The repository administrator has not yet configured an RDF license.
KLASIFIKASI SENTIMEN PELANGGAN DENGAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION PADA ULASAN RESTORAN DI GOOGLE MAPS
Ulasan pelanggan di platform digital, seperti Google Maps, menjadi sumber informasi yang berharga bagi restoran untuk memahami kepuasan pelanggan dan meningkatkan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi sentimen pelanggan menggunakan algoritma Regresi Logistik. Sentimen dalam ulasan dipecah menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif. Data ulasan restoran dikumpulkan melalui teknik web scraping dari Google Maps. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, praproses data (pembersihan teks, tokenisasi, stemming, dan penghapusan stop word), ekstraksi fitur menggunakan Term Frekuensi-Inverse Document Frekuensi (TF-IDF), pengembangan model Logistic Regression, dan model evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Logistic Regression mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 87% , presisi 86% , recall 88% , dan F1-score 87% . Proses pra proses data terbukti berperan penting dalam meningkatkan kualitas fitur yang digunakan oleh model. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memanfaatkan data ulasan pelanggan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis. Hasilnya dapat membantu pemilik restoran untuk mengetahui pola sentimen pelanggan secara lebih mendalam, sehingga dapat meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pelanggan.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
KLASIFIKASI SENTIMEN PELANGGAN DENGAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION PADA ULASAN RESTORAN DI GOOGLE MAPS (Text)
HTML Summary of #31654 KLASIFIKASI SENTIMEN PELANGGAN DENGAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION PADA ULASAN RESTORAN DI GOOGLE MAPS
004 Pemrosesan data dan ilmu komputer