Analisis Pemodelan & Rekomendasi Berdasarkan Topik Ulasan Aplikasi Access by KAI Menggunakan Latent Dirichlet Allocation & Metode How Might We
Amanda Febrianti 1 , Intan Purnamasari 2 , Iqbal Maulana 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang 41361
Email: 1 2010631170039@student.unsika.ac.id , 2 intan.purnamasari@staff.unsika.ac.id , 3 iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id
Abstrak. PT  Kereta  Api  Indonesia  (KAI)  merilis  aplikasi  pemesanan  tiket bernama Access  by  KAI yang  telah  diunduh  lebih  dari  10  juta  kali  dan  telah mendapat ulasan sebanyak lebih dari 187.000 kali di Google Playstore . Namun, dengan banyaknya data ulasan yang masuk untuk aplikasi Access by KAI , masih sulit  untuk  memahami  aspek  yang  perlu  ditingkatkan.  Dalam  hal  ini  diperlukan topic modelling yang berperan untuk mengklasifikasikan ulasan. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  menerapkan  metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  pada pemodelan  topik  ulasan  pengguna  aplikasi Access  by  KAI di Google  Playstore serta menyajikan rekomendasi yang diperoleh dari hasil kamus data atau bag-of- word melalui fishbone diagram . Penelitian ini menggunakan metodologi lifecycle of  data  mining yang  terdiri  dari  tahap problem  definition,  selecting  text  data mining  approach,  data  collecting,  text  standardization,  text  processing,  feature extraction,  analysis ,  dan discovery .  Hasil  penelitian  ini  diperoleh  jumlah  topik sebanyak 7 dengan coherence score sebesar 0,40279302. Kesimpulan dari setiap topik  yaitu  topik  ke-1  membahas  pembaruan  aplikasi,  versi  yang  tersedia, tampilan,  dan  keterkaitan  dengan  stasiun  dan  kota.  Topik  ke-2  pengguna mengeluhkan penurunan performa aplikasi setelah pembaruan. Topik ke-3 tentang penggunaan aplikasi Access by KAI untuk memesan tiket kereta, dengan sorotan pada versi  aplikasi, pengalaman pengguna, dan kualitas aplikasi  yang bervariasi dari baik hingga ribet. Topik ke-4 pengguna melaporkan kesulitan akses, terutama dalam  masalah  login  dan  pembayaran  setelah  update  aplikasi.  Topik  ke-5 mengenai  kesulitan  login,  performa  aplikasi  yang  lambat,  dan  masalah  dalam proses pemesanan tiket dan pembayaran yang menjadi sorotan utama. Topik ke-6 pengguna  menyampaikan  kekecewaan  terhadap  penurunan  performa  dalam  hal kecepatan  dan  kesulitan  login  setelah  update.  Topic  ke-7  mengenai  keluhan pengguna  terkait  kesulitan  membeli  tiket  kereta  melalui  aplikasi  KAI  setelah pembaruan atau upgrade . Batasan penelitian ini hanya menggunakan data ulasan aplikasi Access  by  KAI di  Google  Play  Store  dari  bulan  Juli  sampai  November 2023  dengan  menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation tanpa dibandingkan dengan metode lain.
Kata kunci: aplikasi access by kai, topic modelling, Latent Dirichlet Allocation (lda)

## Analisis Pemodelan Topik Ulasan Aplikasi Access  by.........  45
1 Pendahuluan
Transportasi online merupakan transportasi yang memanfaatkan aplikasi sebagai media  pemesanan  untuk  memudahkan  konsumen  dalam  memenuhi  kebutuhan transportasi  [1].  Kemajuan  teknologi  pada  perangkat  mobile  saat  ini  telah berkembang  dengan  cepat,  sehingga  dapat  mendukung  eksistensi  teknologi transportasi online .  Berdasarkan  data  statistik  [2]  pengguna perangkat  Android hingga akhir 2024 mencapai 88,35% dari total pengguna Android di Indonesia.
PT Kereta Api Indonesia (KAI) adalah perusahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak di bidang transportasi kereta api di Indonesia. PT KAI memiliki berbagai  layanan, termasuk aplikasi pemesanan tiket bernama Access by KAI . Access by KAI adalah aplikasi resmi dari PT Kereta Api Indonesia yang memudahkan pemesanan tiket kereta api, mulai dari tiket kereta antar kota, lokal, LRT  Jabodebek,  KCI,  Bandara,  hingga  Kereta  Cepat,  semua  dapat  diakses melalui satu aplikasi [3]. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan pemesanan tiket kereta secara online serta menerima informasi terkait kereta api yang dapat diakses dari Google Playstore dan App Store [4].
Walaupun  Aplikasi Access  by  KAI menyediakan  banyak  kenyamanan,  tetapi kemudahan  yang  ditawarkan  tidak  selalu  menghasilkan  kepuasan  pengguna. Terkadang,  suatu  sistem  juga  memiliki  kelemahan,  sehingga  diperlukan perbaikan-perbaikan pada aplikasi Access by KAI . Aplikasi Access by KAI telah diunduh  lebih  dari  10  juta  kali  dan  telah  mendapat  ulasan  sebanyak  lebih  dari 187.000  kali  di Google  Playstore [5].  Dari  ulasan  tersebut  dapat  diambil informasi mengenai kualitas aplikasi yang telah digunakan [6].
Melalui ulasan yang dituliskan oleh pengguna aplikasi, diharapkan ada feedback dari pengguna melalui ulasan yang mereka tulis pada aplikasi. Namun, dengan banyaknya  data  ulasan  yang  masuk  untuk  aplikasi Access  by  KAI ,  masih  sulit untuk memahami aspek yang perlu ditingkatkan. Dalam hal ini diperlukan topic modelling [7]  yang  berperan  untuk  mengklasifikasikan  ulasan,  karena manajemen kategorisasi manual data ulasan memerlukan sumber daya keuangan dan  manusia  yang  signifikan.  Selain  itu,  ada  sebanyak  50%  pengguna  internet mengandalkan rekomendasi word-of-mouth (opini) dari pengguna lain sebelum menggunakan  produk  tertentu,  yang  membentuk  opini  publik  tentang  aplikasi tersebut. Ini karena ulasan pengguna dapat menawarkan informasi terkini tentang suatu  produk  berdasarkan  sudut  pandang  pengguna  lain  yang  telah menggunakannya [8].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini  berfokus  pada  analisis ulasan  pengguna  aplikasi Access  by  KAI pada Google  Playstore dengan menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Metode  LDA

