## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History:
Submission: 26-05-2023
Revised: 13-06-2023 Accepted: 14-06-2023
Kata Kunci: Teknologi; mobile banking; ulasan; metode latent dirichlet allocation
Keywords: Technology; mobile banking; reviews; latent dirichlet allocation method
* Korespondensi:
Beny Alphon Tondang 19102228@ittelkom- pwt.ac.id Teknologi  telah  memainkan  peran  penting  dalam  mengubah  cara  orang melakukan  transaksi  keuangan.  Mobile  banking  merupakan  salah  satu bentuk  teknologi  yang  digunakan  untuk  menyediakan  layanan  perbankan melalui  perangkat  mobile  seperti  smartphone  atau  tablet.  Ulasan  adalah bentuk  pendapat  atau  tanggapan  yang  diberikan  oleh  individu  terhadap suatu produk, layanan, atau pengalaman. Ulasan dapat berupa tulisan atau ungkapan  yang  disampaikan  melalui  media  online  maupun  offline. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara teknologi dan mobile banking melalui pengelompokan ulasan yang diterima oleh aplikasi BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo menggunakan metode Latent Dirichlet  Allocation  (LDA).  Dalam  penelitian  ini,  ulasan  diidentifikasi sebagai  data  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas  layanan  dari aplikasi  mobile  banking.  Metode  LDA  digunakan  untuk  mengelompokkan ulasan  ke  dalam  topik-topik  yang  mencerminkan  pengalaman  pengguna dengan aplikasi mobile banking. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa melalui  penggunaan  metode  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA),  kami berhasil  mengelompokkan  ulasan-ulasan  yang  diterima  oleh  aplikasi  BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo menjadi topik-topik yang relevan dengan  pengalaman  pengguna  dalam  menggunakan  layanan  mobile banking.  Analisis  data  menunjukkan  adanya  perbedaan  dan  kesamaan dalam  kualitas  layanan  antara  ketiga  aplikasi  tersebut.  Pada  BNI  Mobile Banking,  ditemukan  tiga  topik  utama  yaitu  solusi  masalah  aplikasi,
kelebihan  transaksi,  dan  kepuasan  pengguna.  BCA  Mobile  Banking menunjukkan  tiga  topik  utama  yaitu  kelebihan  transaksi,  masalah verifikasi,  dan  masalah  saldo.  Sedangkan  pada  BRImo,  terdapat  tiga  topik utama  yaitu  pengalaman  transaksi  tunai,  masalah  transaksi,  dan  proses pendaftaran. Temuan ini memberikan wawasan penting tentang preferensi dan  pengalaman  pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi-aplikasi  mobile banking,  serta dapat  digunakan untuk meningkatkan  kualitas  layanan  dan memahami hubungan antara teknologi dan mobile banking .

## ABSTRACT
Technology has played a crucial role in transforming the way people engage
Volume 4, Nomor 1, Juni 2023,  hlm 114-127 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
Analisis  pemodelan  topik  ulasan  aplikasi  BNI,  BCA,  dan  BRI menggunakan latent dirichlet allocation
Modeling analysis of BNI, BCA, and BRI application review topics using latent dirichlet allocation
Beny Alphon Tondang 1* , Muhammad Rizqan Fadhil 1 , Muhammad Nugraha Perdana 1 , Akhmad Fauzi 2 , Ugra Syahda Janitra 2
1* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia. Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, indonesia 53147
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia. Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia 53147
in  financial  transactions.  Mobile  banking  is  one  form  of  technology  used  to provide  banking  services  through  mobile  devices  such  as  smartphones  or tablets.  Reviews  are  expressions  of  opinions  or  feedback  provided  by individuals regarding a product, service, or experience. These reviews can be in the form of written text or expressed through online and offline media. This study  aims  to  analyze  the  relationship  between  technology  and  mobile banking  by  clustering  the  reviews  received  by  BNI  Mobile  Banking,  BCA Mobile,  and  BRImo  applications  using  the  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA) method. In this research,  reviews are  identified as the data  used to evaluate the  service  quality  of  mobile  banking  applications.  The  LDA  method  is employed to group the reviews into topics that reflect users' experiences with mobile banking applications. The results of this study reveal that through the use  of  the  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  method,  we  successfully categorized  the  reviews  received  by  BNI  Mobile  Banking,  BCA  Mobile,  and
BRImo  applications  into  relevant  topics  related  to  users'  experiences  in utilizing  mobile  banking  services.  Data  analysis  indicates  differences  and similarities in service quality among these three applications. For BNI Mobile Banking,  three  main  topics  were  identified:  application  troubleshooting, transaction advantages,  and user satisfaction.  BCA Mobile Banking revealed three  main  topics:  transaction  benefits,  verification  issues,  and  balance problems.  As  for  BRImo,  three  main  topics  emerged:  cash  transaction experiences,  transaction  issues,  and  registration  processes.  These  findings provide  valuable  insights  into  users  preferences  and  experiences  in  utilizing mobile  banking  applications,  and  can  be  utilized  to  enhance  service  quality and understand the relationship between technology and mobile banking

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  teknologi  memudahkan  pengguna  untuk  mengakses  platform  media  sosial  melalui internet dengan cepat dan hanya memerlukan waktu yang singkat, termasuk aplikasi mobile banking [1] .  Mobile  banking  adalah  layanan  yang  diberikan oleh  bank  dalam era  modern  ini  yang  mengikuti perkembangan  teknologi  dan  komunikasi [2] .  Fasilitas  yang  ditawarkan  termasuk  pembayaran, transfer, dan riwayat transaksi. Dengan mobile banking, nasabah dapat melakukan aktivitas perbankan mereka  dengan  lebih  mudah  dan  tanpa  batas  ruang  dan  waktu.  Layanan  ini  diharapkan  dapat memberikan  kemudahan  dan  manfaat  bagi  nasabah  dalam  mengakses  bank  tanpa  harus  datang langsung ke lokasi bank. Mobile Banking dapat diakses melalui telepon seluler dengan menggunakan jaringan data atau SMS [3] .
