ANALISIS KUALITAS LAYANAN SELULER APLIKASI TEKNOLOGI PENDIDIKAN MENGGUNAKAN PEMODELAN TOPIK DAN ANALISIS SENTIMEN (Studi Kasus: Ruangguru, Zenius, Quipper)

ACHMAD THARIQ

Informasi Umum

Kode

23.04.6001

Klasifikasi

658 - General management, General business management, General industrial Management

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Big Data

Dilihat

43 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pendidikan merupakan sektor yang sangat penting dalam pembangunan masyarakat dan bangsa Indonesia. Di era digital, teknologi pendidikan telah memberikan dampak yang signifikan bagi negara ini. Namun, penggunaan platform pembelajaran mobile telah menjadi populer dan digemari di Indonesia. Perusahaan startup seperti Ruangguru, Zenius, dan Quipper telah mengembangkan pendidikan digital yang komprehensif, menawarkan berbagai materi pembelajaran, modul interaktif, dan forum. Kualitas layanan merupakan faktor penting dalam menentukan loyalitas dan kepuasan siswa terhadap platform pembelajaran mobile.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas layanan dari platform mobile learning seperti Ruangguru, Zenius, dan Quipper di Indonesia dengan menggunakan pemodelan topik dan analisis sentimen. Berdasarkan tujuan, penelitian ini merupakan penelitian deskriptif. mengungkapkan bahwa penelitian deskriptif adalah penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan secara mandiri keadaan atau nilai dari satu variabel atau lebih. Penelitian ini menggambarkan service quality pada ed-tech berdasarkan topic modeling dan sentiment analysis. Pada penelitian ini menggabungkan pendekatan penelitian kualitatif dan kuantitatif sekaligus yang dikenal sebagai penelitian campuran, sehingga dapat mengumpulkan data yang lebih teliti, akurat, dapat dipercaya, dan objektif.

Penulis melakukan pre-processing untuk memastikan data yang relevan dan sesuai untuk dianalisis. Penulis menggunakan Pemodelan Topik Ed-Tech dan Analisis Sentimen untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna pada sembilan dimensi m-servqual. Data diberi label positif/negatif dan diklasifikasikan menggunakan metode Lexicon Based Approach (LBA). Para peneliti menggunakan pemrograman Python dan membagi data menjadi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian. Penelitian dengan menggunakan pemodelan topik dan analisis sentimen menunjukkan bahwa Ruangguru, Zenius, dan Quipper memiliki sentimen positif terhadap kualitas layanan berdasarkan dimensi m-servqual. Ruangguru didominasi topik guru dan bagus, sedangkan Zenius didominasi topik ajar dan bagus serta Quipper didominasi topik quipper dan ajar. Analisis sentimen menunjukkan bahwa semua dimensi berjalan dengan baik di Ruangguru, Zenius, dan Quipper. Dimensi compensation RuangGuru sangat baik, sementara Zenius membutuhkan peningkatan dalam hal kontak serta Dimensi kontak dan penagihan Quipper perlu dievaluasi segera untuk kualitas layanan.

Kata Kunci: Classification Text, Edtech, Persepsi, Service Quality, Topic modelling.