Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Ulasan Pelanggan Restoran Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Studi Kasus: Depot Bamara) - Muhammad Fariz Firdaus; Dian Eka Ratnawati; Nanang Yudi Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Ulasan pelanggan berperan penting dalam evaluasi produk dan layanan restoran. Ulasan pelanggan membantu restoran mengidentifikasi kekuatan dan kelemahannya. Depot Bamara adalah rumah makan yang belum efektif dalam memanfaatkan ulasan pelanggan karena kurangnya teknologi dan sumber daya manusia yang ahli dalam menerapkannya. Salah satu solusi yang dapat diimplementasikan adalah menggunakan analisis sentimen berbasis aspek dengan bantuan pembelajaran mesin. Analisis sentimen berbasis aspek memberikan pengetahuan yang lebih berfokus pada setiap aspek restoran, dan penggunaan pembelajaran mesin memungkinkan pemanfaatan ulasan dengan sumber daya manusia minimal. Penelitian menggunakan data ulasan pelanggan tahun 2021-2022 sebanyak 1029 ulasan melalui web scraping di situs Google Review. Kata-kata dalam ulasan diberi bobot menggunakan teknik pembobotan frequency inverse document frequency (TF-IDF) dan diklasifikasi menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Model klasifikasi diuji dengan teknik k-fold cross validation, menghasilkan rata-rata accuracy sebesar 92%, menunjukkan performa yang baik. Pengujian juga dilakukan pada masing-masing aspek, menujukkan hasil klasifikasi pada aspek harga memiliki rata-rata accuracy tertinggi, sebesar 96%. Data ulasan dianalisis menggunakan root cause analysis (RCA). Hasil RCA menunjukkan bahwa akar masalah ulasan negatif adalah tidak adanya opsi kepedasan, SOP yang belum ada, pelatihan staf yang belum rutin, dan kurangnya ruang parkir dan penataan tempat duduk saat makan siang. Hasil RCA digunakan untuk membuat rekomendasi setelah berdiskusi dengan stakeholder.