Ulasan produk adalah tanggapan yang diberikan oleh pengguna terhadap aplikasi yang digunakan. Pengguna  yang  cermat cenderung meninjau ulasan  yang  telah diberikan  oleh pengguna  sebelumnya yang tersedia di marketplace  aplikasi [4] . Kemudahan pengguna sangat penting untuk memudahkan akses  terhadap  aplikasi  yang  digunakan.  Tujuan  dari  ulasan  adalah  untuk  mengevaluasi  dan meningkatkan  kualitas  produk  di  masa  depan [5] .  Pada  ulasan  suatu  aplikasi,  biasanya  hanya membahas satu topik yang mengulas saran atau kritik. Dalam beberapa literatur, ada empat indikator yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  suatu  produk,  diantaranya:  Kesadaran,  yaitu  tingkat  kesadaran pengguna akan adanya fitur ulasan dan menggunakannya untuk memberikan kritik yang membangun; Frekuensi,  yaitu  jumlah  pengguna  yang  menggunakan  fitur  ulasan  sebagai  sumber  informasi; Perbandingan,  yaitu  pengguna  membandingkan  fitur  ulasan  sebelum  menggunakan  produk  atau aplikasi;  dan  Pengaruh,  yaitu  bagaimana  fitur  ulasan  mempengaruhi  pilihan  pengguna  sebelum menggunakan aplikasi [6] .
Penelitian ini menggunakan Jupyter Notebook sebagai tools utama dalam pemrosesan data yang diperoleh. Jupyter Notebook , yang juga dikenal sebagai Jupyter, merupakan perkembangan dari Ipython atau Interactive Python . Jupyter  Notebook adalah  sebuah  editor  berbasis  web  yang  dijalankan  di localhost komputer. Beberapa hal yang dapat dilakukan oleh Jupyter Notebook meliputi penulisan kode python, persamaan matematika, visualisasi, dan fungsi sebagai editor markdown [7] . Penelitian ini juga menggunakan Google Collab sebagai tools untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan yang dimana masing masing mobile banking memiliki 1200 data ulasan[8]. Collaboratory atau 'Colab' adalah produk
116 Beny Alphon Tondang, Muhammad Rizqan Fadhil, Muhammad Nugraha Perdana, Akhmad Fauzi, Ugra Syahda Janitra
Analisis pemodelan topik ulasan aplikasi BNI, BCA, dan BRI menggunakan latent dirichlet allocation
dari Google Research yang memungkinkan siapa saja menulis dan menjalankan kode python melalui browser.  Sangat  cocok  untuk  machine  learning,  analisis  data  dan  pendidikan.  Secara  teknis,  Collab adalah  layanan  notebook  Jupyter  yang  dihosting  oleh  Google  dan  dapat  digunakan  tanpa  persiapan, serta  menyediakan  akses  gratis  ke  resource  komputasi  termasuk  GPU.  Namun,  resource  yang disediakan tidak dijamin dan sifatnya terbatas. Pengguna yang ingin memiliki akses yang lebih andal dapat  menggunakan  Colab  Pro.  Google  memperkenalkan  Colab  Pro  sebagai  langkah  pertama  untuk melayani  pengguna  yang  ingin  melakukan  lebih  banyak  hal  di  Colab.  Tujuan  jangka  panjang  Google adalah  untuk  terus  menyediakan  versi  gratis  Colab  dan  berkembang  secara  berkelanjutan  untuk memenuhi kebutuhan pengguna Google [9] . Proses yang dilakukan untuk memperoleh data yang dapat diolah di Jupyter Notebook adalah sebagai berikut: pertama, melakukan crawling data menggunakan Google  Colab.  Selanjutnya,  hasil  crawling  data  disimpan  di  Google  Drive  agar  dapat  diunduh  atau disimpan  di  penyimpanan  lokal.  Setelah  itu,  dilakukan  pemrosesan  pemodelan  topik  menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan memanfaatkan fitur-fitur yang tersedia dalam bahasa Python.
