Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKMotivasi menggunakan teknologi selalu menjadi kajian menarik terutama terkait keyakinan danevaluasi individu terhadap suatu teknologi tertentu seperti aplikasi mobile. Penggunaan aplikasi mobileatau mobile apps meningkat drastis seiring tingginya adopsi teknologi smartphone. Tingginya adopsismartphone ditengarai karena teknologi ini lebih intuitif, sangat fleksibel dan dapat dikustomisasioleh user. Salah satu faktor yang mempengaruhi adopsi aplikasi mobile adalah adanya review daripengguna lain yang tersedia pada toko aplikasi online dan sikap pengguna terhadap mobile apps.Adanya review memungkinkan pengguna memilih mobile apps secara rasional dan cerdas. Penelitianini menggunakan konsep kegunaan dan kemudahan penggunaan dari technological acceptancemodel (TAM) untuk menganalisis isi 202 review pengguna aplikasi instant messaging. Dengan hasilreliabilitas interkoder yang tinggi, mayoritas pengguna masih mengeluhkan tentang fitur panggilansuara, updating, dan error atau hang setelah updating. Hal ini memperlihatkan perceived usabilitypada lapisan pengguna belum sesuai dengan lapisan pakar."

"Kesehatan adalah masalah serius di seluruh dunia termasuk Indonesia. Lima penyebab kematian di Indonesia adalah masalah kesehatan. Salah satu solusi untuk masalah kesehatan adalah dengan menerapkan pola hidup sehat. Penerapan pola hidup sehat menjadi tantangan, karena dibutuhkan konsistensi yang tinggi sehingga sulit untuk dilakukan. Ditambah lagi kesadaran masyarakat Indonesia tentang kesehatan masih cukup rendah. Mengetahui hal tersebut peneliti ingin memberikan motivasi pada masyarakat Indonesia agar dapat menerapkan hidup sehat dengan mengembangkan aplikasi mobile health (mHealth) yang mengimplementasikan konsep gamifikasi. Pengembangan aplikasi mHealth dilakukan menggunakan metode waterfall. Aplikasi yang dikembangkan ada dua, yaitu gamifikasi dan non gamifikasi. Requirement dari mHealth diambil dari Gerkan Masyarakat Sehat (Germas) dan anjuran kementerian kesehatan. Rancangan aplikasi menggunakan lima elemen gamifikasi, yaitu: poin, progress bar, leaderbaoard, badge, dan feedback. Aplikasi yang sudah jadi kemudian diujikan ke 64 responden, 32 responden menggunakan aplikasi gamifikasi dan 32 lainnya menggunakan aplikasi non gamifikasi. Responden tersebut menggunakan aplikasinya selama tiga hari. Setelah tiga hari log aktivitas pengguna dianalisis dan pengguna diberikan kuesioner mengenai keterlibatan pengguna dan akseptabilitas pengguna. Hasil analisis dari kuesioner menunjukkan pengguna aplikasi gamifikasi memiliki potensi keterlibatan dengan aplikasi mHealth gamifikasi. Hal itu didukung dari aktivitas log pengguna yang menandakan pengguna gamifikasi lebih aktif menggunakan aplikasi mHealth.

---

Health is a serious problem in the world, including Indonesia. The top five causes of death in Indonesia are health problems. One of the solutions to this problem is a healthy lifestyle. The implementation of this solution is difficult, because it needs high consistency. Moreover, Indonesian people have a little bit of health awareness. Therefore, this research wants to raise the motivation and engagement for Indonesian people in a healthy lifestyle with mobile health (mHealth) that implements gamification. The waterfall method has been used for developing the mHealth application. The application was developed into two, gamification and non gamification. Requirement for this application was taken from healthy community movement (Germas) and suggestion from ministry of health. The application implements five elements of gmaification. These elements are point, progress bar, leaderboard, badge, and feedback. This application was tested on 64 respondents, 32 respondents use gamification and the rest use non gamification. The respondents use the application for three days. After that, the activity log was analyze and the respondents were given engagement questionnaire and acceptance questionnaire. The result from the questionnaires are the respondents that use gamification application have potential for being engaged with mHealth application. Furthermore, the result for users log activity are the respondents with mHealth gamification are more active using the mHealth application."

