Mahendra, Bintang Aqil (2026) Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi XYZ Sebagai Platform Investasi Kripto Di Indonesia Menggunakan IndoBERT. Skripsi thesis, ITN MALANG.
![[img]](http://eprints.itn.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Abstract
Meningkatnya adopsi platform investasi aset kripto di Indonesia mendorong perlunya evaluasi sistematis terhadap kualitas layanan digital berdasarkan persepsi pengguna. Aplikasi XYZ sebagai platform investasi kripto lokal memperoleh beragam ulasan pengguna yang mencerminkan tingkat kepuasan, ketidakpuasan, serta ekspektasi terhadap fitur dan layanan yang disediakan. Ulasan pengguna pada platform digital merupakan sumber data yang penting untuk memahami respons publik secara objektif, namun volume data yang besar dan sifat teks yang tidak terstruktur menimbulkan tantangan dalam proses analisis, sehingga diperlukan pendekatan analisis sentimen berbasis deep learning yang mampu memahami konteks bahasa Indonesia secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi XYZ menggunakan model IndoBERT yang telah melalui proses fine-tuning. Data penelitian berupa 6.669 ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari Google Play Store pada periode Mei hingga Oktober 2025 melalui metode web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen secara otomatis menggunakan model RoBERTa W11WO, serta proses fine-tuning model IndoBERT dengan tiga skema pembagian data, yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skema pembagian data 70:30 menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 93,45%, precision rata-rata 0,88, recall rata-rata 0,84, dan F1-score rata-rata 0,86. Distribusi sentimen didominasi oleh sentimen positif sebesar 76,1% (5.076 ulasan), diikuti oleh sentimen negatif sebesar 13,4% (891 ulasan) dan sentimen netral sebesar 10,5% (702 ulasan). Analisis aspek bisnis terhadap lima dimensi layanan menunjukkan bahwa aspek usability memperoleh sentimen positif tertinggi sebesar 92,68%, sedangkan aspek keamanan memiliki proporsi sentimen negatif tertinggi sebesar 18,11%, yang mengindikasikan bahwa model IndoBERT efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan berbahasa Indonesia dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar evaluasi pengembangan layanan aplikasi XYZ.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Bintang Aqil Mahendra (2219004) |
| Uncontrolled Keywords: | analisis sentimen, IndoBERT, investasi kripto |
| Subjects: | Engineering > Digital Business Engineering |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Industri > Bisnis Digital S1 > Bisnis Digital S1(Skripsi) |
| Depositing User: | Bintang Aqil Mahendra |
| Date Deposited: | 24 Feb 2026 06:29 |
| Last Modified: | 24 Feb 2026 06:30 |
| URI: | http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/16097 |
Actions (login required)
 |
View Item |
