IVETIVET

Joined Journal (Journal of Informatics Education)Joined Journal (Journal of Informatics Education)

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan tingkat kepuasan pelanggan di warung kopi di Makassar, Indonesia, berdasarkan ulasan online menggunakan Analisis Sentimen Berbasis Aspek Hybrid (ABSA) yang terintegrasi dengan Pemodelan Topik (LDA). Penelitian ini menggabungkan ekstraksi topik tak terawasi dan klasifikasi sentimen yang diawasi untuk mengidentifikasi aspek utama yang memengaruhi kepuasan pelanggan serta mengukur polaritas sentimennya. Sebanyak 1.315 ulasan online dari tiga warung kopi dikumpulkan dari Google Maps dan Instagram. Lima aspek dominan yang diidentifikasi adalah rasa, pelayanan, harga, suasana, dan waktu tunggu. Model ABSA Hybrid LDA mencapai skor F1 sebesar 86,2% dan akurasi 88,3% menggunakan IndoBERTweet yang telah disesuaikan. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa Kopi Nusantara 45 memperoleh Indeks Kepuasan Pelanggan (CSI = 0,854, “Sangat Puas), diikuti oleh Warung Kopi Tepi Jalan (CSI = 0,826) dan Kedai Aroma Makassar (CSI = 0,798). Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan hybrid meningkatkan akurasi dan interpretabilitas analisis sentimen berbasis aspek, serta memberikan wawasan praktis bagi pemilik warung kopi untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pelanggan.

Penelitian ini berhasil mengembangkan model Hybrid ABSA LDA untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan berdasarkan ulasan online, memberikan wawasan yang mendetail mengenai faktor-faktor yang memengaruhi pengalaman pelanggan dalam sektor warung kopi.Model ini menunjukkan akurasi tinggi dan memberikan wawasan yang jelas pada tingkat aspek.Model ini terbukti efektif dalam mendeteksi dan menilai sentimen pada tingkat aspek, yang meningkatkan baik akurasi analisis maupun interpretabilitasnya.Penelitian ini membuka peluang untuk studi lebih lanjut yang dapat mengadaptasi model ini ke dalam konteks multibahasa atau multikultural.

Berdasarkan temuan penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi pengaruh faktor-faktor demografis pelanggan, seperti usia, jenis kelamin, dan tingkat pendapatan, terhadap preferensi dan tingkat kepuasan mereka terhadap warung kopi. Hal ini dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang segmentasi pelanggan dan memungkinkan warung kopi untuk menyesuaikan strategi pemasaran dan layanan mereka. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model ABSA yang lebih adaptif terhadap variasi bahasa dan dialek lokal, sehingga dapat meningkatkan akurasi analisis sentimen pada ulasan pelanggan yang menggunakan bahasa informal atau istilah regional. Ketiga, penelitian dapat menginvestigasi potensi penggunaan data dari platform media sosial lainnya, seperti Twitter dan Facebook, untuk melengkapi data ulasan online dari Google Maps dan Instagram, sehingga memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang persepsi pelanggan terhadap warung kopi. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, penelitian dapat mengidentifikasi tren dan pola yang lebih akurat dan relevan, serta memberikan rekomendasi yang lebih tepat sasaran bagi pemilik warung kopi untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pelanggan.

  1. Face aging with conditional generative adversarial networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore.... doi.org/10.1109/ICIP.2017.8296650Face aging with conditional generative adversarial networks IEEE Conference Publication IEEE Xplore doi 10 1109 ICIP 2017 8296650
  1. #analisis sentimen#analisis sentimen
  2. #rancang bangun sistem#rancang bangun sistem
Read online
File size442.06 KB
Pages10
Short Linkhttps://juris.id/p-3hw
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test