## 46 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
mengekstrak  topik  dari  data  melalui  proses  pemrosesan,  penghubungan,  dan klasterisasi data dengan tujuan menciptakan daftar topik yang memberikan bobot pada setiap dokumen [9]. Analisis ini bertujuan untuk menemukan kesimpulan yang  merangkum  informasi  tersembunyi,  seperti  topik–topik  yang  sering diperbincangkan. Dari pengklasifikasian tersebut dapat dijadikan bahan referensi untuk  evaluasi  dalam  kemajuan  layanan  aplikasi,  memberi  kemudahan  bagi developer  dalam  memahami  kendala  pengguna,  serta  dapat  memperbaiki  citra perusahaan agar dapat bersaing di pasar dan menarik lebih banyak lagi pengguna.

## 2 Metode Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu lifecycle  of  text  mining. Metode ini yang berperan dalam mendukung proses penemuan data. Data mining membantu dalam merencanakan ide dan mengimplementasikannya hingga tahap akhir  [10].  Tahapan  penelitian  yang dilakukan pada  proses  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Problem Definition
Problem definition merupakan proses identifikasi yang dilakukan dengan tujuan menetapkan permasalahan sebagai dasar perumusan dari penelitian text mining. Proses  ini  melibatkan  penguraian  masalah  secara  terperinci  untuk  menemukan pendekatan yang sesuai dalam text mining . Agar mempermudah penemuan solusi
Analisis Pemodelan Topik Ulasan Aplikasi Access  by.........  47
yang  sesuai  dengan  masalah  yang  telah  ditemukan,  identifikasi  masalah  perlu dilakukan secara rinci.

## 2.2 Selecting Text Data Mining Approach
Selecting  text  mining  approach merupakan  proses  yang  dilakukan  setelah problem  definition  yang  tujuannya  untuk  mendapatkan  metode  terbaik  yang nantinya  digunakan  pada  penelitian text  mining .  Pada  tahap  ini  penulis  akan menentukan metode terbaik yang digunakan untuk penelitian text mining setelah ditetapkan masalah pada tahap problem definition .

## 2.3 Data Collecting
Pada  penelitian  ini  data  yang  diperoleh  sebagai  data  input  yaitu  ulasan  atau komentar  aplikasi Access  by  KAI di  Google  Play  Store.  Dimana  proses pengambilan data ini dinamakan dengan teknik scraping . Pada pengumpulan data dilakukan  teknik web  scraping dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python untuk pengambilannya. Periode pengambilan data dari bulan Juli sampai dengan November 2023.

## 2.4 Text Standardization
Text standardization merupakan tahap penyesuaian format data yang digunakan dengan bertujuan untuk mempermudah proses atau tahap text mining selanjutnya. Dokumen  yang  dikumpulkan  dalam data  collection bisa  diperoleh  dalam berbagai bentuk, oleh sebab itu pada tahap ini semua data diubah menjadi format yang sesuai dengan standar format data text mining yang telah ditetapkan.

## 2.5 Text Processing
Pada  tahap text  processing ,  penulis  akan  mengolah  data  input  untuk mempersiapkan  teks  menjadi  data  yang  lebih  terstruktur  sebelum  diolah  lebih lanjut. Preprocessing  text dilakukan  dengan  tujuan  untuk  standarisasi  dan memudahkan pembacaan dalam proses text mining berikutnya.

## 2.6 Feature Extraction
Feature  extraction merupakan  proses  pengambilan  informasi  penting  dari  data yang diproses menggunakan pembobotan TF-IDF. Hasil proses pembobotan ini merupakan  proses  pembobotan  data  teks  dengan  perhitungan  TF-IDF  yang diperoleh dengan cara mengubah data teks menjadi nilai numerik.

