Implementasi Pemodelan Topik BERTopic dan Analisis Sentimen BERT terhadap Ulasan Aplikasi Satusehat Berbasis Natural Language Processing Lanjutan

Abstract

Aplikasi PeduliLindungi yang berubah menjadi Aplikasi SATUSEHAT, terus memiliki perkembangan fitur sebagai penyedia layanan kesehatan digital. Faktor utama aplikasi digunakan kembali yaitu adanya program pemerintah yaitu pemeriksaan kesehatan gratis tahunan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis respons pengguna terhadap Aplikasi SATUSEHAT menggunakan BERT untuk analisis sentimen dan BERTopic untuk pemodelan topik berbasis NLP lanjutan. Analisis sentimen menggunakan BERT berfungsi untuk menganalisis kecenderungan sentimen positif dan negatif terhadap ulasan aplikasi, sedangkan BERTopic untuk untuk mengelompokkan dan mengidentifikasi topik pada ulasan pengguna. Hasil penelitian analisis sentimen dengan tingkat akurasi sebesar 95%, menunjukkan bahwa opini pengguna cenderung negatif yang berpusat pada topik kebergunaan dan aksesibilitas aplikasi berdasarkan hasil analisis pemodelan topik dengan nilai koherensi sebesar 0,6101. Pengalaman pengguna yang kurang optimal menandakan bahwa perlu adanya perbaikan dan peningkatan kualitas layanan pada Aplikasi SATUSEHAT. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa adanya efektivitas integrasi analisis sentimen menggunakan BERT dengan pemodelan topik menggunakan BERTopic dalam proses evaluasi respons masyarakat terhadap kebijakan teknologi di sektor kesehatan