QUROTUL A’YUNIYAH, - (2024) ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP KUALITAS PRODUK, HARGA, DAN KUALITAS PELAYANAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM DAN CNN. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text FILE LENGKAP KECUALI HASIL PENELITIAN (BAB IV).pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) FILE HASIL PENELITIAN (BAB IV).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (535kB)

Abstract

Pengaruh globalisasi dan teknologi telah memberikan pengaruh terhadap perkembangan dunia bisnis, termasuk bisnis kuliner. Permintaan konsumen yang meningkat menciptakan peluang bisnis yang besar, namun juga meningkatkan persaingan yang semakin ketat dan sulit diprediksi. Dalam kasus ini, peneliti melakukan penelitian klasifikasi menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk menganalisis kepuasan pelanggan pada Rumah Kue Viera. Dataset yang digunakan diperoleh dari kuesioner yang diisi oleh 97 responden. Pembagian data dilakukan dengan kombinasi empat rasio pembagian data yaitu 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Kinerja model diuji menggunakan confusion matrix kemudian dibandingkan dengan nilai akurasi, presisi, dan recall. Hasil akurasi terbaik dalam analisis kepuasan pelanggan diperoleh pada Algoritma CNN menggunakan kombinasi optimizer RMSprop dengan learning rate 0,0001. Pada skenario pembagian data 60:40, akurasi tertinggi yang dicapai adalah sebesar 98,57%, pada 70:30 akurasi sebesar 98,11%, pada 80:20 akurasi sebesar 97,14%, dan pada 90:10 akurasi sebesar 100,00%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa pelanggan yang melakukan pembelian di Rumah Kue Viera mayoritas merasa puas, seperti yang diidentifikasi melalui confusion matrix.

Actions (login required)

View Item