Latent Dirichlet Allocation (LDA) digunakan dalam penelitian ini sebagai metode pemrosesan topik pada data yang telah dikumpulkan dari ulasan aplikasi mobile banking dari bank BNI, BCA, dan BRI di PlayStore [10] .  LDA  ini  mengekstrak  topik  dari  data  dengan  cara  melakukan  klasterisasi, menghubungkan dan memproses data untuk menghasilkan daftar topik yang dapat memberikan bobot untuk  setiap  dokumen.  Metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  populer  digunakan  dalam  banyak penelitian saat ini. Penelitian ini menggunakan metode LDA untuk menentukan 1 topik utama dan 10 kata kunci yang terkait dengan ulasan pengguna terhadap 3 aplikasi mobile banking yaitu BNI Mobile Banking,  BCA  Mobile,  dan  BRImo  dengan  menggunakan  library  Python  Gensim  dan  hasilnya  akan ditampilkan dalam bentuk diagram dengan menggunakan LDA Vis [11] .
Penelitian ini berbeda dari penelitian tersebut karena fokusnya adalah pada topik modeling dari tiga aplikasi mobile banking yaitu BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo [12] . Dalam penelitian ini, hanya menggunakan Latent Dirichlet Allocation dan data yang digunakan adalah ulasan dari Google Play Store untuk menentukan topik utama yang dibahas dalam ulasan tersebut dengan 10 kata kunci. Dengan menggunakan metode yang sama, diharapkan dapat memberikan pandangan bagi pengguna untuk memilih topik yang sesuai dalam memberikan ulasan di platform Playstore [12] .
Penelitian  ini  dimana  pada  penelitian  tersebut  juga  menggunakan  LDA  akan  tetapi  data  yang digunakan  dalam  penelitian  itu  berasal  dari  chat  grup  whatsapp  dengan  tujuan  untuk  menemukan mengidentifikasi  suatu  topik  dari  kumpulan  pesan  yang  ada  di  grup  whatsapp  Universitas  Islam Majapahit [13] .
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dalam melakukan pemodelan topik pada ulasan aplikasi BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo [14] . Dengan menggunakan LDA, penelitian ini ingin mengidentifikasi topik-topik yang muncul dalam ulasan pengguna terkait dengan pengalaman penggunaan aplikasi mobile banking. Tujuan utamanya  adalah  untuk  memahami  aspek-aspek  yang  dibahas  dalam  ulasan  dan mengelompokkannya  menjadi  topik-topik  yang  relevan.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan wawasan lebih dalam tentang pengalaman pengguna dalam menggunakan aplikasi mobile banking dan memperkaya pemahaman tentang hubungan antara teknologi dan layanan perbankan.

## 2. METODE
Kerangka atau prosedur dalam penelitian merupakan tahapan-tahapan yang saling berhubungan dengan suatu susunan yang sistematis untuk memecahkan suatu masalah. Pada prosedur penelitian ini terdapat  langkah-langkah  untuk  memudahkan  penyelesaian  masalah  terkait  Topic  Modelling  pada Ulasan  Aplikasi  BNI  Mobile  Banking,  BCA  Mobile,  dan  BRImo  Menggunakan  LDA  ( Latent  Dirichlet Allocation ), prosedur pada tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 .
Dalam studi ini, data ulasan aplikasi mobile banking dari bank BNI, BCA, dan BRI diambil dari versi website dari Play Store dengan menggunakan teknik crawling melalui Google Collab dan menggunakan library google  play  scrapper [15] .  Data  yang  diambil  difokuskan pada  ulasan  terbaru  dari  pengguna
dalam Play Store. Setelah melakukan crawling data, data yang terkumpul nantinya akan di simpan ke dalam google drive dalam bentuk CSV.
Gambar 1 . Diagram Penelitian [15]
Studi yang dijalankan dalam penelitian ini mengambil sebuah ulasan dari aplikasi mobile banking dari ketiga bank BNI, BCA, dan BRI untuk mengetahui topik-topik yang dibahas dalam ulasan tersebut. Ulasan  tersebut  dapat  mengandung  unsur  pembahasan  seperti  kelayakan  aplikasi,  layanan  aplikasi, atau masalah bug yang ada. Namun, dalam beberapa kasus, terdapat pembahasan yang tidak relevan oleh  pengguna  terhadap  aplikasi  yang  ada  di  Playstore.  Data  yang  diperoleh  akan  melewati  tahap preprocessing  meliputi  proses  pembersihan  simbol,  penghilangan  stopword,  dan  tokenisasi  yang dilakukan  di  Jupyter  Notebook.  Setelah  melewati  proses  pembersihan,  data  akan  dikelompokkan menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  yang  menggunakan  library  gensim  sebagai document  indexing  dan  similarity  retrieval.  Akhirnya,  data  ulasan  yang  telah  melewati  proses preprocessing akan dibentuk menjadi 3 topik dengan 10 kata kunci.