"Popularitas telepon pintar dan aplikasi seluler membuat unduhan dan pengguna aplikasi meningkat secara eksponensial. Pengguna dapat memberikan ulasan terkait dengan penggalaman menggunakan aplikasi, ulasan ini dapat berisi keluhan atau saran yang berharga untuk dikaji lebih lanjut. Namun jumlah ulasan yang sangat banyak menyulitkan untuk mencari dan memahami informasi yang terkandung pada teks ulasan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut pada penelitian ini mengusulkan model yang dapat menggali informasi serta mengkategorikan konten dan sentimen ulasan dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin. Algoritme SentiStrength, Support Vector Machine SVM , Na ve Bayes, Logistic Regresion, Latent Dirichlet Allocation LDA dan Non-negative Matrix Factorization NMF digunakan pada penelitian ini. Hasil dari penelitian didapatkan rerata presisi sentimen ulasan mencapai 85 dan algoritme terbaik untuk klasifikasi konten ulasan didapatkan menggunakan SVM dengan nilai rerata f1-score 84.38 menggunakan fitur unigram sedangkan NMF berkerja lebih baik daripada LDA untuk menemukan topik pada teks ulasan.

---

The popularity of smartphones and mobile applications makes app downloads and users of applications rises exponentially. Users can provide reviews related to their experience during using the app, these reviews may contain valuable complaints or suggestions which can be used for further in depth review based on the reviews given before. However, the large number volume of the reviews can make it very difficult to find and understand the information contained in a review. To solve the problem in this study proposes a model that can diging information by categorizing the content and sentiment reviews using machine learning technique. The algorithm SentiStrength, Support Vector Machine SVM , Na ve Bayes, Logistic Regression, Latent Dirichlet Allocation LDA and Non-negative Matrix Factorization NMF are used in this study. The result of the research shows that the average sentiment precision of review is 85 and the best algorithm for the review content classification is obtained using SVM with an average f1-score 84.38 using unigram feature whereas the NMF works better than LDA to find topics in a reviews."

"Perbankan di Indonesia telah meluncurkan aplikasi perbankan seluler dengan tujuan untuk memberikan pengalaman layanan yang baik bagi nasabah. Bank harus meningkatkan efektivitas aplikasi perbankan seluler mereka untuk memberikan peningkatan nilai aplikasi tersebut. Dalam upaya menemukan ruang perbaikan bagi perbankan, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui topik yang umum dibicarakan serta mengetahui sentimen ulasan pengguna layanan perbankan seluler di Indonesia pada ulasan Google Play yang dimiliki oleh BNI, BCA, dan Mandiri. Penelitian ini menambah penerapan text mining dan membantu pengembang platform digital perbankan ulasan dengan efisien, dan mendukung pengambilan keputusan dan strategi bisnis unggul. Tiga algoritma klasifikasi sentimen, yaitu logistic regression, naïve bayes, dan support vector machine digunakan dalam penelitian ini. Algoritma dijalankan pada pemodelan train data, k-fold cross validation data train, k-fold cross validation semua data, dan prediksi data test. Pemodelan topik adalah LDA (Latent Dirichlet Allocation) untuk kategori sentimen. Algoritma logisitc regression memiliki akurasi tertinggi yaitu 97,00 %. Model digunakan pada data baru, diketahui ulasan didominasi dengan sentimen negatif yaitu sebesar 62,22% atau sebanyak 7.374 sedangkan ulasan sentimen positif sebesar 37,78% atau sebanyak 4.477 ulasan. Pemodelan topik ulasan aplikasi perbankan seluler sentimen positif memiliki nilai koheren tertinggi 0,649 dengan jumlah 19 topik membahas kemudahan dan kelancaran transaksi, kelengkapan fitur, keamanan, akses dan login, kecepatan dan efisiensi, dan kemudahan penggunaan. Pemodelan topik ulasan aplikasi perbankan seluler sentimen negatif memiliki nilai koheren tertinggi 0,440 dengan jumlah 18 topik membahsas push notifikasi uang masuk, top-up dan transfer gagal, kesulitan login aplikasi perbankan seluler, update mengganggu, gagal transaksi, saldo terpotong saat gagal transaksi, error sistem, kendala BI-Fast dan kartu, dan masalah verifikasi. Kata kunci: pemodelan topik, analisis sentimen, text mining, aplikasi perbankan seluler, ulasan aplikasi.