## 48 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana

## 2.7 Analysis
Pada  tahap analysis ,  penulis  melakukan topic  modelling menggunakan metode LDA. Analysis dilakukan  dengan  menentukan  hasil  pemodelan  melalui visualisasi dari grafik coherence score . Dimana jika coherence score topik yang tinggi  maka  model  yang  dihasilkan  tersebut  yang  baik.  Setelah  mendapatkan jumlah topik dari hasil grafik coherence score , kemudian akan diperoleh model LDA berdasarkan jumlah topiknya, dan model LDA tersebut ditampilkan dalam bentuk wordcloud .

## 2.8 Discovery
Pada  tahap discovery ,  penulis  akan  membuat  kesimpulan  dari  pola  atau pengetahuan  ( knowledge )  yang  ditemukan  dari  keseluruhan  teks  sebagai  hasil interpretasi  atau  evaluasi.  Lalu,  pada  tahap  ini  hasil  yang  mana  merupakan tahapan terakhir dari metode Life Cycle of Text Mining , penulis akan melakukan analisis terhadap output-output berdasarkan pengujian yang telah dilakukan.

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang  topik– topik apa saja yang sering diperbincangkan ulasan pengguna aplikasi Access by KAI pada Google  Playstore .  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  analisis pemodelan topik dengan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA).

## 3.1.1 Problem Definition
Penulis  menguraikan  masalah  berdasarkan  rumusan  masalah  yaitu  untuk menerapkan metode LDA pada pemodelan topik ulasan pengguna aplikasi Access by KAI di Google Playstore , menyajikan rekomendasi dari hasil kamus data/ bag- of-word melalui  fishbone  diagram,  serta  menyusun  ide-ide  solusi  dari  hasil fishbone diagram menggunakan How Might We .

## 3.1.2 Selecting Text Data Mining Approach
Pada selecting text data mining approach , penulis menentukan pendekatan data mining  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mendapat  referensi  dari  hasil penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya sama-sama menggunakan metode LDA. Adapun masalah pada penelitian ini adalah menentukan Topic Modeling dengan LDA dalam satu studi kasus tentang ulasan pengguna aplikasi. Dimana dalam penelitian sebelumnya, hasil kesimpulannya menunjukkan bahwa model
Analisis Pemodelan Topik Ulasan Aplikasi Access  by.........  49
yang  diperoleh  melalui  metode  LDA  dapat  dengan  jelas  diinterpretasikan  oleh manusia.

## 3.1.3 Data Collecting
Pengambilan data dilakukan melalui halaman web https://play.google.com/store/apps/details?id=com.kai.kaiticketing. Dimana pengambilan data ulasan aplikasi Access by KAI ini dilakukan dengan cara web scraping dengan  menggunakan  google  colab  dengan  bahasa  pemrograman Python. Data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 6150 ulasan.

## 3.1.4 Text Standardization
Langkah  selanjutnya  adalah  penyesuaian  format  yang  digunakan  ini  bertujuan untuk  mempermudah  tahapan  text  mining  selanjutnya.  Format  data  yang diperoleh yaitu berupa file dan diekstraksi menjadi format CSV. Informasi yang terdapat  di  data  ini  terdiri  dari  username  pengguna,  rating  (peringkat),  waktu (date), dan ulasan yang pengguna tulis.

## 3.1.5 Text Processing
Pada  tahap text  processing terdapat  beberapa  langkah  yang  dilakukan  agar dataset berisi  ulasan  pengguna  yang  digunakan  untuk topic  modelling memudahkan  dalam  pemodelan.  Tahap  ini  terdiri  dari cleaning,  case  folding, remove  punctuation,  stopword, dan tokenizing. Berikut  ini  hasil  tahapan text processing yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tahap Text Processing Tahapan Sebelum Sesudah Cleaning Terdapat kolom userName, score, at, dan Content dari 6150 data. Hanya tersisa kolom Content dan 5526 data Case Folding Kenapa tiket harga 74ribu pasar Senen => Kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal dan jauh" hari kenapa tiket harga 74ribu pasar senen => kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal dan jauh" hari Remove Punctuation kenapa tiket harga 74ribu pasar senen => kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal dan jauh" hari kenapa tiket harga ribu pasar senen  kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal dan jauh hari Stopword kenapa tiket harga ribu pasar senen  kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal dan jauh hari kenapa tiket harga ribu pasar senen  kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal jauh hari Tokenizing kenapa tiket harga ribu pasar senen  kutoarjo selalu penuh meski beda tanggal jauh hari 'kenapa', 'tiket', 'harga', 'ribu', 'pasar', 'senen', 'kutoarjo', 'selalu', 'penuh', 'meski', 'beda', 'tanggal', 'jauh', 'hari'

## 50 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana

## 3.1.6 Feature Extraction
Pada  tahap  ini  digunakan  pembobotan  TF-IDF  untuk  mengonversi  data  teks menjadi data numerik membantu menghasilkan data yang lebih spesifik, sehingga data  yang  tidak  relevan  dapat  disaring  dan  tidak  digunakan  dalam  proses selanjutnya. Hasil pembobotan TF-IDF dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil TF-IDF Dokumen aaa aaccses aapaann ... pemerintah pemesanan ... 1 0 0 0 ... 0 0 ... 2 0 0 0 ... 0 0 ... 3 0 0 0 ... 0 0 ... 4 0 0 0 ... 0 4,8436352776813 ... 5 0 0 0 ... 0 0 ...

