Analisis kepuasan pengguna aplikasi gramedia digital menggunakan metode support vector machine (SVM)

INDONESIA:

Gramedia Digital merupakan platform layanan baca berbasis digital yang hadir sebagai respons terhadap kemajuan teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pengguna aplikasi Gramedia Digital melalui analisis sentimen terhadap ulasan pengguna di Google Play Store menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Ulasan pengguna menunjukkan adanya ketidaksesuaian antara harapan dan pengalaman, seperti kendala teknis berupa logout otomatis, keterbatasan fitur, serta gangguan stabilitas aplikasi. Data yang digunakan sebanyak 1032 ulasan dalam rentang waktu Januari 2020 hingga Mei 2025. Metode penelitian menggunakan pendekatan text mining dengan tahapan pengumpulan data, pelabelan oleh ahli bahasa, preprocessing (case folding, cleaning, normalisasi, tokenizing, stopword removal, dan stemming), pembobotan TF-IDF, serta klasifikasi menggunakan SVM. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score melalui tiga skenario pembagian data (70:30, 80:20, dan 90:10). Skenario terbaik adalah 70:30 dengan akurasi 81% yang menunjukkan kesesuaian antara hasil prediksi dan label aktual, presisi 82% yang menunjukkan ketepatan prediksi positif, recall 78% yang menunjukkan kemampuan model dalam mengenali data positif, serta F1-score 79% yang mencerminkan keseimbangan antara presisi dan recall. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode SVM mampu melakukan analisis sentimen dengan cukup baik. Berdasarkan analisis sentimen, kepuasan membaca pengguna menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna merasa belum puas, ditandai oleh lebih banyak ulasan negatif dibanding ulasan positif serta keluhan terkait keterbatasan fitur, stabilitas aplikasi, dan kendala akses setelah pembayaran. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen dapat digunakan sebagai alat untuk memahami persepsi dan kepuasan membaca pengguna, serta memberikan rekomendasi bagi Gramedia Digital dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi.

ENGLISH:

Gramedia Digital is a digital reading service platform in response to technological advancements. This research aims to analyze user satisfaction with the Gramedia Digital application by conducting sentiment analysis on user reviews from the Google Play Store using the Support Vector Machine (SVM) method. User reviews reveal a discrepancy between expectations and actual experiences, including technical issues such as automatic logout, limited features, and application instability. The research used a dataset of 1,032 reviews between January 2020 and May 2025. It applied a text mining approach consisting of several stages: data collection, expert-based labeling, preprocessing (including case folding, cleaning, normalization, tokenization, stopword removal, and stemming), TF-IDF weighting, and classification using SVM. For model evaluation, the researcher employed a confusion matrix with accuracy, precision, recall, and F1-score metrics across three data-splitting scenarios (70:30, 80:20, and 90:10). The results identify the 70:30 scenario as the best-performing configuration, achieving an accuracy of 81%, indicating strong alignment between predicted and actual labels. The model also attains a precision of 82%, demonstrating high correctness in positive predictions, a recall of 78%, reflecting its ability to identify positive instances, and an F1-score of 79%, indicating a balanced performance between precision and recall. The research result shows that the SVM method performs sentiment analysis effectively. Based on the sentiment analysis results, user reading satisfaction remains relatively low, as indicated by a higher proportion of negative reviews compared to positive ones, along with frequent complaints regarding feature limitations, application stability, and access issues after payment. These findings indicate that sentiment analysis serves as a valuable tool to understand user perceptions and reading satisfaction, while also providing recommendations for Gramedia Digital to improve the quality of its application services.

ARABIC:

غراميديا الرقمي هو منصة خدمة قراءة رقمية ظهرت استجابةً للتقدم التكنولوجي. هدف هذا البحث إلى تحليل رضا المستخدمين عن تطبيق غراميديا الرقمي من خلال تحليل المشاعر للتعليقات على متجر جوجل بلاي باستخدام طريقة آلة المتجه الداعمة (SVM). تُظهر تعليقات المستخدمين وجود عدم توافق بين التوقعات والتجربة، مثل الصعوبات التقنية المتمثلة في تسجيل الخروج التلقائي، محدودية الميزات، وكذلك اضطرابات استقرار التطبيق. تم استخدام 1032 تعليقًا خلال الفترة من يناير 2020 حتى مايو 2025. استخدم هذا البحث منهج التنقيب النصي من خلال مراحل جمع البيانات، ووضع العلامات من قبل خبراء اللغة، والمعالجة المسبقة (تحويل الحالات، التنظيف، التطبيع، التجزئة، إزالة كلمات الوقف، والجذر)، وتوزينTF-IDF، وكذلك التصنيف باستخدام SVM. تم تقييم النموذج باستخدام مصفوفة الالتباس مع مقاييس الدقة والثبات والاسترجاع ونسبة ف1 من خلال ثلاثة سيناريوهات لتقسيم البيانات (70:30، 80:20، و90:10). أفضل سيناريو هو 70:30 مع دقة تبلغ 81٪ مما يشير إلى التوافق بين نتائج التنبؤ والتسميات الفعلية، والثبات يبلغ 82٪ مما يشير إلى صحة التنبؤات الإيجابية، والاسترجاع يبلغ 78٪ مما يشير إلى قدرة النموذج على التعرف على البيانات الإيجابية، ونسبة ف1 تبلغ 79٪ مما يعكس التوازن بين الثبات والاسترجاع. أظهرت نتائج هذا البحث أن طريقة SVM قادرة على إجراء تحليل المشاعر بشكل جيد إلى حدٍ ما. بناءً على تحليل المشاعر، أشار رضا المستخدمين للقراءة أن أغلب المستخدمين يشعرون بعدم الرضا، واتضح ذلك من خلال وجود مراجعات سلبية أكثر من المراجعات الإيجابية بالإضافة إلى الشكاوى المتعلقة بمحدودية الميزات، واستقرار التطبيق، ومشاكل الوصول بعد الدفع. تشير هذه النتائج إلى أن تحليل المشاعر يمكن استخدامه كأداة لفهم تصورات ورضا المستخدمين للقراءة، وكذلك لتقديم توصيات لغراميديا الرقمي في تحسين جودة خدمات التطبيق.