---

Banks in Indonesia have launched mobile banking to provide good experience for customers. However, digital mobile banking services in Indonesia are considered unideal. Banks shall increase the effectiveness of their mobile banking applications to gain value added. Finding room for improvement can be done by analyzing mobile banking user feedback in the Google Play review column. This research aims to determine the topics that are commonly discussed and expected as well as to find out the sentiment of reviews of mobile banking owned by BNI, BCA, and Mandiri. This research enhances the application of text mining and helps digital banking platform developers analyze reviews efficiently, supporting decision-making and superior business strategies. Three sentiment classification algorithms, namely logistic regression, naïve Bayes, and support vector machine were used in this research. Each algorithm is run for modeling train data, k-fold cross validation of train data, k-fold cross validation of all data, and prediction of test data. Topic modeling is LDA (Latent Dirichlet Allocation) for each sentiment category. The logical regression algorithm is the highest accuracy, 97.00%. Apply model for new data, 62.22% or 7,374 reviews are dominated by negative sentiment, while positive sentiment reviews are 37.78% or 4,477 reviews. Topic modeling of mobile banking review with positive sentiment has the highest coherent value of 0.649 with 19 topics discusses ease and smoothness of transactions, completeness of features, security, access and login, speed and efficiency, and ease of use. Meanwhile, topic modeling with negative sentiment has the highest coherent value of 0.440 with a total of 18 topics discusses push notifications for incoming money, failed top-ups and transfers, difficulties login to mobile banking, annoying updates, failed transactions, balances deducted when transactions fail, system errors, BI-Fast and card problems, and verification problems."

"Rumah belajar merupakan salah satu portal pembelajaran online yang dikembangkan oleh Kemendikbud. Berdasarkan Laporan Pusdatin Kemendikbud tahun 2018 terkait pemanfaatan Rumah Belajar, dimana aplikasi sendiri telah digunakan oleh 2.968.689 dari total pelajar di Indonesia mencapai 45.073.778 siswa. Jumlah tersebut masih terpaut jauh dari harapan Kemendikbud yaitu agar aplikasi ini dapat digunakan dan akses oleh seluruh peserta didik di Indonesia dari segala jenjang, mulai dari PAUD hingga SMA/SMK. Permasalahan lain berdasarkan hasil wawancara dengan Kepala Sub Bidang Aplikasi dan Pengendalian Bidang PTP Berbasis Multimedia dan Web Pusdatin Kemendikbud yaitu adanya harapan Kemendikbud dalam meningkatkan angka penggunaan aplikasi sebesar 20% di tahun 2020. Berdasarkan gap tersebut, pada penelitian ini akan menganalisis faktor penerimaan aplikasi Rumah Belajar dari perspektif pelajar. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan melakukan pengisian kuesioner oleh responden, yaitu pengguna aplikasi Rumah Belajar yang dilakukan secara online. Data kemudian dianalisis menggunakan metode PLS-SEM yang dibantu dengan tools SmartPLS3. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan maka diketahui beberapa variabel seperti performance expectancy, facilitating conditions, information quality, enjoyment, playfulness secara positif dan signifikan berpengaruh terhadap intensi penggunaan aplikasi Rumah Belajar. Pada beberapa variabel lain seperti variabel effort expectance, self-management of learning, system quality secara signifikan tidak memiliki pengaruh terhadap intensi penggunaan aplikasi, kemudian intensi penggunaan juga secara signifikan dan positif berpengaruh terhadap tingkat penerimaan aplikasi Rumah Belajar.

---

Rumah Belajar is one of online learning portal which developed by Indonesian Ministry of Education and Culture that better known as Kemendikbud. Based on Pusdatin Kemendikbud report in 2018 about the utilization of Rumah Belajar show this application has been used by 2,968,689 of the total students in Indonesia 45,073,778 students which still far from the expectations of Kemendikbud to used and be accessed by all students in Indonesia from all educational stage, from early childhood education programs to high school. Another problem based on interviews with the Head of the Sub-Division for Application and Control of the Multimedia and Web-Based PTP of the Ministry of Education and Culture said there is expectation to increase the use of Rumah Belajar to be 20% usage rate in 2020. Based on the gap in this study, the researcher will find out the factors that will effected on the use of Rumah Belajar application from a student perspective. This study use quantitative method by doing the questionnaires by users of the Rumah Belajar as the respondent. The data will be analysed by using the PLS-SEM method using tools SmartPLS 3. Based on analysis results, it is known that variable effort expectation, self-management of learning, system quality are positive but do not have a significant effect on user intention to use the application. Other variables such as performance expectations, facility conditions, information quality, enjoyment, playfulness are positively and significantly affect the use of the Rumah Belajar application, then use significantly and positively affects the acceptance rate of the Rumah Belajar application."

