KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI FORE COFFEE BERDASARKAN RATING DI GOOGLE PLAY STORE DENGAN METODE TREND MOMENT

Authors

  • Anita Universitas Prima Indonesia; Pusat Unggulan IPTEK (PUI-ITIK) Inovasi Teknologi Ilmu Komputer
  • Polardo Pinindo Purba Universitas Prima Indonesia; Pusat Unggulan IPTEK (PUI-ITIK) Inovasi Teknologi Ilmu Komputer

DOI:

https://doi.org/10.54314/jssr.v9i3.6510

Keywords:

Fore Coffee, Google Play Store, User Rating, User Satisfaction, Trend Moment

Abstract

Abstract: Advances in digital information systems have encouraged companies to utilize mobile applications as a customer service medium. Fore Coffee is a digital-based coffee company that uses a mobile application to support the ordering process and customer service. The level of application user satisfaction can be determined through ratings given on the Google Play Store. These ratings are dynamic, so an analytical method is needed to determine the direction of changes. This study aims to analyze the trend of user satisfaction of the Fore Coffee application based on rating data on the Google Play Store using the Trend Moment method. Data was obtained through web scraping using Python on Google Collaboratory with a data collection period of 2019–2025. The collected data was then processed using the Trend Moment method to identify trends in changes in user satisfaction levels over time. The results show that the average user rating of the Fore Coffee application during the 2019–2025 period ranged from 3.92 to 4.36. The highest value occurred in 2021 at 4.36, while the lowest value occurred in 2023 at 3.92. The results of the Trend Moment calculation produce a trend equation Y = 4.23 − 0.03X. The coefficient of −0.03 indicates a very small tendency for user satisfaction to decrease so that in general the level of user satisfaction remains stable and receives a positive response.

Keywords: Fore Coffee, Google Play Store, User Rating, User Satisfaction, Trend Moment.

 

Abstrak: Kemajuan sistem informasi digital telah mendorong perusahaan memanfaatkan aplikasi seluler sebagai media layanan pelanggan. Fore Coffee merupakan salah satu perusahaan kopi berbasis digital yang menggunakan aplikasi seluler untuk mendukung proses pemesanan dan pelayanan pelanggan. Tingkat kepuasan pengguna aplikasi dapat diketahui melalui rating yang diberikan pada Google Play Store. Rating tersebut bersifat dinamis sehingga diperlukan metode analisis untuk mengetahui arah perubahannya. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren kepuasan pengguna aplikasi Fore Coffee berdasarkan data rating pada Google Play Store menggunakan metode Trend Moment. Data diperoleh melalui proses web scraping menggunakan Python pada Google Colaboratory dengan periode pengambilan data tahun 2019–2025. Data yang terkumpul kemudian diolah menggunakan metode Trend Moment untuk mengidentifikasi kecenderungan perubahan tingkat kepuasan pengguna dari waktu ke waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata rating pengguna aplikasi Fore Coffee selama periode 2019–2025 berada pada rentang 3,92 hingga 4,36. Nilai tertinggi terjadi pada tahun 2021 sebesar 4,36, sedangkan nilai terendah terjadi pada tahun 2023 sebesar 3,92. Hasil perhitungan Trend Moment menghasilkan persamaan tren Y = 4,23 − 0,03X. Koefisien −0,03 menunjukkan adanya kecenderungan penurunan kepuasan pengguna yang sangat kecil sehingga secara umum tingkat kepuasan pengguna tetap stabil dan memperoleh respons positif..

Kata kunci: Fore Coffee, Google Play Store, Rating Pengguna, Kepuasan Pengguna, Trend Moment.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Nugroho, G., Tedjakusuma, F., Lo, D., Pamungkas, D. H., & Kinardi, S. A. (2023). Review of the application of digital transformation in food industry. Journal of Current Science and Technology, 13(3), 774–790.

Pramana, A. Y., Tangalayuk, A. D. P., Jaya, F., & Suardi, C. (2023). Perancangan dan evaluasi aplikasi berbasis mobile untuk otomatisasi proses pemesanan makanan dan minuman pada penggunaan sistem pembelian digital di lingkungan kantin. Jurnal INTRO (Informatika dan Teknik Elektro), 2(2), 93–98.

Pratama, F. (2025). Analisis kepuasan pengguna SATUSEHAT Mobile berdasarkan data ulasan di Google Play Store menggunakan logistic regression. Jurnal Advance Research Informatika, 4(1), 11–17.

Fauzi, A. R., Saputra, A. H., & Abdillah, M. H. (2023). Analisis tingkat kepuasan pengguna Apex Mobile berdasarkan rating dan ulasan Google Play Store menggunakan Naïve Bayes. Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi (JRITI), 1(1), 17–21.

Haq, M. F. I., Rosyadi, I., Nasir, M., & Khambali, A. (2024). Sentiment analisis ulasan aplikasi Livin pada Google Play Store. Surya Informatika, 14(1), 24–29.

Louis, K., Sinaga, C. J., & Mujahid, P. E. (2025). Penerapan metode Trend Moment dalam sistem forecasting untuk memprediksi jumlah penjualan smartphone dan aksesoris. Journal of Information System Research (JOSH), 6(4), 1826–1836.

Rahmadani, R., Rahim, A., & R. (2024). Analisis sentimen ulasan “Ojol The Game” di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes dan model ekstraksi fitur TF-IDF untuk meningkatkan kualitas game. JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), 12(3), 2928–2936.

Sugiyono (2008). Metode Penelitian Kuantitatif. Bandung: Alfabeta

Downloads

Published

2026-06-18

Issue

Vol. 9 No. 3 (2026): June 2026

Section

Artikel

License

Copyright (c) 2026 Anita, Polardo Pinindo Purba

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.