MODEL ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ONTOLOGI DAN SOCIAL NETWORK ANALYSIS (SNA) UNTUK ONLINE TRAVEL AGENCY (OTA) - Dalam bentuk pengganti sidang - Rancangan Karya Akhir
PUTRI UTAMI RUKMANA

Informasi Umum

Kode

25.05.880

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Thesis (S2) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

90 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pesatnya penggunaan media sosial menjadikan opini pengguna terhadap layanan <em>Online Travel Agenc</em>y (OTA) sebagai sumber data penting dalam memahami persepsi dan dinamika emosional konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan pendekatan analisis sentimen berbasis ontologi dan <em>Social Network Analysis</em> (SNA) guna memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif terhadap respons emosional dan struktur interaksi pengguna terhadap layanan OTA (Traveloka, Tiket.com, dan Agoda) di media sosial X.<br /> Emosi pengguna dianotasi secara manual berdasarkan teori dasar emosi Ekman (<em>joy</em>, <em>anger, sadness, fear, disgust, surprise</em>) dan dipetakan ke dalam aspek layanan menggunakan ontologi yang dikembangkan secara khusus untuk domain OTA. Ontologi berperan sebagai kerangka konseptual untuk memahami konteks keluhan dan apresiasi pengguna. Sementara itu, SNA digunakan untuk menganalisis struktur jaringan percakapan antar pengguna dan mengidentifikasi aktor kunci. Penelitian ini menggabungkan metrik sentralitas dan keterlibatan pengguna (<em>likes, retweet, reply, quote</em>) melalui metode <em>Multi-Criteria Decision Making</em> (MCDM) berbasis <em>Entropy-Weighted TOPSIS</em>, sehingga menghasilkan peringkat pengaruh (<em>influence score</em>) secara objektif.<br /> Hasil penelitian menunjukkan bahwa Traveloka didominasi emosi positif (<em>joy</em>), sedangkan Tiket.com memiliki proporsi yang seimbang antara <em>joy </em>dan <em>anger. </em>Agoda didominasi oleh emosi negatif (<em>anger</em> dan <em>sadness</em>), khususnya pada isu <em>refund</em>, respons <em>customer service</em>, dan gangguan sistem. Model Bi-LSTM menunjukkan performa tinggi pada label <em>joy</em>, namun mengalami penurunan akurasi pada emosi minoritas seperti <em>surprise</em> dan <em>disgust</em>. Selain itu, integrasi SNA memungkinkan identifikasi pengguna dengan pengaruh tinggi berdasarkan emosi yang disampaikan dan keterhubungannya dalam jaringan sosial. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis oleh penyedia layanan OTA dalam peningkatan kualitas layanan dan manajemen reputasi.<br /> &nbsp;

• ISI6T6 - TESIS MAGISTER

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook