Analisis Fitur Aplikasi Rental Mobil Berbasis User Review Menggunakan Large Language Model (LLM)
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Pertumbuhan pasar rental mobil Indonesia yang diproyeksikan tumbuh 7,47% per tahun hingga 2029 menuntut aplikasi berbasis digital yang berlandaskan kebutuhan nyata pengguna. Penelitian ini merancang sistem feature analysis menggunakan GPT-4o-mini, sebuah Large Language Model (LLM), untuk mengekstrak dan mengkategorisasi kebutuhan pengguna dari ulasan di app store. Sebanyak 1.073 review yang telah diproses dari tiga aplikasi rental mobil Indonesia yaitu MyBluebird, TRAC to Go, dan Movic dianalisis menggunakan pendekatan zero-shot prompting. Sistem menghasilkan 1.154 fitur mentah yang setelah agregasi menghasilkan 843 fitur unik: 427 kebutuhan fungsional (FR) dan 416 kebutuhan non-fungsional (NFR). Validasi menggunakan Inter-Rater Agreement antara peneliti dan Claude AI menghasilkan Cohen’s Kappa κ = 0,7422 (Substantial Agreement), yang membuktikan reliabilitas proses pembentukan ground truth. Penelitian ini menghasilkan 15 kebutuhan fungsional dan 15 kebutuhan non-fungsional terprioritasi sebagai fondasi perancangan aplikasi rental mobil baru di Indonesia.
Author: Gaori, Tegar Putra
Language: English
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7219236135