Rekomendasi Peningkatan Layanan Aplikasi Blibli menggunakan Root Cause Analysis berdasarkan Hasil Analisis Sentimen Pengguna
Kata Kunci:
Blibli, analisis sentimen, root cause analysis, layanan aplikasi, rekomendasi peningkatanAbstrak
Aplikasi Blibli sebagai salah satu platform perdagangan elektronik terkemuka di Indonesia memiliki peran yang signifikan dalam memenuhi kebutuhan konsumen di era digital. Meskipun telah menyediakan berbagai layanan, tantangan terkait kualitas layanan tetap menjadi perhatian melihat popularitas Blibli yang masih kalah dibandingkan para pesaingnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi peningkatan layanan Aplikasi Blibli dengan menggunakan pendekatan Root Cause Analysis berdasarkan hasil analisis sentimen pengguna. Metode analisis sentimen digunakan untuk menggali pandangan pengguna berdasarkan ulasan negatif pengguna Aplikasi Blibli. Penelitian ini menggunakan metode clustering K-Means untuk melakukan pengelompokkan ulasan pengguna. Root cause analysis diterapkan untuk membantu mengidentifikasi akar permasalahan yang mendasari keluhan dan saran pengguna. Dengan mengintegrasikan kedua metode ini, diharapkan dapat ditemukan solusi yang tepat dan efektif untuk meningkatkan kualitas layanan Aplikasi Blibli agar dapat bersaing dengan aplikasi e-commerce lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat beberapa instrumen yang menjadi permasalahan pengguna selama menggunakan aplikasi Blibli, seperti transaksi, autentikasi, aplikasi, harga produk, dan ongkos kirim. Berdasarkan temuan tersebut, disusunlah rekomendasi peningkatan yang dapat dijadikan saran bagi pihak instansi dalam mengambil langkah-langkah perbaikan sesuai keluhan pengguna aplikasi Blibli. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam pengembangan layanan aplikasi e-commerce di Indonesia, dengan menempatkan pengalaman pengguna sebagai fokus utama.
Referensi
Aditya, M. Z., Putra, W. N., & Arwani, I. (2022). Pengembangan Sistem Informasi E-Commerce dengan Pemanfaatan API Midtrans menggunakan Framework Laravel (Studi Kasus : Byboot.id). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3899-3906.
Ahdiat, A. (2023, May 3). 5 E-Commerce dengan Pengunjung Terbanyak Kuartal I 2023. Diambil kembali dari Databoks.katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/05/03/5-e-commerce-dengan-pengunjung-terbanyak-kuartal-i-2023
Ahmadi, MI, Apriani, F, Kurniasari, M, & ... (2020). Sentiment Analysis Online Shop on the Play Store Using Method Support Vector Machine (Svm). Seminar Nasional Informatika 2020, jurnal.upnyk.ac.id, http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4101
Annam, DS, Hananto, A, Nurapriani, F, & Tukino, T (2023). Clustering User Sentiment Transportasi Online Gojek Dan Grab Dengan Metode K-Means. Jurnal Tika, journal.umuslim.ac.id, http://journal.umuslim.ac.id/index.php/tika/article/view/2165
Anggriana, A. (2023). ANALISIS ATURAN KEGIATAN PERDAGANGAN E-COMMERCE DALAM PERLINDUNGAN TERHADAP KONSUMEN (STUDI PADA APLIKASI SHOPEE ONLINE) . Tanjungpura Law Journal, 168-183.
Dihni, V. A. (2022, Agustus 5). Survei: Ini Daftar E-Commerce Paling Dipercaya UMKM. Diambil kembali dari Databoks.katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/08/05/survei-ini-daftar-e-commerce-paling-dipercaya-umkm
Fauzan, MR, Setiawan, NY, & Rachmadi, A (2022). Analisis Perbaikan Proses Bisnis menggunakan Quality Evaluation Factor (QEF) dan Root cause analysis (RCA) pada Baraya Cargo. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, j-ptiik.ub.ac.id, https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11574
Hadi, SW, Julianto, MF, Rahmatullah, S, & ... (2020). Analisa Cluster Aplikasi Pada App Store Dengan Menggunakan Metode K-Means. Bianglala Informatika, ejournal.bsi.ac.id, https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/Bianglala/article/view/8191
Iriananda, SW, Putra, RP, & ... (2021). Analisis Sentimen Dan Analisis Data Eksploratif Ulasan Aplikasi Marketplace Google Playstore. The 4th Conference on Innovation and Application of Science and Technology, publishing-widyagama.ac.id, http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/3343
Praptiwi, D. Y. (2018). ANALISIS SENTIMEN ONLINE REVIEW PENGGUNA E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN MAXIMUM ENTROPY (Studi Kasus: Review Bukalapak pada Google Play). 1-107.
Purnomo, H., & Aknuranda, I. (2022). Evaluasi Usability dan Perbaikan Desain Antarmuka Pengguna Aplikasi Situs Berita Kontan menggunakan Pengujian Usability. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3956-3964.
Putri, R. O., Wibawa, B. M., & Laksamana, T. (2017). Identifikasi Permasalahan Komplain pada ECommerce Menggunakan Metode Fishbone. JURNAL SAINS DAN SENI ITS, 37-41.