## 3.1.7 Analysis
Pada  tahap  analysis  bertujuan  untuk  meyakinkan  hasil  dari  pemodelan  topik menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  sesuai  dengan  yang  telah penulis  konsepkan  sebelumnya.  Untuk  mengetahui  hasil  pemodelan,  dapat digunakan coherence  score .  Dalam  eksperimen  pemodelan  topik,  penulis menentukan jumlah topik dengan skor mulai dari 1 hingga 10. Hasil eksperimen tersebut menunjukkan peningkatan dan penurunan dalam coherence score , yang merupakan ukuran yang digunakan untuk mengevaluasi topic modelling , di mana skor yang tinggi menunjukkan bahwa topik tersebut menghasilkan model yang baik. Hasil coherence score dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Coherence Score Number of topics Coherence score 1 0,397273327 2 0,380767444 3 0,382743782 4 0,377366957 5 0,380010514 6 0,396092109 7 0,40279302 8 0,378164195 9 0,388621418
Setelah  menghitung  jumlah  topiknya  dari coherence  score ,  model  LDA  akan dihasilkan  berdasarkan  banyak  topiknya  yaitu  7,  dengan  jumlah  kata  yang ditampilkan dalam model yaitu 10 kata dan masing-masing memiliki bobot.
Analisis Pemodelan Topik Ulasan Aplikasi Access  by.........  51
Tabel 4. Hasil Pemodelan Topik LDA Model LDA Topik 1 Topic: 0 Words: 0.038*"aplikasi" + 0.031*"kai" + 0.031*"tiket" + 0.024*"stasiun" + 0.024*"update" + 0.020*"versi" + 0.016*"tampilan" + 0.012*"kota" + 0.010*"kereta" + 0.010*"access"
Model LDA Topik 2
Topic: 1
Words: 0.046*"update" + 0.043*"lemot" + 0.020*"parah" + 0.016*"aplikasi" + 0.014*"login" + 0.014*"versi" + 0.008*"aplikasinya" + 0.008*"gabisa" + 0.007*"semenjak" + 0.007*"susah"
Model LDA Topik 3
Topic: 2 Words: 0.050*"aplikasi" + 0.026*"tiket" + 0.018*"kereta" + 0.015*"versi" + 0.011*"stasiun" + 0.010*"pesan" + 0.010*"bagus" + 0.009*"masuk" + 0.009*"ribet" + 0.008*"jadwal"
Model LDA Topik 4
Topic: 3
Words: 0.022*"susah" + 0.020*"log" + 0.017*"tiket" + 0.017*"upgrade" + 0.016*"aplikasi" +
0.011*"update" + 0.010*"gabisa" + 0.010*"sulit" + 0.010*"pembayaran" + 0.009*"akun" Model LDA Topik 5
Topic: 4 Words: 0.034*"aplikasi" + 0.030*"login" + 0.025*"tiket" + 0.020*"update" + 0.013*"aplikasinya" + 0.013*"load" + 0.012*"pembayaran" + 0.010*"susah" + 0.010*"kursi" + 0.009*"pesan"
Model LDA Topik 6
Topic: 5 Words: 0.062*"aplikasi" + 0.046*"lemot" + 0.029*"update" + 0.026*"masuk" + 0.016*"susah" + 0.016*"bagus" + 0.016*"aplikasinya" + 0.013*"login" + 0.012*"tiket" + 0.011*"bgt"
Model LDA Topik 7
Topic: 6
Words: 0.037*"tiket" + 0.028*"aplikasi" + 0.028*"update" + 0.022*"kai" + 0.015*"ribet" + 0.012*"susah" + 0.012*"beli" + 0.011*"pesen" + 0.011*"kereta" + 0.010*"upgrade"
Setelah  model  LDA  diperoleh,  model  tersebut  dapat  divisualisasikan menggunakan PyLDAvis untuk melihat keterkaitan antar kata yang dihasilkan.

## 52 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
Gambar 2. Visualisasi PyLDAvis
Pada  Gambar  2  menunjukkan  visualisasi  pyldavis  jika  salah  satu  topik  dipilih, dalam hal ini topik 2 yang dipilih sehingga lingkaran akan berubah warna menjadi merah.  Selanjutnya, bar  chart di  sisi  kanan  panel  akan  berubah  warna  merah, menunjukkan estimasi term frequency topik yang dipilih. Pada panel sebelah kiri, terdapat  pemetaan  jarak  antar  topik  ( intertopic  distance  map )  melalui multidimensional  scaling ,  yang  juga  menampilkan cluster topik  dalam  bentuk lingkaran dengan nomor tertentu pada setiap cluster. Sementara itu, pada panel sebelah kanan, terdapat 30 terminologi yang paling relevan untuk topik tertentu. Selanjutnya model LDA seluruh topik tersebut dapat ditampilkan melalui bentuk wordcloud yang dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Visualisasi Wordcloud