"Aplikasi komunikasi mobile telah diterima dan digunakan secara luas seiring dengan tingginya adopsi smartphone. Penelitian ini menjelaskan penerimaan teknologi komunikasi berbasis aplikasi berdasarkan perspektif bukan pengguna. Penerimaan teknologi komunikasi diamati berdasarkan 13 variabel yaitu (1) perlakuan/treatment berupa membaca review dan atau mencoba aplikasi, (2) norma subyektif, (3) perceived behavioral control, (4) perceived usefulness, (5) perceived ease of use, (6) perceived enjoyment, (7) perceived expressiveness, (8) perceived quality, (9) perceived usability, (10) perceived aesthetic, (11) sikap, (12) niat menggunakan dan (13) alasan. Penelitian ini menggunakan metode campuran dengan desain eksplanatoris sekuensial. Pengumpulan data dilakukan dengan eksperimen dan wawancara mendalam. Eksperimen melibatkan 80 partisipan non-pengguna yang terbagi menjadi empat kelompok perlakuan yaitu (1) membaca review aplikasi, (2) mencoba aplikasi melalui smartphone, (3) membaca review dan mencoba aplikasi serta (4) tidak mendapat perlakuan sama sekali. Dengan menggunakan analisis one-way ANOVA dan regresi linear, sebanyak 17 hipotesis terbukti, 10 hipotesis tidak terbukti dan 11 hipotesis tidak dianalisis lebih lanjut karena dua variabel (norma subyektif dan perceved behavioral control) tidak reliabel. Selain itu, dengan menggunakan PLS-SEM, penelitian ini menghasilkan model yang menjelaskan penerimaan aplikasi komunikasi pada kelompok non-pengguna. Data kualitatif menunjukkan konfirmasi pada data kuantitatif. Salah satu temuan pada penelitian ini adalah memberikan stimulus berupa membaca review dan mencoba aplikasi sekaligus secara signifikan mempengaruhi niat menggunakan.

---

Mobile applications apps have been accepted and used widely as following the high number of the smartphone adoption. This study explains the communication technology acceptance based on non-users perspectives. The communication technology had been observed by 13 variables;(1) treatment as reading app reviews or trying apps, (2) subjective norms, (3) perceived behavioral control, (4) perceived usefulness, (5) perceived ease of use, (6) perceived enjoyment, (7) perceived expressiveness, (8) perceived quality, (9) perceived usability, (10) perceived aesthetic, (11) attitude, (12) intention to use and (13) reason. This study used mixed method with sequential explanatory design. The data collection was conducted by an experiment and an indepth-interview. The experiment involved 80 non-user participants that was divided by four treatment groups (1) reading app reviews, (2) trying smartphone apps, (3) reading app reviews and trying apps and (4) no treatment. One-way ANOVA and linear regression were used to test hypotheses; 17 hypotheses wepre proved, 10 hypotheses were rejected, and 11 hypotheses were not analyzed due to two variables (subjective norms and perceived behavioral control) did not meet reliability threshold. Moreover, PLS-SEM was used to create a model that explains communication application acceptance for non-user apps. Qualitative data confirms the quantitative data. Main result of this study is giving stimuli as reading app reviews and trying apps significantly influences intention to use the mobile communication apps."

"Mobile instant messenger adalah suatu teknologi komunikasi yang dapat mengirimkan pesan dengan cepat melalui perantaraan jaringan internet dari satu mobile ke mobile yang lain. Mobile instant messenger yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah WhatsApp dan LINE. Penelitian ini bertujuan untuk menguji teori Technology Acceptance Model TAM , di mana perceived usefulness dan perceived ease of use sebagai faktor penentu penggunaan teknologi mobile instant messenger. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan sifat eksplanatif dan deskriptif. Hasil penelitian ini menemukan bahwa perceived usefulness dan perceived ease of use berhubungan secara positif dan signifikan terhadap penggunaan WhatsApp dan LINE.

