Analisis Kualitas Layanan Aplikasi Flip Melalui Ulasan Di Google Playstore Menggunakan Text Classification Dan Topic Modeling

Penelitian ini menganalisis persepsi pengguna terhadap kualitas layanan aplikasi Flip melalui ulasan di Google Play Store pada periode 2022 hingga 2024. Menggunakan metode text classification dan topic modeling, serta model IndoBERT untuk analisis sentimen, penelitian ini mengeksplorasi lima dimensi layanan: reliability, responsiveness, assurance, empathy, dan tangibles. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 57,1% ulasan memiliki sentimen positif, dengan dimensi reliability mencatatkan sentimen positif tertinggi. Pengguna mengapresiasi kemudahan transfer antar bank tanpa biaya tambahan dan transaksi yang aman. Sebaliknya, 42,9% ulasan bersifat negatif, terutama pada dimensi responsiveness. Keluhan utama mencakup kelambatan transaksi dan waktu tunggu yang lama untuk mendapatkan bantuan dari customer service. Penelitian ini memberikan rekomendasi bagi Flip untuk memperbaiki responsivitas dan meningkatkan layanan pelanggan, sementara tetap mempertahankan kualitas pada dimensi reliability. Dengan perbaikan tersebut, Flip diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pengguna dan daya saingnya di industri Fintech Indonesia.

Keywords: Teknologi Keuangan, Flip, Service Quality, Analisis Sentimen, Pemodelan Topik, BERT

Authors who publish in this journal agree to the following rules:

1. Authors retain copyright and give the journal the right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors may enter separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., posting it to an institutional repository or publishing it in a book), with attribution to the journal's initial publication.
3. Authors are permitted and recommended to post their work online (such as in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges as well as earlier and greater citation of published work.