Pemodelan Topik dan Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna Aplikasi Trans Jatim: Topic Modeling and Sentiment Analysis on Trans Jatim  Application User Reviews

Maria Ulfa Yanuar; Wahyu Wibowo

doi:10.57152/malcom.v6i1.2410

Authors

Maria Ulfa Yanuar Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Wahyu Wibowo Institut Teknologi Sepuluh Nopember

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v6i1.2410

Keywords:

Analisis Sentimen, IndoBERT, Pemodelan Topik, Transportasi Publik, Trans Jatim

Abstract

Transportasi publik berperan penting dalam menyediakan mobilitas masyarakat, mengurangi kemacetan, dan menekan dampak lingkungan akibat penggunaan kendaraan pribadi. Untuk menunjang efektivitas layanan tersebut, Pemerintah Provinsi Jawa Timur menghadirkan aplikasi Trans Jatim Ajaib sebagai sarana digital yang memberikan informasi jadwal, rute, dan pelacakan bus Trans Jatim secara real-time. Keberhasilan aplikasi ini tidak hanya bergantung pada fitur teknologi, tetapi juga pada pengalaman dan persepsi pengguna yang tercermin dalam ulasan di platform digital. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan topik ulasan pengguna aplikasi Trans Jatim menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan menganalisis sentimennya menggunakan model IndoBERT. Hasil analisis menunjukkan bahwa LDA berhasil mengidentifikasi 5 topik utama dengan fokus terbesar pada aspek kenyamanan dan jadwal rute. Analisis sentimen menggunakan model IndoBERT mencapai tingkat akurasi sebesar 88,2% yang menunjukkan kinerja model yang andal dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna. Secara umum, mayoritas ulasan pengguna bersentimen positif terutama pada aspek informasi aplikasi dan jalur sedangkan perbaikan prioritas diperlukan pada fitur pembayaran untuk meningkatkan kualitas layanan secara keseluruhan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Kemenhub, “Budayakan Menggunakan Transportasi Umum Massal untuk Beraktivitas,” Kementerian Perhubungan Republik Indonesia.

A. W. Prananta, W. E. Kuswandoro, M. Afifuddin, P. D. Rahma, and H. Mulyaningsih, “Digital Transformation in Industrial Technology and Its Social Impact on Online Public Transportation,” Journal of Social Science, vol. 1, no. 3, pp. 291–312, 2024.

Dishub, “Aplikasi Trans Jatim - Ajaib, Informasi Pergerakan Bus di Jatim dalam Genggaman,” Dinas Perhubungan Provinsi Jawa Timur.

D. Dietrich, B. Heller, and B. Yang, Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. United States: John Wiley & Sons, 2015.

N. Indurkhya and F. J. Damerau, Natural Language Processing. New York: CRC Press, 2010.

F. A. D. Aryanti, A. Luthfiarta, and D. A. I. Soeroso, “Aspect-Based Sentiment Analysis with LDA and IndoBERT Algorithm on Mental Health App: Riliv,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 9, no. 2, pp. 361–375, 2025.

A. A. Chamid, R. Nindyasari, N. Azizah, and A. Hariyadi, “Analysis of Public Opinion on the Governor Candidate Debate using LDA and IndoBERT,” Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, vol. 10, no. 3, pp. 295–306, 2025.

S. E. Uthirapathy and D. Sandanam, “Topic Modelling and Opinion Analysis on Climate Change Twitter Data Using LDA and BERT Model,” Procedia Computer Science 218, pp. 908–917, 2023.

J. E. G. Br. Ginting, “Kualitas Pelayanan Transportasi Bus Trans Jatim dengan Menggunakan Pendekatan Public Value ,” The Journal of Multidisciplinary Research on Scientific and Advanced, vol. 3, no. 2, pp. 641–649, 2025.

A. T. Putri, T. Prasetijowati, and S. Ratnawati, “Peningkatan Kualitas Pelayanan Publik Melalui Aplikasi Trans Jatim Ajaib pada Dinas Perhubungan Provinsi Jawa Timur,” Jurnal Public Corner Fisip Universitas Wiraraja, vol. 20, no. 1, pp. 1–18, 2025.

S. M. Weiss, N. Indurkhya, T. Zhang, and F. J. Damerau, Text Mining. United States: Springer Science & Business Media, Inc, 2005.

J. Silge and D. Robinson, Text Mining with R. Unites States: O’Reilly Media Inc, 2017.

J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” 10.48550/arXiv.1810.04805, 2019.