---

Mobile Instant Messenger is a communication technology that can send messages quickly through the medium of the Internet network from one mobile to another mobile. Mobile instant messenger that will be examined in this study is WhatsApp and LINE. This study aims to test the theory of Technology Acceptance Model TAM , in which perceived usefulness and perceived ease of use as determinants of the use of mobile instant messenger technology. The research method used is quantitative research with explanative and descriptive nature. This research found that perceived usefulness and perceived ease of use were positively and significantly associated with the use of WhatsApp and LINE."

"Penggunaan teknologi berbasis internet telah merubah perilaku konsumsi masyarakat Indonesia. Saat ini masyarakat lebih cenderung untuk melakukan pembelian barang melalui aplikasi pada smartphone mereka. Tidak terkecuali dalam membeli bahan makanan, dimana saat ini sudah banyak aplikasi mobile grocery shopping yang menyediakan layanan tersebut. Namun, penggunaan logo halal pada laman penjualan produk di aplikasi mobile grocery shopping masih sangat terbatas. Hal tersebut menjadi dilema terhadap konsumen muslim Indonesia yang membutuhkan kepastian atas kehalalan produk yang dikonsumsinya. Penelitian ini menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM) yang diperluas untuk menganalisis penerimaan dan perilaku penggunaan aplikasi mobile grocery shopping oleh konsumen Muslim Indonesia. Pemilihan sampel penelitian dilakukan dengan metode purposive sampling dan data yang diolah sebanyak 234 responden yang pernah menggunaakan aplikasi mobile grocery shopping dalam waktu tiga bulan terakhir. Penyebaran kuesioner penelitian dilakukan secara daring dan analisis data dilaksanakan dengan pendekatan Partial Least Square- Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa konstruk TAM berpengaruh pada perilaku penggunaan aplikasi mobile grocery shopping. Sikap terhadap penggunaan aplikasi mobile grocery shopping memiliki pengaruh yang memediasi antara persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan dengan intensi penggunaan. Selain itu sikap terhadap penggunaan aplikasi mobile grocery shopping ditemui memediasi secara penuh hubungan antara penggunaan halal logo dengan intensi penggunaan. Penelitian ini juga menemukan bahwa visibilitas dan persepsi kesenangan berimplikasi berpengaruh terhadap persepsi kegunaan. Selain itu persepsi kesenangan juga berpengaruh terhadap persepsi kemudahan. Namun norma subjektif, persepsi resiko, dan penggunaan halal logo tidak mempengaruhi intensi penggunaan aplikasi mobile grocery shopping secara langsung.

---

The use of internet-based technology has changed the consumption behavior of Indonesian people. Nowadays people are more inclined to make purchases of goods through applications on their smartphones. There are no exceptions in buying groceries, where currently there are many mobile grocery shopping applications that provide these services. However, the use of the halal logo on product sales pages in the grocery shopping mobile application is still very limited. This is a dilemma for Indonesian Muslim consumers who need certainty about the halalness of the products they consume. This study uses an extended Technology Acceptance Model (TAM) to analyze the acceptance and behavior of using mobile grocery shopping applications by Indonesian Muslim consumers. The selection of the research sample was carried out by purposive sampling method and the data were processed as many as 234 respondents who had used the mobile grocery shopping application in the last three months. The distribution of research questionnaires was carried out online and data analysis was carried out using the Partial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach. The results showed that the TAM construct had an effect on the behavior of using the grocery shopping mobile application. Attitudes towards the use of mobile grocery shopping applications have a mediating effect between perceived usefulness and perceived ease of use with usage intentions. In addition, attitudes towards the use of mobile grocery shopping applications were found to fully mediate the relationship between the use of halal logos and usage intentions. This study also found that visibility and perceived pleasure had implications for perceived usefulness. In addition, the perception of pleasure also affects the perception of ease. However, subjective norms, risk perception, and the use of halal logos do not directly affect the intention to use the grocery shopping mobile application."

