Publication Search

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dan membandingkan sentimen pelanggan terhadap lima restoran Sunda di Kota Bogor menggunakan metode Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) berbasis Fine-Tuning IndoBERT. Ulasan pelanggan di platform digital seperti Google Review berpengaruh besar terhadap citra dan keputusan konsumen, sementara jumlah ulasan yang besar sulit dijelaskan secara manual. Data penelitian diperoleh dari 3.232 ulasan Google Review dan diproses menjadi 3.010 data yang dikelompokkan berdasarkan lima aspek utama, yaitu makanan, pelayanan, harga, suasana, dan fasilitas. Metode Fine-Tuning IndoBERT digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen positif, netral, dan negatif, dengan evaluasi melalui metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki performa sangat baik dengan akurasi tertinggi sebesar 97,51% pada aspek pelayanan dan terendah 92,52% pada aspek makanan, serta nilai F1-score makro di atas 0,91. Analisis menunjukkan bahwa Bumi Aki unggul pada aspek makanan dan fasilitas, Saung Abah pada pelayanan, Saung Kuring pada harga, dan Gumati pada suasana. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Fine-Tuning IndoBERT efektif dalam memahami opini pelanggan berbahasa Indonesia dan dapat menjadi acuan bagi pelaku usaha kuliner dalam meningkatkan kualitas layanan.

Perkembangan teknologi layanan internet di Indonesia memengaruhi berbagai sektor industri, termasuk sektor makanan di PT Sarimelati Kencana Tbk. Perusahaan awalnya menggunakan layanan IndiHome, namun menghadapi tantangan seperti tingginya biaya dan ketidakstabilan jaringan yang berdampak pada efisiensi operasional. Sebagai alternatif, layanan Starlink hadir dengan jaringan satelit yang menjangkau wilayah luas dan mendapat respons publik yang lebih positif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap IndiHome dan Starlink menggunakan metode Naïve Bayes yang dievaluasi melalui K-Fold Cross Validation. Data dikumpulkan dari media sosial X (sebelumnya Twitter) dengan total 14.200 tweet (7100 tweet untuk IndiHome dan 7100 untuk Starlink), yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memberikan akurasi terbaik pada data Starlink sebesar 83,74%, sedangkan pada IndiHome sebesar 73,31%. Analisis preferensi menunjukkan bahwa sentimen positif terhadap IndiHome sebesar 34%, sedangkan Starlink mencapai 47%.Temuan ini menunjukkan bahwa Starlink lebih unggul dalam persepsi publik dibandingkan IndiHome. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar pertimbangan strategis bagi PT Sarimelati Kencana Tbk. dalam memilih penyedia layanan internet yang lebih stabil, efisien, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan.

Di Indonesia jagung sering digunakan sebagai komoditas utama makanan pokok selain nasi. Tanaman jagung memiliki potensi terkena penyakit ataupun serangan hama kapan saja yang menyebabkan gagal panen. Penyakit yang dapat menyerang tanaman jagung bisa dilihat dari perubahan daun. Deteksi dini terhadap penyakit dapat mencegah penyakit menyebar lebih luas, salah satunya dengan perubahan yang terjadi pada daun jagung. Penelitian ini mencoba melakukan identifikasi daun yang tidak sehat dengan cara ekstraksi ciri dan warna pada citra untuk mendeteksi penyakit daun tanaman jagung yaitu hawar, bercak dan karat. Proses klasifikasi citra dilakukan melalui akusisi citra menjadi data latih dan uji, kemudian menghitung nilai hasil fitur ekstraksi warna dan ekstraksi ciri. GLCM (Gray-Level Cooccurrence Matrix) sebagai ekstraksi ciri dan HSV sebagai ekstraksi warna. KNN (K Nearest Neighbors) dengan jarak Euclidean untuk klasifikasi. Dari 160 data citra latih dan 40 citra uji menggunakan algoritma KNN-HSV-GLCM didapatkan hasil akurasi terbaik.yaitu 85% dengan menggunakan dengan nilai k adalah 3 dan jarak piksel 1 dan akurasi terendah dengan nilai k adalah 3 dan jarak piksel 3 sebesar 70%.