid-19 Di Provinsi Lampung,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2022, doi: 10.33365/jatika.v3i1.1841
M. A. Sundari, R. Pane, and R. Rohani, “Data Mining Clustering Korban Kejahatan Pelecehan Seksual dengan Kekerasan Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode AHC,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3499
R.ْMas,ْR.ْW.ْPanca,ْK.ْAtmaja1,ْandْW.ْYustanti2,ْ“AnalisisْSentimenْ Customerْ Reviewْ Aplikasiْ Ruangْ Guruْ denganْ Metodeْ BERTْ (BidirectionalْEncoderْRepresentationsْfromْTransformers),”ْJeisbi,ْvol.ْ02,ْno.ْ03,ْp.ْ2021,ْ2021.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Alan Al Ridho Saputra Maulana, Nurul Mega Saraswati, Asep Saeful Millah
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