"Pada skripsi ini, dilakukan analisa mengenai pengaruh mobilitas pengguna pada jaringan Mobile IPv6 terhadap kualitas layanan aplikasi real-time video streaming. Pembangunan jaringan uji Mobile IPv6 sesuai dengan RFC 3775 telah dilakukan. Komponen jaringan uji Mobile IPv6 yang dibangun meliputi Mobile Node, Home Agent, Router, Access Router dan Correspondent Node. Pengukuran parameter kualitas layanan berupa throughput, delay, dan jitter dilakukan pada saat mobile node tidak berpindah link maupun saat ia handover. Lima buah skenario pengujian diajukan untuk mengamati kualitas layanan jaringan uji Mobile IPv6. Pengukuran parameter dilakukan terhadap traffic aplikasi real-time video streaming berupa UDP datagram. Proses handover diamati saat mobile node berpindah dari home link ke foreign link dan saat kembali dari foreign link ke home link. Pengukuran dilakukan dengan menangkap paket-paket data yang mengalir dalam jaringan uji Mobile IPv6. Filterisasi paket dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter kualitas layanan yang sesuai untuk traffic UDP datagram yang dibangkitkan oleh aplikasi real-time video streaming. Hasil pengukuran tiap skenario dibandingkan dan dianalisis untuk mendapatkan kesimpulan mengenai kualitas layanan jaringan Mobile IPv6. Dari percobaan yang dilakukan, diperoleh hasil yang menunjukkan bahwa kualitas layanan saat mobile node tidak melakukan perpindahan link hampir sama dengan saat ia tidak bergerak. Proses returning home memiliki kualitas layanan berupa throughput dan delay yang lebih baik jika dibandingkan dengan saat handover berlangsung. Secara umum, kualitas layanan saat proses handover dari home link ke foreign link sangat rendah jika dibandingkan dengan skenario lain terutama karena adanya pemutusan koneksi yang lama antara mobile node dan correspondent node. Proses returning home memiliki kualitas layanan yang hampir mendekati nilai kualitas layanan saat mobile node tidak berpindah link."

"Dengan perkembangan teknologi yang pesat dan penetrasi internet yang tinggi di kalangan pelajar, pendidikan telah bertransformasi dari pembelajaran konvensional menjadi interactive learning atau biasa disebut sebagai pendidikan daring. Berbagai aplikasi education technology berbasis mobile mulai bermunculan. Namun, menawarkan jasa atau produk dari education technology masih merupakan sebuah tantangan untuk dapat terus bertahan dan diterima masyarakat dalam hal ini siswa. Perusahaan perlu untuk mengetahui kualitas produk dan layanan yang diberikan saat ini dari perspektif pengguna melalui ulasan pengguna. Penelitian ini melakukan Opinion Mining multibahasa untuk ulasan berbahasa Indonesia dan berbahasa Inggris dari Google Play Store pada empat aplikasi yaitu Zenius, Quipper, Rumah Belajar, dan Ruangguru. Dua pendekatan antara lain Aspect-Based Sentiment Analysis dengan algoritma Support Vector Machine dan Text Clustering dengan algoritma K-Medoids Clustering dilakukan dalam mengekstraksi informasi yang berguna dari data teks yang tidak terstruktur ke dalam klasifikasi aspek dan sentimen. Evaluasi performa klasifikasi memberikan hasil bahwa ulasan berbahasa Inggris menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan ulasan berbahasa Indonesia. Penelitian ini juga menghasilkan gambaran topik pada setiap aspek dan sentimen dalam bentuk klaster-klaster yang memiliki nilai DBI mendekati nol. Penelitian ini menghasilkan analisis yang komprehensif yang dapat dijadikan konsiderasi perusahaan dalam meningkatkan produk dan layanannya.

---

With the rapid development of technology and high internet penetration among students, education has transformed from conventional learning to interactive learning, or usually known as daring education. Various mobile-based education technology applications had begun to emerge. However, offering service and product of education technology still remains a challenge in order to sustain and be accepted by the community, especially students. In this case, the company needs to know the quality of product and service they provide from the perspective of customers through customer reviews. This research conducts a multilingual Opinion Mining for Indonesian and English reviews from Google Play Store on four applications: Zenius, Quipper, Rumah Belajar, and Ruangguru. Two approaches are carried out, Aspect-Based Sentiment Analysis with Support Vector Machine Algorithm and Text Clustering with K-Medoids Clustering Algorithm in extracting useful information from unstructured text. The results of classification performance evaluation show that English reviews produced higher accuracy than Indonesian reviews. This research also depicts the topics discussed in each sentiment and aspect in the form of clusters which have DBI value close to zero. This research has produced a comprehensive analysis that can be used as a consideration for companies in improving their products and services."