Pada tahap akhir, data yang telah melewati proses pemodelan dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan ter-cluster menjadi 3 topik dengan 10 kata kunci akan ditampilkan dalam bentuk visualisasi. Fungsi LDAvis akan digunakan untuk memberikan gambaran Intertopic Distance Map yang menampilkan  setiap topik  dengan  10  kata  kunci utama  beserta  presentase  dari  masing-masing kata kunci yang paling sering muncul dalam data ulasan aplikasi mobile banking dari bank BNI, BCA, dan BRI.  Proses  ini  dilakukan  pada  setiap  data  ulasan  yang  telah  melewati  tahap  preprocessing  dan pemodelan.
118 Beny Alphon Tondang, Muhammad Rizqan Fadhil, Muhammad Nugraha Perdana, Akhmad Fauzi, Ugra Syahda Janitra
Analisis pemodelan topik ulasan aplikasi BNI, BCA, dan BRI menggunakan latent dirichlet allocation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil pengumpulan dan pengolahan data
Penelitian ini memerlukan ulasan dari aplikasi di Play Store yang fokus pada tiga aplikasi, yaitu BNI Mobile  Banking,  BCA  Mobile,  dan  BRImo.  Data  diambil  dengan  melakukan  crawling  menggunakan Google  Collab  untuk  mendapatkan  ulasan  yang  diurutkan  berdasarkan  ulasan  terbaru  yang ditambahkan  oleh  pengguna.  Data  ulasan  akan  diperoleh  dengan  mengambil  query  scrapping  data ulasan dari aplikasi Play Store pada aplikasi BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo melalui Google Collab seperti yang ditunjukkan pada source code bawah ini.
import json import pandas as pd from tqdm import tqdm from google_play_scraper import Sort, reviews, app
from pygments import highlight from pygments.lexers import JsonLexer from pygments.formatters import TerminalFormatter
from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive', force_remount=True) path = "gdrive/MyDrive/"
app_package = [ # 'src.com.bni', # 'com.bca', 'id.co.bri.brimo' ] app_infos = [] for application in tqdm(app_package): info = app(application, lang='id', country='id') del info['comments'] app_infos.append(info) app_reviews = [] for ap in tqdm(app_package): for score in list(range(1,6)): for sort_order in  [Sort.MOST_RELEVANT, Sort.NEWEST]: rvs, _ = reviews( ap, lang = 'id', sort = sort_order, count = 200 if score == 3 else 100, filter_score_with = score ) for r in rvs: r['sortOrder'] = 'most_relevant' if sort_order == Sort.MOST_RELEVANT else 'newest' r['appId'] = ap app_reviews.extend(rvs)
Source code di atas berfungsi untuk melakukan scrapping data dan melakukan penyortiran data berdasarkan tanggal publish ulsasan. dari proses scrapping yang di lakukan, sistem menyatakan bahwa terdapat masing-masing 1200 data dari setiap aplikasi mobile banking.
Proses  selanjutnya  adalah  menyimpan  data  yang  sudah  terkumpul  ke  dalam  google  drive dengan format csv. hasil data yang di peroleh akan di simpan ke dalam google drive dan dapat di buka  menggunakan  spreadsheet  ataupun  dapat  di  download  ke  penyimpanan  lokal  kemudian dibuka  menggunakan  microsoft  excel. Gambar  2 merupakan  cuplikan  dari  data  yang  di dapatkan.
Gambar 2 . Cuplikan data yang di peroleh melalui proses scrapping
Proses selanjutnya setelah data berhasil di kumpulkan, data akan melalui preprocessing text dengan tahapan seperti dibawah ini:
a. Melakukan pembersihan data
Pada tahapan ini data akan di ubah menjadi huruf kecil secara keseluruhan kemudian akan di bersihkan dari tanda baca dan angka
b. Melakukan pembersihan stopwords
Pada tahapan ini data akan di bersihkan dari stopwords, stopwords adalah kata-kata yang tidak  memiliki  makna  atau  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  sebuah  teks,  tetapi  tidak memiliki  makna  yang  signifikan.  Contohnya  seperti  "mulu",  "begini",  "x",  "kok",  "jd",  "ko", "udah", "sdh", "tdk", "trus", "trs", "yg", "ga", "ngga", "gak","gk", "gimana", "pas", "aja", "kalo", "lg", "lgi", "udh", "d", "sih", "bgt", "utk", "klo", "tp", "nya", "sya", "sy".
c. Melakukan stemming data
Tahapan  ini  adalah  proses  mengubah  kata  dasar  dari  sebuah  kata  yang  diubah  menjadi bentuk  dasarnya.  Proses  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  jumlah  kata  yang  digunakan dalam sebuah teks atau dokumen tanpa merubah makna dari kata tersebut.
d. Melakukan tokenisasi data Proses tokenisasi proses pemecahan teks menjadi kata-kata atau "token" yang lebih kecil.
e. Menghitung frekuensi kata.
