DETEKSI ULASAN PALSU MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Hadi, Zulpan (2023) DETEKSI ULASAN PALSU MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS)
21.51.2090 Zulpan Hadi.pdf
Download (5MB)

Abstract

Dalam era digital, pengaruh ulasan online terhadap keputusan konsumen, terutama dalam reservasi hotel, menjadi signifikan. Ulasan memberikan wawasan tentang kualitas layanan dan fasilitas hotel. Namun, ulasan palsu yang sengaja dibuat untuk memanipulasi persepsi konsumen juga semakin umum. Ulasan palsu bisa bersifat positif untuk promosi atau negatif untuk merugikan reputasi. Ulasan ini mempengaruhi pandangan konsumen terhadap merek dan keputusan reservasi hotel. Untuk mengatasi ini, penelitian ini menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalam mendeteksi ulasan palsu. Data yang digunakan adalah data sekunder dari studi sebelumnya. Melalui 6 skenario yang berbeda, dengan n-gram dan seleksi fitur, SVM menghasilkan akurasi tertinggi pada Skenario 3 (92.81%), sedangkan Random Forest mencapai akurasi tertinggi pada Skenario 3 (88.13%). Berdasarkan eksperimen ini, SVM lebih unggul dalam deteksi ulasan palsu dibandingkan dengan Random Forest. Penelitian ini memberikan pandangan berharga tentang bagaimana algoritma pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi ulasan palsu, yang berpotensi meningkatkan integritas dan kepercayaan konsumen dalam reservasi hotel secara online.

Item Type:

Thesis (S2 - Magister)

Contributor: