Analisis Sentimen Aplikasi Elektrokardiogram di Play Store Berbasis IndoBERT dan BERTopic

Authors

  • Muhammad Chairul Izzat Universitas Prima Indonesia
  • Daniel Parlindungan Simanjuntak Universitas Prima Indonesia
  • Fajar Michael Sanjaya Sianturi Universitas Prima Indonesia
  • Pianus Lase Universitas Prima Indonesia
  • Agung Prabowo Universitas Prima Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30865/json.v7i4.9767

Keywords:

analisis sentimen, topik modeling, IndoBERT, BERTopic, aplikasi EKG

Abstract

Perkembangan aplikasi kesehatan digital, khususnya aplikasi Elektrokardiogram (EKG), meningkatkan jumlah ulasan pengguna pada Google Play Store yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber informasi untuk mengevaluasi kualitas aplikasi. Namun, ulasan pengguna bersifat tidak terstruktur sehingga sulit dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen dan mengidentifikasi topik utama pada ulasan pengguna aplikasi EKG menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP). Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan IndoBERT dan topic modeling dengan BERTopic. Dataset penelitian terdiri dari 1000 ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh melalui proses web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, pembagian data latih dan uji, analisis sentimen, topic modeling, serta penyajian hasil dalam sistem informasi monitoring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan akurasi sebesar 72%, yang menunjukkan performa cukup baik, meskipun kemampuan klasifikasi pada sentimen negatif dan netral masih terbatas akibat ketidakseimbangan distribusi data. BERTopic berhasil mengidentifikasi topik utama, meliputi akurasi aplikasi, kemudahan penggunaan, serta kendala teknis seperti error dan masalah kamera. Integrasi kedua metode memberikan analisis yang lebih komprehensif karena mampu menunjukkan kecenderungan sentimen sekaligus isu utama yang dibahas pengguna. Hasil analisis divisualisasikan melalui sistem informasi monitoring sehingga dapat mendukung evaluasi aplikasi berbasis data.

References

[1] H. A. Hadi and F. H. Fard, “Evaluating Pre-Trained Models for User Feedback Analysis in Software Engineering: A Study on Classification of App-Reviews,” 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2104.05861

[2] M. A. Hadi, F. A. Fard, and M. W. Sensoy, “Evaluating Pre-trained Models for User Feedback Analysis in Software Engineering: A Replication Study,” Empir. Softw. Eng., vol. 28, no. 4, p. 10314, 2023, doi: 10.1007/s10664-023-10314-x.

[3] A. Pratama, R. F. Rahmat, and A. B. Mutiara, “Analisis Sentimen pada Aplikasi Layanan Kesehatan di Indonesia Menggunakan IndoBERT,” J. Inf. Sos. Sist., vol. 3, no. 2, pp. 45–56, 2022, [Online]. Available: https://infosos.ums.ac.id/analisis-sentimen-app-layanan-kesehatan-indonesia-pdkt-indobert/

[4] I. G. A. O. S. Dewi, N. P. W. Sari, and I. G. N. A. E. Putri, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Satu Sehat Mobile Menggunakan SVM,” J. Univ. Teknol. Inf. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/article/view/2644

[5] R. L. Kita, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mobile JKN di Google PlayStore Menggunakan IndoBERT,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 5, no. 1, pp. 112–125, 2024, [Online]. Available: https://journal.lembagakita.org/jtik/article/download/3340/2613

[6] M. U. Yanuar, W. Wibowo, and M. U. Yanuar, “Topic Modeling and Sentiment Analysis on Trans Jatim Application User Reviews,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 156–166, 2026, doi: 10.57152/malcom.v6i1.2410.

[7] M. R. Nur, S. A. Rahman, and F. I. Ramadhani, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik pada Post tentang Merek Teknologi di Media Sosial X Menggunakan Fine-Tuning IndoBERT dan BERTopic,” JUKTISI, vol. 2, no. 1, pp. 23–35, 2025, [Online]. Available: https://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi/article/view/508

[8] W. M. Sihombing and T. Widiyaningtyas, “Sentiment Analysis and Topic Modelling Using IndoBERTweet and BERTopic for Public Health Issues,” Indones. J. Innov. Stud., vol. 26, no. 4, 2025, doi: 10.21070/ijins.v26i4.1833.

[9] H. Jayadianti, W. Kaswidjanti, A. T. Utomo, S. Saifullah, F. A. Dwiyanto, and R. Drezewski, “Sentiment analysis of Indonesian reviews using fine-tuning IndoBERT and R-CNN,” Ilk. J. Ilm., vol. 14, no. 3, pp. 348–354, 2022, doi: 10.33096/ilkom.v14i3.1505.348-354.

[10] S. Aras, M. Yusuf, R. Y. Ruimassa, E. A. B. Wambrauw, and E. B. Pala’langan, “Sentiment Analysis on Shopee Product Reviews Using IndoBERT,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 6, no. 3, pp. 1616–1627, 2024, doi: 10.51519/journalisi.v6i3.814.

[11] F. Koto and G. Y. Rahmaningtyas, “Inset lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian sentiment analysis in microblogs,” 2017 Int. Conf. Asian Lang. Process., pp. 391–394, 2017, doi: 10.1109/IALP.2017.8300625.

[12] A. Aprinando, P. Simarmata, and T. B. Sasongko, “Sentiment Analysis on BRImo Application Reviews Using IndoBERT,” JAIC, 2025, [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

[13] M. Grootendorst, “BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure,” 2022.

[14] A. F. Anugrah, R. Safitri, and M. R. Manoppo, “Utilizing IndoBERT and BERTopic to Explore Public Sentiment Towards BPS on Instagram,” J. Apl. dan Inov. Comput., vol. 9, no. 3, 2025, [Online]. Available: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/10327

[15] C. Setiawan, B. Rahayudi, and D. E. Ratnawati, “Analisis Sentimen Pengguna X (Twitter) Terhadap Program Makan Bergizi Gratis menggunakan IndoBERTweet dan BERTopic,” 2026, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

[16] N. A. Adrielvino and A. T. Ayunda, “Penerapan IndoBERT dan BERTopic dalam ABSA untuk Evaluasi Kualitas Aplikasi E-Government Indonesia,” Rabit J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 11, no. 1, pp. 847–868, 2026, doi: 10.36341/rabit.v11i1.7143.

[17] JoMingyu, “google-play-scraper,” Jun. 29, 2024. [Online]. Available: https://pypi.org/project/google-play-scraper/

[18] Google, “Google Colaboratory Frequently Asked Questions,” Jun. 29, 2026. [Online]. Available: https://research.google.com/colaboratory/faq.html

[19] F. Koto, A. Rahimi, J. H. Lau, and T. Baldwin, “IndoLEM and IndoBERT: A Benchmark Dataset and Pre-trained Language Model for Indonesian NLP,” 2020.

Downloads

Published

2026-06-30

How to Cite

Izzat, M. C., Simanjuntak, D. P., Sianturi, F. M. S., Pianus Lase, & Prabowo, A. (2026). Analisis Sentimen Aplikasi Elektrokardiogram di Play Store Berbasis IndoBERT dan BERTopic. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 7(4), 1332–1340. https://doi.org/10.30865/json.v7i4.9767

Issue

Section

Articles