Proses menghitung frekuensi kata adalah proses yang digunakan untuk mengetahui berapa kali suatu kata muncul dalam sebuah teks atau dokumen. Dalam proses ini, teks atau dokumen dibagi menjadi  kata-kata  yang  disebut  token,  dan  kemudian  dihitung  berapa  kali  setiap  kata  muncul dalam teks atau dokumen tersebut. Hasil dari proses ini adalah sebuah tabel yang menunjukkan
120 Beny Alphon Tondang, Muhammad Rizqan Fadhil, Muhammad Nugraha Perdana, Akhmad Fauzi, Ugra Syahda Janitra
Analisis pemodelan topik ulasan aplikasi BNI, BCA, dan BRI menggunakan latent dirichlet allocation
frekuensi setiap kata dalam teks atau dokumen. Proses ini sering digunakan dalam analisis teks untuk mengetahui kata-kata yang paling sering muncul dalam sebuah teks atau dokumen.
3.2 Hasil pemodelan topik
Setelah data sampel  melewati tahap pembersihan dan pengolahan, akan dilakukan proses pemodelan dengan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) menggunakan library gensim sebagai alat bantu untuk menentukan 3 topik utama dalam ulasan yang diberikan oleh pengguna terhadap aplikasi BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo.
Gambar 3 . Tahap mencari unique tokens dari data review BNI Mobile Banking
Gambar 4 . Tahap mencari unique tokens dari data review BCA Mobile
Gambar 5 . Tahap mencari unique tokens dari data review BRImo
Gambar  3 , Gambar  4 , Gambar  5 menunjukkan  arsitektur  dari  library  gensim  yang pertama,  yaitu  mengumpulkan  kata  kunci  unik.  Proses  ini  akan  menghasilkan  3  topik  utama dengan  10  kata  kunci  dalam  masing-masing  topik.  Hasil  dari  pengelompokan  topik  tersebut dapat dilihat pada Error! Reference source not found. , Gambar 7 , Gambar 8 .
Gambar 6 . Hasil pengelompokan 3 topik dari data review BNI Mobile Banking
Gambar 7 . Hasil pengelompokan 3 topik dari data review BCA Mobile
Gambar 8 . Hasil pengelompokan 3 topik dari data review BRImo
Setelah  proses  pengelompokan  selesai,  tahap  berikutnya  adalah  menentukan  topik  yang paling dominan. Selain itu, tahap ini juga akan menghasilkan pentingnya masing-masing topic_id yang ditampilkan pada Tabel 1 , Tabel 2 , Tabel 3 .
Tabel 1 . Dominan topik data reivew BNI Mobile Banking No  Topik Dominan Persentase Kontribusi 0 1.0 0.9010 1 1.0 0.7079 2 1.0 0.9711 3 1.0 0.9695 4 1.0 0.9778 5 0.0 0.7926 6 1.0 0.9699 7 0.0 0.9671 8 0.0 0.6089 9 0.0 0.8252 Kata kunci 0 aplikasi, update, buka, bni, transaksi, mobile... 1 aplikasi, update, buka, bni, transaksi, mobile... 2 aplikasi, update, buka, bni, transaksi, mobile... 3 aplikasi, update, buka, bni, transaksi, mobile... 4 aplikasi, update, buka, bni, transaksi, mobile... 5 update, login, aplikasi, bank, bni, masuk, hp,... 6 aplikasi, update, buka, bni, transaksi, mobile... 7 update, login, aplikasi, bank, bni, masuk, hp,... 8 update, login, aplikasi, bank, bni, masuk, hp,... 9 update, login, aplikasi, bank, bni, masuk, hp,... Text 0 [aplikasi, bantu, transaksi, update, keypad, k... 1 [tampil, ui, bagus, simpel, top, up, gopay, li... 2 [bad, buka, aplikasi, sendirimental, klik, apl... 3 [mutasi, rekening, lumayan, bagus, tampil, tra... 4 [update, tampil, bagus, aplikasi, kartun, warn... 5 [berita, muncul, popup, buka, aplikasi, mohon,... 6 [aplikasi, bni, mobile, bangkingsaya, bantu, t... 7 [sept, update, versi, login, manual, login, te... 8 [after, update, knp, login, data, ganti, akses... 9 [update, versi, login, alas, userid, nomor, de...