## 3.1.8 Discovery
Dalam  tahap discovery ,  penulis  melakukan  analisis  terhadap  hasil  pemodelan topik  ulasan  aplikasi Access  by  KAI menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA). Berdasarkan coherence score tertinggi, diperoleh 7 topik utama. Output penelitian  ini  diperoleh  dari  aplikasi  yang  dibangun  oleh  penulis  dengan
Analisis Pemodelan Topik Ulasan Aplikasi Access  by.........  53
menggunakan bahasa pemrograman Python. Selanjutnya, penulis menginterpretasikan data output yang telah diperoleh. Berikut adalah penjelasan analisis output dari penelitian ini.

## 3.1.8.1 Model LDA Topik ke-1
Pada topik ke-1 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 5. Model LDA Topik ke-1 Model LDA Topik 1 Topic: 0 Words: 0.038*"aplikasi" + 0.031*"kai" + 0.031*"tiket" + 0.024*"stasiun" + 0.024*"update" + 0.020*"versi" + 0.016*"tampilan" + 0.012*"kota" + 0.010*"kereta" + 0.010*"access"
Gambar 4. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-1
Berdasarkan Tabel 5 dan Gambar 4 menunjukkan hasil yang ditampilkan 10 kata kunci pada topik ke-1. Hasil pada topik ke-1 membahas mengenai aplikasi Access by KAI yang digunakan untuk pemesanan tiket kereta. Fokus utamanya meliputi pembaruan ( update ) aplikasi, versi aplikasi yang tersedia, dan tampilan aplikasi. Pengguna  juga  membahas  tentang  stasiun-stasiun  dan  kota-kota  yang  terkait dengan penggunaan aplikasi ini, serta kemudahan akses ke aplikasi tersebut.

## 3.1.8.2 Model LDA Topik ke-2
Pada topik ke-2 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 6. Model LDA Topik ke-2 Model LDA Topik 2 Topic: 1 Words: 0.046*"update" + 0.043*"lemot" + 0.020*"parah" + 0.016*"aplikasi" + 0.014*"login" + 0.014*"versi" + 0.008*"aplikasinya" + 0.008*"gabisa" + 0.007*"semenjak" + 0.007*"susah"

## 54 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
Gambar 5. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-2
Berdasarkan Tabel 6 dan Gambar 5 menunjukkan hasil yang ditampilkan 10 kata kunci  pada  topik  ke-2.  Hasil  pada  topik  ke-2  membahas  mengenai  keluhan pengguna  terhadap  performa  aplikasi  setelah  dilakukan update .  Pengguna melaporkan bahwa aplikasi menjadi lemot dan tidak responsif, dengan beberapa menyebut  tingkat  keparahan  masalah  sebagai  "parah."  Kesulitan  dalam  proses login dan penggunaan aplikasi setelah update juga menjadi sorotan utama. Versi aplikasi yang baru dianggap bermasalah karena menyebabkan aplikasi tidak bisa digunakan  dengan  baik,  yang  mengakibatkan  kesulitan  bagi  pengguna  dalam mengakses layanan yang mereka butuhkan.

## 3.1.8.3 Model LDA Topik ke-3
Pada topik ke-3 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 7. Model LDA Topik ke-3 Model LDA Topik 3 Topic: 2 Words: 0.050*"aplikasi" + 0.026*"tiket" + 0.018*"kereta" + 0.015*"versi" + 0.011*"stasiun" + 0.010*"pesan" + 0.010*"bagus" + 0.009*"masuk" + 0.009*"ribet" + 0.008*"jadwal"
Gambar 6. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-3
Berdasarkan Tabel 7 dan Gambar 6 menunjukkan hasil yang ditampilkan 10 kata kunci pada topik ke-3. Hasil pada topik ke-3 membahas mengenai penggunaan aplikasi Access by KAI . Pengguna membahas tentang versi aplikasi yang tersedia dan pengalaman mereka dalam menggunakan aplikasi tersebut untuk memesan tiket  kereta.  Ada  perhatian  terhadap  kemudahan  atau  kerumitan  dalam  proses pemesanan dan masuk ke aplikasi, serta komentar tentang kualitas aplikasi, baik yang positif (bagus) maupun negatif (ribet). Selain itu, topik ini juga menyentuh informasi tentang jadwal kereta dan stasiun yang relevan bagi pengguna aplikasi.

