Pengaruh Rating Dan Komentar Pengguna Di Google Playstore Terhadap Keputusan Pengguna Dalam Mengunduh Aplikasi
Keywords:
Rating, Komentar Pengguna, Keputusan Mengunduh, Aplikasi, Google Play StoreAbstract
Penelitian ini dilakukan untuk mengeksplorasi pengaruh rating dan komentar pengguna di Google Play Store terhadap keputusan pengguna dalam mengunduh aplikasi. Di era digital saat ini, Google Play Store telah menjadi platform utama distribusi aplikasi bagi pengguna Android, dan semakin banyak aplikasi yang tersedia, semakin sulit bagi pengguna untuk memilih aplikasi yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka. Rating dan komentar pengguna berfungsi sebagai indikator langsung dari pengalaman pengguna sebelumnya, yang dapat memengaruhi persepsi dan keputusan pengguna potensial. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada bagaimana dua elemen utama—rating dan komentar pengguna—memengaruhi keputusan pengguna untuk mengunduh aplikasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan survei yang melibatkan 100 responden pengguna Google Play Store. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan secara online dan dianalisis menggunakan teknik analisis regresi untuk mengetahui hubungan antara rating, komentar, dan keputusan unduhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rating aplikasi yang tinggi secara signifikan meningkatkan kemungkinan pengguna mengunduh aplikasi tersebut, sedangkan komentar pengguna yang positif membangun kepercayaan terhadap aplikasi, meningkatkan niat pengguna untuk mengunduhnya. Sebaliknya, rating yang rendah dan komentar negatif mengurangi minat pengguna terhadap aplikasi, menunjukkan bahwa ulasan negatif dapat memberikan dampak yang lebih besar dibandingkan ulasan positif. Penelitian ini menyarankan agar pengembang aplikasi dan pemasar lebih memperhatikan pengelolaan ulasan dan tanggapan terhadap komentar pengguna sebagai bagian dari strategi pemasaran mereka untuk meningkatkan kredibilitas dan daya tarik aplikasi di Google Play Store.
References
Afrizal Zein, 2024, Implementation of Service Oriented Architecture in Mobile Applications to Improve System Flexibility, Interoperability, and Scalability, Journal of Information System, Technology and Engineering 2 (1), 171-174.
Afrizal Zein, C Rozali, 2024, Information Technology Investment Assessment Using Val IT Framework, International Journal of Engineering, Science and Information Technology 4, 57-62
Agustina, N., Citra, D. H., Purnama, W., Nisa, C., & Kurnia, A. R. (2022). Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store. MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2(1), 47-54. DOI: 10.57152/malcom.v2i1.195.
ES Eriana, Afrizal Zein, 2021, Implementasi Metode Scrum Dan Analisis Swot Sebagai Strategi Framework Customer Relationship Management (CRM) Pada Perusahaan Rental Mobil, SAINSTECH: Jurnal Penelitian Dan Pengkajian Sains Dan Teknologi 31 (2), 36-45
Hapsari, N., Prawiradilaga, R., & Muhardi, M. (2023). Pengaruh Persepsi Kemudahan, Persepsi Kebermanfaatan, dan Kualitas Informasi terhadap Minat Masyarakat dalam Menggunakan Aplikasi. Jurnal Nasional Manajemen Pemasaran SDM, 4(3), 100-119. DOI: 10.47747/jnmpsdm.v4i3.1363.
Komarudin, A., & Hilda, A. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Identitas Kependudukan Digital pada Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes. Computer Science Journal, 4(1), 28-36. DOI: 10.31294/coscience.v4i1.2955.
Larasati, F. A., Ratnawati, D. E., & Hanggara, B. T. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(9), 4305-4313.
Muhammad, A. A., et al. (2021). Analisis Sentimen Aplikasi Dompet Digital di Era 4.0 pada Masa Pandemi Covid-19 di Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika).
Nurian, A. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 11(3s1), 829-835.
Pugu, M. R., Riyanto, S., & Haryadi, R. N. (2024). Metodologi Penelitian; Konsep, Strategi, dan Aplikasi. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Rania, A. (2023). Analisis Sentimen terhadap Aplikasi Gojek pada Play Store Menggunakan Metode Random Forest Classifier. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Dimas Cahyo Saputra, Muhammad Fauzan, Gabriel Carol Aldosion
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
