Pengembangan Aplikasi Penilaian Kualitas Perangkat Lunak Berbasis ISO 25010 Menggunakan Pendekatan Sentimen dan Klasifikasi

Abstract

Peningkatan kualitas layanan digital di lingkungan pendidikan tinggi menjadi hal penting dalam mendukung proses akademik yang efektif. Universitas Jember sebagai institusi pendidikan menyediakan aplikasi Sistem Informasi Terintegrasi (SISTER) untuk menunjang aktivitas akademik mahasiswa dan dosen. Namun, berdasarkan penilaian pengguna di Google Play Store, aplikasi ini masih menghadapi sejumlah tantangan terkait kualitas dan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi penilaian kualitas perangkat lunak berbasis standar ISO 25010 melalui pendekatan analisis sentimen dan klasifikasi ulasan pengguna terhadap aplikasi SISTER. Data ulasan dikumpulkan dari berbagai platform digital seperti Google Play Store, App Store, dan media sosial X. Proses analisis dilakukan dengan memanfaatkan metode Text Mining dan algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan berbagai jenis kernel. Untuk representasi data dalam bentuk numerik, digunakan teknik pembobotan kata Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF IDF). Model klasifikasi yang dibangun mampu mengelompokkan ulasan ke dalam kategori ISO 25010 dan sentimen positif atau negatif dengan hasil yang cukup akurat. Model SVM dengan kernel linear memberikan performa terbaik pada kedua model, dengan akurasi 81,85% untuk analisis sentimen dan 73,63% untuk klasifikasi kategori ISO 25010. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi berbasis ulasan pengguna dapat menjadi alternatif dalam mengevaluasi kualitas perangkat lunak secara objektif dan efisien.