Kana Kurnia, - (2024) LASIFIKASI BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PELANGGAN HOTEL DI KOTA PEKANBARU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text (File Lengkap kecuali BAB IV)
FIle Lengkap kecuali Hasil Penelitian (BAB IV).pdf - Published Version Download (5MB) | Preview |
|
Text (BAB IV)
File Hasil Penelitian (BAB IV).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
Abstract
Usaha perhotelan adalah sebuah usaha yang menyediakan tempat untuk tinggal dengan waktu yang singkat. Kota Pekanbaru memiliki banyak hotel berbintang dan hotel non-bintang. Penelitian ini berfokus pada 6 hotel berbintang yang ada di Kota Pekanbaru. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi informasi melalui pengguna jejaring sosial, ulasan hotel dapat digunakan untuk berinteraksi dengan pelanggan. Ulasan online memberikan informasi bagaimana kesan, penilaian, dan pengalaman para pelanggan hotel. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasi ulasan positif dan negatif menggunakan metode Convolutional Neural Network dan menganalisis sentimen ulasan untuk mengetahui perspektif pelanggan terhadap 6 hotel berbintang di Kota Pekanbaru berdasarkan 8 aspek, yaitu fasilitas, kamar, harga, makanan, layanan, lokasi, keamanan, dan kebersihan. Sumber data yang dijadikan acuan adalah ulasan pada Platform Google Maps. Sebagai hasilnya, klasifikasi ulasan dengan metode CNN pada New Hollywood Hotel memiliki akurasi, Precision, Recall, dan F1-Score sebesar 98%. Keamanan menjadi aspek terbaik dengan rasio ulasan positif dan negatif sebesar 70%:30%, sedangkan aspek kamar didominasi ulasan negatif dengan rasio ulasan positif dan negatif sebesar 34%:66%.
Item Type: | Thesis (Skripsi) | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Contributors: |
|
||||||||
Subjects: | 000 Karya Umum | ||||||||
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi | ||||||||
Depositing User: | fsains - | ||||||||
Date Deposited: | 21 Jul 2024 01:52 | ||||||||
Last Modified: | 21 Jul 2024 01:52 | ||||||||
URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/82995 |
Actions (login required)
View Item |