PENDEKATAN BARU DYNAMIC PRICING TIKET PESAWAT DENGAN FAKTOR SENTIMEN PERISTIWA DARI MEDIA SOSIAL TWITTER (X) - Dalam bentuk buku karya ilmiah
NUR ALAMSYAH
Informasi Umum
Kode
25.79.002
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Disertasi (S3) - Reference
Subjek
Informatika
No. Rak
Dilihat
111 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Industri penerbangan menghadapi tantangan dalam menentukan harga tiket secara dinamis yang responsif terhadap dinamika pasar. Salah satu kendala utama adalah kurangnya dataset yang kaya dengan fitur penjualan serta pemanfaatan informasi event dari media sosial Twitter (X) dalam model dynamic pricing. Model prediksi harga yang ada belum sepenuhnya adaptif terhadap perubahan pasar, terutama dalam mempertimbangkan sentimen publik terhadap event tertentu. Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis Hybrid Event-Integrated Sentiment-Aware Pricing (HEISA) untuk meningkatkan akurasi prediksi harga tiket dengan mempertimbangkan dua jenis event: fixed event (misalnya hari raya keagamaan dan liburan nasional) yang dapat diprediksi sebelumnya, serta unfixed event (misalnya bencana alam dan pemogokan) yang memerlukan respons harga lebih fleksibel berbasis analisis sentimen real-time. Metode yang digunakan meliputi pembuatan dataset tiket pesawat dengan fitur penjualan dari agen perjalanan dan Online Travel Agent (OTA); penerapan stacking ensemble untuk pelabelan event; penggunaan BERT untuk deteksi event; serta pengembangan model prediksi dengan XGBoost yang dioptimalkan menggunakan Bayesian Optimization (Optuna). Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi fitur event dan sentimen meningkatkan akurasi prediksi revenue hingga 97%, dengan akurasi deteksi event mencapai 99% dan analisis sentimen berbasis event sebesar 96%. Model XGBoost yang dioptimalkan menghasilkan prediksi harga dengan akurasi 99% dan evaluasi RMSE sebesar 1.242. Pendekatan ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi strategi dynamic pricing tiket pesawat dengan memastikan harga tetap kompetitif dalam menghadapi perubahan pasar. Integrasi fitur event dan sentimen memungkinkan maskapai untuk menyesuaikan harga secara lebih akurat, baik dalam kondisi fixed event yang dapat diprediksi maupun unfixed event yang memerlukan respons dinamis. Penelitian ini juga merekomendasikan pengembangan dashboard interaktif untuk memvisualisasikan hasil model secara real-time guna mendukung pengambilan keputusan strategis dalam industri penerbangan.<br />
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | NUR ALAMSYAH |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Angelina Prima Kurniati |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S3 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