122 Beny Alphon Tondang, Muhammad Rizqan Fadhil, Muhammad Nugraha Perdana, Akhmad Fauzi, Ugra Syahda Janitra
Analisis pemodelan topik ulasan aplikasi BNI, BCA, dan BRI menggunakan latent dirichlet allocation
Tabel 2 . Dominan topik data review BCA Mobile No  Topik Dominan Persentase Kontribusi 0 2.0 0.9643 1 1.0 0.9697 2 2.0 0.4358 3 1.0 0.9763 4 2.0 0.9822 5 0.0 0.4820 6 2.0 0.6196 7 0.0 0.4898 8 2.0 0.9523 9 2.0 0.9563 Kata kunci 0 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update... 1 verifikasi, wajah, gagal, aplikasi, bca, kali,... 2 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update... 3 verifikasi, wajah, gagal, aplikasi, bca, kali,... 4 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update... 5 bca, masuk, bantu, mobile, aplikasi, bagus, tr... 6 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update... 7 bca, masuk, bantu, mobile, aplikasi, bagus, tr... 8 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update... 9 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update... Text 0 [mending, sebelumnyaharus, buka, kali, aman, b... 1 [team, kembang, bca, mobile, mohon, fitur, tra... 2 [lihat, transaksi, beda, kek, mandiri, brp, br... 3 [fitur, utama, fitur, transaksi, ukur, aplikas... 4 [top, up, ovo, dana, gopay, link, dll, input, ... 5 [bac, mobile, sgt, bagus, rentan, transfer, si... 6 [kelas, bank, bca, aplikasi, bca, mobilenya, s... 7 [habis, update, masuk, butuh, masukin, passwor... 8 [versi, jujur, was, aman, versi, transaksi, pa... 9 [bagusnyamanmudah, dar, usulantolong, aman, tr... Tabel 3 . Dominan topik data review BRImo No  Topik Dominan Persentase Kontribusi 0 2.0 0.9718 1 0.0 0.5985 2 1.0 0.9623 3 0.0 0.4915 4 1.0 0.9720 5 2.0 0.9577 6 2.0 0.9463 7 1.0 0.9431 8 2.0 0.9637 9 2.0 0.9799 Kata kunci
0 aplikasi, brimo, daftar, mudah, gagal, bintang... 1 brimo, transaksi, aplikasi, saldo, bantu, masu... 2 aplikasi, tunai, tarik, bagus, brimo, kartu, k... 3 brimo, transaksi, aplikasi, saldo, bantu, masu... 4 aplikasi, tunai, tarik, bagus, brimo, kartu, k... 5 aplikasi, brimo, daftar, mudah, gagal, bintang... 6 aplikasi, brimo, daftar, mudah, gagal, bintang... 7 aplikasi, tunai, tarik, bagus, brimo, kartu, k... 8 aplikasi, brimo, daftar, mudah, gagal, bintang... 9 aplikasi, brimo, daftar, mudah, gagal, bintang... Text 0 [sehh, bagus, inihanya, ajasaat, rekam, wajah,... 1 [buka, brimo, dgn, mengunakan, sidik, jari, is... 2 [optimal, aman, transfer, ganggu, koneksi, moh... 3 [aplikasi, bagus, feature, transfer, tarik, tu... 4 [infoemail, dr, bri, rekening, dg, nomor, nama...
5 [fitur, transfer, bifast, kes, sulit, fitur, b... 6 [knpa, rekam, wajah, detik, masuk, rumah, pake... 7 [batu, kerja, kota, atmbisa, transaksi, sajacu... 8 [gagal, rekam, wajah, detik, kali, kali, coba,... 9 [admin, hormat, aplikasi, brimo, akses, tidaks...
3.3 Hasil validasi
Setelah  melakukan  ekstraksi  topik  dan  pemodelan  menggunakan  metode  Latent  Dirichlet Allocation  (LDA)  dengan  bantuan  library  Python  Gensim,  visualisasi  intertopic  distance  map akan dilakukan menggunakan LDAvis.
a. Visualisasi topik modeling dari data ulasan aplikasi BNI Mobile Banking
b. Error!  Reference  source  not  found. menunjukkan  visualisasi  3  topik  utama  dengan masing-masing 10 kata kunci dari data ulasan aplikasi BNI Mobile Banking
Gambar 9 . Visualisasi topik dari data ulasan aplikasi BNI Mobile Banking
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil visualisasi topik dalam ulasan aplikasi BNI Mobile Banking dapat dilihat pada Tabel 4 .
