Basri, Hasan and Kusyadi, Irpan (2024) Inovasi Software Evaluation Pada Aplikasi Mobile Melalui Kombinasi Usability Testing Dan Sentiment Analysis. Project Report. Universitas Terbuka, Tangerang Selatan. (Unpublished)

Preview

Text Laporan Penelitian_Hasan (1).pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Dalam era digital, aplikasi mobile memainkan peran signifikan dalam kehidupan sehari-hari, dengan lebih dari 2,4 juta aplikasi tersedia di Google Play Store pada tahun 2023. Persaingan ini mendorong pengembang untuk meningkatkan usability aplikasi demi mempertahankan pengguna. Metode usability testing konvensional seringkali terbatas oleh biaya, waktu, dan sumber daya, sehingga mendorong adopsi sentiment analysis sebagai pendekatan alternatif yang efisien. Penelitian ini menggunakan teknik Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen dan mengukur usability berdasarkan lima kriteria utama. Data yang digunakan mencakup 2.000 ulasan pengguna aplikasi perbankan, dengan proses pelabelan multilabel oleh dua anotator. Eksperimen menunjukkan bahwa kernel linear SVM memberikan kinerja terbaik, dengan akurasi 70,50%, F1 Score 0,8618, dan Hamming Loss 0,0783. Optimasi parameter C menggunakan Grid Search menghasilkan peningkatan akurasi hingga 75,20%, F1 Score 0,8775, dan Hamming Loss 0,0686 pada nilai C optimal sebesar 0,01. Temuan ini menunjukkan potensi sentiment analysis sebagai alat adaptif untuk usability testing, menawarkan solusi berbasis data yang lebih hemat sumber daya dan relevan dalam konteks dunia nyata. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam pengembangan aplikasi mobile yang lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna dan memperluas penerapan machine learning dalam software engineering

Actions (login required)

View Item