Ramadhan, BZ, Adam, RI, & ... (2022). Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Journal of Applied Informatics and Computing, jurnal.polibatam.ac.id, https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/4725
Saputra, I. N., Sasmita, G. A., & Cahyawan W., A. A. (2017). Pengembangan Sistem Keamanan untuk E-Commerce. Jurnal Ilmiah Merpati, 17-28.
Sari, I. P., Makhrian, A., & Sari, E. V. (2023). PENGARUH FITUR PEMBAYARAN SHOPEE PAYLATER DALAM MEDIA ECOMMERCESHOPEE TERHADAP KEPERCAYAAN BELANJA ONLINE PADA MAHASISWA FISIP UNIVERSITAS BENGKULU. JURNAL KAGANGA, 105-114.
Top Shopping Apps Ranking - Most Popular Shopping Apps in Indonesia. (2023, September 12). Dipetik September 12, 2023, dari Similiarweb: https://www.similarweb.com/apps/top/google/store-rank/id/shopping/top-free/
Wang, D. (2013). Influences of Cloud Computing on E-Commerce Businesses and Industry. Journal of Software Engineering and Applications, 313-318.
Aditya, M. Z., Putra, W. N., & Arwani, I. (2022). Pengembangan Sistem Informasi E-Commerce dengan Pemanfaatan API Midtrans menggunakan Framework Laravel (Studi Kasus : Byboot.id). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3899-3906.
Ahdiat, A. (2023, May 3). 5 E-Commerce dengan Pengunjung Terbanyak Kuartal I 2023. Diambil kembali dari Databoks.katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/05/03/5-e-commerce-dengan-pengunjung-terbanyak-kuartal-i-2023
Ahmadi, MI, Apriani, F, Kurniasari, M, & ... (2020). Sentiment Analysis Online Shop on the Play Store Using Method Support Vector Machine (Svm). Seminar Nasional Informatika 2020, jurnal.upnyk.ac.id, http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4101
Annam, DS, Hananto, A, Nurapriani, F, & Tukino, T (2023). Clustering User Sentiment Transportasi Online Gojek Dan Grab Dengan Metode K-Means. Jurnal Tika, journal.umuslim.ac.id, http://journal.umuslim.ac.id/index.php/tika/article/view/2165
Anggriana, A. (2023). ANALISIS ATURAN KEGIATAN PERDAGANGAN E-COMMERCE DALAM PERLINDUNGAN TERHADAP KONSUMEN (STUDI PADA APLIKASI SHOPEE ONLINE) . Tanjungpura Law Journal, 168-183.
Dihni, V. A. (2022, Agustus 5). Survei: Ini Daftar E-Commerce Paling Dipercaya UMKM. Diambil kembali dari Databoks.katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/08/05/survei-ini-daftar-e-commerce-paling-dipercaya-umkm
Fauzan, MR, Setiawan, NY, & Rachmadi, A (2022). Analisis Perbaikan Proses Bisnis menggunakan Quality Evaluation Factor (QEF) dan Root cause analysis (RCA) pada Baraya Cargo. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, j-ptiik.ub.ac.id, https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11574
Hadi, SW, Julianto, MF, Rahmatullah, S, & ... (2020). Analisa Cluster Aplikasi Pada App Store Dengan Menggunakan Metode K-Means. Bianglala Informatika, ejournal.bsi.ac.id, https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/Bianglala/article/view/8191
Iriananda, SW, Putra, RP, & ... (2021). Analisis Sentimen Dan Analisis Data Eksploratif Ulasan Aplikasi Marketplace Google Playstore. The 4th Conference on Innovation and Application of Science and Technology, publishing-widyagama.ac.id, http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/3343
Praptiwi, D. Y. (2018). ANALISIS SENTIMEN ONLINE REVIEW PENGGUNA E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN MAXIMUM ENTROPY (Studi Kasus: Review Bukalapak pada Google Play). 1-107.
Purnomo, H., & Aknuranda, I. (2022). Evaluasi Usability dan Perbaikan Desain Antarmuka Pengguna Aplikasi Situs Berita Kontan menggunakan Pengujian Usability. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3956-3964.
Putri, R. O., Wibawa, B. M., & Laksamana, T. (2017). Identifikasi Permasalahan Komplain pada ECommerce Menggunakan Metode Fishbone. JURNAL SAINS DAN SENI ITS, 37-41.
Ramadhan, BZ, Adam, RI, & ... (2022). Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Journal of Applied Informatics and Computing, jurnal.polibatam.ac.id, https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/4725
Saputra, I. N., Sasmita, G. A., & Cahyawan W., A. A. (2017). Pengembangan Sistem Keamanan untuk E-Commerce. Jurnal Ilmiah Merpati, 17-28.
Sari, I. P., Makhrian, A., & Sari, E. V. (2023). PENGARUH FITUR PEMBAYARAN SHOPEE PAYLATER DALAM MEDIA ECOMMERCESHOPEE TERHADAP KEPERCAYAAN BELANJA ONLINE PADA MAHASISWA FISIP UNIVERSITAS BENGKULU. JURNAL KAGANGA, 105-114.
Top Shopping Apps Ranking - Most Popular Shopping Apps in Indonesia. (2023, September 12). Dipetik September 12, 2023, dari Similiarweb: https://www.similarweb.com/apps/top/google/store-rank/id/shopping/top-free/
Wang, D. (2013). Influences of Cloud Computing on E-Commerce Businesses and Industry. Journal of Software Engineering and Applications, 313-318.
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