124 Beny Alphon Tondang, Muhammad Rizqan Fadhil, Muhammad Nugraha Perdana, Akhmad Fauzi, Ugra Syahda Janitra
Analisis pemodelan topik ulasan aplikasi BNI, BCA, dan BRI menggunakan latent dirichlet allocation
Tabel 4 . Insight visualisasi topic modeling data ulasan BNI Mobile Banking No Topik Dominan Keyword Jumlah Ulasan 1 0,0 update,  login,  aplikasi,  bank,  bni,  masuk, hp, error, ganti, transaksi 396 2 1,0 aplikasi,  update,  buka,  bni,  transaksi, mobile, banking, tolong, bantu, hp 576 3 2,0 bagus,  otp,  bni,  transaksi,  kode,  mudah, login, menu, kartu, email 255
Dari Tabel 4 dan Gambar 9 menunjukkan hasil yang ditampilkan dalam 10 kata kunci pada masing-masing topik. Pada topik 0 menunjukkan hasil yang membahas permintaan penanganan masalah login dan update aplikasi BNI Mobile Banking pada perangkat seluler untuk transaksi bank  yang  lebih  efisien, dengan  jumlah  396  ulasan.  Pada  topik  1,  membahas  solusi  mengatasi masalah aplikasi BNI Mobile Banking pada perangkat seluler seperti update, buka, transaksi, dan bantuan,  dengan  jumlah  576  ulasan.  Topik  2  membahas  kelebihan  dan  keunggulan  transaksi melalui  aplikasi  BNI  Mobile  Banking  sebagai  solusi  mudah  dan  terpercaya  untuk  login, menerima  OTP,  dan  melakukan  transaksi  menggunakan  kartu  dan  email,  dengan  total  255 ulasan.
c. Visualisasi topik modeling dari data ulasan aplikasi BCA Mobile
Gambar 10 menunjukkan visualisasi 3  topik utama dengan masing-masing 10  kata kunci dari data ulasan aplikasi BCA Mobile.
Gambar 10 . Visualisasi topik dari data ulasan aplikasi BCA Mobile
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  visualisasi  topik  dalam  ulasan  aplikasi  BCA Mobile dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Insight visualisasi topic modeling data ulasan BCA Mobile No Topik Dominan Keyword Jumlah Ulasan 1 0,0 bca, masuk, bantu, mobile, aplikasi, bagus, transaksi, update, sms, mudah 277 2 1,0 verifikasi, wajah, gagal, aplikasi, bca, kali, hp, data, tolong, ulang 587
No Topik Dominan Keyword Jumlah Ulasan 3 2,0 saldo, bca, transaksi, pin, masuk, cek, update, transfer, potong, tolong 336
Dari Tabel  5 dan Gambar  10 menunjukkan  hasil  dari  analisis  10  kata  kunci  pada  setiap topik.  Topik  0  membahas  Kelebihan  dan  Keuntungan  dari  Menggunakan  Aplikasi  BCA  Mobile untuk  Transaksi  yang  Mudah  dan  Terpercaya,  dengan  jumlah  ulasan  sebanyak  277.  Topik  1 membahas  Cara  Mengatasi  Gagal  Verifikasi  pada  Aplikasi  BCA  Mobile:  Solusi  untuk  Mengatasi Masalah Verifikasi Wajah dan Mengulang Proses Data di HP, dengan jumlah ulasan sebanyak 587 Topik 2 membahas tentang masalah saldo yang terpotong saat melakukan update aplikasi dan masalah dengan pin masuk, dengan total ulasan sebanyak 336. Visualisasi topik modeling dari data ulasan aplikasi BRImo Gambar 11 menunjukkan visualisasi 3 topik utama dengan masing- masing 10 kata kunci dari data ulasan aplikasi BRImo.
Gambar 11 . Visualisasi topik 1 dari data ulasan aplikasi BRImo
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  visualisasi  topik  dalam  ulasan  aplikasi  BRImo dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Insight visualisasi topic modeling data ulasan BRImo No Topik Dominan Keyword Jumlah Ulasan 1 0,0 brimo, transaksi, aplikasi, saldo, bantu, masuk, mudah, update, login, gagal 430 2 1,0 aplikasi, tunai, tarik, bagus, brimo, kartu, kali, tolong, gagal, atm 446 3 2,0 aplikasi, brimo, daftar, mudah, gagal, bintang, kasih, video, coba, rekam 324
Dari Tabel  6 dan Gambar  11 menunjukkan  hasil  dari  analisis  10  kata  kunci  pada  setiap topik.  Topik  0  membahas  Aplikasi  BRImo  sering  mengalami  kendala  saat  login  dan  transaksi, bahkan  sering  gagal  membantu  pengecekan  saldo  dan  mudah  terkena  pemotongan  saat melakukan  update,  dengan  jumlah  ulasan  sebanyak  430.  Topik  1  membahas  Aplikasi  BRImo menawarkan transaksi tunai dan tarik uang dengan kartu yang mudah dan bagus, namun sering mengalami  gagal  saat  melakukan  transaksi  via  ATM,  tolong  ditingkatkan  kualitasnya,  dengan jumlah ulasan sebanyak 446. Topik 2 membahas tentang Aplikasi BRImo memudahkan proses pendaftaran  dan  memberikan  solusi  untuk  mengatasi  masalah  gagal  pendaftaran  dengan
126 Beny Alphon Tondang, Muhammad Rizqan Fadhil, Muhammad Nugraha Perdana, Akhmad Fauzi, Ugra Syahda Janitra
Analisis pemodelan topik ulasan aplikasi BNI, BCA, dan BRI menggunakan latent dirichlet allocation
memberikan rating bintang dan fitur rekam video untuk membantu proses pendaftaran, dengan total ulasan sebanyak 324

## 4. SIMPULAN
Penelitian ini mengevaluasi topic modelling pada ulasan aplikasi BNI Mobile Banking, BCA Mobile, dan BRImo dengan menggunakan LDA (Latent Dirichlet Allocation). Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa  metode  ini  dapat  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  ulasan  aplikasi  secara  efektif berdasarkan topik yang sesuai. Hal ini membantu pengembang aplikasi untuk mengetahui masalah dan kelebihan yang paling sering dicari oleh pengguna aplikasi, sehingga mereka dapat membuat perbaikan dan  meningkatkan  kualitas  aplikasi.  Dengan  demikian,  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa topic modelling dengan LDA adalah metode yang berguna untuk mengevaluasi dan memahami ulasan aplikasi.

## REFERENSI
[1] M. Pandemi and R. Fadhillah, “Penggunaan Teknologi dan Internet sebagai Media,” 2020.
[2] A. Fitria and A. Munawar, “Pengaruh Penggunaan Internet Banking, Mobile Banking Dan SMS Banking Terhadap Kepuasan Nasabah Bank BNI,” J. Inform. Kesatuan , vol. 1, no. 1, pp. 43–52, 2021, doi: 10.37641/jikes.v1i1.406.
[3] D. P. Wulandari, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Nasabah Untuk Menggunakan Layanan  Mobile  Banking  Pada  PT  Bank  Syariah  Mandiri  Kantor  Cabang  Lubuk  Pakam,” Skripsi , p. 1, 2018.
[4] N.  H.  Syah,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  Melalui Online Shop di Kota Medan,” AT-TAWASSUTH J. Ekon. Islam , vol. 6, no. 2, p. 213, 2021, doi: 10.30829/ajei.v6i2.768.
[5] A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[6] M. H. Ababil1 and G. J. B. Setiawan2, “Topic Modelling pada Ulasan Game Online Wildrift Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA),” vol. 4, pp. 1707–1715, 2022.
[7] S. R. Pratama and A. H. Mirza, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Inflasi Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , pp. 245–255, 2021.
[8] T. Carneiro, R. V. M. Da Nobrega, T. Nepomuceno, G. Bin Bian, V. H. C. De Albuquerque, and P.  P.  R.  Filho,  “Performance  Analysis  of  Google  Colaboratory  as  a  Tool  for  Accelerating Deep  Learning  Applications,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  61677–61685,  2018,  doi: 10.1109/ACCESS.2018.2874767.
[9] G.  I.  E.  Soen,  Marlina,  and  Renny,  “Implementasi  Cloud  Computing  dengan  Google Colaboratory  Pada  Aplikasi  Pengolah  Data  Zoom  Participants,” J.  Inform.  Technol. Commun. , vol. 6, no. 1, pp. 24–30, 2022.
[10]  S.  Keputusan  Dirjen  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Ristek  Dikti,  Y.  Sahria,  and  D. Hatta  Fudholi,  “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2  Analisis  Topik  Penelitian Kesehatan  di Indonesia Menggunakan Metode Topic Modeling LDA (Latent Dirichlet Allocation),” Masa Berlaku Mulai , vol. 1, no. 3, pp. 336–344, 2017.
[11]  C. Sievert and K. Shirley, “LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics,” pp. 63–70, 2015, doi: 10.3115/v1/w14-3110.
[12]  S.  S.  Saeful  Bahri,  Gunawan,  Dede  Wintana,  Rusda  Wajhillah,  “PENENTUAN  TOPIK KONSULTASI  PADA  PORTAL  TELEMEDICINE  MENGGUNAKAN  LDA  (  LATENT DIRCHLECT ALLOCATION ),” pp. 402–410, 2020.
[13]  A. Syaifuddin, T. Informasi, R. A. Harianto, T. Informatika, J. Santoso, and T. Informatika, “Analisis  Trending  Topik  untuk  Percakapan  Media  Sosial  dengan  Menggunakan  Topic Modelling Berbasis Algoritme LDA,” pp. 12–19.
[14]  E.  Budiman,  E.  Santoso,  and  T.  Afirianto,  “Pendeteksi  Jenis  Autis  pada  Anak  Usia  Dini
Menggunakan  Metode  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 7, pp. 583–592, 2017, [Online]. Available: Dhuhita, W.
[15]  M.  H.  Ababil  and  G.  J.  B.  Setiawan,  “Topic  Modelling  pada  Ulasan  Game  Online  Wildrift Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA),” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, no. 6, pp. 6185–6196, 2022.