## 3.1.8.4 Model LDA Topik ke-4
Pada topik ke-4 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 8. Model LDA Topik ke-4 Model LDA Topik 4 Topic: 3 Words: 0.022*"susah" + 0.020*"log" + 0.017*"tiket" + 0.017*"upgrade" + 0.016*"aplikasi" + 0.011*"update" + 0.010*"gabisa" + 0.010*"sulit" + 0.010*"pembayaran" + 0.009*"akun"

## 56 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
Gambar 7. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-4
Berdasarkan Tabel 8 dan Gambar 7 menunjukkan hasil yang ditampilkan 10 kata kunci pada  topik  ke-4. Sama  halnya  seperti  pembahasan  topik  ke-2, hasil  pada topik ke-4 membahas mengenai kesulitan yang dialami pengguna Access by KAI , terutama  setelah dilakukan update . Sedangkan pembahasan pada topik ke-4 ini pengguna  melaporkan  kesulitan  dalam  melakukan  log  masuk  (log)  dan  proses pembayaran,  serta  masalah-masalah  terkait  akun  mereka.  Ada  juga  keluhan bahwa aplikasi menjadi sulit digunakan dan tidak berfungsi dengan baik (gabisa) setelah pembaruan.

## 3.1.8.5 Model LDA Topik ke-5
Pada topik ke-5 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 9. Model LDA Topik ke-5 Model LDA Topik 5 Topic: 4 Words: 0.034*"aplikasi" + 0.030*"login" + 0.025*"tiket" + 0.020*"update" + 0.013*"aplikasinya" + 0.013*"load" + 0.012*"pembayaran" + 0.010*"susah" + 0.010*"kursi" + 0.009*"pesan"
Gambar 8. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-5
Berdasarkan Tabel 9 dan Gambar 8 menunjukkan hasil yang ditampilkan 10 kata kunci pada topik ke-5. Sama halnya seperti pembahasan topik ke-2 dan ke-4, hasil pada topik ke-5 membahas mengenai berbagai masalah yang dihadapi pengguna saat menggunakan aplikasi Access, terutama setelah dilakukan update . Namun, pada  topik  ke-5  ini  pengguna  melaporkan  kesulitan  dalam  proses  login  dan pemesanan tiket, serta lambatnya waktu load aplikasi. Masalah lain yang disoroti termasuk kesulitan dalam pembayaran dan pemilihan kursi.

## 3.1.8.6 Model LDA Topik ke-6
Pada topik ke-6 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 10. Model LDA Topik ke-6 Model LDA Topik 6 Topic: 5 Words: 0.062*"aplikasi" + 0.046*"lemot" + 0.029*"update" + 0.026*"masuk" + 0.016*"susah" + 0.016*"bagus" + 0.016*"aplikasinya" + 0.013*"login" + 0.012*"tiket" + 0.011*"bgt"

## 58 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
Gambar 9. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-6
Berdasarkan  Tabel  10  dan  Gambar  9  menunjukkan  hasil  yang  ditampilkan  10 kata kunci pada topik ke-6. Sama halnya seperti pembahasan topik ke-2, ke-4 dan ke-5  hasil  pada  topik  ke-6  membahas  mengenai  eluhan  pengguna  terhadap performa  aplikasi  tiket  kereta  yang  menjadi  lemot  setelah  dilakukan  update. Pengguna mengalami kesulitan untuk masuk (login) ke aplikasi dan mengeluhkan bahwa aplikasi menjadi sangat lambat dan susah digunakan. Meskipun ada yang menyebut  aplikasi  ini  bagus,  masalah  utama  tetap  terfokus  pada  penurunan performa setelah pembaruan.

## 3.1.8.7 Model LDA Topik ke-7
Pada topik ke-7 didapatkan model LDA yaitu sebagai berikut:
Tabel 11. Model LDA Topik ke-7 Model LDA Topik 7 Topic: 6 Words:  0.037*"tiket"  +  0.028*"aplikasi"  +  0.028*"update"  +  0.022*"kai"  +  0.015*"ribet"  + 0.012*"susah" + 0.012*"beli" + 0.011*"pesen" + 0.011*"kereta" + 0.010*"upgrade"
Gambar 10. Visualisasi PyLDAvis Topik ke-7
Berdasarkan Tabel  11 dan Gambar 10 menunjukkan hasil yang ditampilkan 10 kata kunci pada topik ke-7. Hasil pada topik ke-7 membahas mengenai keluhan pengguna mengenai kesulitan dalam membeli tiket kereta melalui aplikasi KAI setelah  dilakukan  update  atau  upgrade.  Pengguna  melaporkan  bahwa  proses pemesanan  (pesen)  tiket  menjadi  ribet  dan  susah,  dengan  beberapa  menyebut bahwa aplikasi menjadi lebih sulit digunakan setelah pembaruan.

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian pemodelan topik dari data ulasan, dapat diperoleh informasi mengenai topik-topik yang sering dibahas pengguna dan juga masalah terkait  aplikasi Access  by  KAI di  Google  Play  Store.  Untuk  memberikan gambaran  yang  jelas  tentang  masalah  yang  ada,  hasil  dari  masalah  yang digunakan dilakukan  visualisasi dengan menggunakan fishbone diagram .
Gambar 11. Fishbone Diagram Ulasan Pengguna Aplikasi Access by KAI

