ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN HOTEL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

Persaingan ketat dalam bisnis perhotelan membuat pelaku bisnis mau tidak mau melakukan berbagai strategi untuk dapat bertahan serta mampu bersaing dengan pesaing. Melakukan evaluasi berdasarkan ulasan pengunjung hotel menjadi salah satu upaya memahami keunggulan dan kekurangan hotel dari sudut pandang pengunjung hotel. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan hotel menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) dengan pendekatan CRISP-DM hingga implementasi modelnya ke sistem web.
Data ulasan dikumpulkan dari berbagai platform dan melalui tahap persiapan agar data mentah yang telah dikumpulkan bersih dan siap untuk dianalisis. Selanjutnya model dibangun menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Evaluasi performa menggunakan confusion matrix yang kemudian dihitung untuk mendapatkan nilai akurasi, precision, recall, dan F1-Score. Model yang sudah dibangun kemudian diimplementasikan ke dalam sistem web yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen dan melihat visualisasi datanya.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM yang telah dibangun memiliki kinerja yang cukup baik dengan nilai akurasi validasi sebesar 86.19% dan akurasi data uji sebesar 86.79% dengan nilai precision 71.63%, recall 76.25%, dan F1-Score 72.24%. Berdasarkan hasil pengujian pengguna, tingkat kepuasan pengguna tinggi sehingga sistem web memenuhi ekspektasi pengguna dan layak diimplementasikan lebih lanjut.

https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/index