PENERAPAN MACHINE LEARNING PADA SISTEM MANAJEMEN REPUTASI TERHADAP ULASAN PENGUNJUNG

Abstract

Salah satu permasalahan utama ketika ingin mengelola reputasi dari properti hospitality adalah kemampuan untuk menganalisis kekurangan dan kelebihan properti tersebut melalui ulasan pengunjung secara cepat dan efisien. Sehingga, jurnal ini dibuat bertujuan untuk menerapkan pembelajaran mesin dengan menggunakan analisis sentimen pada sistem manajemen reputasi, guna mempermudah pemilik properti dalam mengelola reputasi mereka. Untuk mencapai tujuan tersebut, metode-metode yang digunakan seperti pengumpulan data, preprocessing teks, pelatihan model, evaluasi performa model, dan integrasi hasil analisis ke dalam sistem manajemen reputasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model machine learning yang dikembangkan mampu menganalisis sentimen ulasan dengan akurasi 98.01% untuk model klasifikasi dan 73.74% F1-score untuk model ekstraksi. Melalui penerapan kegiatan ini, pemilik properti dapat meningkatkan efektivitas manajemen reputasi serta memberikan nilai tambah bagi pemilik properti dalam merespons umpan balik pelanggan secara proaktif. Sehingga, kedepannya hal tersebut akan meningkatkan kualitas layanan dan reputasi properti menjadi lebih baik serta dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan daya saing.