## 60 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
Faktor dan permasalahan  yang  ada  pada  fishbone  diagram  tersebut  selanjutnya dibagi menjadi poin-poin berdasarkan aspek permasalahan yang menjadi kendala pada aplikasi Access by KAI . Poin-poin permasalahan yang ditemukan tersebut selanjutnya  disusun  dengan  teknik  “How  Might  We”  untuk  mendefinisikan masalah.  Kemudian  dilakukan brainstorming ide-ide  solusi  berdasarkan  teknik “How Might We” untuk menemukan solusi yang tepat untuk masalah yang telah diketahui. Hasil “How Might We” dapat dilihat pada Tabel 12 berikut.
Tabel 12. How Might We No Aspek Permasalahan Ide-Ide Solusi 1. Login a. Mengimplementasikan proses single sign-on untuk memungkinkan pengguna masuk ke akun mereka dengan satu kali autentikasi.
b. Menyediakan pilihan untuk login melalui identitas digital, seperti pengenalan wajah atau sidik jari.
c. Menggunakan teknologi otentikasi dua faktor (2FA) untuk meningkatkan keamanan tanpa mengorbankan kenyamanan. 2. Pemesanan Tiket a. Merancang antarmuka pengguna yang lebih intuitif dengan panduan langkah demi langkah yang jelas dalam proses pemesanan tiket.
b. Menyediakan opsi pencarian yang lebih canggih, seperti filter khusus dan rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna.
c. Menerapkan fitur pembayaran satu kali klik untuk mempercepat proses pembelian tiket. 3. Kinerja Aplikasi a. Melakukan optimisasi kode dan kompresi gambar untuk mengurangi beban aplikasi dan mempercepat waktu respon. b. Menggunakan teknologi caching untuk mempercepat pengambilan data dari server dan meningkatkan responsifitas aplikasi.
c. Mengembangkan mode offline yang memungkinkan pengguna untuk tetap menggunakan aplikasi bahkan tanpa koneksi internet. 4. Proses Update a. Menerapkan sistem pembaruan otomatis yang tidak mengganggu pengguna dan dilakukan di latar belakang. b. Menyediakan riwayat perubahan yang jelas dan panduan langkah demi langkah untuk membantu pengguna menavigasi perubahan setelah pembaruan.
c. Mengintegrasikan mekanisme umpan balik pengguna yang memungkinkan pengguna memberikan masukan tentang pembaruan. 5. Performa Aplikasi Setelah Update a. Menerapkan tes kinerja menyeluruh sebelum merilis pembaruan untuk memastikan tidak ada penurunan kinerja.
b. Menyediakan mekanisme pengguliran kembali ke versi sebelumnya jika pengguna mengalami masalah performa setelah pembaruan.
c. Memperbarui aplikasi secara bertahap untuk memungkinkan pemantauan performa sebelum dan setelah implementasi. 6. Waktu Load Aplikasi a. Mengoptimalkan ukuran aplikasi dan asetnya untuk mempercepat waktu load. b. Menggunakan teknologi prefetching untuk memuat data yang diperlukan sebelum pengguna meminta akses ke fitur tertentu.
c. Memanfaatkan teknologi penyimpanan lokal untuk menyimpan data yang sering diakses dan mengurangi waktu load. 7. Kompabilitas dan Manajemen Data a. Melakukan uji kompatibilitas menyeluruh dengan perangkat dan sistem operasi terbaru sebelum merilis pembaruan. b. Menerapkan strategi pengelolaan data yang efisien, termasuk pembaruan terjadwal dan penggunaan teknologi enkripsi data.
8. Versi Aplikasi a. Membangun tim dedicated untuk mengidentifikasi, memperbaiki, dan merilis patch untuk masalah yang ada pada versi aplikasi saat ini secara berkala.
b. Menyediakan saluran komunikasi yang jelas bagi pengguna untuk melaporkan masalah dan memperoleh dukungan teknis.
c. Menerapkan sistem umpan balik pengguna yang terstruktur untuk mengumpulkan masukan tentang masalah yang dialami pengguna. 9. Pembayaran Tiket a. Menyediakan opsi pembayaran yang beragam, termasuk kartu kredit, dompet digital, dan pembayaran melalui platform pihak ketiga.
b. Menggunakan teknologi enkripsi dan deteksi penipuan untuk menjaga keamanan transaksi pembayaran.
c. Menyediakan pengingat pembayaran dan konfirmasi instan setelah pembayaran berhasil. 10. Koneksi Internet a. Mengoptimalkan aplikasi untuk bekerja dalam mode offline dengan menyimpan data lokal dan menyediakan fungsi penting yang dapat diakses tanpa koneksi internet.
b. Menggunakan teknologi load balancing dan caching untuk mengurangi dampak koneksi internet yang tidak stabil terhadap kinerja aplikasi.
c. Memberikan saran dan panduan kepada pengguna untuk memperbaiki masalah koneksi internet saat mereka mengalami masalah. 11. Masalah Server a. Mengimplementasikan sistem pemantauan server yang terus- menerus untuk mendeteksi dan mengatasi masalah sebelum memengaruhi pengguna.
b. Memiliki rencana pemulihan bencana yang solid untuk mengurangi downtime dan mempercepat pemulihan setelah terjadi masalah server.
c. Menggunakan teknologi replikasi server untuk meningkatkan redundansi dan mengurangi risiko kegagalan server. 12. Aksebilitas Aplikasi a. Melakukan penelitian pasar yang mendalam untuk memahami kebutuhan pengguna dengan berbagai kondisi lingkungan. b. Mengembangkan fitur aksesibilitas seperti pilihan kontras tinggi, dukungan layar sentuh, dan pengaturan font yang dapat disesuaikan.
c. Bermitra dengan organisasi dan kelompok advokasi disabilitas untuk mendapatkan masukan dan memvalidasi solusi aksesibilitas yang diusulkan.

## 4 Kesimpulan
Hasil pemodelan topik dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) menggunakan data dari 6150 ulasan aplikasi Access by KAI menunjukkan adanya 7 topik dengan coherence score sebesar 0,40279302. Topik ke-1 membahas pembaruan aplikasi,

## 62 Amanda Febrianti, Intan Purnamasari, Iqbal Maulana
versi, tampilan, dan keterkaitan dengan stasiun dan kota. Topik ke-2 pengguna mengeluhkan  penurunan  performa  aplikasi  setelah  pembaruan.  Topik  ke-3 penggunaan  aplikasi  untuk  memesan  tiket  kereta  dengan  sorotan  pada  versi, pengalaman  pengguna,  dan  kualitas  aplikasi.  Topik  ke-4  pengguna  kesulitan akses pada login dan pembayaran setelah update. Topik ke-5 mengenai kesulitan login, performa aplikasi yang lambat, dan masalah dalam proses pemesanan tiket dan  pembayaran.  Topik  ke-6  kekecewaan  pengguna  terhadap  penurunan performa  dalam  hal  kecepatan  dan  kesulitan  login  setelah  update.  Topic  ke-7 mengenai  keluhan  pengguna  terkait  kesulitan  membeli  tiket  kereta  melalui aplikasi setelah pembaruan atau upgrade.
Hasil  visualisasi  fishbone  diagram  menggambarkan  secara  jelas  permasalahan berdasarkan topik-topik yang sering dibahas oleh pengguna dari hasil pemodelan topik  dengan    LDA  dengan  pembagian  faktor  berdasarkan Man,  Methods, Machine, Materials , dan Environtment .
Dengan  menggunakan  teknik How  Might  We ,  peneliti  merumuskan  berbagai pertanyaan  yang  bertujuan  untuk  menemukan  solusi  atas  masalah  yang diidentifikasi.  Ide-ide  solusi  yang  dihasilkan  dari  brainstorming  meliputi  aspek yang terdiri dari login, pemesanan tiket, kinerja aplikasi, proses update, performa aplikasi setelah update, waktu load aplikasi, kompabilitas dan manajemen data, versi  aplikasi,  pembayaran  tiket,  koneksi  internet,  masalah  server,  dan aksesibilitas aplikasi.

## 5 Referensi
[1] R. Sari, “Pengaruh Adanya Transportasi Online Terhadap Kesejahteraan Driver di Kota Bandar Lampung Dalam Perspektif Ekonomi Islam (Studi Pada Komunitas Driver Go-Jek di Kota Bandar Lampung),” Skripsi. Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung, 2020.
[2] StatCounter, “Mobile Operating System Market Share Indonesia.” [Online]. Tersedia: https://gs.statcounter.com/os-market-share/mobile/indonesia. [Diakses
5 Desember 2023]
[3] “Sejarah Perkeretaapian,” PT KERETA API INDONESIA (PERSERO). [Online]. Tersedia: https://www.kai.id/. [Diakses 8 Desmber 2023]
[4] N. B. Sidauruk and N. Riza, “Sentimen Analisis Data Pengguna Terhadap KAI AccessSystematic Literature Review,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1297–1303, 2023.
[5] PT. Kereta Api Indonesia, “ Access by KAI .” [Online]. Tersedia: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.kai.kaiticketing. [Diakses: 21
Desember 2023]
[6] A. E. Sari, S. Widowati, and K. M. Lhaksmana, “Klasifikasi Ulasan Pengguna Aplikasi Mandiri Online di Google Play Store dengan Menggunakan Metode Information Gain dan Naive Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 9143–9157, 2019.

## Analisis Pemodelan Topik Ulasan Aplikasi Access  by.........  63
[7] M. Y. Hendrawan and N. W. K. Projo, “Topic Modelling in Knowledge Management Documents BPS Statistics Indonesia,” Proc. Int. Conf. Data Sci. Off. Stat. , vol. 2021, no. 1, pp. 119–130, Jan. 2021, doi: 10.34123/ICDSOS.V2021I1.52.
[8] S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain, “Sentiment Analysis Analysis of E-Wallet Sentiments on Google Play Using the
Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
[9] M. Luvian chisni chilmi, “ Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk Mengetahui Topik Pembicaraan Warganet Twitter tentang Omnibus Law,” Skripsi. Univ. Islam Negeri Syarif Hidayatullah , 2021.
[10] A. Shaikh, N. A. Mahoto, and A. Unar, “Jamshoro under the CC by 4.0 International License,” 901 Mehran Univ. Res. J. Eng. Technol. , vol. 38, no. 4, pp. 2413–7219, 2019, doi: 10.3316/INFORMIT.729766023678328.